【2026年最新】生成AIの種類一覧！テキスト・画像・動画など6分類とサービス19選

「生成AIにはいろいろな種類があるらしいけど、結局何がどう違うのかわからない」
「ChatGPTや画像生成AIは聞いたことがあるけど、他にどんなサービスがあるのか知りたい」

こうした疑問を持つ方は多いのではないでしょうか。生成AIのサービス名は年々増えており、全体像を把握しないまま個別のツールだけを触っている方も少なくありません。

本記事では、生成AIの種類を6つに分類し、それぞれでできることと代表的なサービスを2026年8月時点の最新情報で解説します。あわせて、生成AIを支えるモデルの種類、目的やセキュリティに応じた選び方、利用時の注意点も紹介します。

この記事を読むことで、生成AIの全体像を短時間で整理でき、自分の業務に合ったサービスを安心して選べるようになるでしょう。

生成AIとは？従来のAIとの違いをわかりやすく解説

まずは、生成AIがどのような技術なのか、従来のAIとの違いから確認しましょう。

従来のAIとの違い

生成AI（ジェネレーティブAI・Generative AI）は、文章・画像・動画などのコンテンツを新しく作り出せるAIの総称です。

従来のAIは与えられた情報を学習して最適解を予測する仕組みでした。回答できる範囲は、あくまで学習データの中にとどまります。

例えば従来のAIでチャットボットを作ると、事前に教えられた問い合わせにしか回答できません。

一方、生成AIは学習データを参考にしながら、自分で新しい回答を作り出せるのが特徴です。同じチャットボットでも、生成AIであれば事前に教えていない質問にAI自身が回答を組み立てて答えます（回答が間違っている可能性は残ります）。

0から1を生み出すように回答や作品を作成できる点が、従来のAIとの大きな違いです。

生成AIが注目され続けている理由

生成AIという言葉が広く使われ始めたのは2022年頃ですが、今では一過性の流行にとどまらず、業務のなかに定着しつつあります。

背景にあるのは、主に2つの進化です。

• 精度の向上：文章・画像・音声・動画のそれぞれで、専門知識がなくても実用に耐える品質のアウトプットが得られるようになった

• できることの拡大：1つのAIが文章・画像・音声を横断的に扱う「マルチモーダル化」が進み、調査からコード作成、業務ツールの直接操作まで対応範囲が広がった

2022年11月に公開されたChatGPTが火付け役となり、その後もGPT・Gemini・Claudeなど各社のモデルが刷新を重ねてきました。

現在では、AIが自ら考えて複数の作業を代行する「エージェント」としての活用も進んでおり、アートや音楽の創作、資料作成、簡単なプログラミングなど、これまで人が担ってきた作業の一部を生成AIが支える場面が増えています。

【比較表】生成AIの種類は大きく6つ

生成AIは、何を生成するか（出力の形式）によって分類できます。2026年時点では、以下の6つが代表的な種類です。

以前は「テキスト・画像・動画・音声」の4分類で語られることが多くありましたが、コーディング支援や自律的な調査を担うAIが実務に浸透したことで、現在はコード生成・検索リサーチ型を含めた6分類で捉えるのが実態に近くなっています。

生成AIの種類別のできることと代表サービス

ここからは、6つの種類ごとに「できること」と代表的なサービスを紹介します。

①テキスト生成AI

テキスト生成AIは、テキストボックスに入力した質問（プロンプト）に対して、文章形式で回答してくれるAIです。

大規模言語モデル（LLM）をもとに人間の言語パターンを学習しており、質問への回答・長文の要約・アイデア出しなど幅広い業務を効率化できます。

ChatGPT

▼ChatGPT公式サイト

ChatGPTは、OpenAI社が2022年11月にリリースした対話型AIです。質問への回答のほか、文章の要約・企画・キャッチコピー作成などに対応しています。

自然言語理解に優れ、専門用語を交えても人間のように自然な対話が展開できる点が特徴です。2026年時点では、高度な推論を行うモデルに加え、画像生成やWeb検索・リサーチ機能まで1つのサービス内に統合されています（※2026年8月時点）。

