生成AIの種類一覧｜6分類48サービスを用途別に比較【2026年最新】

生成AIの種類は、生成するコンテンツの形式によって大きくテキスト生成AI・画像生成AI・動画生成AI・音声音楽生成AI・コード生成AI・会話型AIの6分類に整理できます（出典）。本記事では2026年最新の情報をもとに、6分類ごとの代表サービス48種類を一覧比較し、料金・日本語対応・商用利用可否まで整理しました。ChatGPTやMidjourneyなど個別ツールの違いだけでなく、自分の用途に合った生成AIをどう選べばよいか、導入前に確認すべき注意点まで一気に把握できる内容です。

生成AIの種類とは？一覧でわかる6分類の全体像

生成AIの種類は、生成する成果物の形式によってテキスト・画像・動画・音声音楽・コード・会話型の6つに大別されます。従来のAI（識別系AI）が判定や予測を主目的とするのに対し、生成AIは学習したパターンをもとに新しいコンテンツそのものを作り出す点が根本的に異なります。

この6分類の考え方は、生成AIの種類を体系的に理解するうえで軸となる整理です。実際に上位の解説記事でも、テキスト・画像・動画・音声音楽・コード・会話型という6つの切り口で紹介されており（出典）、7分類として音楽と音声を分ける整理も見られます（出典）。まずはこの全体像を押さえたうえで、各分類の代表サービスを見ていくと理解が進みます。

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、生成AIがテキストや画像など複数の形式を横断して情報を処理する仕組みを踏まえ、構造化データや意味的文脈、エンティティ認識まで踏み込んでLLMO・GEO・AEOの技術的な設計を行っています。生成AIの種類ごとの特性を理解することは、AI検索にどう引用されるかを考えるうえでも重要な前提です。生成AIという技術そのものの基礎については生成AIの種類の基礎解説でも整理していますので、あわせて参考にしてください。

生成AIと従来のAI（識別系AI）の違い

従来のAIはデータを分類・判定する識別が主目的ですが、生成AIは学習したパターンをもとに新しい文章や画像を生成する点が根本的に異なります。画像認識AIが「これは猫かどうか」を判定するのに対し、画像生成AIは「猫の画像そのもの」を新たに作り出します。

この違いを理解しておくと、生成AIの種類を分類する際の軸がぶれにくくなります。識別系AIは既存データの分析・予測に強く、生成AIは新規コンテンツの創出に強いという役割分担で捉えると整理しやすくなります。

生成AIが「6分類」に整理できる理由

生成AIは出力形式によって内部で使われるモデルの仕組みが異なるため、テキスト・画像・動画・音声音楽・コード・会話型という6つの軸で整理すると全体像を把握しやすくなります。文章はTransformerという言語モデルの基盤技術で処理され、画像は拡散モデル（Diffusion Model）、動画はそれらを時系列に拡張した技術が使われることが多いとされています（出典）。

出力形式ごとに得意な生成AIの種類が異なるため、目的に合わせて使い分けることが失敗しない選び方の第一歩になります。次章以降で紹介する6分類の一覧表や48サービス比較を活用すれば、自分の用途に合うツールを見つけやすくなります。

マルチモーダルAIの登場で分類の境界はどう変わりつつあるか

2026年時点ではGemini 3.1 Proのように、1つのモデルがテキスト・画像・音声・動画を単一アーキテクチャでネイティブ処理し、最大約1時間規模の動画解析まで対応できるマルチモーダルAIが実用段階に入っています（出典）。これにより、従来のように「テキスト専用」「画像専用」と分けて考える必要性は徐々に薄れつつあります。

とはいえ、現時点では用途ごとに専用モデルの方が精度やコストの面で優れているケースも多く、当面は6分類での比較が実務上の判断材料として有効と考えられます。生成AIの技術トレンド全体については生成AIの解説記事でも触れていますので、あわせてご確認ください。

