【2024年最新】文章生成AIサイト・ツール10選！生成された文章を扱う際の注意点も合わせて解説
近年では文章、画像、音楽、動画など様々な分野でAI技術の活用が進んでいます。その中でもAI文章生成は文章を自動生成することができる技術として、企業や政府機関においても活用が期待されています。本記事では、おすすめのAI文章生成サイト・ツールの紹介だけでなく、AI文章生成ツールの効果的な活用方法や使用上の注意点も合わせて解説します。
目次
おすすめのAIの文章生成サイト・ツール10選
ここからは、AIの文章生成ツールのおすすめを5つ厳選してご紹介します。
ChatGPT
ChatGPTは、アメリカに本社を置く「OpenAI」が開発した文章生成ツールです。高度な自然言語処理モデルを利用しており、多種多様なトピックや文体のコンテンツを柔軟に作成できます。
さまざまな分野のデータを網羅的に学習しているため、一般的な質問はもちろん、専門知識を必要とするトピックにも回答可能です。
記事ライターやマーケティング分野、広告業界、研究者、開発者など、さまざまな分野での利用が期待されています。
新しい言語処理モデル「GPT-4」が登場したり、Microsoft社が100億ドルの投資を行ったりなど、今後の発展に目が離せないツールです。
Gemini（旧Google Bard）
Geminiは旧Google BardがリニューアルされたAIチャットボットで、アメリカに本社を置くGoogleが開発しています。
旧Google Bard同様に、一般的な文章はもちろん、詩や歌、エッセイなど多種多様な文章も作成できます。
文章の長さやスタイル、トーン、キーワードなどをカスタマイズして利用できるため、さまざまなニーズに対応可能です。
利用するためには順番待ちリストに登録する必要がありますが、招待さえされれば基本的に無料で使用できます。
GmailやドキュメントなどへのBardの実装を試しており、今後はビジネス面での実用化が期待されるでしょう。
Notion AI
Notion AIは、サンフランシスコの「Notion Labs Inc.」が開発した文章生成ツールです。多機能なドキュメントをまとめたエディター「Notion」内で利用できます。
Open AI社の自然言語処理モデル「GPT-3」を基盤としており、キーワードやテーマを入力するだけで高品質な文章を作成可能です。
文章の翻訳や要約に特化しており、法律に関連する文書や契約書などの専門的な文書も作れます。
ただ、ChatGPTやBardと異なり、Notion AIは有料である点に注意が必要です。料金は、Notion有料会員は月額8USドルから利用できます。
Catchy
Catchyは、日本に本社を置く株式会社デジタルレシピが提供する、自動言語処理AIを活用したライティング専用ツールです。
魅力的なコンテンツを作成してくれるのが特徴で、文章の品質を向上できます。
Catchyの最大の魅力は、マーケティング分野に特化している点です。
プロモーションや広告用の高品質なコピーのほか、ブログ記事やSNS投稿、プレスリリース、ニュースレターなどを作成できます。
TACT SEO
TACT SEOは「SEO対策」で1位の(株)ウィルゲートが提供するAI×SEOツールです。6,000社以上のSEOコンサル支援にて得たナレッジをもとに、SEOで上位表示するための調査分析、最新AIを活用して自動で上位化しやすい記事を作成できるのが特徴です。
ステップに沿って操作を進めるだけで、競合ページの要素を網羅したSEOで上位化できる記事をAIで簡単に作成できます。
過去に作成した記事のリライトにもAIを活用でき、不足している要素を自動で抽出し、加筆内容を提示してくれます。
会員登録不要でAIライティングのトライアル利用が可能で、キーワードを入力するだけで1分でSEO記事が作成されます。（3記事分無料で作成可能）
AIで記事作成を効率化しつつ、SEOでしっかり成果を出したい人におススメのツールとなっています。
Jasper
Jasperは、アメリカテキサス州に本社を置くJasperAI,INC.が提供するAI文章生成ツールです。
GPT-3をベースに開発されており、50種類以上のテンプレートと高いカスタマイズ性を備えています。
SEOに特化したセールスレポートやオウンドメディアの記事、マーケティングメールなどの長文の生成に向いているのがJasperの特徴です。
マーケターやブロガー、ライターにおすすめのAIツールで、10万社以上の企業に利用されています。
ELYZA LLM for JP
東京大学のAIプロフェッショナル集団「ELYZA」が開発したアプリがELYZA LLM for JPです。
以前はELYZA Pencil（トライアル版）が展開されていましたが、ELYZA LLM for JP（デモ版）が展開されています。
キーワードを2〜8個まで指定するとテキストを自動で生成します。
テンプレート機能も利用可能で、ビジネス文書なども作成可能です。
商用利用も許可されているため、今後ビジネスシーンでの活用が見込まれています。
SAKUBUN
SAKUBUNは、NOVEL株式会社が提供するAIライティングツールで、100以上の日本語テンプレートが用意されている点が強みです。
ブログ記事、広告文、SNSなど幅広いジャンルのテキストを数秒で作成します。