無料プランでも基本的なやり取りは可能なため、初めて生成AIに触れる方の入り口としても選ばれやすいサービスです。

関連記事：ChatGPTの使い方は？最新モデルGPT-5でできることや始め方、実践的な活用法を紹介

Gemini

▼Gemini公式サイト

Google社が開発するGeminiは、テキスト・画像・音声・動画など複数形式のデータを処理・統合できるよう設計されたAIです。

回答をGoogleドキュメントやスプレッドシートに反映したり、検索・カレンダーなど他のGoogleサービスと連携したりできる点が強みです。

2026年時点では「Gemini 3」シリーズが提供され、コーディングやリサーチなどエージェント的な使い方への対応も進んでいます（※2026年8月時点。参考：Gemini release notes）。普段からGoogleのアプリを業務で使っている方ほど、乗り換えの負担なく導入しやすいでしょう。

関連記事：Gemini（ジェミニ）の使い方を基礎から徹底解説！スマホ・PCでの始め方や便利な活用例も紹介

Claude

▼Claude公式サイト

Claudeは、Anthropic社が開発する、文章生成や長文処理に強みを持つAIです。

一度に処理できる文章量（コンテキストウィンドウ）が大きく、長文のドキュメント要約や詳細なレポート作成に活用しやすいのが特徴です。

コード生成やPC作業の自動化にも対応が広がっており、2026年時点の最上位モデルは「Claude Opus 5」（2026年7月公開）、日常利用向けには「Claude Sonnet 5」（2026年6月公開）が提供されています（※2026年8月時点。参考：Anthropic「Introducing Claude Opus 5」）。

人間が書いたような自然な文章表現にも定評があり、社外向けの文章作成にもそのまま使いやすいAIです。

関連記事：【2026年最新】最強AI Claude(クロード)とは？できることやPC操作を自動化する機能も解説！

Microsoft Copilot

▼Microsoft Copilot公式サイト

Microsoft Copilotは、Microsoft EdgeブラウザやMicrosoft 365（Word・Excel・PowerPoint・Outlook・Teams）に統合されたAIです。

普段使っている業務アプリの中でそのまま対話形式の支援を受けられる点が、他のテキスト生成AIとの違いです。

ブラウジング機能も備え、リアルタイムの最新情報を踏まえた回答も得られます。すでに社内でMicrosoft 365を導入している企業であれば、新しいツールを追加せずに生成AIを使い始められる手軽さがあります。

②画像生成AI

画像生成AIは、テキストで指示するだけで画像を生成できるAIです。既存画像の編集や、1つのコンセプトから複数パターンの画像を作ることにも優れています。

機械学習によって大量の画像データを学習しているため、生成できる画像の品質やバリエーションは年々広がっています。

ChatGPTの画像生成機能

ChatGPTには画像生成機能が統合されており、プロンプトに沿った画像をチャット内でそのまま生成できます。

以前は「DALL・E」という名称のモデルが使われていましたが、2026年4月に画像生成機能が「ChatGPT Images 2.0」として刷新され、テキストの再現性や画像内容の推論精度が向上しました（※2026年8月時点。参考：OpenAI「Introducing ChatGPT Images 2.0」2026年4月公開）。

文章生成のやり取りの延長で画像も作れる手軽さが魅力です。生成した画像に対して「もう少し明るい配色にして」のように会話形式で修正を指示できる点も、単体の画像生成AIとの違いです。

Midjourney

▼Midjourney公式サイト

Midjourneyは、チャットツール上で動作するテキストから画像を生成するAIです。

アーティスティックな作品から実用的なビジュアルまで幅広く生成でき、写実性の高さに定評があります。

短いテキストの指示から独自のアートワークを作成できるほか、静止画から短い動画を生成する機能も提供されています。バージョンアップが頻繁なサービスのため、最新の対応機能は公式サイトでの確認をおすすめします。

