どれを選ぶ？2024年生成AI一覧と比較ガイド

はじめに

生成AIは、近年ますます注目を集めています。文章や画像を自動的に生成したり、文書の要約や分析を行ったりと、多岐にわたる活用が進んでいるためです。とりわけ2024年以降は、さらに多くの企業や教育現場での導入が見込まれています。こうした背景から、本記事では主要な生成AIモデルとツールを一覧し、それぞれの特徴や導入時のポイントを解説します。この記事を通じて、生成AIの可能性や比較検討の視点を深めるきっかけとなれば幸いです。

まず、生成AIの概要として定義や仕組みを確認した後、主要モデルや活用されているツールを幅広くご紹介します。さらに、導入時に意識すべきコストやセキュリティ面、将来展望を踏まえ、2024年時点で何を重視して選定すべきかを考察します。多角的な視点で実用性を高めるためのポイントを押さえ、最適な生成AIを見つける一助となるよう、ぜひ最後までご覧ください。

生成AIの概要

定義と特徴

生成AIとは、人工知能の一分野であり、言語モデルや画像モデルなどを用いて、これまでにない新しいコンテンツを自動生成する技術を指します。従来型の分析AIがデータからパターンを見いだし、“分類や予測”を得意としていたのに対し、生成AIは“新たな創作”に力点が置かれていることが大きな特徴です。たとえば文章生成や対話型アシスタント、画像や音声の生成など、幅広い応用が期待されています。

実際には、統計手法や深層学習が応用されており、大規模言語モデル（LLM）を中心に、高度な自然言語処理や画像認識を実現します。学習の際に大量のテキストや画像を取り込み、そこから文法や文脈、画像の特徴を抽出して新しいアウトプットをつくり出します。近年は大規模なデータセットを使うことで正確性と多様性が高まる一方、データの取り扱いや学習済み情報の特性が応答の品質を左右する点も注目されています。生成AIツールの定義や学習プロセスについては、2030年までに市場規模が大幅に拡大するとの見通しも報告されています（参照*1）。AI分野全体の競争が激化する中で、技術の進化ペースはさらに加速しています。

仕組み

生成AIは、学習済みモデルを使って新しいコンテンツを創り出す点に特徴があります。基本的には、膨大なデータを用いてモデルにパターンやルールを覚えさせ、入力に応じて適切な出力が得られるように調整します。大量の文献や画像を学習させることで、文章の文脈や画像の構図を理解し、それらを独自に関連づけて応用する仕組みです。

特にオハイオ州立大学（OSU）ではクラウドプラットフォーム上でAWSやAzure、GCPなど複数のサービスを活用し、ChatGPTやStable Diffusion、Claudeといった主要モデルへのアクセスを統合的に管理しています（参照*2）。このように、大規模なクラウド環境が高度なモデルを実運用しやすくしている点も特徴です。

さらに、学習済みモデルの更新サイクルが高速化していることもポイントです。以前はモデルの学習に長期間と大量の計算資源が必要でしたが、クラウドと専用チップの発展により、高性能な訓練環境がより手軽に利用できるようになっています。最近では一度学習した大規模モデルに追加学習を施す“ファインチューニング”手法が普及し、特定業務や専門分野に特化した形での活用も容易になりました。生成AIの原理や基盤技術を理解することは、今後ツールを比較検討する上で欠かせない要素です。こうした仕組みを基盤に、多様なモデルやツールが急速に開発・提供されています。

主要な生成AIモデル一覧

LLMモデル一覧

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理の高度なタスクを実行するために設計された生成AIモデルです。ChatGPTやClaude、GPT-4などが代表例であり、膨大な文章を学習して豊富な文脈理解や推論能力を有しています。これらのモデルは、文章作成やコード生成、会話の相手など幅広い用途があります。多様なドメイン知識にも対応しており、医療や金融、教育など、業界によって特化されたモデルも増えています。実際に、GPT-4やLlama3、Googleが開発を進めるGeminiなどは、異なる研究機関や企業が競い合う形で、より高度な性能を目指しています（参照*3）。