生成した文章を複数人で共有する機能、ペルソナを登録してターゲティングを考慮した文書を生成する機能を備えています。
プランは4パターン用意されていますが、毎月5,000文字まで無料プランで利用可能です。
Magic Write
デザインの無料ツールで知られる「Canva」が提供するのがMagic Writeです。
AIに対応したライティングアシスタントで、Docsで文章を作成する時に利用できます。
ただしMagic Writeが利用するためには、Canva Proのプランを利用していることが条件です。
AIのべりすと
AIのべりすとは小説モードとチャットモードがあり、ユーザーが指定した単語に基づいた日本語の文章を作成できます。特に小説のアイデア出しに有効です。
出力オプション・ストーリー設定・キャラクターブック・環境設定の4つのオプションが設定できるほか、料金プランも無料を含め4段階用意されています。
PlayAI/ぷれあい
ユーザーが入力した冒頭文をもとに記事を作成します。
この冒頭文の文字数が増えるほど制度が上がるようです。
プロンプトに入力するのが単語ではなく物語の冒頭文である点が他とは異なり、創作活動などに活用が可能です。
Appleも文章生成AIの作成に力を入れている
アメリカのAppleは、Open AIやGoogleの文章生成ツールに対抗できるよう、秘密裏に人工知能の開発を進めています。
独自のフレームワークを用いて大規模な言語モデルを作成し、AIサービスに活用していく予定です。
背景として、Appleはテキスト入力に基づく文章や画像、動画の生成AIツール市場で競合他社に遅れをとっていることが挙げられます。
プライバシーなどの懸念点はまだまだありますが、世間の注目の高さはAppleの株価上昇にも現れている模様です。
参照：Bloomberg：Apple Tests ‘Apple GPT,’ Develops Generative AI Tools to Catch OpenAI
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AI文章生成が注目されている理由
AIを使った文章生成とは？
文章生成AIとは、自然言語処理技術を活用した人工知能のひとつで、文章を自動生成する技術のことです。
入力されたテキストデータの文法や意味を理解し、それに基づいて文章を作成できます。
この文章生成AIの活用により、広告業界やソーシャル記事、小説などあらゆる業界で手間や時間を大幅に削減可能です。
今後、さらなる進化が期待され、日常生活でも広く普及していくと予想されています。
文章生成AIが注目されるようになったきっかけ
文章生成AIの注目の背景には、Chat-GPTを筆頭に無料やオープンソースで利用できるサービスが増えたことが挙げられます。利用ハードルが下がったことで、誰でも手軽に活用が可能です。
また、従来の文章作成技術に比べて新しいものや価値を生み出すクリエイティブな処理ができる点も注目を集めています。
2023年7月には、マイクロソフト社がアジア初の試みとして日本政府に対話型ツール「ChatGPT」の最新版サービスを提供すると発表しました。
今後は、政府機関でも文章生成AIが使用されるようになるのではと期待されています。
参照：TBS NEWS DIG：マイクロソフトがChatGPTの最新サービスを日本政府に提供へ 生成AIの拠点を日本に設置
AIビジネスの市場規模と将来性
AIビジネスの市場規模は、増加を続けています。
実際、2021年の国内AIシステム市場は前年比26.3％の成長を実現し、市場規模は2,771億9,000万円です。
新型コロナウイルス感染症による低調な状況から回復し、AIプロジェクトが再開し進展したことが市場規模増加の要因として挙げられています。
なお、2023年までの年間平均成長率は24.0％で、2026年には8,120億9,900万円に達すると予想されています。
今後はAIプラットフォームやSaaS型のAIアプリケーションが数多く誕生し、導入されていくことでしょう。
文章生成AIの問題点
文章生成AIは、作業効率化や品質の向上、コスト削減といったメリットがありますが、当然デメリットも存在します。
代表的な例として、文法や単語の意味を学習していますが、文脈やニュアンスを完全に理解することは難しいのが現状です。そのため、間違った情報や不自然な表現が含まれる場合があります。
また、実際に人間が作成した情報を元に文章を作成するため、偏見や差別的な内容まで反映してしまう可能性がある点もデメリットです。
AIを利用した文章生成ツールを活用する際には、デメリットを考慮しつつ適切に利用することが重要です。
AIで作った文章は必ず人の目でチェックするようにしましょう。
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AIによる文章生成の活用事例
記事制作
文章生成AIの活用方法としてよくあるのが、記事制作です。深層学習によって蓄積した膨大なデータをもとに、ブログやお役立ちコンテンツ、ニュース記事、レポートなど多種多様な分野の記事を自動で生成できます。
生成される記事は人間が書いたように自然な文章に違和感なく仕上げられます。
さらに命令文（プロンプト）を工夫すれば、読者像を意識した魅力的な文章も作成可能です。
広告コピーの作成