Stable Diffusion

▼Stable Diffusion公式サイト

Stable Diffusionは、Stability AI社が開発する画像生成AIです。

オープンソースで公開されており、開発者が自由にモデルへアクセス・カスタマイズできる点が特徴です。

2026年時点の最新版は「Stable Diffusion 3.5」で、文字を含む画像の再現性が向上しています（※2026年8月時点。参考：Introducing Stable Diffusion 3.5）。手元のパソコンで動かすこともできるため、社外にデータを出さずに画像生成を試したい場合の選択肢にもなります。

Adobe Firefly

▼Adobe Firefly公式サイト

Adobe Fireflyは、Adobe社が提供する画像生成AIです。

Photoshopなど既存のクリエイティブツールと統合されており、背景の削除・置換、要素の追加・変更を自然な仕上がりで行えます。

2026年には他社の主要な画像・動画生成モデルへも1つの画面からアクセスできるよう拡張され、複数のAIモデルを使い分けられるプラットフォームへと進化しています（※2026年8月時点。参考：Adobe Firefly expands video and image creation with new AI capabilities and custom models）。学習データの権利処理を明示している点も、商用利用を前提とする企業から選ばれる理由の一つです。

③動画生成AI

動画生成AIは、テキストや画像をもとに動画を自動で生成できるAIです。字幕・翻訳・アバター生成など、これまで手作業だった動画編集の自動化も進んでいます。

Google Veo

▼Google Veo公式サイト

Google Veoは、Google DeepMind社が開発する動画生成AIです。

高い解像度と自然な動き、複数の被写体・カメラワークを組み合わせたシーン生成に対応しています。

Google Vids等の他サービスとも統合されており、動画生成の利用には有料プラン（Google AI Plus以上）への加入が必要です（※2026年8月時点。参考：Google AI Pro と Ultra で Gemini 3.1 Pro などにアクセス）。動画とあわせて、効果音やナレーション音声も自動で生成できる点が特徴です。

Runway

▼Runway公式サイト

Runwayは、テキストや画像から高品質な動画を生成できるAIツールです。

同じキャラクターや場所を複数のシーンで一貫させる表現に強く、映像制作の現場でも活用が進んでいます。

動画生成AIはサービスの入れ替わりが特に速い分野です。2025年に登場したOpenAI社の動画生成AI「Sora」も、Web・アプリ版の提供を終えたのち、関連する動画生成モデル（Sora 2等）のAPI提供も2026年9月に終了することが決まるなど、わずか数ヶ月で状況が大きく変わりました（※2026年8月時点。参考：Deprecations）。

利用を検討する際は、必ず公式サイトで最新の提供状況を確認してください。

④音声・音楽生成AI

音声・音楽生成AIは、テキストから自然な音声や楽曲を生成できるAIです。声のクローニング技術により、短いサンプルから特定の声を再現するツールも増えています。

ElevenLabs

▼ElevenLabs公式サイト

ElevenLabsは、音声生成・音声クローニングに強みを持つAIツールです。

既存の音声をもとに、抑揚や感情を加味した自然な音声を生成できます。多言語対応も進んでおり、音声だけでなく楽曲生成の機能も備えています（※2026年8月時点）。ナレーションの吹き替えや音声アシスタントの声づくりなど、幅広い用途で使われています。

Suno

▼Suno公式サイト

Sunoは、テキストの指示から楽曲を生成できるAIです。

歌詞・メロディ・ボーカルを一括で生成でき、幅広いジャンルに対応しています。数分程度で1曲を作れる手軽さから、動画のBGMや企業のプロモーション音源として使われる例も増えています。著作権に関わるルールが整備されつつある分野のため、商用利用時は必ず各サービスの利用規約を確認しましょう。

Amazon Polly

▼Amazon Polly公式サイト

Amazon Pollyは、Amazon Web Services（AWS）が提供する、テキストを自然な音声に変換するサービスです。

標準的な音声に加えてニューラル技術を使った音声も選べ、発話のスタイルや速度を細かく調整できます。他のAWSサービスと合わせて使えるため、eラーニングやアプリの音声案内など、業務システムへの組み込みに向いています。視覚障害者向けの読み上げ機能としての活用実績も豊富です。

