この記事に関連するお役立ち資料

AIを活用した業務自動化 事例BOOK
無料ダウンロード
Azure OpenAI Serviceは、OpenAIが提供するGPT-4などの最新の言語モデルをクラウド上で利用できるサービスです。
個人ユースよりも、ビジネスでの活用が期待されていますが、その料金体系は複雑で、どのくらいのコストがかかるのかなど、把握するのは難しいものです。
そこで今回は、Azure OpenAI Serviceの料金体系と、実際の料金計算方法を解説します。
リージョンや言語モデル、利用量に応じた料金の詳細を紹介するとともに、簡単な料金計算例も示します。Azure OpenAI Serviceの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。


結論から言うと、Azure OpenAI Serviceの料金体系は、使用した分だけ課金される従量課金制を採用しています。つまり、OpenAIが提供しているAPIの価格と同じ仕組みです。
例えば、東日本(Japan East)リージョンで言語モデルのGPT-4-8kを使用し、入力と出力がそれぞれ30,000トークンだった場合、2024年6月時点での料金は日本円で425円/月、米ドルで$2.7となります。
しかし、ビジネスでAIを活用する際は、おおよそ3万文字程度の出力では済まないことが多いでしょう。仮に30万文字の出力が必要だとすると、コストは10倍の4,250円/月以上です。
つまり、Azure OpenAI Serviceを戦略的に活用し、ビジネスの生産性を向上させるためには、一定の投資が不可欠だと言えます。なお、Azure OpenAI Serviceには料金計算ツールが用意されています。
公式サイトで計算する:料金計算ツール | Microsoft Azure
とはいえ、APIの種類やトークン数、リージョンなどを設定した見積もりから、今後のコストを正しく見定めるにはシステム全体の技術的知見が必要です。
そこで、弊社NOVEL株式会社では、Azure OpenAI Serviceにも対応したAIコンサルティングを提供しています。料金体系やコスト最適化など、お客様のビジネスに合わせたご提案が可能です。ぜひ一度、お問い合わせください。

すでにお伝えしたとおり、Azure OpenAI Serviceのモデルを使用する際には、トークン数に基づいた従量課金制が適用されます。以下で、具体的な例を見てみましょう。
東日本リージョン
米国東部リージョン
その他の料金体系
出典・参考:Azure OpenAI Service - 価格 | Microsoft Azure

東日本リージョンにおける料金体系は以下のとおりです。通貨は円で表示してます。
モデル | コンテキスト | 入力 (1,000 トークンあたり) | 出力 (1,000 トークンあたり) |
|---|---|---|---|
GPT-4o グローバルデプロイ | 128K | 該当なし | 該当なし |
GPT-4o リージョン API | 128K | 該当なし | 該当なし |
GPT-3.5-Turbo-0125 | 16K | 該当なし | 該当なし |
GPT-3.5-Turbo-Instruct | 4K | 該当なし | 該当なし |
GPT-4-Turbo | 128K | 該当なし | 該当なし |
GPT-4-Turbo-Vision | 128K | 該当なし | 該当なし |
GPT-4 | 8K | ¥4.726 | ¥9.451 |
GPT-4 | 32K | ¥9.451 | ¥18.901 |
※執筆時点
現在、Azure OpenAI Serviceは東日本のリージョンのみで提供されており、西日本のリージョンでは利用できません。
東日本リージョンは、地理的に近い「ゾーン」をグループ化したものであり、データセンターの集合体と捉えることができます。このリージョン限定の提供により、日本国内の企業がAIモデルを活用する際のデータ保護やセキュリティ面での懸念を軽減しています。

米国東部リージョンにおける料金体系は以下のとおりです。この場合、通貨は米ドル($)で表示しています。
モデル | コンテキスト | 入力 (1,000 トークンあたり) | 出力 (1,000 トークンあたり) |
|---|---|---|---|
GPT-4o グローバルデプロイ | 128K | $0.005 | $0.015 |
