【2025年最新】生成AIとは？
仕組みやメリットをやさしく解説

1.生成AIとは

生成AI（Generative AI）とは、テキストや画像、動画、音声などの多様な形式のオリジナルコンテンツを生成できる人工知能（※）のことです。

学習した膨大なデータをもとにプロンプト（指示や情報収集する条件のこと）に従って、新たなコンテンツや価値を創出できます。

例えば、生成AIに「仕事中におすすめのドリンクを教えてください」と指示すると、単に飲み物を羅列するのではなく、用途別の提案をしてくれます。

既存の情報を探して提示するのではなく、既存の情報をもとに新しいコンテンツ、新しい価値を生み出せるのが生成AIの最大の強みです。

※人工知能：大量のデータをもとに高精度な推測をして、人間の「知性」を機械的に再現したもの

生成AIでは新しいテキストや画像、音声などが生成でき、さまざまなビジネスシーンで活用されています。
（詳しくは「4.生成AIの4つの活用シーン（種類）」で解説しています）。

▼生成AIについては、下記の記事でも解説しています。
生成AIとは？メリット・デメリットやLLMをわかりやすく解説

2.生成AIと従来のAIとの違いは
「オリジナルのコンテンツが生成」できること

生成AIは、今までのAIとどこが違うのか気になる方も多いでしょう。生成AIと従来のAIの大きな違いは、オリジナルのコンテンツが生成できることです。

以下のイラストと表をご覧ください。

従来のAIも、学習データが必要な点やプロンプトをもとに分析する点は同じですが、既存の情報をもとに適切な回答を推測する、必要な情報を提示することにとどまっていました。

一方で、生成AIは既存の情報を活用して、新たなコンテンツ、価値を創出できます。

例えば、AIに「〇〇社の売上データを分析し、最も売上高が高かった製品を特定してください。」と指示したとしましょう。

従来のAIは、学習データから「〇〇社の売上データ」を抽出して、下記のように該当する情報を羅列します。

生成AIは、情報を単に並べるだけではなく、学習データから本質的な情報を抽出して自然な文章を生み出します。さらに文脈を理解し、成功要因や示唆を盛り込むことで、分析結果を価値あるコンテンツへと変換します。

このように、生成AIは従来のAIができなかった新しい価値の創出や柔軟な回答が実現できるようになりました。ビジネスシーンで使える場面が増え、より一般的に使われるようになってきています。

3.生成AIの仕組み

なぜ、生成AIでは、オリジナルのテキストや画像が生成できるのでしょうか。

生成AIの仕組みは使用するツールや生成物により異なりますが、ここでは基本的な流れを分かりやすくご紹介します。

ここでは「文章を作る場合」の基本的な流れを、分かりやすく説明します。

3-1.ステップ1：大量のデータを学習する

まずAIは、情報源となる大量のデータを学習（ディープラーニング）します。
具体的には、膨大な文章データを読み込み、言葉の使い方や組み合わせのパターンを学んでいきます。例えば、私たちがメールを書くときに「お世話になっております」や「よろしくお願いいたします」といった定型表現を自然に思い出すのと同じイメージです。事前に知識がなければ、私たちもスムーズに文章は書けません。

AIも同様に、学習を通じて「この言葉の後には、次にこう続く可能性が高い」というパターンを身につけていきます。さらに、生成AIツールによっては、社内で蓄積した情報や独自のデータを学習させ、自社の文脈に沿った文章を生成できるようにすることも可能です。

3-2.ステップ2：入力された指示（プロンプト）に沿って
回答を予測する

次に、ユーザーからの質問や指示（プロンプト）に基づいて、AIは答えを「一単語ずつ」予測しながら組み立てていきます。

例えば、あなたがAIに「お客様への返信メールを作成して」と依頼したとしましょう。

1. 入力文を理解する
   「返信メールを作成」という指示を受けたAIは、求められているのは「ビジネスメールの定型的な文面」だと理解します。
2. 文章を単語単位に分解して予測を開始
   AIは「〇〇様 / いつも / お世話になっております / △△株式会社の〜」のように、単語の並びを一つずつ予測していきます。
3. 候補を検討する
   学習データの中には「いつもお世話になっております」「平素よりご愛顧いただきありがとうございます」など、多くのビジネスメールの例が含まれています。AIはその中から、どの言葉が最も自然につながるかを確率的に計算します。
4. 最も自然な言葉を選ぶ
   例えば「〇〇様、いつもお世話になっております。」という文が最も確からしいと判断され、選ばれます。
5. 文章として完成させる
   「単語を一つずつ予測 → 文脈に合わせて調整」という流れを繰り返し、最終的に自然なメール文として出力します。