関連記事：【2025年最新】音声生成AIとは？ツールや選び方、活用事例を解説

⑤コード生成AI

コード生成AIは、実装したい機能を伝えると、それに適したプログラムコードを提案・生成してくれるAIです。プログラミングの知識が浅くても、AIとの対話を通じてコードの意味を確認しながら進められます。

GitHub Copilot

▼GitHub Copilot公式サイト

GitHub Copilotは、GitHub社が提供するコーディング支援AIです。

複数のAIモデルを切り替えながら、コードの提案・修正・テストまでを一貫して支援します。使い慣れた開発環境（IDE）にそのまま組み込めるのが特徴です。チャット形式で質問しながらコードを書き進められるため、経験の浅いエンジニアの学習にも役立ちます。

OpenAI Codex

▼OpenAI Codex公式サイト

OpenAI Codexは、OpenAI社が提供する自律型のコーディングエージェントです。

タスクを文章で指示すると、コードの読み込みから修正、テストの実行、変更内容のとりまとめまでを自動で進めます。人が細かく指示を出さなくても、まとまった単位で作業を任せられる点が特徴です。開発チームだけでなく、社内システムの簡単な修正を非エンジニアが依頼する使い方も広がっています。

Claude Code

▼Claude Code公式サイト

Claude Codeは、Anthropic社が提供する、開発者のパソコン上で直接動かせるコーディングエージェントです。

手元のファイルやシステムの構成を読み込んだうえで、自律的にコードの修正・実装を進められます。プログラミング以外の業務（資料作成の自動化など）にも応用されはじめています。指示から実装までを長時間かけて自律的に進められるため、まとまった規模の作業を任せたい場面に向いています。

⑥検索・リサーチ型AI

検索・リサーチ型AIは、インターネット上の情報を横断的に調べ、出典付きで回答やレポートにまとめてくれるAIです。

Perplexity

▼Perplexity AI公式サイト

Perplexityは、検索とAIの対話を組み合わせたリサーチ特化型のAIです。

質問に対して出典を明示しながら回答するのが特徴で、調べ物の裏取りがしやすくなっています。複数ステップの調査を自動化する機能や、ブラウザ上での作業支援機能も提供されています（※2026年8月時点）。競合サービスの調査や市場動向の把握など、リサーチ業務にかかる時間を大きく圧縮できます。

関連記事：【2025年最新】Perplexity AIとは？9つの特徴や活用例を徹底解説

ChatGPTのリサーチ機能

ChatGPTには、1つの依頼に対してAIが自律的に検索を繰り返し、結果を1つのレポートにまとめる「Deep Research」のような機能があります。

市場調査や競合分析など、通常なら何時間もかかる調べ物を短時間でレポート化できるのが強みです。処理には数分から数十分ほどかかりますが、そのぶん複数の情報源を横断した深い調査結果が得られます。

Geminiのリサーチ機能

Geminiにも同様に、複数の情報源を横断して調査し、レポートとしてまとめる機能があります。

Googleドキュメントやスプレッドシートへの出力と相性がよく、社内で共有しやすい形にまとめやすいのが特徴です。普段の業務でGoogleのツールを使っているチームなら、そのまま資料化までの流れに組み込みやすいでしょう。

生成AIを支えるAIモデルの種類

生成AIのサービスは、内部でさまざまな「モデル」と呼ばれる仕組みを使い分けています。ここでは代表的な3種類を紹介します。

LLM（大規模言語モデル）

LLM（Large Language Model）は、簡単に言うと「大量の文章を学習し、次に続く言葉を予測することで文章を作るモデル」です。

ChatGPT・Gemini・Claudeなど、テキスト生成AIの多くがこの仕組みをベースにしています。

多様で広範なテキストデータを学習しているため、文脈に沿った予測テキストを生成でき、人が書いた文章と見分けがつかないほどの品質になることもあります。

関連記事：ChatGPTのセキュリティ・情報漏洩リスクは？安全に利用する5つの対策を紹介

拡散モデル

拡散モデルは、簡単に言うと「画像にわざとノイズ（乱れ）を加えたあと、それを元に戻す練習を繰り返すことで、新しい画像を作れるようになるモデル」です。

学習用の画像にノイズを追加し、元画像を復元する処理を繰り返すことで画像生成の仕組みを学びます。画像だけでなく、動画や音声など多様なメディアへの応用が進んでいます。