GPT-4o リージョン API | 128K | $0.005 | $0.015 |
GPT-3.5-Turbo-0125 | 16K | $0.0005 | $0.0015 |
GPT-3.5-Turbo-Instruct | 4K | $0.0015 | $0.002 |
GPT-4-Turbo | 128K | 該当なし | 該当なし |
GPT-4-Turbo-Vision | 128K | 該当なし | 該当なし |
GPT-4 | 8K | $0.03 | $0.06 |
GPT-4 | 32K | $0.06 | $0.12 |
※執筆時点
米国東部リージョンでは、GPT-4やGPT-3.5-Turboなどの主要モデルに加えて、GPT-4oのグローバルデプロイやリージョンAPIも利用可能です。料金は入力と出力のトークン数に応じて課金されるため、効率的なモデル利用が求められます。
Azure OpenAI Serviceでは、言語モデル以外にも様々なAIモデルやツールが提供されています。以下は、Azure OpenAI Serviceで使えるその他のモデルの料金一覧です。
【アシスタントAPI】
ツール | 入力 |
|---|---|
コード インタープリター | セッションあたり $0.03 |
【ベースモデル】
モデル | 1,000 トークンあたりの使用量 |
|---|---|
バベッジ-002 | $0.0004 |
ダヴィンチ-002 | $0.002 |
【微調整モデル(ファインチューニング)】
モデル | Training per 1,000 tokens | 1 時間あたりのホスティング | 1,000 トークンあたりの入力使用量 | 1,000 トークンあたりの出力使用量 |
|---|---|---|---|---|
バベッジ-002 | 該当なし | 該当なし | $0.0004 | $0.0004 |
ダヴィンチ-002 | 該当なし | $2 | $0.002 | $0.002 |
GPT-3.5-Turbo (4K) | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 該当なし |
GPT-3.5-Turbo (16K) | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 該当なし |
【画像モデル】
モデル | 画質 | 解像度 | 価格 (画像 100 件あたり) |
|---|---|---|---|
Dall-E-3 | 標準 | 1024 * 1024 | $4 |
標準 | 1024 1792,1792 1024 | $8 | |
Dall-E-3 | HD | 1024 * 1024 | $8 |
HD | 1024 1792,1792 1024 | $12 | |
Dall-E-2 | 標準 | 1024 * 1024 | $2 |
【埋め込みモデル】
モデル | 1,000 トークンあたり |
|---|---|
Ada | $0.0001 |
text-embedding-3-large | $0.00013 |
text-embedding-3-small | $0.00002 |
※いずれも執筆時点(米国東部)
このモデルやツールを組み合わせることで、より高度で多様なAIソリューションの開発が可能です。
Azure OpenAI Serviceの利用には一定のコストがかかりますが、その多くは従量課金制となっているため、スケーラビリティが高いのが特徴です。
Microsoftのクラウド環境であるAzure上で提供されているため、セキュリティや可用性、管理性にも優れています。
もし、Azure OpenAI Serviceの導入に迷っているなら、貴社のビジネス課題に合わせて、最適なAI活用方法をご提案いたします。NOVEL株式会社のAIコンサルティングへぜひご相談ください。


Azure OpenAI Serviceを利用する際、料金計算に関わる主要な用語を理解しておかなくては何がどのように違うのかも判断できません。そのため、以下では、Azure OpenAI Serviceの料金計算で頻繁に登場する用語について詳しく解説します。
トークン
リージョン
モデルの種類
モデル
コンテキストウィンドウ
Tokenizer
トークンは、Azure OpenAI Service等のAIにおいて処理できる言葉のかたまりを表す単位であり、入力と出力の文字量を計算するために用いられます。