【一覧表】生成AIの6分類と特徴を早見比較

6分類ごとの仕組みと得意分野を一覧表にまとめると、どの生成AIがどんな出力を得意とするかが一目で把握できます。ここでは各分類の主な仕組みと代表的な用途を整理します。

分類	主な仕組み	得意なこと	代表例
テキスト生成AI	大規模言語モデル（LLM）	文章作成・要約・翻訳・対話	ChatGPT、Claude
画像生成AI	拡散モデル（Diffusion Model）	イラスト・写真風画像・デザイン素材	Midjourney、Stable Diffusion
動画生成AI	時系列拡張型の生成モデル	プロモーション映像・解説動画	Runway、Sora
音声・音楽生成AI	音声合成・音楽生成モデル	ナレーション・楽曲制作	ElevenLabs、Suno AI
コード生成AI	コード特化型LLM	プログラム自動生成・補完	GitHub Copilot
会話型AI	対話特化型LLM・チャットボット基盤	質問応答・カスタマーサポート	ChatGPT、Copilot

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、自社サイトにおいてAI Share of Voiceが高水準を維持しており、こうした複数の生成AIの種類から引用されやすいコンテンツ設計のノウハウを蓄積しています。実際に支援先ではAI Overviewの引用率を改善した実績もあり、分類ごとの特性を踏まえた情報設計が引用のされやすさに影響することを裏付けています。

テキスト系・画像系のAIは何が違う？

テキスト生成AIは言語の文脈理解に基づいて文章を組み立てるのに対し、画像生成AIは学習した画像データのパターンから視覚的な要素を組み合わせて出力する点が異なります。テキスト生成AIは論理的な文章構成が得意で、画像生成AIは視覚的な表現力が得意という役割の違いがあります。

ビジネスで最も利用頻度が高い生成AIの種類はテキスト生成AIであり、次いで画像生成AI、コード生成AIの普及が進んでいるとされています（出典）。まずはテキスト生成AIから使い始め、必要に応じて画像生成AIを組み合わせる進め方が実務でも取り入れやすい方法です。

動画系・音声音楽系のAIは何が違う？

動画生成AIは画像を時系列に連続させて映像として成立させる技術が中心で、音声・音楽生成AIは音の波形やメロディをモデル化して出力する技術が中心です。両者は組み合わせて使われることも多く、動画にナレーションを付ける際に音声生成AIが併用されるケースもあります。

動画生成AIは映像の制作時間を短縮でき、音声生成AIはナレーターを雇わずに多言語の音声を用意できる点が実務上のメリットです。ElevenLabsは最新のEleven v3モデルで74言語に対応したナレーション生成が可能とされており（出典）、多言語展開を検討する企業にとって有力な選択肢の一つといえます。

コード生成AIと会話型AIの違いとは？

コード生成AIはプログラミング言語の文法や設計パターンを学習し、開発者の意図を推測してコードを補完・生成するのに対し、会話型AIは人間との自然な対話を成立させることに特化しています。GitHub Copilotはコメントや関数名から意図を推測してコードを自動生成し、開発者の生産性を平均30〜50%向上させるとされています（出典）。

会話型AIはカスタマーサポートや社内問い合わせ対応など、対人コミュニケーションの代替として活用が進んでいます。両者はどちらもテキストを扱う点では共通しますが、用途と評価軸が異なるため別分類として整理するのが一般的です。

【種類別】生成AI代表48サービス一覧比較

生成AIの6分類それぞれについて代表的なサービスを8つずつ紹介すると、合計48サービスを見渡せる一覧になります。ここではテキスト・会話型、画像・動画、音声音楽・コードの3グループに分けて比較します。

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、AIを活用した高度なコンテンツ制作の仕組みを「バクヤスAI記事代行」事業で培っており、その制作エンジンとナレッジをLLMO対策にも転用しています。検索意図や想定質問を分解したうえで、こうした生成AIの種類・サービス一覧のような情報密度の高いコンテンツを高品質かつ高速に設計できる点が強みです。

