生成AI開発は内製できるか。推奨の作り方、実装ステップまで解説
2025.5.13
株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一
執行役員 マーケティング部長 和田 崇
概 要
生成AIは、業務効率化から顧客対応、創造的な支援まで、さまざまなビジネス領域で革新を引き起こしています。本コラムでは、生成AIをゼロから開発する現実的な課題と限界を踏まえ、企業が取り組むべき導入ステップやカスタマイズ、導入時の注意点になどについて解説します。
Laboro.AIの「生成AI領域のカスタムAI開発」はこちら
目 次
・生成AIとは何か
・具体的な活用例
・主な生成AIサービス
・生成AI開発に必要な基礎知識
・機械学習とディープラーニングの違い
・生成AIの仕組み
・使用される主なプログラミング言語
・主なツールとAPI
・生成AIの自社開発が難しい理由
・膨大な学習データと高性能な計算機リソースが必要
・モデル開発とチューニングのための専門人材が不足
・セキュリティー、品質、責任というハードル
・フルスクラッチ開発ではビジネススピードに合わない
・導入にかかるコストと開発パターンの違い
・フルスクラッチ開発に必要なコスト
・API連携による導入の費用
・生成AI導入のステップ
・活用目的を明確にする
・業務データを整理・収集する
・適切な生成AI基盤を選び連携する
・必要な調整を行う
・既存のウェブサービスや社内システムに組み込む
・生成AI導入時の注意点
・業務データの取り扱いとセキュリティー
・生成内容の正確性とハルシネーション対策
・社内展開に向けた教育と運用体制の整備
・生成AI導入はカスタムAIが現実的
生成AIとは何か
普及が進み続けている生成AIは、テキストや画像、音声などのコンテンツをプロンプトに基づいて生成する技術です。従来のAIが分類や予測に強みを持っていたのに対し、生成AIは人間にかなり近いレベルでのように言語を操ってコンテンツを生成し、その自然さは進歩し続けています。企業にとっては、業務効率化や新たな価値創出の可能性を秘めた技術になり得ます。代表的な生成AIに、大規模言語モデル（LLM）を活用したテキスト生成AIや、画像生成AIなどがあります。
具体的な活用例
生成AIは多岐にわたる業務での活用が可能です。例えば、テキストを生成するAIはFAQやマニュアルの作成 、顧客対応チャットボットの高度化に寄与します。画像生成では、広告バナーや商品イメージの試作など、デザイン業務の初期アイデア出しに活用されるケースが増えています。
また、社内データを基に要約やレポートなどの文書の案を生成することで、知的業務の負担軽減にも効果を発揮します。生成AIは単なる自動化ツールではなく、発想や表現の「共創パートナー」としても企業活動を支える存在になりつつあります。
主な生成AIサービス
現在、サービス提供されている生成AIはさまざまにあり、例えば代表的なところでは以下などが挙げられます。
● テキスト生成系サービス
・ChatGPT（OpenAI）
・Claude（Anthropic）
・Gemini（Google）
・Lalma（Meta）
・Perplexity（Perplexity）
・Grok（X）
● 画像・映像系サービス
・DALL·E（OpenAI）
・Stable Diffusion（Stability.ai）
・Sora（OpenAI）
テキスト情報の生成AIサービスとして、まずChatGPTは自然な対話生成や業務支援に利用され、特に顧客対応や自動文章作成などに活用されています。Claudeは セキュリティーや透明性に配慮された設計を特徴とし、安全性の高い対話型AIです。そのほか、Googleが展開するGemini、ウェブ検索に長けたPerplexity、オープンソースを謳うMetaのLlama、イーロン・マスク氏率いるXが提供するGrokなども代表的です。
画像生成AIサービスの代表として知られるDALL·Eは、現在はChatGPTに組み込まれていますが、元々は高品質な画像生成を 可能とするサービスとして別に展開されていたもので、特にデザイン業界やクリエイティブ領域での応用が進んでいます。Stable Diffusionはオープンソースの画像生成AIで、「蒸留」という手法を用いた画像生成に各申請があることに加え、商業利用が進む中で、カスタマイズや制御が可能な点が特徴です。また、画像生成の延長として捉えられる動画の生成AIとしては、OpenAIのSoraが良く知られています。
これらのサービスは高度な学習を既に終えており、自社でゼロから構築するよりもこれらのサービス を利用する方がコスト面で圧倒的に優れています。
生成AI開発に必要な基礎知識