まとめると、生成AIは単に過去の情報をコピペするのではなく、大量の学習データをもとに「次に来る可能性が高い言葉」を一つひとつ予測して組み合わせ、文脈に沿った自然なアウトプットを生み出します。だからこそ、検索結果を並べるだけではなく、状況に即した使いやすい文章を提供できるのです。

3-3.ステップ3：予測の精度を高める

もちろん、AIが常に100%正しい答えを出せるわけではありません。

• 学習データが足りない
• 学習データを誤認している

といった場合には、誤った答えを出すこともあります。

そこで「正しいデータを追加する」「誤答をフィードバックして学習し直す」といった調整を行い、精度を高めていきます。

具体的には、下記のようなことをして、生成AIの回答精度を高めていきます。

今回ご紹介した仕組みはあくまでシンプルなイメージで、実際のAIはさらに複雑な仕組みを備えています。ツールによっても違いがあることを押さえておきましょう。

▼生成AIの仕組みをより詳しく知りたい場合は、下記の記事も確認してみてください。
深層学習（ディープラーニング）とは
機械学習とは

4.生成AIの4つの活用シーン（種類）

生成AIの概要が理解できたところで、生成AIを活用する代表的なシーンをご紹介します。

生成AIの活用事例を踏まえてまとめているので、実際にビジネスシーンでどのように使えそうかイメージができるでしょう。

4-1.テキスト生成

テキスト生成では、プロンプトに沿ってテキストを自動生成、要約などをします。

テキスト生成は、単に情報を抽出するのではなく、学習データを踏まえて生成AIが自動で言い換えや情報の補完、編集などをして、新しい文章を生成します。

例えば、生成AIに会議の出席を促すメール作成を依頼すると、指示した情報を使いながら下記のようにオリジナルのメール文章を生成してくれます。

また、社内の課題解決案が浮かばないときに、ChatGPTに情報収集を指示すれば、アイデア出しがしやすくなります。

ビジネスでは、メールや書類の生成や、会議の議事録の要約、多言語対応などさまざまなシーンに活用できるでしょう。

プロンプトに沿ったテキストを瞬時に生成できるので、さまざまな業務で活用できます。

▼テキスト生成に活用できる生成AIは、下記の記事でも解説しています。
最新AI技術「ChatGPT」を実際に使ってみた
私たちはどう関わる？ChatGPTとの共存のススメ

4-2.画像・動画生成

画像・動画生成では、テキストや音声などのデータを使って完成イメージを伝えると、下記のように画像、動画を自動で生成、編集できます。

画像・動画生成の仕組みは使用するツールにより異なりますが、プロンプトに沿って、新しい画像、動画を自動で生成できる点が特徴です。

生成AIを活用すれば、下記のようなイラストを瞬時に生成できます。指示を繰り返すと、よりイメージに近いイラストになっていきます。

また、プロンプトに沿ったロゴを複数生成して、アイデア出しをするなどの使い方も可能です。

生成AIの画像、動画生成技術は日々進化しているので、以下のようなさまざまなビジネスシーンでも活用できるようになってきています。

とくに、デザインやマーケティング分野では、瞬時に画像、動画が生成できることで、多くのデザイン案を比較しながら業務ができるようになってきています。

4-3.音声生成

音声生成は、テキストや画像・音声などのデータをもとに新しい音声を生成します。下記のようにテキストの読み上げや音声合成などができます。

従来のAIはイントネーションやトーンなどに違和感があり、機械的な印象が残っていました。生成AIは細かなイントネーションや発音、特徴を学習できるので、より人間らしく話せる点が特徴です。

音声生成は、テキストの音声化と音声のテキスト化の双方に対応できます。例えば、下記のテキストを生成AIツールに入れると、すぐにテキストを読み上げている音声データを生成できます。