テキスト生成AIと会話型AIにはどんなサービスがある？

テキスト生成AIと会話型AIは同じ言語モデルを基盤にすることが多いものの、前者は文章作成、後者は対話への応答という用途の違いがあります。代表的なテキスト生成AIと会話型AIを合わせて16サービス比較すると、それぞれの強みの違いが見えてきます。

サービス名	分類	提供元	特徴
ChatGPT	テキスト・会話型	OpenAI	汎用性が高く無料プランから利用可能
Claude	テキスト	Anthropic	長文の契約書・技術文書分析に強い
Gemini	テキスト・会話型	Google	Google検索やドキュメントとの連携が強み
Copilot	テキスト・会話型	Microsoft	Office製品との統合が強み
Perplexity AI	テキスト	Perplexity	出典付きで回答するリサーチ特化型
Jasper	テキスト	Jasper	マーケティング文章作成に特化
Notion AI	テキスト	Notion	ドキュメント作成・要約に統合
DeepL Write	テキスト	DeepL	文章の校正・言い換えに特化
AIチャットくん	会話型	国内提供元	Webサイト向けチャットボット
PKSHA Chatbot	会話型	PKSHA Technology	企業のFAQ自動応答に強い
Amazon Lex	会話型	Amazon	クラウド基盤での音声・テキスト対話
IBM watsonx Assistant	会話型	IBM	企業システムとの連携に強い
Zendesk AI	会話型	Zendesk	カスタマーサポート業務に特化
LINE公式アカウントのAI応答	会話型	LINEヤフー	LINE上での自動応答に対応
Dify	会話型	LangGenius	独自チャットボットの構築基盤
Character.AI	会話型	Character.AI	キャラクター対話体験に特化

画像生成AIと動画生成AIにはどんなサービスがある？

画像生成AIは静止画のクオリティやスタイル表現、動画生成AIは映像の一貫性や長さが比較のポイントになります。画像と動画を合わせた16サービスを見比べると、商用利用のしやすさや操作性に大きな差があることが分かります。

サービス名	分類	提供元	特徴
Midjourney	画像	Midjourney	芸術性の高いイラスト生成に定評
Stable Diffusion	画像	Stability AI	オープンソースでローカル環境動作が可能
Adobe Firefly	画像	Adobe	ライセンス済み素材学習で著作権リスクが低い
DALL-E	画像	OpenAI	ChatGPTと連携した画像生成が可能
GPT Image	画像	OpenAI	テキストからの高精度な画像生成
Ideogram	画像	Ideogram	文字入りデザインの生成に強い
Canva	画像	Canva	デザインテンプレートとAI生成の統合
Leonardo.ai	画像	Leonardo.ai	ゲーム・イラスト向け素材生成に強い
Sora	動画	OpenAI	テキストから高品質な短編動画を生成
Runway Gen-4	動画	Runway	映像編集とAI生成の統合に強い
Kling AI	動画	Kuaishou	長尺かつ滑らかな動画生成に対応
HeyGen	動画	HeyGen	アバターによる解説動画生成に特化
Pika	動画	Pika Labs	短尺のクリエイティブ動画生成が得意
Vrew	動画	Voyager X	字幕自動生成・編集の効率化に強い
Pictory	動画	Pictory	ブログ記事からの動画自動生成に対応
Veo 3.1	動画	Google	高精細な映像表現と音声同期に対応

音声・音楽生成AIとコード生成AIにはどんなサービスがある？

音声・音楽生成AIはナレーションや楽曲そのものを生み出し、コード生成AIはプログラムの記述を支援するという用途の違いがあります。実務での導入効果が数値として示されているのはコード生成AIの分野で、開発生産性の向上が具体的に報告されています。