生成AIを業務に導入するに当たり、技術の基本構造や開発に必要なツール群について理解しておくことは極めて重要です。機械学習・ディープラーニングの違い、モデルの内部構造、使用言語、代表的なAPIや開発フレームワークなど、基礎知識があることで、外部パートナーとの円滑な連携や導入プロジェクトの失敗リスクを減らすことができます。
機械学習とディープラーニングの違い
機械学習とディープラーニングは、AIの基盤技術として知られていますが、その仕組みには明確な違いがあります。機械学習は「特徴量」と呼ばれる指標を人間が設計し、それをもとにモデルが予測・分類を行う手法です。一方、ディープラーニングは大量のデータから特徴を自動的に抽出できる技術で、より 高精度な学習が可能です。
生成AIはこのディープラーニング、特に「深層ニューラルネットワーク」と呼ばれる構造をベースにしており、複雑な言語や画像を人間のように生成する力を持っています。
機械学習とディープラーニングの違いについては、以下もご覧ください。
生成AIの仕組み
生成AIの根幹を支えているのは、トランスフォーマーと呼ばれるアーキテクチャであり、それをベースにした LLM（大規模言語モデル）が、特にテキスト生成において重要な役割を果たしています。
トランスフォーマーは、従来のRNN（再帰型ニューラルネットワーク）やCNN（畳み込みニューラルネットワーク）では難しかった文脈理解を深め、文の前後関係を並列に処理することで、驚くほど自然な文章生成を実現します。簡単には、この仕組みを数百億〜数千億個という大規模のパラメータ数で構築したのがLLMです。
使用される主なプログラミング言語
生成AI開発において、最も広く使用されているプログラミング言語はPythonです。Pythonは文法がシンプルで読みやすく、AI開発に必要な豊富なライブラリが充実しているため、初心者からプロまで幅広く活用されています。
その他、データ処理にはSQLやPandas、サービス連携にはJavaScript、システム統合にはShellやDockerスクリプトなども用いられます。最近では、ノーコード・ローコードツールやGUI操作に対応したプラットフォームも多く存在しているため、規模がさほど大きくない開発は身近になっていると言えるでしょう。
参考：docker「AIアシスタントを使用してスクリプトツールを作成する」
主なツールとAPI
生成AIをビジネスに応用するには、高機能なツールやAPIとの連携が欠かせません。代表的なのがOpenAI APIで、これを通してGPT-4などを含むさまざまなAIモデルが利用でき、自然な会話文や業務文章の生成が可能です。
もう一つの有力な選択肢がHugging Faceで、さまざまなオープンソースLLMを扱え、自社環境への導入やカスタマイズも柔軟に対応できます。
さらにLangChainは、複雑なAIアプリケーションを組み立てるためのPythonベースのフレームワークで、RAG（検索に基づく回答生成）などの高度な処理も可能です。
参考：Qiita「Hugging Face って何ですか」
生成AIの自社開発が難しい理由
個人や特定の企業 で利用するために生成AIの基盤となるLLMを一から構築することは、技術的には可能です。しかし実際には、自社だけで 内製化することのハードルは高く、またコストや労力の観点からも現実的ではありません。 近年注目を集める日本語対応や業界に特化したモデルを構築するにしても、やはり数千万〜数億件規模のデータが求められるからです。
そこで現在主流となっているのは、既存の生成AIサービスを、自社の業務に合わせて調整・活用するアプローチです。既に学習が済んでいる高性能な生成AIサービスとAPIで連携することにより、開発負担を抑えつつ、高度なAI活用が実現できます。
以下、開発が難しい理由をもう少し詳しく見ていきます。
膨大な学習データと高性能な計算機リソースが必要
LLM をゼロから開発するには、まず学習用の膨大なデータが不可欠です。加えて、仮に十分な量のデータが用意できたとしても、学習を実行するには同様に十分な量の計算機リソースが必要です。これらのリソースを自社ですべて用意するには初期投資だけでも膨大な金額が必要になり、実現できる企業があったとしてもごくわずかでしょう。
モデル開発とチューニングのための専門人材が不足
AIモデルの開発やチューニングには、高度な数学的理解やアルゴリズムへの深い知見を持った専門人材が不可欠です。自然言語処理や深層学習といった分野を事業レベルで扱うには、熟練したエンジニアが必要とされます。しかし、国内外を問わずそのような人材は希少で、採用競争が激化しているのが現状です。
仮に優秀な人材を確保できたとしても、AI開発を長期にわたって維持・運用できる体制を整えるには、継続的な投資やビジョンが求められます。
セキュリティー、品質、責任というハードル
生成AIは強力な一方で、誤情報の生成（ハルシネーション）や、機密情報の漏洩リスクといった課題も抱えています。企業が独自に生成AIを開発する場合、こうしたリスクを管理するためのセキュリティー体制やガバナンスの整備が欠かせません。
