生成AIの種類一覧とおすすめ製品を紹介!導入事例や選び方も解説

AI技術の急速な進化に伴い、ビジネスの現場では多種多様な「AI製品」が活用されています。しかし、製品の種類が多岐にわたるため、「自社に適した製品がどれか分からない」といった悩みを抱える方も少なくありません。
本記事では、AI製品の種類や特徴から最新の市場動向、具体的な導入事例、選び方まで詳しく解説します。AI製品の全体像をつかみ、自社に最適な製品を見つけるためのヒントとしてご活用ください。
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今すぐ試してみるAI製品の種類と特徴
AI製品は、その機能や生成するアウトプットによっていくつかの種類に分類できます。代表的なものを紹介します。
種類 | 主な機能 | 具体的な製品例 |
|---|---|---|
テキスト生成AI | 文章作成、要約、翻訳、アイデア出し、コード生成 | ChatGPT, Google Gemini |
画像・動画生成AI | テキスト指示に基づく画像やイラスト、動画の作成 | DALL·E, Synthesia, Adobe Firefly |
音声生成AI | テキストの音声読み上げ、音声認識、リアルタイム翻訳 | Plaud Note, Notta |
データ分析AI | 売上予測、需要予測、データ可視化、インサイト抽出 | Tableau Pulse, Power BI |
業務自動化AI | 定型業務の自動化、ワークフロー連携、問い合わせ対応 | Zapier AI, Microsoft Power Automate |
これらのAI製品は単体で利用するだけでなく、複数を組み合わせることで、より複雑な課題解決にも貢献します。
AI製品の市場動向
AI製品の導入を検討する上で、市場全体の流れを把握することは非常に重要です。ここでは、国内外の市場動向を解説します。
国内市場の成長予測
国内の生成AI市場は、まさに急成長の軌道に乗っています。IDC Japanの調査※によると、2023年から2028年にかけての年間平均成長率(CAGR)は84.4%という驚異的な水準に達し、2028年には市場規模が8,028億円に拡大すると予測されています。
※参照:国内生成AI市場は今後5年で8,000億円規模への成長を予測
この成長の背景には、深刻化する人手不足を解決するための業務効率化への強いニーズがあります。また、主要ITベンダーが自社サービスにAI機能を標準搭載し始めたことも、企業がAIを導入しやすくなる一因です。
グローバル市場のトレンド
世界的に見ても、AI市場の拡大は続いています。特に注目されているのが、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」の台頭です。
従来のAIが人間の指示を受けてタスクを「補助」するツールであったのに対し、AIエージェントは「来週の出張を手配して」といった曖昧な指示を理解し、自ら計画を立ててフライト予約から経費申請までを自動で実行します。
このような自律型AIがビジネスの中心となる未来はそう遠くなく、AI導入は単なる業務改善に留まら ず、新しい働き方への移行に向けた第一歩と言えるでしょう。
【2025年最新】注目のAI製品ランキング
市場には数多くのAI製品が存在しますが、特に注目度が高く、多くのビジネスパーソンに支持されている製品を「業務効率化」「マーケティング」「開発者向け」の3つのカテゴリに分けて紹介します。
【業務効率化】おすすめAI製品
日々の反復作業や時間のかかる業務を自動化し、組織全体の生産性を向上させるツールです。
順位 | ツール名 | 主な用途 | 特徴 |
|---|---|---|---|
1 | Microsoft 365 Copilot | ドキュメント作成、表計算自動化、会議サマリー | Word、Excel、Teamsなど普段使うOffice製品にシームレスに統合 |
2 | Notion AI | ドキュメント執筆、ミーティング要約、タスク管理 | ドキュメント内でのQ&Aやテンプレート機能が強力 |
3 | Zapier AI | ワークフロー自動化、システム連携 | 6,000以上のアプリケーションと連携し、定型業務を自動化 |
4 | Tableau Pulse | KPIモニタリング、AIインサイトダッシュボード | 自然言語でのデータ問い合わせや、異常値の自動アラートが可能 |
【マーケティング】おすすめAI製品
コンテンツ作成や広告運用を効率化し、よりパーソナライズされた顧客体験を実現するツールです。
順位 | ツール名 | 主な用途 | 特徴 |
|---|---|---|---|
1 | Copy.ai | マーケティングコンテンツ、広告文の自動生成 | 豊富なテンプレートが用意されており、手軽に高品質なコピーを作成可能 |
2 | Jasper AI | SEO向け長文ブログ記事、ブランドコンテンツ作成 | ブランドのトーン&マナーを学習し、一貫性のあるコンテンツを生成 |