サービス名	分類	提供元	特徴
Suno AI	音楽	Suno	テキストから楽曲を丸ごと生成
ElevenLabs	音声	ElevenLabs	74言語対応の高品質ナレーション生成
VOICEVOX	音声	ヒホ氏（VOICEVOX）	無料で商用利用可能な日本語音声合成
Soundraw	音楽	Soundraw	動画BGM向けの著作権フリー楽曲生成
Voicepeak	音声	AHS	ナレーション制作向け音声合成ソフト
Loudly	音楽	Loudly	SNS向け短尺BGMの自動生成
Boomy	音楽	Boomy	初心者でも簡単に楽曲制作できる設計
VALL-E	音声	Microsoft	数秒のサンプルから声質を再現
GitHub Copilot	コード	GitHub・OpenAI	開発生産性を30〜50%向上させるとされる
Cursor	コード	Anysphere	AI統合型のコードエディタ
Amazon Q Developer	コード	Amazon	AWS環境の開発支援に特化
Tabnine	コード	Tabnine	プライベート環境でのコード補完に対応
Codeium	コード	Codeium	無料枠が広いコード補完ツール
Replit AI	コード	Replit	ブラウザ完結型の開発環境と統合
AI Programmer	コード	ELYZA	日本語での自然言語コード生成に対応
ChatGPT（Code Interpreter）	コード	OpenAI	データ分析やスクリプト実行を対話で実施

生成AIサービス比較表｜料金・日本語対応・商用利用可否まとめ

主要な生成AIサービスは無料プランの有無・日本語対応レベル・商用利用可否で大きく差があり、導入前にこの3点を確認することが失敗しない選び方の基本です（出典）。ここでは代表的なサービスをこの3軸で比較します。

サービス	無料プラン	日本語対応	商用利用
ChatGPT	あり	◯	可（プランにより条件あり）
Gemini	あり	◯	可
Claude	あり	◯	可
Copilot	あり	◯	可
Midjourney	なし	△	有料プランで可
Stable Diffusion	あり（OSS）	△	ライセンス条件により可
Runway	あり（制限付き）	△	有料プランで可
Pika	あり（制限付き）	△	有料プランで可
VOICEVOX	あり	◯	可（無料）
GitHub Copilot	学生等一部無料	◯	可

ChatGPT・Gemini・Claude・Copilotの主要4サービスは日本語対応が◯として整理される一方、Midjourney・Runway・Pikaは日本語UIが未整備な部分もあり△として扱われることがあります（出典）。TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、AI検索経由での受注率が従来のSEO経由の約3倍という実績を踏まえ、露出や順位だけでなく受注という成果に直結する形で生成AI活用の費用対効果を高める支援を行っています。

無料で使える生成AIにはどんなものがあるか

無料プランはChatGPT・Gemini・Claude・Copilot・VOICEVOXなど多くの主要サービスに用意されていますが、生成回数や機能に制限がある場合がほとんどです。無料プランはまず使い勝手を確かめる段階として活用し、本格運用では有料プランへの移行を検討するのが現実的な進め方です。

画像生成AIや動画生成AIは無料プランでも透かし（ウォーターマーク）が入るケースがあるため、商用利用を前提とする場合は有料プランの条件を事前に確認しておくことが重要です。

日本語対応レベル（◯△×）はどう見極めるか

日本語対応は「UIの言語」「生成物の日本語品質」「サポート体制」の3つの観点で見極めると判断しやすくなります。テキスト生成AIや会話型AIは日本語の学習データが豊富なため対応レベルが高い傾向にありますが、画像・動画生成AIは英語プロンプトの方が精度が高い場合もあります。

日本語のプロンプトだけで思い通りの結果が得られるかどうかは、実際に無料プランで試してから判断するのが確実な方法です。同じ分類のサービスでも日本語対応の質には差があるため、一律に判断せず個別に確認することをおすすめします。

商用利用の可否はどこで確認すればよいか

商用利用の可否は各サービスの利用規約またはプラン説明ページに明記されていることが多く、無料プランでは商用利用不可、有料プランで解禁されるケースが一般的です。ChatGPTの場合、API経由の利用や法人向けBusinessプラン以上では入力データが学習に使用されない設定が標準ですが、無料プランではデフォルトで学習利用される可能性があるとされています（出典）。