また、出力結果の正確性や倫理的な面も問われるようになっており、万一のトラブル時には社会的責任を負う必要が出てくることがあります。
フルスクラッチ開発ではビジネススピードに合わない
ビジネス競争が激化する中で、生成AIの導入の目的には「より早く価値を生み出すこと」も入ってきます。しかしゼロからのAIモデルの開発は長期間を要し、導入まで数年かかってもおかしくないでしょう。
一方で、すでに完成度の高い生成AIサービスを活用すれば、API連携やカスタマイズにより数週間から数カ月で運用が可能になります。スピードが重視される現代のビジネスにおいては、フルスクラッチでの開発は競争において不利となる場合が多いでしょう。
導入にかかるコストと開発パターンの違い
生成AIの導入には、目的や開発アプローチによって大きなコスト差があります。ゼロから自社開発する場合は、システム設計・データ収集・人材確保・計算資源など、すべてを自前で整備する必要があり、非常に高額です。
一方で、既存のAIサービスとAPI連携する形であれば、初期費用を抑えつつ素早く導入でき、コストパフォーマンスに優れています。自社に合った開発パターンを見極めることが重要です。
フルスクラッチ開発に必要なコスト
生成AIを完全にゼロから構築する場合、そのコストは非常に高額になります。まず必要となるのが、大規模な学習データとそれを処理するためのGPUクラスタなどのリソースです。
これだけで数億円単位の投資が必要になるケースもあります。さらに、専門人材の確保・運用・保守体制の構築といった継続的なコストも見逃せません。一般的な事業会社にとって、これほどの資源を単独で投入するのは現実的ではないでしょう。
API連携による導入の費用
すでに学習済みの生成AIをベースに、APIを通じて自社業務に組み込む「連携型」の導入は、コスト面で現実的です。API使用料は従量制が多く、初期費用は数十万円から始められます。また、業務に応じてカスタマイズされたプロンプト設計やデータ連携の開発、セキュリティー対策を含めても、数百万〜数千万円程度に収まることが一般的です。
大規模開発と比較してもスピードと費用対効果に優れ、特に中堅・中小企業にとって導入のハードルが大幅に下がります。
AI FRONT TREND「AI導入費用ガイド2025｜相場から費用対効果まで徹底解説！コスト削減のカギも」
生成AI導入のステップ
生成AIを効果的に導入するためには、目的の明確化からデータ準備、基盤選定、実装までのステップを体系的に踏むことが重要です。
さらに、導入後の運用体制や継続的な改善計画も視野に入れておくと、活用の幅が広がります。
活用目的を明確にする
生成AIは汎用性が高いため、まずは自社で「何のために使うのか」という目的を明確にすることが重要です。例えば、FAQ自動生成、マニュアル作成、社内文書の要約、ナレッジ共有など、用途を具体化することで、必要な機能や連携範囲が見えてきます。
目的を明確にさせておくと、無駄な機能の開発やコストの発生を回避しやすくなります。さらに目的に合わせたKPIを事前に設定しておくと、導入効果の評価の精度が高くなるでしょう。
業務データを整理・収集する
生成AIの性能は、どんなデータを与えるかで大きく変わります。そのため、まずは社内にある業務関連データ（マニュアル、会話ログ、製品情報、FAQなど）を整理・収集することが大切です。
データの質と粒度が揃っているほど、生成されるアウトプットの精度も高まります。初期段階では少量でも良いので、正確で代表的なデータから整備していきましょう。定期的に更新・管理する体制を整えておくことも、長期的な成果につながります。
適切な生成AI基盤を選び、連携する
用途に合った生成AI基盤を選ぶことは、導入成功のカギを握ります。例えば、ChatGPTは対話型に強く、Claudeは安全性や透明性に配慮された構造が特徴です。
Azure OpenAI（MicrosoftのクラウドサービスであるAzureを通じて提供される、OpenAIの大規模言語モデルを利用できるサービス）のようにセキュリティ を重視した選択肢もあります。自社の業務内容・インフラとの親和性や、APIの扱いやすさを基に最適なサービスを選定しましょう。
また、導入後のサポート体制やライセンス形態にも注目することで、運用時に発生し得るリスクの低減も図れます。
必要な調整を行う
生成AI基盤をそのまま使うのではなく、自社のニーズに合わせて調整を行うことで精度と実用性が高まります。例えばプロンプト設計により出力内容を最適化したり、RAGを導入して業務データとの接続を実現したりします。
業界特化の情報や業務知識を反映させたい場合は、ファインチューニングも有効です。特に深層学習において、大規模データで事前に訓練された事前学習済みモデルを、別のデータセットを用いて再学習することで、特定のタスクやドメインに特化させる手法のことです。
