巷に溢れる生成AIの入門書や、ビジネスでの活用事例を紹介するだけの書籍に物足りなさを感じている方へ。 「生成系AIの技術」について、その原理ではなく「実践されている技術」に本気で深掘りし、具体的なワークフローを通して技術要素がどう組み合わさり価値を生むのかを解説する技術解説書が登場しました。 タイトルや表紙のインパクトから、「少し難しい内容なのかな？」という印象でした。しかし、実際はわかりやすく、とても実践的な内容です。私はやはり「t2i によるサムネ生成」が気になりました。それ以外にどんな内容が書かれているか、本記事で紹介します。 本書は、多くの企業で生成系AI活用が進まない原因の一つである技術的な理解の不足を解消し、生成系AIのポテンシャルを最大限に引き出すことを目指しています。生成系AIを単なるツールとしてではなく、様々な機能と組み合わせる「モジュール」として捉え、いかにワークフローを構築するかという観点から技術解説を進めます1。 本書で詳解される、マーケティング領域で実践されている生成系AIとその関連技術スタックの構成要素は多岐にわたります。
※ 本記事の誌面画像は株式会社ピネアル 理久さん（https://x.com/rik423__ai）から許可を頂いて掲載しています。
単なるText to Videoに留まらず、より実用性の高い方法として、生成AIによるテキスト・音声生成（OpenAI API, ElevenLabs API）とPythonによる動画編集を組み合わせ、SNS用ショート動画を効率的に大量生成する技術を解説します。
生成系AIを活用し、文章からの固有表現抽出を自動化します。スクレイピングで収集した企業事例情報から人物情報などを整理し、顧客アタックリストを効率的に作成するといった応用例が示されています。
特定のキーワード（特にマーケティング用語）を用いた自然な会話文を生成する技術に焦点を当てます。コロケーション（語の結びつき）を考慮したり、ペルソナ情報や会話フォーマットを詳細に指定したりといったプロンプトの工夫を通じて、再現性高く自然で実践的な会話文を作成するフローが解説されています。
記事内容をAIが理解し、SEOに強いタイトルを生成17…。Pythonの画像処理ライブラリと組み合わせ、テンプレートに沿った再現性の高いサムネイル画像を自動生成する技術を紹介します。
言葉の「意味」や「文脈」を深く理解するセマンティック検索技術を活用し、競合商品のタイトル分析を通じて、ユーザーに響く効果的な商品タイトルを生成・改善する方法を解説します。
複数のデータソースや分析ツール（スクレイピング、Google Suggest API, Google Ads APIなど）を統合・連携（オーケストレーション）し、検索ボリュームや競合性を考慮した最適なSEO対策キーワードを効率的に創出する技術が示されています。
複雑なタスク（競合調査、構成案作成、執筆など）を複数のシンプルなプロンプトに分割し、連続的に処理するプロンプトチェイニング技術を解説。これにより、トークン数制限を回避しつつ、人間が行う作業工程を再現する形で、高品質かつ長文のSEOコンテンツを生成するワークフローを構築できます。
RAG（検索拡張生成）による薬機法適合判定、Text-to-Video（key image活用、Midjourney, KLING AI, Runwayなど）によるVirtual試着動画生成、マルチモーダルAIを用いたヒートマップ分析によるWebサイト理解、Text-to-HTMLによるLP自動生成など、実践的な技術が紹介されています。 本書は、LLM、Visionモデル、音声/動画/画像生成、RAGといったAI技術だけでなく、それらを支えるAPI連携、スクリプト（Python/GAS）、ワークフロー構築といった周辺技術スタックにも言及。各技術要素がどう組み合わさり価値を生むのかを、具体的なワークフロー事例を通して理解できる構成となっています。 生成系AIの技術を深く理解し、実際のビジネスで活用するためのテクニカルな手法を学びたいと考えている方にとって、本書は生成系AIとその関連技術の「実戦的なリアル」を体感できる貴重な一冊です。