契約前には必ず最新の利用規約を確認し、自社のデータポリシーと照らし合わせて判断することが望ましいといえます。

生成AIの選び方｜目的・スキルレベル・セキュリティで選ぶ

生成AIは万能ではなく、文章作成が得意なもの、画像生成が得意なものなど得意分野が分かれているため、まず自分の目的を明確にしてから選ぶことが失敗しない選び方の基本です。ここでは目的別・スキルレベル別・セキュリティ観点の3軸で整理します。

目的	おすすめの分類	選定時のポイント
文章作成・要約	テキスト生成AI	長文対応力とトーンの調整のしやすさ
ビジュアル制作	画像生成AI	著作権リスクの低さと商用利用条件
プロモーション映像	動画生成AI	生成できる長さと編集のしやすさ
ナレーション・BGM	音声・音楽生成AI	対応言語数と声質の自然さ
開発効率化	コード生成AI	対応言語とセキュリティ設定
顧客対応の自動化	会話型AI	既存システムとの連携のしやすさ

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、コンサルティングという性質上、業種・規模・商材・課題に合わせてすべて個別に設計するアプローチを取っています。対象となるサイトやコンテンツ、検索導線の構造を捉えたうえでボトルネックを特定し、生成AIをどう組み合わせて活用するかまで含めて解決策を提示し、実行まで伴走する支援を行っています。

目的別（文章/画像/動画/音声/コード/対話）で選ぶ

目的別に生成AIツール比較の早見表を用意しておくと、都度検討し直す手間が省けます。目的別の早見表では情報収集・リサーチ、ビジネス業務効率化、特化型・多機能といった軸での分類も有効とされています（出典）。

目的が複数ある場合は、1つの万能ツールを探すより分類ごとに得意なツールを組み合わせる方が結果的に効率的です。テキストはChatGPT、画像はAdobe Firefly、動画はRunwayといった具合に用途ごとに使い分ける企業も増えています。

初心者向け・上級者向けで選ぶ

初心者にはUIがシンプルで無料プランが充実したツール、上級者にはAPI連携やカスタマイズ性の高いツールが向いています。ChatGPTやCanvaのようにチャット形式やテンプレート形式で直感的に使えるツールは初心者向けの入門として選びやすい傾向があります。

上級者向けにはStable DiffusionのようにオープンソースでAPI連携やファインチューニングが可能なツールが適しています。自社の運用体制やエンジニアリソースの有無に応じてツールのレベルを合わせることが重要です。

セキュリティ・データの取り扱いで選ぶ

Stable Diffusionはオープンソースで自社サーバーやローカル環境での動作が可能なため、データを外部送信せずに生成でき、セキュリティ重視の企業に適しているとされています（出典）。クラウド型のサービスを利用する場合は、入力データの学習利用有無やログの保存期間を確認することが望ましいといえます。

企業として生成AIを導入する際は、情報システム部門やセキュリティ担当者と連携し、データポリシーに合致したサービスを選定するプロセスを社内に組み込んでおくと安心です。

生成AI導入前に知っておきたい注意点

生成AIを導入する前には著作権リスク・セキュリティ・ハルシネーション（誤情報生成）という3つのリスクを理解しておく必要があります。これらを把握したうえで運用ルールを整備することで、リスクを抑えつつ生成AIの種類ごとの利点を活かせます。

リスク	内容	対策の方向性
著作権リスク	学習データや生成物の権利関係が不明瞭な場合がある	利用規約の確認、ライセンス済み素材を使うサービスの選定
セキュリティリスク	入力データが学習や第三者提供に使われる可能性がある	法人向けプランの利用、オプトアウト設定の確認
ハルシネーション	事実と異なる内容をもっともらしく生成する	出力内容のファクトチェック、一次情報との照合
プロンプトインジェクション	悪意ある入力で生成AIを誤作動させる攻撃	入力内容のフィルタリング、システム側の防御設計

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、技術的アプローチを担う人材とAIを活用したコンテンツ制作人材が一つのチームで連携し、戦略設計から技術実装、効果測定、改善までを一気通貫で支援しています。生成AIのリスクを理解した運用体制づくりも含めて伴走できる点が特徴です。