一般的に、日本語の場合、1トークンあたり1.1〜1.2文字程度に相当します。つまり、100文字の日本語テキストは、約110〜120トークンに相当すると考えましょう。
また、出力トークン数は、利用するモデルや処理するタスクによって異なります。
モデル | 最大トークン数 |
|---|---|
GPT-3.5-Turbo | 4,096 |
GPT-4 (8Kバージョン) | 8,192 |
GPT-4 (32Kバージョン) | 32,768 |
こうしたトークン数に基づいて料金が発生するため、コストの面から見ると不必要に長いテキストを処理することは避け、効率的なデータ処理を心がける必要があります。
Azure のリージョンとは、Microsoft が世界中に展開しているデータセンターの場所をのことです。冒頭で説明した金額が、東日本と米国東部で異なるのはこのリージョンが関係しています。
各リージョンには、複数の物理的なデータセンターが存在し、冗長性と可用性を確保しています。
※簡単に言うと、冗長性は障害に備えてシステムの余剰を確保すること。可用性はシステムを常に利用可能な状態に保つこと。
単純に、近くのリージョンを選ぶとネットワーク遅延が少ないです。また、一部のリージョンは特定の規制や法令に準拠したり、価格が異なったりするわけです。
Azure OpenAI Serviceでは、異なる用途や特徴を持ったモデルがあるため、利用目的に応じて適切に選びます。主なモデルの種類は以下のとおりです。
モデルの種類 | 説明 |
|---|---|
言語モデル | テキスト生成・分析用 |
アシスタントAPI | AIアシスタント構築用 |
ベースモデル | 汎用的、多タスク対応 |
微調整モデル | 特定タスク最適化用 |
埋め込みモデル | テキストをベクトル変換 |
画像モデル | 画像生成・分析用 |
コストの面で言えば、例えばGPT-4モデルはGPT-3.5-Turboモデルよりも高価ですが、より高度な処理が可能です。このことからも、利用目的と予算に応じて、適切なモデルを選択することが重要です。
Azure OpenAI Serviceでは、以下のようなモデルが提供されています。
GPT-4o グローバルデプロイ
GPT-4o リージョン API
GPT-3.5-Turbo-0125
GPT-3.5-Turbo-Instruct
GPT-4-Turbo
GPT-4-Turbo-Vision
GPT-4 (8K)
GPT-4 (32K)
例えば、GPT-4oモデルはグローバルにデプロイされており、低レイテンシー(低遅延)での利用が可能です。一方、GPT-4モデルは、より高度な言語処理能力を持っていますが、コストも高くなります。
コンテキストウィンドウは、モデルが一度に処理できるトークン数の上限を表します。入力・出力の合算値となり、モデルの種類によって異なります。
モデル | コンテキスト |
|---|---|
GPT-4o グローバルデプロイ | 128K |
GPT-4o リージョン API | 128K |
GPT-3.5-Turbo-0125 | 16K |
GPT-3.5-Turbo-Instruct | 4K |
GPT-4-Turbo | 128K |
GPT-4-Turbo-Vision | 128K |
GPT-4 | 8K |
GPT-4 | 32K |
コンテキストウィンドウを超えるトークン数を処理する必要がある場合、テキストを分割して複数回のリクエストを送信する必要があります。当然、使ったトークンは増えるため、料金も高くなります。
Tokenizerは、OpenAIが提供するトークン数をチェックするツールのことを指します。OpenAI Platformで公開されており、テキストを入力するとトークン数を計算してくれます。
Tokenizerを使用することで、処理するテキストのトークン数を事前に把握し、コストを見積もることができ、予算管理や効率的なリソース配分に役立ちます。
ここでは、Azure OpenAI Serviceの料金計算方法を以下に分けて解説します。
料金計算ツールにアクセスする
各種設定を行う
Azure OpenAI Serviceの料金を試算するには、Microsoftが提供する料金計算ツールを利用するのが便利です。
料金計算ツール | Microsoft Azureにアクセスし、「OpenAI」と検索することで、Azure OpenAI Serviceを選択できます。このツールを使えば、利用するモデルやトークン数などの条件を入力するだけで、おおよその月額料金を把握できます。