ビジネスシーンでは、動画のナレーション付けや、会議やセミナーの文字起こしなどに活用することが可能です。

このように、生成AIでは音声データも生成でき、クリエイティブ制作から業務記録まで幅広い分野で活用が期待できるでしょう。

4-4.その他
（プログラミング言語のコード生成、立体メージ生成など）

ここまで紹介したものが生成AIの代表的な使い方ですが、その他にもビジネスシーンでは下記のように生成AIが活用されています。

例えば、監視では危険が伴う製造現場や建設現場に監視カメラを設置して、「どのような状況が危険なのか」を学習した生成AIが画像を解析します。

生成AIが危険が伴うと判断した場合には通知が届き、未然に事故を防げる仕組みを構築できます。

また、コード生成では、プログラミングの専門知識がなくても、「こんなツールが欲しい」というアイデアをすぐに形にできるのが、生成AIによるコード生成の魅力です。

例えば、「東京の1週間の天気を手軽にチェックするプログラム」が欲しいと思いついたとします。その際、AIに以下のように日本語でお願いするだけです。

▼AIへの指示（プロンプト）の例

このように、生成AIの特性を活かしてビジネスシーンで活躍する範囲は、拡大しつつあります。

▼AIが生成するコードの例

そして、この生成されたコードを実行すると、あなたのPC上に次のような結果が表示されます。

▼コードの実行結果のイメージ

重要なのは、ここではコードの中身を一行も書いたり、理解したりする必要がないという点です。やりたいことを言葉で伝えただけで、実際に動く「自分だけの天気予報ツール」が手に入りました。

このように、アイデアを即座にツールとして実現できることこそ、生成AIによるコード生成の大きな価値です。

5.企業が生成AIを活用するメリット

さまざまな用途に使える生成AIですが、企業が業務に生成AIを活用するとどのようなメリットがあるのでしょうか。

ここでは、企業が実際に生成AIを活用して実感している3つのメリットをご紹介します。

生成AIを活用したほうがよいと確信するためにも、ぜひ参考にしてみてください。

5-1.業務効率化が見込める

1つ目は、業務効率化が見込めるところです。今まですべて人の手でしていた業務の一部を下記のように生成AIが担うことで、個人の業務量を減らせるからです。

例えば、資料作成では、文章やイラストの生成など半分以上の工程で生成AIを活用できます。人の手で作成するケースと比較すると、大幅に作業時間を削減できるでしょう。

実際に、日本経済新聞が読者を対象に実施した調査では、生成AIを仕事で活用している人の約7割が業務効率が上がったと回答しています。

生成AIに任せられる業務は任せて、人にしかできない業務に注力するという使い分けをすることで、業務全体のスピードと精度を高め、組織の成果向上につなげられます。

参考：日本経済新聞「生成AIで「業務効率向上」7割　活用体制の整備は業種で差も　日経読者調査」

▼生成AIが働き方に与える影響は、下記の記事でも解説しています。
生成AIで加速する働き方改革の活用シーン
生成AI活用で私たちの働き方はどう変化するのか

5-2.労働力不足の解消が見込める

2つ目は、労働力不足の解消が見込めることです。生成AIが今まで人が担ってきた業務の一部を行うことで、限られた人員でも業務を推進しやすくなるためです。

総務省が公表している「生産年齢人口の減少」によると、日本の生産年齢人口（労働の中核的な担い手となる15〜64歳の人口のこと）は1995年をピークに減少しています。

少子高齢化などの背景があり、今後も生産年齢人口の減少が続く見込みです。そうなると、採用活動をしてもなかなか人材確保に至らず、慢性的な人手不足になると考えられるでしょう。

そのような中、社員一人ひとりが生成AIをサポーターのように活用できれば、生成AIに任せられる業務は依頼して、人にしかできない業務に集中できるようになります。

その結果、限られた人員でも、成果を発揮できる組織を目指せるでしょう。

▼労働力不足を解消する生成AIの活用は、下記の記事で解説しています。
中小企業でもAIは導入できる！経産省が導入ガイドを公開
生成AIが奪う仕事、任せるべき仕事とは？専門家に聞く

5-3.新たなビジネスチャンスになる

3つ目は、新たなビジネスチャンスになることです。生成AIを活用すると今まで技術や知識が必要だった分野にチャレンジしやすくなり、新たな価値、可能性を模索できるようになるためです。

PwC Japanが実施した「生成AIに関する実態調査」調査によると生成AIに期待以上の効果を実感した層は、生成AIは業界構造を根本から変えるチャンスだと捉えていることが分かっています。