ファインチューニングについてはこちらもご覧ください。
既存のウェブサービスや社内システムに組み込む
生成AIは単体で使うのではなく、既存の業務フローに連携させで導入するのが理想です。例えば社内ポータルやチャットボットに連携すれば、社員が日常業務の中で生成AIの恩恵を高頻度に受けられます。
SaaSや社内ツールとの接続も考慮することで、使いやすく、継続的に活用される仕組みが整います。導入の「体験設計」が運用定着の鍵です。システム連携のためにはIT部門との連携が不可欠なため、協力体制の構築を導入計画の中に入れておくべきです。
参考：Mazrica Business Lab「AI導入の基礎知識｜導入の9ステップとおすすめAIツール紹介」
生成AI導入時の注意点
生成AIは強力な業務支援ツールである一方で、適切な使い方をしなければ思わぬリスクを招く可能性があります。信頼性のある環境と運用ルールの下で、効果的かつ安全に活用することが重要です。
業務データの取り扱いとセキュリティー
生成AIの学習には業務データを活用するケースが多いため、情報漏洩や不正アクセスのリスク管理が極めて重要です。特にクラウド型AIサービスと連携する場合は、外部サーバーにデータが送信される可能性があるため、機密情報や個人情報の扱いには細心の注意を払う必要があります。
APIの仕様や利用規約をよく確認し、自社の情報セキュリティーポリシーに沿った設計・運用を行うことが求められます。また、社内のアクセス権限管理やログ監視体制の整備も不可欠です。
生成内容の正確性とハルシネーション対策
生成AIはあたかも人間のように自然な出力をしますが、時に事実とは異なる、もっともらしい誤情報を生成する「ハルシネーション」が発生します。例えば製品・サービス情報やFAQといった正確性が重要な領域では大きなリスクとなり得ます。そのため、生成された情報は必ず人間による確認を行い、必要に応じて補正・レビュー体制を構築することが重要です。
業務活用においては「AIは支援ツールであり、最終判断は人間が行う」という原則を徹底しましょう。
社内展開に向けた教育と運用体制の整備
生成AIの導入を現場でスムーズに定着させるためには、単なる技術導入にとどまらず、社員への教育と運用ルールの整備が必要です。例えばプロンプトの書き方や使って良い業務範囲、生成物の確認方法などを含む「利用ガイドライン」を作成し、定期的な研修やeラーニングで周知すると効果的です。
また、トラブル発生時の問い合わせ窓口や、改善フィードバックを受け付ける仕組みを用意することで、現場の不安を解消しつつ、出力の精度を高めていく運用体制を築くことができます。
生成AI導入はカスタムAIが現実的
生成AIを導入するには、自社で部分的であれ 内製・開発することは、期間、コスト、労力、人材育成の面からもやはりハードルは高いのが実際です。 また、すでに高性能を実現している既存モデルを活用するにしても 、パラメーターの調整やチューニング、目的に合わせたシステム構築、ビジネス側のオペレーションの変更など、対応すべきことは多岐にわたります。
社内にそうしたリソースがない場合、外部の知見を頼ることは選択肢の一つです。特に自社の課題や環境、目的に応じて要件を定義し、ロードマップを敷いた上で個別開発を行ういわば「カスタムAI」は現実的かつ有効な選択肢になり得ます。
中長期的に生成AIを業務へ統合していくためには、小さく始め、業務との接続ポイントを見極めながら、段階的に体制やルールを整えていくことは 重要なアプローチです。闇雲に「話題の生成AIを導入しよう！」ということではなく、ビジネス成長のための投資としてAI活用を目指すに当たって、カスタムAIは柔軟かつ戦略的な導入が成功への鍵となるはずです 。
Laboro.AIの「生成AI領域のカスタムAI開発」はこちら
執筆者
マーケティング部 リードマーケター 熊谷勇一
中央大学文学部卒業、北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程修了。日本経済新聞社など日経ブランド企業で16年、雑誌、書籍、ウェブサイト、動画などの編集・執筆を手掛けた後、2022年からLaboro.AIに参画。
執行役員 マーケティング部長 和田 崇
立教大学大学院経営学修士（マーケティング論・消費者行動論）。立教大学大学院ビジネスデザイン研究科博士後期課程中退。KDDI株式会社に入社、コンシューマ向け商品・サービスのクロスメディアによるプロモーション施策の立案・企画運営に携わったのち、全国漁業協同組合連合会を経て、2019年にLaboro.AIに参画。マーケティング／ブランディング業務に従事する傍ら、NewsPicksプロピッカーとして活動するほか、日経クロストレンドなどメディア寄稿多数。