3 | Synthesia | AIアバターによる動画生成 | 140以上の言語に対応し、研修動画や製品紹介ビデオを簡単に作成 |
【開発者向け】おすすめAI製品
コーディング時間を短縮し、コードの品質向上を支援するツールです。
順位 | ツール名 | 主な用途 | 特徴 |
|---|---|---|---|
1 | GitHub Copilot | コード自動補完、バグ修正、仕様書からのコード生成 | 世界中のコードを学習しており、精度の高い提案が魅力 |
2 | Google Gemini Code Assist | コード生成、リファクタリング、コードレビュー支援 | Googleの最新AIモデルを搭載し、Google Cloud環境との連携に強み |
AI製品の導入事例
AI製品が実際のビジネス現場でどのように活用され、どのような成果を上げているのか、具体的な事例を通じて見ていきましょう。
【業界別】AI製品の成功事例
業界特有の課題をAIで解決した事例を紹介します。
- 飲食業界: Wendy'sやPapa John'sでは、ドライブスルーの注文受付にAIを導入し、注文処理の高速化と人員配置の最適化を実現しています。
- 製造業界: ToyotaはGoogle CloudのAIを活用し、工場の作業員向けに機械学習モデルを展開し、品質検査プロセスなどを効率化しています。
- 金融業界: Commerzbankでは、AIエージェントが顧客との通話記録やドキュメント化を自動化し、オペレーターが顧客対応に集中できる環境を構築しています。
【課題別】AI製品の活用事例
多くの企業が抱える共通の課題をAIで解決した事例です。
- 営業トークの改善: 営業支援ツール「Gong」は、商談内容をAIが解析し成約率の高いトークパターンを抽出、データに基づいた営業力強化を実現しています。
- 開発効率の向上: 「GitHub Copilot」などのコーディング支援ツールは、開発者のコーディング時間を月10時間程度削減し、コード品質の向上にも貢献しています。
- 会議後のフォローアップ工数削減: 「Zoom AI Companion」などの会議要約ツールは、議事録やToDoリストを自動生成し、会議後のフォローアップにかかる工数を半減させています。
AI製品の選び方
数あるAI製品の中から自社に最適なものを選ぶためには、いくつかの重要なポイントがあります。製品選定で失敗しないためのポイントを紹介します。
目的を明確にした上でニーズに合った製品を選ぶ
重要なのは、「AIを導入して何を解決したいのか」という目的を明確にすることです。目的が曖昧なままでは、多機能な製品を導入しても使いこなせず、期待した効果は得られません。
- 課題を特定する: 「問い合わせ対応に時間がかかりすぎている」「Webサイトからの集客が伸び悩んでいる」など、具体的な課題をリストアップします。
- 必要な機能を洗い出す: 課題解決に必要な機能を考えます。「24時間対応のチャットボット」「SEOに強いブログ記事の自動生成」のように、必要な機能を具体的に定義しましょう。
- 既存システムとの連携を確認する: 新たに導入するAI製品が、現在社内で利用しているCRMやチャットツールと連携できるかも重要なポイントです。連携がスムーズでないと、かえって業務が非効率になる可能性があります。
価格と機能のバランスを見極める
AI製品の価格は、無料トライアルがあるものから月額数十万円以上するものまでさまざまです。
多くのサービスでは、機能や利用量に応じた複数の料金プランが用意されています。まずはスモールスタートできるプランで導 入し、効果を測定しながら必要に応じて上位プランに移行するのが賢明なアプローチです。
高機能な製品ほど価格も高くなる傾向にありますが、「多機能=良い製品」とは限りません。自社の課題解決に不要な機能が多い場合、無駄なコストを払い続けることになります。あくまで「自社のニーズを満たせるか」という視点で、価格と機能のバランスを見極めましょう。
導入時に注意すべきポイント
AI導入を成功させるには、ツール選定だけでなく導入プロセスそのものも重要です。特に、リスクを管理し着実に成果を出すためには、段階的なアプローチが推奨されます。
- ステップ1: まずは社内向けの議事録作成ツールなど、リスクが低く効果を実感しやすい領域から着手し、社内のAIに対する理解度を高めます。
- ステップ2: 次に、カスタマーサポートの一部をAIチャットボットに任せるなど、特定の業務プロセスをAIで最適化し、定量的な成果を目指します。
- ステップ3: 最終的には、AIによる需要予測をサプライチェーンの最適化に活用するなど、企業のコア業務や戦略的な意思決定にAIを組み込み、ビジネスモデルそのものを変革していきます。
このように、小さな成功体験を積み重ねながら徐々にAIの活用範囲を広げていくことが、AI導入の成功には欠かせません。
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