また、総務省が公表している「AIの動向」によると、世界のAI市場規模は今後も拡大していくと考えられています。

この2つの調査結果を見ても、生成AIは今後のビジネスチャンスになると捉えることができるでしょう。

例えば、今までリソースとスキルがなく情報発信ができていなかった場合に、生成AIを活用して動画やコンテンツを発信できれば、新たな顧客にアプローチできるかもしれません。

また、データ分析やコード生成など知識不足で踏み込めなかった分野にチャレンジできることで、新しい事業につながる可能性があるでしょう。

このように、今の業務や興味のある分野と生成AIを掛け合わせることで、新しいビジネスにつながる可能性を秘めています。

6.企業が生成AIを活用するときの注意点・リスク

企業の活用メリットが多い生成AIですが、まだまだ発展途上にあります。

そのため、活用時には一定のリスクがあることを十分に認識し、適切なルールや運用体制を整備する必要があります。

ここでは、企業が生成AIを活用するときの注意点とリスクをご紹介します。

事前に把握しておけば、対策を取りながら活用を検討できるため、確認しておきましょう。

6-1.誤情報に気付かない可能性がある

「3.生成AIの仕組み」でも触れたように、生成AIは膨大なデータをもとに回答を予測して出力する仕組みです。

精度が向上しているとは言え、現段階では100％正しい予測ができるわけではありません。

例えば、膨大な学習でデータをつなぎ合わせて「あり得そうな店舗名を作ってしまう」「実際に存在しないデータを作成してしまう」などが起こり得ます（ハルシネーションと呼ばれています）。

そのため、生成AIが出力した情報は正しいと思い込んで使用すると、下記のようなリスクがあるのです。

実際に、2022年に起きた台風15号の豪雨では、生成AIで生成された偽物の災害の画像が拡散されて混乱を招きました。

総務省も、生成AIにより偽・誤情報が生成される可能性があることに注意喚起をしている状態です。

生成AIは、まだ100％正確な回答を生成できるわけではないことを認識したうえで、出力された情報をまずは自分で確認する必要があるでしょう。

参考：

• 読売新聞「AI使い「静岡水害」とデマ画像、5600件以上拡散…投稿者は生成認める」
• 総務省「生成AIはじめの一歩～生成AIの入門的な使い方と注意点～」

▼生成AIをビジネス活用する注意点は、下記の記事でも詳しくまとめています。
AIの「禁止事項」とは何か？AI事業者ガイドラインを読む
生成AIをビジネス活用していく上での注意点

6-2.著作権に注意する

生成AIを活用するときは、下記の2つの視点で著作権に注意が必要です。

とくに、生成AIにプロンプトで指示をして出力した画像が、著作権侵害に該当していないかは注意したいところです。

生成AIに真似をする意図がなかったとして、生成した画像が既存のキャラクターに似ている場合は著作権侵害に該当するリスクがあります。

もちろん、意図的に既存の楽曲やキャラクターを生成AIに学習させて、似たものを生成することも著作権侵害に該当する可能性があります。

企業が生成AIを活用するときには著作権侵害になっていないか確認できる体制を整え、どの範囲で活用するのか慎重に判断する必要があるでしょう。

参考：文化庁「AIと著作権」

▼生成AIと著作権侵害については、下記の記事で詳しく解説しています。
生成AIで作った文章・画像は、著作権法に違反していないのか？

6-3.法整備が追いついていない

生成AIの急激な発展により、まだまだ下記のような法整備が追いついていない現状があります。
そのため、想定できない事態が起こるリスクがあるでしょう。

例えば、現段階では、生成AIに個人情報や機密情報を学習させることを直接的に規定する法律はありません。

学習データを経由して個人情報が流出した場合に、誰がどの程度責任を問われるのか曖昧になっています。

他にも、著作権侵害の細かな条件や生成AI活用の範囲など、今後議論が重ねられる課題が数多く残っている状況です。

だからこそ、生成AIを取り巻く最新の情報にしっかりと耳を傾けて、今後進むであろう規則やルールに則した使い方をしていくことが重要です。

▼生成AIの学習データが枯渇する可能性も議論されています。学習データが枯渇するとどうなるのか、下記の記事で詳しく解説しています。
2026年問題(AI)とはデータの枯渇がどのような影響を及ぼすか徹底解説