料金計算ツールでは、以下の設定を行うことで、より正確な料金試算が可能です。
ステップ | 説明 |
|---|---|
1. リージョン選択 | 料金に影響する適切なリージョンを選択 |
2. モデル選択 | 使用するモデルを用途と性能に基づいて選択 |
3. 入力トークン設定 | 送信する入力トークン数を設定 |
4. 出力トークン設定 | 受け取る出力トークン数を設定 |
5. サポート選択 | 必要なサポートプランやプログラムを選択 |
以上の設定を行うことで、Azure OpenAI Serviceの利用に必要な月額料金が表示されます。この料金は、あくまでも概算ですが、サービス導入の意思決定や予算策定に役立ちます。
なお、実際のコストは利用状況によって変動するため、定期的にモニタリングし、必要に応じて利用方法を最適化することになるでしょう。
もし、Azure OpenAI Serviceの導入に迷っているなら、NOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスをご利用ください。豊富な導入事例とノウハウを持つコンサルタントが、貴社のビジネスニーズに合わせた最適なソリューションをご提案いたします。

Azure OpenAI Serviceを選ぶ理由には、主に以下の3つが挙げられます。
OpenAIと同等のモデルを利用できる
セキュリティが高い
導入・スケールのハードルが低い
Azure OpenAI Serviceでは、OpenAIが提供するAPIとほぼ同等のモデルを利用できます。ほぼ同等と言うのは、APIの価格は同じであるものの、提供基盤が異なると言うことです。
Azure OpenAI Serviceは、Microsoftが提供するクラウドサービスの一環として提供されています。つまり、Azure上で動作するアプリケーションやサービスと、シームレスに連携させることができるのです。
また、Azureのセキュリティと規模の利点を活用することができ、企業向けに特化している点が特徴です。OpenAIの強力なモデルとAzureのエコシステムを組み合わせた、独自のAIアプリケーションを開発できるでしょう。
Azure OpenAI Serviceは、Azureの強固なセキュリティ機能を継承し、ビジネスにおけるセキュリティ要件を満たす、信頼性の高い基盤となっています。そのため、データの機密性が重要視される業界や、規制の厳しい分野での利用に適しています。
主に、Azure OpenAI Serviceは、以下の多岐にわたる区分で保護が行われています
物理的なセキュリティ
可用性コンポーネント
境界ネットワークアーキテクチャ
運用ネットワーク
SQL Databaseの操作
監視
整合性
データ保護
この包括的なセキュリティ対策により、Azure OpenAI Serviceを利用する企業は、安心してAIモデルを活用できるわけです。自社のデータをオンプレミスに保持したまま、セキュアにAIモデルを利用するといったこともできます。
Azure OpenAI Serviceは、クラウドサービスとして提供されているため、導入のハードルが非常に低くなっています。
通常、オンプレミスでAI環境を構築する場合、ハードウェアの調達や設定、ソフトウェアのインストールなど、多くの手間とコストがかかります。しかし、Azure OpenAI Serviceなら、Azureアカウントを作成し、APIキーを取得するだけでモデルそのものは利用可能です。
また、Azure OpenAI Serviceは、従量課金制のサービスとなっており、初期投資を抑えつつ、必要に応じてスケールアップも可能です。この点もオンプレミスの場合、需要に合わせてハードウェアを増強する必要があり、過剰投資になりやすいです。
Azure OpenAI Serviceなら、こうした無駄を防ぎ、ビジネスの成長に合わせて、スムーズにAIの利用を拡大できるでしょう。
Azure OpenAI Serviceの活用方法の例には、以下が挙げられます。
チャットボット
コンテンツ生成
文章要約
感情分析
画像生成
まず、挙げられるのはチャットボットです。ユーザーとの自然な会話を通じて、質問に答えたり、タスクを支援したりするアプリケーションを構築できます。
顧客サポートやオンラインショッピングの案内など、様々なシーンで活用できます。