AI自動文章生成ツールは、 ターゲットユーザーの情報と商品・サービスの特徴を指定すれば、効果的なコピーを作成可能です。
文章生成AIを活用すれば、広告キャンペーンやプロモーションに必要なキャッチコピーも自動で作成できるようになります。
ただ、AI自動作成ツールは入力された内容も学習に使用する仕組みになっているため、機密情報などは入力しないよう注意が必要です。
ほかのユーザーに影響を及ぼしたり、情報漏洩に繋がったりするリスクがあります。
メールの作成
文章生成AIを利用すれば、メールマーケティングに必要なメールの作成も行えます。
メールマーケティングは潜在顧客にアプローチする手段のひとつであるため、リピートしたくなるような魅力的な文章が求められます。
AIを活用することで、ターゲットに合わせた広報案や文章を自動的に作成してくれます。
よりコストを抑え、かつ効果的なメールマーケティングが実現可能です。
プログラムコードの作成
文章生成AIを使用すれば、プログラミングの知識がなくてもプログラミングコードも作成可能です。
文字を出力するような簡単なコードはもちろん、実際の開発現場で使用する複雑なタスクも処理できます。
例えば、OpenAI社が提供する文章生成AIツールChatGPTでは、条件を与えるだけでPythonやJava、C++、Ruby、JavaScript、PHPなどの主要なプログラミング言語のコードを瞬時に作成してくれます。
ただ、文章生成AIは間違った情報を発信することもあるため注意が必要です。
出力されたコードが正確なものかどうかを確認するためにも、プログラミングに関する一定の知識を持ってから利用するようにしましょう。
AIの文章生成ツールに関わる職種5選
データアナリスト
データアナリストは、企業の意思決定を支援するためにデータを活用する仕事です。 目的に応じたデータや情報を収集し分析し、得られた結果から顧客の行動やニーズ、将来の展望を予測して企業の意思決定をサポートします。
データアナリストは、主に「コンサル型」と「エンジニア型」の2つに分類されます。コンサル型は経営課題の解決に向けたコンサルやシステム構築、エンジニア型はデータの収集、分析などを行うのが主な業務です。
データアナリストに関する詳細な情報や転職方法は別の記事で詳しく解説されているので、ぜひ参考にしてください。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、企業の問題を解決するためにデータの解析・分析を行い、改善策を提案する仕事です。
主な業務内容は、大量のデータを収集し、プログラミング言語（SAS・R・Pythonなど）を使って作業し、統計を理解することです。
なかには、データクレンジング（データの前処理）と呼ばれる根気のいる作業もあり、プログラミングと統計学の知識に加えて忍耐力も求められます。
データサイエンティストの年収や将来性については別の記事で詳しく解説されているので、ぜひ参考にしてください。
データアーキテクト
データアーキテクトは、データの全体像を理解し、データマネージメントを通じてデータを効果的に利用する技術者のことです。
ビッグデータの整理はもちろん、データ処理モデルの設計やデータモデル図の作成、データ管理フローの提案など、多岐にわたって業務を担当します。
データアーキテクトは、データモデリングに関する深い知識が必要です。
また、データエンジニアとデータアナリストと円滑に連携するために高いコミュニケーション能力が求められます。
データエンジニア
データエンジニアは、企業の課題を解決するためにビッグデータの分析に取り組む職種で、データの収集・管理や情報基盤の構築・運用を担当します。
データエンジニアとして働くなら、高度なプログラミングスキルとデータ分析のスキルが必要です。
また、クラウドサービスの知識やビッグデータ処理の知識も必要とされています。
データエンジニアの詳しい仕事内容や将来性、必要な資格については、下記の記事で詳しく解説されているので、合わせてチェックしてみてください。
機械学習エンジニア
学習機械エンジニアとは機械学習に特化したエンジニアのことです。機械学習システムの開発や、開発に必要なデータの分析・処理などを行います。
そのため、プログラミングやシステム開発の一般的なITスキルだけでなく、コンピューターサイエンスや統計学、数学の知識も必要です。
微分積分学や線形代数学、統計学の基本的な数学スキルが求められます。
下記の記事には機械学習エンジニアについて具体的に解説しているので、機械学習エンジニアについてより詳しく知りたい方はぜひご覧ください。
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この記事の監修者
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【国家資格保有】キャリアアドバイザー 小峰涼平
5年間インフラエンジニアとして新規顧客提案や既存顧客への提案〜運用保守業務を経験。業務を行う中で人材業界へ興味を持ち、22年1月国家資格キャリアコンサルタントを取得。現在、資格を活かしキャリアアドバイザーとしてエンジニアの転職支援を行っております。
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