7.生成AIを企業として初めて活用するなら「法人向け生成AIサービス」の力を借りよう

ここまで、生成AIで実現できることや企業が活用するメリットなどをまとめて解説しました。

これからの時代は、生成AIを活用できないことがリスクになります。生成AIを活用すると付加価値の創出や労働力の最大化などができ、企業の競争力を高められるからです。

とは言え、今まで業務で活用したことがないからこそ、

「生成AIを使うと情報漏えいなどのトラブルが起きるのではないか」
「どのように生成AIに指示をすればいいのか分からない」

など漠然とした不安を感じるものです。

そのようなときは、自社だけの力で闇雲に活用しないで、「法人向け生成AIサービス」を活用しましょう。

法人向け生成AIサービスは、企業で生成AI活用を推進できるように様々な機能が付帯しているサービスです。

既存システムとの連携やセキュリティの強化、企業情報の学習などサービスに応じた機能が備わっています。

※サービスによりできる範囲が異なります

例えば、誰もが使用できるChatGPTなどはセキュリティなどに不安がありますが、法人向け生成AI活用サービスを使うと、セキュリティを強化しながら安全な環境で生成AIの活用を促進できます。

生成AI活用は、正しく最初の一歩を踏み出すことが重要です。自社のみでは適切な判断が難しいときは、生成AI活用サービスを検討してみましょう。

8.企業での生成AIの活用事例

実際に企業では、生成AIをどのように活用しているのでしょうか？

ここでは「5.企業が生成AIを活用するメリット」を得られている生成AIの活用事例をご紹介します。

今回は、さまざまな不安が払拭されたうえで活用を進めている、法人向け生成AIサービスの事例を中心に紹介いたします。

自社ではどのような生成AI活用ができそうかイメージするためにも、参考にしてみてください。

▼生成AIの活用事例は、下記でもご覧いただけます。
国内AI研究をリードする松尾研究室に聞く 敵か味方か?「生成AI」をビジネスで活かす方法
【業界別】企業の生成AI活用事例13選と成果を徹底解説
【業務別】企業の生成AI活用事例7選と成果を徹底解説

8-1.事例1：株式会社パソナテック｜
生成AIチャットボットで問い合わせ工数を20〜30％程度削減

株式会社パソナテックのヒューマンリソース事業では、労働者派遣法の頻繁な改正や顧客ニーズの多様化などに対応する体制を整える必要がありました。

しかし、人的リソースには限りがあるため、何らかのテクノロジーを導入して、業務効率化を目指すことを模索していたそうです。

その中で、具体的な課題となったのは、社内問い合わせ対応でした。法改正などによって必要な知識量が増え、法律関連の内容であれば法務部門、人事関連は人事部門などに問い合わせをしている状態でした。

そこで、時間や部署に囚われずにいつでも問い合わせができるように、生成AIチャットボット「COTOHA Chat & FAQ®」を導入し、社員に利用してもらえるように、キャラクターに「あおいさん」という名前を付けて親しみやすさを出しました。

その結果、今まで人が対応していた問い合わせ工数を20〜30％程度削減。1ヵ月あたり80万円程度の人件費削減も実現できました。

生成AIを活用して必要な回答を必要なタイミングで提示できるようにしたことで、業務効率化につながった事例だと言えるでしょう。

▼株式会社パソナテックの事例は、下記で詳しく解説しています。
NTTドコモビジネス「導入事例：株式会社パソナテック」

8-2.事例2：三重県農業研究所｜
農家の知識習得を後押しする農業用生成AIの実証実験開始

農作物の品種改良や農作業の効率化技術開発をしている三重県農業研究所では、農業の担い手不足解消に生成AIを活用しています。

農業参入時には、幅広い知識の習得が高い壁になります。

農家は指導員を頼り質問するものの、指導員は状況に合わせて必要な情報を膨大な資料の中から探していたため、時間も手間もかかる現状がありました。

そこで、実証実験をしているのが、農業用生成AIです。農業用生成AIは、農業に関連する膨大なデータをもとに、情報を処理、判断できます。現在は、イチゴの栽培を対象にした実証実験をしている最中です。