次に、コンテンツ生成です。ブログ記事、製品説明、ニュース記事など、大量のテキストコンテンツを自動生成できます。
人手では時間がかかる作業を効率化し、コンテンツ制作のスピードアップとコスト削減を実現できます。
他にも、文章の要約もコンテンツ生成の一環として可能です。長い文章やドキュメントを要約し、重要なポイントを抽出できます。
主に会議の議事録や報告書など、膨大な情報を簡潔にまとめる必要がある場面で威力を発揮します。情報の整理と共有がスムーズになり、業務の効率化にも便利です。
また、感情分析もデータおよび技術次第では可能です。テキストデータから感情を分析し、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなどの感情を判定できます。
顧客の声や製品レビューなどを分析することで、顧客の満足度や不満点を把握し、製品やサービスの改善に役立てることができます。
最後に、画像生成です。テキストの入力から、関連する画像を生成できます。製品のイメージ画像や、記事のアイキャッチ画像などを自動生成し、コンテンツ制作の効率化を図ることができます。
Azure OpenAI Serviceは、ここまで触れた活用例以外にも、多様なAIアプリケーションの開発に利用できます。企業のDXを加速させるツールとしても注目できるでしょう。
もし、Azure OpenAI Serviceの導入に迷っているなら、ぜひご相談ください。NOVEL株式会社では、Azure OpenAI Serviceを活用したアプリケーション開発や、コスト最適化のためのアドバイスなど、企業のAI活用をトータルでサポートしています。

ChatGPT Enterprise
Claude
オリジナルAIの構築
ChatGPT Enterpriseは、エンタープライズ向けの強力なChatGPTソリューションです。
同社事例ではフォーチュン500企業の92%がOpenAIを活用しているとし、高いセキュリティとプライバシーを重視しながら、社員の能力向上と業務効率化を実現している言わずと知れた実力者です。
公式サイトでは、以下の結果が得られたことも公開されています。
期待できる効果 | 数値 |
|---|---|
業務品質向上 | 40% |
タスク完了量増加 | 12.2% |
タスク完了速度向上 | 25.1% |
コードデバッグ速度向上 | 75% |
また、ワークフローに合わせたカスタマイズが可能で、エンジニアリング、マーケティング、セールス、ファイナンスなど、様々なチームに対応できます。
加えて、エンタープライズレベルのセキュリティとSOC 2 Type 2準拠、データの暗号化など、安心して利用できる環境が整っています。
関連記事:ChatGPTを企業利用する際の料金は?EnterpriseとAPIで費用対効果を比較
Claude(クロード)は、Anthropicによって開発された大規模言語モデルです。倫理的な振る舞いを徹底するよう設計されており、有害な発言や偽情報の拡散、個人情報の漏えいなどのリスクを低減しながら利用できます。
出力は、独自の観点から常に公平で偏りのない視点を心がけ、特定の主張や意見の押し付けは行わず、複数の観点から冷静かつ建設的な分析を行えるモデルとして優秀です。
なお、NOVEL株式会社で提供するSEO対策特化ツールであるSAKUBUNにもClaudeを採用しており、これに限らずテクノロジー、ビジネス、科学、創作活動など幅広い分野での利活用も十分可能です。
Azure OpenAI Serviceを活用すれば、自社のニーズに合わせたオリジナルのAIも構築できます。
ChatGPTのようなテキスト生成AIや、DALL-Eのような画像生成AIを、自社のビジネスに適した形でカスタマイズできます。例えば、顧客サポートチャットボットや、商品説明文の自動生成ツール、デザイン提案ツールなどを作成できるでしょう。
オリジナルAIの構築には、一定の開発リソースが必要ですが、自社に最適化されたAIを活用できるメリットは大きいです。社内の情報を分析して、ビジネス上の意思決定を支援したり、業務を自動化したりと、幅広い用途が考えられます。
とはいえ、どの部分に何が使えるのかという点は、技術者でなければ見抜けないことも多くあります。そのため、導入にあたっては、AIに詳しい専門家に相談するのがおすすめです。
最後にAzure OpenAI Serviceに関する質問へ回答します。
Azure OpenAI Serviceの無料枠は?