こうしたモデルの間には、データの保護体制や利用制限、サブスクリプション料金体系の差異も存在します。Microsoftが提供するCopilotは、WordやExcelなどのオフィスソフトとの統合が進む一方、Googleの検索と連動するモデルでは情報参照性が強みとされています。さらに機密情報の扱いやコンプライアンスサポートに関しては、企業間で方針が異なる場合があるため、利用前に明確な確認が欠かせません。複数のLLMを比較する際には、どの領域に強みをもつモデルかを一覧し、API連携の容易さや言語対応なども含めて検討することがポイントです（参照*4）。

画像生成モデル一覧

画像生成モデルは、文章から画像を生成したり、既存の画像を変換・補完したりするAI技術です。Stable DiffusionやDALL·Eなどが代表的で、芸術性の高いイメージを生み出すだけでなく、医療分野や広告制作などでも活用が進んでいます。案内資料の作成や商品イメージの仮想試作など、迅速かつ費用を抑えた画像作成が可能になることが大きなメリットです。特にStable Diffusionは、オープンソースとしてコミュニティによる拡張が活発で、多様な生成スタイルに対応するプラグインなども増えています。

近年はこうした画像生成技術がクラウドサービスと連携し、大規模に運用されるケースが増えました。商用利用向けには高解像度対応や利用者向けポータルが整備され、専門知識がなくても高品質な画像生成を試しやすくなっています。一方、学習データセットへの著作権保護素材の無断使用など、倫理面での課題も指摘されています。そのため、各ベンダーが利用者向けに適切なガイドラインを整備し、データの出所を明らかにする動きが出てきています。こうした流れから、より透明性や正確性の高い画像モデルが次々と登場している点にも注目が集まっています。

生成AIツール一覧

プラットフォーム系ツール

プラットフォーム系ツールには、クラウドベースで複数の生成AI機能を総合的に提供するサービスが含まれます。大規模言語モデルや画像生成エンジン、データ分析などを一元的に扱える点が強みで、ひとつのアカウントで複数の機能を利用できるメリットがあります。特にAWS、Azure、GCPといった主要クラウド事業者は、自社のクラウド環境内で生成AIライブラリを使いやすい形に整備しており、セキュリティ管理も厳格に行われています。

医療分野で承認されたAI機能搭載機器の一覧を公開する米国食品医薬品局（FDA）は、これまで画像診断AIやリハビリテーション支援AIなどへの許認可ルールを整備してきました。最近では、LLMやマルチモーダルAIを搭載する新世代の機器に関してもリスト追加を検討していると報告されています（参照*5）。このようにクラウド基盤や規制当局、大学研究機関などが連携し、プラットフォームとして安全と利便性の両立を目指しています。今後は、さまざまなドメインに特化した追加機能が用意されることで、ユーザー体験がさらに向上するでしょう。

業界別ツール

近年、業界別に特化した生成AIツールが次々と開発されています。たとえばウエディング業界では、「会場比較」機能に生成AIを活用することで、式場の特徴や口コミ評価を一覧表示し、利用者が直感的に比較検討できるサービスがリリースされています（参照*6）。利用者は必要な条件を入力すると、AIが公開情報や口コミデータを要約し、一覧表やグラフを自動生成するため、従来よりも短時間で候補を絞り込むことが可能になりました。

また金融、製造、流通など幅広い業界で、生成AIによるデータ分析や提案機能が注目されています。製造業では、生産計画の最適化や品質管理の工程で活用され、流通業ではECサイトの商品検索やレコメンドで効果を上げる事例が増えています。こうした業界特化型ツールの場合、業務上のノウハウが学習済みモデルに組み込まれているため、導入直後から一定の成果が期待できる点が魅力です。一方で、業務知識が偏っていると他の用途に転用しづらい可能性もあり、開発企業や対象となるサービスの範囲を事前に把握しておくことが重要です。

生成AIの導入と比較のポイント

コスト

生成AIを導入する際には、コスト面が重要な比較要素となります。大規模な計算リソースを必要とするモデルの場合、学習や推論にかかるクラウド利用料が大きな負担になることもあります。一方、小規模なチームや個人の場合、各プラットフォームが提供するAPI呼び出し数に応じた従量課金制度が負担を軽減することもあります。どれだけ頻繁に推論を利用するか、さらに学習部分を自前で行うか委託するかによって、費用構造が大きく変化します。