例えば、農作物の問題発生要因として若い普及指導員では1つや2つしか出てこないところを、生成AIを活用すれば複数の発生原因が分かるようになることを期待しています。

今後は普及指導員の仕事を効率化して、より高度な問題に取り組めるようにしていきたいと考えています。将来的には農業従事者自身が生成AIを使って直接解決できることを目指しています。

参考：メーテレ「国内初、農業に特化した生成AI　豊富な知識で気軽に相談　担い手不足の解消を目指す」

8-3.事例3：NTTドコモ｜
生成AIを活用して新しいアイデアや業務アプリが誕生

NTTドコモのサービスイノベーション部では、生成AIでの業務効率化を推進するために、多彩なプログラムで社内風土を醸成しています。

2023年8月にはNTTドコモグループ3社を対象に「LLM 付加価値基盤」を社内リリースしました。

自社の「LLM付加価値基盤」に加えて、社内の生成AI活用を促進できるツールとしてAlli LLM App Market（企業向けの生成AIアプリケーションプラットフォーム）を導入。

とくに、アイデアを形にできるように、Alli LLM App Marketを使ったノーコードでLLMアプリを作るワークショップに力を入れています。

LLMアプリを実際に動かしながらアイデアの有用性や効果検証をすることで、机上の空論ではないリアルなビジネスインパクトの検討ができるようになったそうです。

ワークショップ参加者を対象にしたコミュニティチャンネルでは、積極的な質問が寄せられています。

実際に、サポートセンターの対応ログからQAを作成するアプリなど、生成AIを活用した業務アプリが誕生しています。生成AIを活用して新たな価値を創出している好事例だと言えるでしょう。

参考：Alli LLM App Market「【NTTドコモ様】全社的な業務効率化の加速のため、生成AI・LLMプラットフォームとしてAlli LLM App Marketを活用した取り組みを開始」

9.生成AIの活用法に悩んだらNTTドコモビジネスの「Stella AI for Biz」にお任せください

今回ご紹介した生成AI活用事例のように、自社での生成AI活用をお考えの場合はNTTドコモビジネスの法人向け生成AIサービス「Stella AI for Biz」にお任せください。

「Stella AI for Biz」は生成AIの導入から定着まで一貫したサポート付きで、生成AIを使ったことがない方でも業務で使えるようになるサービスです。

下記の4つのサポート付きで、生成AI導入時の不安を払拭しながら、スムーズに生成AI活用を進められます。

とくに、生成AI活用開始時に課題となる「プロンプト作成」と「日常業務での使いやすさ」が大きな強みです。

使いこなしサポートでは、従業員向けの勉強会や独自ガイドライン作成支援なども実施しており、安心して使える環境を整えます。

実際に「Stella AI for Biz」を導入している企業様からは業務に活用できている声が届いています。

生成AI活用をただ導入するだけでは、なかなか社内に浸透せず生成AI活用が促進できません。

ぜひ、生成AIの導入から活用までを任せられる「Stella AI for Biz」を活用して、効率よく生成AI活用を進めましょう。

無料の資料をご用意していますので、お気軽にお問い合わせください。

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10.まとめ

本記事では、生成AIの概要や活用メリット、活用事例など、生成AIに関する基礎知識をまとめて解説しました。

最後に、この記事の内容を簡単に振り返ってみましょう。

〇生成AI（Generative AI）とは、テキストや画像、動画、音声などの多様な形式のオリジナルコンテンツを生成できる人工知能のこと

〇従来のAIと生成AIの違いはオリジナルのコンテンツを生成できること

〇生成AIの基本的な仕組みは下記のとおり

• ステップ1：大量のデータを学習する
• ステップ2：入力された指示（プロンプト）に沿って回答を予測する
• ステップ3：予測の精度を高める

〇生成AIの主な活用シーンは下記のとおり

〇企業が生成AIを活用するメリットは下記のとおり

• 業務効率化が見込める
• 労働力不足の解消が見込める
• 新たなビジネスチャンスになる

〇企業が生成AIを活用するときの注意点・リスクは下記のとおり

• 誤情報に気付かない可能性がある
• 著作権に注意する
• 法整備が追いついていない

〇生成AIの活用は自社だけの力で闇雲に開始せず「法人向け生成AIサービス」を活用することがおすすめ

生成AIは日々進化しており、活用しないことがリスクになる段階を迎えています。
自社の目的に応じて安全に配慮しながら活用を推進したい場合は、ぜひ「Stella AI for Biz」をご活用ください。