Azure OpenAI Serviceは個人利用できる?
Azure OpenAI Serviceは機密情報を守れる?
Azure OpenAIサービスは日本で利用できますか?
Azure OpenAIのコストを確認する方法は?
Azure OpenAI ServiceとCopilotの違いは何ですか?
Azure OpenAIで責任あるAIはサポートされていますか?
Azureの支払いは日本円でもできますか?
Azure OpenAI Serviceには、30日間無料で使えるUSD200のクレジットが付与されます。このクレジットを活用すれば、Azure上でOpenAIのモデルを無料で試すことができるでしょう。
ただし、クレジットを使い切ってしまえば、それ以降は従量課金制となるため、コスト管理には注意が必要です。
残念ながら、Azure OpenAI Serviceは個人では利用できません。利用するには、法人のメールアドレスが必須となっています。
OpenAIのモデルを企業のビジネスに活用してもらうことを目的としているためです。個人でOpenAIのモデルを使いたい場合は、ChatGPTなどの一般向けサービスを利用しましょう。
Azure OpenAI Serviceは、セキュアなクラウド環境で提供されているため、機密情報を守ることができます。
APIはオプトアウトされており、不特定多数がアクセスすることはできません。ただし、学習させるデータに機密情報が含まれていると、モデルが生成するテキストから情報を漏えいする危険性があるため、注意が必要です。
Azure OpenAIサービスは日本でも利用可能です。Azureのリージョンを東日本に設定すれば、日本国内のデータセンターからサービスを利用できます。
もちろん、必要に応じて海外リージョンを選択することもできるため、グローバルな活用も可能です。
Azure OpenAIのコストを確認するには、Microsoftの料金計算ツールを使うのが便利です。ツールにアクセスし、「OpenAI」と検索すれば、Azure OpenAI Serviceの料金を試算できます。
公式サイトで計算する:料金計算ツール | Microsoft Azure
必要なリソースの種類と量を入力すれば、月額コストが表示されます。既にAzureを利用中なら、ダッシュボードからもコストを確認できます。
Azure OpenAI ServiceとCopilotは、どちらもOpenAIのモデルを活用したサービスですが、用途が異なります。
Copilotは、個人のタスク管理やコミュニケーションの効率化を目的としたアプリケーションです。一方、Azure OpenAI Serviceは、企業がOpenAIのモデルを自社ビジネスに活用するためのプラットフォームといえるでしょう。
Azure OpenAIでは、責任あるAIの実現に向けて、以下の4つの取り組みがサポートされています。
項目 | 内容 |
|---|---|
特定 | レッドチーム演習、ストレステスト、分析で危害特定 |
測定 | 指標とテストで頻度と重大度を測定 |
軽減 | ツールとフィルターで被害軽減、再測定 |
運用 | 展開と運用準備計画を定義・実行 |
この取り組みにより、AIシステムの潜在的な危害を特定し、軽減策を講じることができます。企業がAIを活用する上で、責任あるAIの実現は欠かせません。
関連記事:責任あるAIとは?各社の捉え方と企業が考えるべきAI倫理・ガバナンス
Azureの支払いは日本円でも可能です。クレジットカードや銀行口座からの引き落としに対応しているため、為替レートを気にすることなく、日本円で利用料金を支払えます。

Azure OpenAI Serviceは、OpenAIが提供する最先端の言語モデルをクラウド上で利用できるサービスです。チャットボットやコンテンツ生成、文章要約、感情分析、画像生成など、様々なAIアプリケーションを開発できます。
料金体系は主に従量課金制で、リージョンやモデルの種類、利用量に応じて料金が発生します。トークン数やコンテキストウィンドウなどの概念を理解し、Tokenizerの活用によって、コストを最適化しつつ効果的にサービスを利用できるでしょう。
ただし、AIの導入には一定の専門知識が必要です。
どのようにAzure OpenAI Serviceを活用すべきか迷ったら、ぜひNOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスをご利用ください。豊富な導入事例とノウハウを持つコンサルタントが、貴社のビジネスに合わせた最適なAI活用方法をご提案いたします。

最後までお読みいただき、ありがとうございます。
NOVEL株式会社では、生成AIを活用して企業の業務改善や新規プロダクト開発を支援しています。
私たちは「現場に眠るデータをつなぎ人とAIが協働する社会を創る」というビジョンのもと、非IT業界が抱える複雑な課題に日々向き合っています。
もしあなたが、
新しい技術の可能性にワクワクする方
困難な課題解決を楽しめる方
自分の手で「0から1」を創り出す経験をしたい方
であれば、私たちのチームで大きなやりがいを感じていただけるはずです。 まずは、私たちがどんな未来を描いているのか、採用ページで少し覗いてみませんか?