著作権リスクと商用利用の確認方法

生成AIによる出力物は、学習データの権利関係によって商用利用時にリスクを伴う場合があります。Adobe Fireflyは学習データにAdobe Stockのライセンス済み素材を使用しているため、商用利用時の著作権リスクが低い点が強みとされています（出典）。

商用利用を前提とする場合は、学習データの出所が明示されているサービスを優先的に検討することがリスク軽減につながります。生成物をそのまま商標や広告に使う際は、法務部門への確認も併せて行うことが望ましいといえます。

セキュリティ・情報漏えい対策

生成AIを業務に導入する際は、入力した情報が外部のサーバーでどのように扱われるかを事前に確認しておく必要があります。法人向けプランではデータが学習に利用されない設定が用意されていることが多く、無料プランとの差を理解しておくことが重要です。

機密情報や個人情報を入力する際は、法人向けプランやオンプレミス型のサービスを選ぶといった配慮が欠かせません。セキュリティの高いサービスの選定は、生成AI活用の注意点として繰り返し指摘されているポイントです（出典）。

ハルシネーションとプロンプトインジェクションへの備え

生成AIは事実と異なる内容をもっともらしく生成してしまうハルシネーションという現象を起こすことがあり、内容の正誤を見極めることが活用の注意点として整理されています（出典）。また、悪意ある入力によって生成AIを誤作動させるプロンプトインジェクションという攻撃手法にも注意が必要とされています（出典）。

重要な意思決定に生成AIの出力をそのまま使わず、一次情報や複数の情報源と照合するプロセスを組み込んでおくことが安全な運用につながります。生成AI同士の違いや比較の観点は生成AIの比較解説でも取り上げていますので参考にしてください。

よくある質問

生成AIは無料で使えるものはありますか

ChatGPT・Gemini・Claude・Copilot・VOICEVOXなど、多くの主要サービスに無料プランが用意されています。ただし生成回数や機能に制限があり、商用利用には条件が付く場合があるため、利用規約を事前に確認することをおすすめします。

ビジネスで最も使われている生成AIの種類は何ですか

テキスト生成AIが最も利用頻度が高く、次いで画像生成AI、コード生成AIの普及が進んでいるとされています（出典）。資料作成や議事録要約などの汎用性の高さが背景にあると考えられます。

生成AIの種類は今後も増えていきますか

2026年時点ではマルチモーダルAIの普及により、1つのモデルで複数の種類を横断処理する流れが進んでいます。分類そのものが変化していく可能性はありますが、当面はテキスト・画像・動画・音声音楽・コード・会話型という6分類が判断軸として有効と考えられます。

生成AIと従来のAI（識別系AI）は何が違いますか

従来のAIはデータを分類・判定する識別が主目的であるのに対し、生成AIは学習したパターンをもとに新しい文章や画像などのコンテンツそのものを作り出す点が異なります。役割が「判定」か「創出」かという違いで捉えると整理しやすくなります。

まとめ

生成AIの種類は、テキスト・画像・動画・音声音楽・コード・会話型の6分類に整理でき、それぞれに得意分野と代表サービスがあります。本記事で紹介した48サービスの比較表を参考に、料金・日本語対応・商用利用可否を確認したうえで自分の目的に合うツールを選ぶことが大切です。

導入にあたっては著作権リスクやセキュリティ、ハルシネーションといった注意点も理解しておく必要があります。分類ごとの特徴を押さえたうえで、目的・スキルレベル・セキュリティの3軸で比較検討すれば、生成AIを安心して業務やクリエイティブ活動に取り入れられます。

参考にした情報源

• 生成AIの種類とサービス比較（japan-ai.co.jp）
• 生成AIの種類の基本解説（smartat.jp）
• 生成AIの種類と活用の注意点（asia-quest.jp）
• 生成AIの仕組みと言語モデル比較（veriserve.co.jp）
• 生成AIサービス比較表（biz.kddi.com）
• 目的別生成AIツール早見表（sogyotecho.jp）