データサイエンティスト協会の調査では、ChatGPTなどの生成AIを業務利用している日米ビジネスパーソンの約4割が、コスト最適化を重要課題として挙げたとの報告があります（参照*7）。生成AIは導入すれば必ずしもコスト削減につながるわけではなく、ハードウェア・ソフトウェア・運用面を含めたトータルコストを試算する必要があります。自社の規模や導入の目的を明確にした上で、ランニングコストと初期投資を正しく見積もることが、賢明な比較と導入の第一歩です。

セキュリティと品質

セキュリティと品質は、生成AIの導入・比較におけるもう一つの重要テーマです。AIを使って機密情報を取り扱う場合、データ漏えいや不正アクセスのリスクを考慮する必要があります。特に医療や金融など高いレベルのデータ保護が求められる領域では、クラウド環境の認証規格や暗号化技術が整備されているかを必ず確認します。一方、生成AIが出力する品質にもばらつきがあり、特に偏った学習データを使ったモデルの場合、誤回答や誤分類が生じる懸念があります。

日本、米国、ドイツ、中国の4か国で行われた企業の生成AI活用状況調査によると、導入時の懸念点として「データの安全性」「機能の適切性」などが最も多く挙げられたとの結果が公表されています（参照*8）。導入企業はまずモデルの学習データや利用規約を確認し、情報漏えいのリスクを最小化する仕組みを整えることが求められます。加えて、生成AIの回答精度を検証し、必要に応じて専門家が監視・フィードバックを行う体制も重要です。セキュリティと品質への対策が不十分だと、企業価値や信頼を揺るがすリスクがあるため注意が必要です。

生成AIの将来展望

技術的進化

生成AIの技術は絶えず進化しており、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）や電子文書管理との連携がさらなる効率化をもたらすと期待されています。医薬品評価委員会データサイエンス部会では、薬事文書の作成プロセスをデジタル化する上で、生成AIを活用した効率化と品質向上のガイダンスを検討しています（参照*9）。従来は紙媒体中心だった書類管理も徐々に電子化され、さらに生成AIでドラフト作成や校正を自動化することで、作業時間を大幅に削減する方向へ進んでいます。

また、教育現場での活用については、すでに関西大学が生成系AIツールの使用指針を策定するなど、新しい学習手法として取り入れる動きが進んでいます（参照*10）。学生がAIを活用してリサーチやレポート作成を行う際の留意事項を示したり、著作権保護や倫理、個人情報保護の重要性を啓発したりする取り組みが増えています。これらの事例は、質の高い学習や研究にAIを活用する可能性を示すとともに、技術の適切な取り扱いがますます重要であることを示唆しています。

市場予測

市場規模の予測においては、多くの調査機関が生成AIの成長を極めて高く見込んでいます。2030年までに生成AI関連市場が数倍規模に拡大するというレポートは珍しくなく、とりわけ言語モデルや画像生成、ロボット工学など複数分野に波及する可能性が高いとされています。すでに複数の国際企業が大規模投資を行い、次世代モデルの開発競争を繰り広げている点も市場拡大を後押しする要因です。

さらに、国内外の政府や大学が積極的に研究助成や産学連携を進めていることから、早ければ数年以内に画期的な技術革新が起こる可能性も指摘されています。生成AIの普及は新たな技能や役割を生み出し、働き方や教育、ビジネスモデルに大きな影響を与えるでしょう。一方、過度な期待から過度な投資を呼び込み、その後失速するリスクも残されています。今後の市場動向を注視しながら、適切な技術導入戦略を描くことがポイントです。

おわりに

ここまで、生成AIの定義と仕組みから主要モデルやツール一覧、導入選定におけるポイント、さらに将来展望までを見てきました。2024年は生成AIが多様なビジネス領域や教育現場で主流化し、より効率的な働き方や学習方法が当たり前になる可能性があります。一方で、技術発展に伴う課題として、推論精度やデータの安全性、関連規制の整備などは引き続き注目すべき論点です。

自社や個人の利用目的を明確にしながら、多数の生成AIの中から最適なサービスを比較検討することが重要です。大規模言語モデルや画像生成を中心としたAIの進化はまだ道半ばですが、すでに多くの事業者が有望な取り組みを進めています。本記事を通じて、みなさまが具体的な選定の足がかりを得て、新たな価値を創出する一歩となれば幸いです。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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