この記事に関連するお役立ち資料を無料ダウンロード

AIを活用した業務自動化 事例BOOK
AI技術を活用した社内業務効率化の基本から、実際の導入ステップまでをわかりやすく解説しています。
下記フォームにご記入下さい。(30秒)
テックユニットは、下記のような方におすすめできるサービスです。
お気軽にご相談ください。
・開発リソースの確保に困っている方
・企業の新規事業ご担当者様
・保守運用を移管したい方
・開発の引き継ぎを依頼したい方


おすすめの記事
関連する記事はこちら
無料あり!生成AI画像サイト・サービスまとめ
高品質な画像を短時間で生成することが困難デザイン・芸術・広告などのクリエイティブ業務で、新しいアイデアを生み出すことが難しい画像生成にかかる時間やコストが多いディープラーニングのアルゴリズムによって、AIは多様な画像を生成できます。AI生成画像の投稿・検索サイト一覧も紹介しており、これらを活用することで手軽に高品質な画像を生成できます。しかし、その豊富なサービスで何を選べば良いのか迷ってしまうこと
スーパー・小売業のAI/生成AI活用事例15選!導入するメリットやポイントを解説
小売業やスーパーの経営者の皆さん、AIの導入に興味はあるものの、具体的な活用方法や効果が見えづらく、踏み出せずにいませんか?あるいは、すでにAIを導入したものの、期待通りの成果が得られていないと感じている方もいるかもしれません。こうした悩みは、多くの企業が直面している課題。AIの実用方法は無限大とも言えますが、適切な活用方法を見つけることが成功のポイントです。特に導入しやすい生成AIは、小売業界で
薬機法をチェックできるAIツール7選|構築方法も解説
「薬機法(旧:薬事法)に違反していないか不安…」「広告チェックに時間がかかりすぎる…」このような悩みを抱えている方はいませんか?実際に、複雑な規制と膨大な広告文をチェックする作業は、多くの時間と労力を要します。本記事では、最新の薬機法チェックAIツールを7つ紹介するとともに、自社でツールを構築・運用する方法まで詳しく解説します。薬機法対策の負担を軽減し、安心して事業展開したい方は、ぜひ最後までご一
製造業のAI導入率は?導入状況から見る課題と対策
製造業界におけるAI導入が押し寄せる中、多くの企業が必要性を感じながらも、具体的な一歩を踏み出せずにいます。実際、その導入率は2021年時点で約14%にとどまっているのが現状です。このことから、「うちの会社にAIは必要なのか」「導入のコストに見合う効果はあるのか」といった疑問を抱えている方も多いのではないでしょうか。確かに、AIの導入には慎重な検討を要する事柄です。しかし、大企業を中心にAI導入・
AIが作り出す嘘?生成AIの「ハルシネーション」とは
生成AI技術の急速な発展により便利になりましたが、著作権侵害やフェイクニュースの拡散などの新たな課題も浮上しています。特に注目を集めているのが、「ハルシネーション」と呼ばれる現象です。AIが現実には存在しない情報を生成してしまうこの課題をどう捉え、対処すべきか頭を悩ませているのではないでしょうか。本記事では、ハルシネーションの本質、影響、そして対策について詳しく解説します。生成AIを効果的に活用す
Geminiとは?企業・法人が利用する方法と料金を詳しく解説
自社に最適なAIツールを探しているAIの活用方法がよくわからない導入コストや利用方法が気になるGeminiは、これまでのGoogleの自然言語処理技術を進化させた新しいAIアシスタントです。ChatGPTのような対話型のAIから、画像生成やデータ分析など、多様なタスクに対応しています。企業での活用事例も増えつつあり、ビジネスの生産性向上に役立つことが期待されています。ただ、具体的な機能や料金体系、