GAN・VAE

GAN（敵対的生成ネットワーク）とVAE（変分オートエンコーダー）は、いずれも拡散モデルより前から使われてきた画像生成の仕組みです。

GANは、新しい画像を作る役割と、それが本物か偽物かを判定する役割の2つのAIを競争させることで、画像の精度を高めていく仕組みです。

VAEは、画像の特徴を一度圧縮してから復元する仕組みで、多様な画像パターンを生成しやすいという特性があります。現在は拡散モデルが主流ですが、両者の考え方は拡散モデルの改良にも活かされています。

生成AIの選び方・使い分けの3つの軸

種類がわかったところで、実際にどう選べばよいか迷う方も多いでしょう。ここでは3つの軸で選び方を整理します。

1. 作りたいもの（出力の形式）で選ぶ

まずは、自分が作りたいもの・解決したい作業から逆算して種類を選びましょう。

文章の下書きや要約であればテキスト生成AI、資料の挿絵であれば画像生成AI、というように、出力の形式が決まれば選択肢は自然と絞り込めます。

複数の種類を組み合わせて使う場面（例えば議事録の要約と資料の図表作成を別々のAIで行う、など）も珍しくありません。1つのAIに全ての作業を担わせようとせず、得意分野ごとに使い分ける発想を持つと、生成AIをより実務に活かしやすくなります。

2. 汎用型か業務特化型かで選ぶ

生成AIには、幅広い用途に対応する「汎用型」と、特定の業務に絞り込んだ「業務特化型」があります。

ここまで紹介したChatGPTやGeminiなどの汎用の生成AIは、文章の作成や画像生成には強い一方、会議の音声をそのまま文字にしたり、会議で決まったことを自動で実行したりする機能までは備えていません。

こうした会議まわりの作業には、業務特化型のAI議事録サービス『Rimo Voice』が補完的な役割を果たします。

録音・録画データをアップロードするだけで文字起こしから議事録の作成までを自動化できます。さらに「Rimo Actions」機能を使えば、議事録から会議後のタスクを抽出し、資料作成やメール下書きの実行まで任せられます。

▼商談ノートから提案資料を作成するRimo Actionsの画面

実際に、清水建設株式会社では新入社員向けの生成AI研修を実施し、3時間で「仕事で使えるAI」の活用イメージを掴む取り組みを行っています。

関連記事：触るだけのAIから仕事で使えるAIへ―3時間で変わる新入社員向け生成AI研修｜清水建設株式会社様

3. 会社で使うならセキュリティ・社内規程で選ぶ

会社で生成AIを使う場合、情報セキュリティ部門の審査を通す必要があるケースが多くあります。審査で確認されることが多い項目は、次の3点です。

• AI学習に使われないことが契約で明示されているか：外部AIとの契約や規約に、入力データを学習に使わない旨が明記されているか

• データが国内で完結しているか：国内リージョンでのデータ保管に対応しているか

• クラウド向けの認証（ISO27017）を取得しているか

この3点は、自社の情シス担当者に確認を依頼する際のチェック項目としてそのまま使えます。

ただし、この3点セットは万能ではありません。ISMAPの取得が必須となる領域では、この3点をそろえるだけでは審査を通過できない場合があります。

制度上どこまでの要件が必要かは、業界や取引先によって異なります。あらかじめ社内の担当部署に確認しておくと安心です。

生成AIを使う際の注意点3選

クリエイティブな成果物をスピーディーに作り出せる生成AIですが、利用する際には次の3つの注意点を押さえておきましょう。

1. ハルシネーション（もっともらしい誤り）に注意する

ハルシネーションとは、生成AIがもっともらしい誤った情報を作り出してしまう現象です。特に文章生成において起こりやすいリスクです。

ハルシネーションは、生成AIを利用するうえで避けられないリスクだといえます。出力された情報を鵜呑みにせず、公開前に人の目で事実確認をする習慣をつけることが重要です。