生成AIの種類一覧|モデルの例や具体的なサービスも紹介
AI技術の進化により、文章作成や画像生成、音楽制作など、様々な業務をAIが自動化できるようになってきました。しかし、膨大な種類の生成AIの中から、自社に最適なものを見つけるのは簡単ではありません。そこで今回は、生成AIの種類や特徴、具体的なサービス事例を徹底解説します。生成AIの活用で、業務の効率化やコスト削減、イノベーションの創出を実現できるはずです。ぜひ、この記事を参考に、自社にぴったりの生成
生成AIで発生した情報漏洩の事例5選|原因から対策まで解説
生成AIの導入を検討する中で、情報漏えいのリスクが懸念事項となっていることをご存知でしょうか。実際の調査では、企業の60%以上が生成AIによる情報漏えいを危惧し、社内の機密情報が流出したり、倫理的な問題を引き起こすリスクも指摘されています。そこで今回は、生成AIにおける情報漏えいの事例を5つ紹介し、その原因と対策について解説します。生成AIの導入を検討中の方は、ぜひ本記事をご一読ください。情報漏え
生成AIの導入が進むゼネコン業界の事例7選|現状と今後の課題とは
自社に適した生成AIの選び方が分からない生成AIの具体的な活用事例を知りたい導入に伴う課題や今後の展望が気になるゼネコン業界では、人手不足や建設プロジェクトの複雑化など、様々な課題に直面しています。この点、生成AIは新たな解決策として役立つと見聞きするものの、どのように活用できるのか、どのような事例があるのかなど、疑問は尽きないでしょう。そこで今回は、ゼネコン業界における生成AIの導入事例7選を紹
生成AIでRFP(提案依頼書)への回答を効率化!メリットと具体的な手順を解説
RFP(提案依頼書)の回答作成において、「時間がかかりすぎる」「ミスが心配」「もっと効率的に作成できないか」といった悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。RFPには一定の形式や構造があり、テンプレートで作成できることから、生成AIとの相性の良さは抜群です。本記事では、生成AIを活用したRFP回答作成のメリットや具体的な手順、注意点までを詳しく解説します。作成や回答のプロセスを効率化し、品質
生成AIによる報告書の自動作成|選定基準や導入効果、注意点について
報告書で作成に時間がかかり、ミスの心配も付きまとう…そのような悩みを抱えていませんか?生成AIを活用すれば、作成時間の大幅短縮やコスト削減、さらには品質の向上まで実現可能です。本記事では、AIを使った報告書の自動作成について、そのメリットや具体的な方法、注意点まで詳しく解説します。効率的で質の高い報告書作成を目指す方は、ぜひ最後までご一読ください。弊社は文書作成業務に特化した生成AIソリューション
企業の生成AIにおけるビジネス・業務活用事例12選|ユースケースから学ぶ使い方
自社のニーズに最適な生成AIを見つけたい業務の効率化、コスト削減、イノベーションの促進などを達成したい生成AIの導入を検討しているが、具体的な活用方法がわからない生成AIは、企業の業務効率化やコスト削減、新しいサービスの創出など、様々な可能性を秘めています。しかし、どのように活用すれば良いかわからないという企業も多いのが現状です。そこで今回は、実際に企業が生成AIをどのように活用できるかを12個に
人気記事ランキング
おすすめ記事