2. 著作権・プライバシーの侵害に気を付ける

現状の法律や主要な生成AIサービスの規約では、生成AIが作成した文章・画像は原則として商用利用が可能です。

しかし、生成された内容によっては、そのまま利用すると著作権やプライバシーの侵害にあたる場合があります。「特定の作家の作風をそのまま模倣させる」「他者に著作権のある画像を無断で学習させて生成する」といった使い方は避けましょう。

偶然、既存の著作物と似たものが生成されるケースもあります。対外的に公開する前には、内容をよく確認しましょう。

3. 機密情報の入力ルールを決めてから使う

生成AIを利用する際は、セキュリティ面にも注意が必要です。個人向けの無料の生成AIサービスの多くは、入力内容をAIの学習に利用しています。

つまり、自分が入力した情報が、別のユーザーへの回答に反映される可能性があるということです。

機密情報や非公開情報を扱いたい場合は、法人向けの有償プランを選びましょう。学習ポリシーやアクセス制御の仕様を確認したうえで利用してください。前述の「規程を通す3点セット」も、この確認作業の助けになります。

関連記事：ChatGPTのセキュリティ・情報漏洩リスクは？安全に利用する5つの対策を紹介

生成AIの種類に関するよくある質問

Q. AIと生成AIの違いは何ですか？

AIは「学習した情報から最適な答えを予測する技術」全般を指す言葉です。一方、生成AIはそのなかでも「学習データを参考にしながら、新しい文章・画像・音声などを作り出せる」という特徴を持つAIを指します。

Q. 無料で使える生成AIはありますか？

ChatGPT・Gemini・Claudeなど、多くのテキスト生成AIには無料プランが用意されています。ただし、無料プランは利用回数や機能に制限があることが一般的です。

機密情報を扱う場合や本格的に業務で使う場合は、有償プランへの切り替えを検討しましょう。

Q. 生成AIとAIエージェントの違いは何ですか？

生成AIは「文章や画像などのコンテンツを作り出す」技術です。一方、AIエージェントは生成AIの技術を土台にしながら、指示された目標に向けて自律的に複数の作業（調査・実行・確認など）を進める仕組みを指します。AIエージェントについては、以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：【2026年版】自律型AIエージェント完全ガイド｜生成AIとの違い・サービス10選

Q. 化合物生成など専門分野の生成AIもありますか？

はい、あります。生成AIは医療・製薬分野でも活用が進んでおり、新しい薬物様分子の候補を予測し、医薬品開発の初期段階を後押しする専門特化型の生成AIも登場しています。

汎用の生成AIとは異なり、特定の研究領域に特化して開発されている点が特徴です。本記事で紹介した6種類はビジネスパーソンの日常業務に近い分類ですが、生成AIの応用範囲は研究分野を含めてさらに広がり続けています。

まとめ｜生成AIは「種類×目的」で選べば失敗しない

生成AIは、テキスト・画像・動画・音声・コード・検索の6つの種類に分けて捉えると、全体像がぐっとつかみやすくなります。

まずは自分が作りたいもの・解決したい作業から種類を選び、そのうえで汎用型か業務特化型か、会社で使うならセキュリティ要件を満たしているかを確認する。この順番で選べば、数多くのサービスの中からでも失敗しにくい1つを選べるはずです。

なお、会議の文字起こしや議事録作成、会議後のタスク実行のように、日々の会議まわりの作業を効率化したい場合は、汎用の生成AIだけでなく、業務特化型の『Rimo Voice』のようなサービスを組み合わせるのも選択肢の一つです。まずは自分の業務のどこに生成AIを使いたいかを整理するところから始めてみてはいかがでしょうか。