本記事ではAIが得意なことと苦手なことをそれぞれ解説します。
生成AIとの違いについても解説するので、AIでどのような業務改善が可能か、話題のChatGPTでどのようなことができるのか知りたい方は最後まで読んでみてください。
AIはこれまで人間が行ってきた業務を自動化し、業務改善に大きく貢献する可能性があります。
一方でAIが苦手なことも存在するため、どのような業務をAIで自動化するべきか本記事を基に考えてみてはいかがでしょうか。
目次 AI（Artificial Intelligence）とは、人間の言語や考え方などをコンピューターに実装するための技術の総称です。 AIには明確な定義はなく、現在「AI」という言葉は「機械学習」と同じ意味で使われることが多いです。 機械学習とは、AI技術の一つでコンピューターに大量のデータを読み込ませ、その中からパターンや法則を発見する技術を指します。 参照： 次にAIが得意なことを解説します。 AIはどのような作業が得意なのか知りたい方は参考にしてみてください。 AIが得意とすることは主に次の2点です。 それぞれ詳しく解説します。 AIは大量の学習データを基にした計算・分析と、分析によって発見したパターンや法則を基にデータの処理を行うことが得意です。 また、与えられたルールに従って作業を自動化することも得意なため、単純な反復作業を人間より速いスピードで処理できます。 この特徴を活かして、小売業や飲食業などにおいてAIを用いたビッグデータ解析を行い、需要予測やECサイトのレコメンド機能などに活用されています。 参照： これまでデータ分析が難しかった非構造化データの読みとりや分析もAIは得意です。 非構造化データとは、テキストや画像、音声などの表形式で構造化されていないデータを指します。 SNSや動画投稿サイトなどの普及によって、非構造化データは急増しており、通説ではビッグデータの約8割は非構造化データと言われています。 非構造化データ分析を自動化するのは難しく、これまで人間が行っていましたが、AIの登場によって自動化が可能になりました。 AIのこの機能は、音声による文字入力機能や顔認証システム、自動運転技術などに活用されています。 参照： AIが苦手とすることを紹介します。何をAIで行おうとするとうまくいかないのか、これからAIの導入を検討している方は参考にしてみてください。 AIが苦手なことは主に次の2点です。 それぞれ詳しく解説します。 AIは学習データを基に回答を行うため、全く新しいコンテンツやアイデアを生成することは得意ではありません。 そのため、小説の執筆や作曲といった、クリエイティブな発想を伴う作業をAIに代替してもらうのは難しいでしょう。 反対に、事前に与えられた情報を基に質問への回答を行うチャットボットのような機能を開発することは可能です。 参照： AIは具体的で単純な作業を行うのに適していますが、複雑で抽象的な指示に対応するのはまだまだ得意ではありません。 たとえば、「壊れている部品を検出して」という指示では、どのような状態を「壊れている」とするのか判断が難しいです。 その結果、人間が思っているような結果が得られない可能性があります。 AIは具体的で明確な指示の方が精度の高い結果が得られるため、「この箇所に3mm以上の傷がついている部品を検出して」などと指示を出す方が良いです。 言語化されていない意図や感情などを読み取るのがAIは苦手なため、具体的で明確な指示が出せる作業を任せるようにしましょう。 参照： 生成AIは、あらかじめ定められた行為の自動化やデータを基にした予測を得意とする従来のAIと異なり、学習データを基に新たなコンテンツ生成が行えるようになったAIです。 学習データからパターンを分析し、入力された指示に対して確率計算を基に文章や画像などのコンテンツを生成します。 生成AIの代表的なものとしてChatGPTやGoogleのGeminiなどが挙げられます。 特に2022年11月30日にOpenAI社が公開したChatGPTは世間を大きく賑わせました。 従来のAIが苦手としていた新しいコンテンツ生成やアイデア出しなどを得意とするため、AIの用途が一気に広がりました。 反対に生成AIは苦手とすることもあるため、以下で詳しく解説します。 生成AIについては、こちらの記事でも詳しく解説しています。 生成AIの種類やメリットなど詳しく知りたい方は併せてご覧ください。 参照： 生成AIは入力された指示（プロンプト）に対して、合理的な回答を生成することを得意としています。 アイデア出しや文章の要約、提案書やプログラミングコードの下書きといった作業を人間よりも速く行えます。 指示を出すにあたって、具体的かつ明確なプロンプトを入力する方が精度の高い回答が得られる点は従来のAIと同じです。 しかし、生成AIは進化がめざましく、次々と新しいモデルが発表される中で抽象的なプロンプトであっても、意図が汲み取れるようになってきています。 そのため、文章生成AIに「この文章を翻訳して」と指示をすると、指示が日本語で出されていることから言語の指定をしなくても日本語に翻訳してくれます。 参照： 生成AIは新しいコンテンツ生成を得意としていますが、学習データを基に生成を行っているため、最新情報を参照する必要がある内容については正確な回答が難しいです。 また、最新情報に限らず生成AIは回答内容に誤った内容が含まれている可能性があります。 AI自身でファクトチェックができないため、誤った情報を含む可能性がある回答についても、もっともらしい内容として生成するため、人間がしっかりと確認を行わなければなりません。 生成AIが誤った内容をもっともらしく回答してしまう現象をハルシネーション（幻覚）と呼びます。 生成された内容を鵜呑みにせず、精査した上でビジネスなどに利用する必要があります。 参照： 前述の苦手を克服するため、最新情報をWebブラウジング（Web検索）によって参照したうえで、回答を生成する生成AIも登場しています。 ChatGPTやMicrosoftのWindows Copilotでは、Webブラウジング機能が搭載され、Webサイトの内容を踏まえた回答と、参照したURLの確認が可能です。 これによって、回答内容の信頼度が高まり、ファクトチェックも容易になりました。 GoogleのGeminiでは、Webブラウジング機能だけでなく、回答のどの部分がWeb検索によって類似する内容を見つけられたかマーキングする機能も搭載されています。 反対に類似する内容をWeb検索で見つけられなかった部分も異なる色でマーキングしてくれるため、信ぴょう性の高い部分とそうでない部分を容易に判別可能です。 このように、生成AIも進化の中で苦手な部分を補う機能を実装してきています。 参照： 今回はAIの得意なことと苦手なことを、生成AIとの違いなども含めて解説しました。 AIは、DX推進においても近年注目度が高まっており、今後もさまざまな分野で導入が進むでしょう。 Contact EARTH matchingでは、DX推進やAI開発に関するエンジニアの方を募集する高単価案件が多数登録されています。 AI開発やDXによる業務推進に興味のあるフリーランスエンジニアの方は、無料の人材登録を行って、どのような案件が登録されているか一度ご覧ください。 ✔高単価案件多数
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AIとは
・「AI利活用ハンドブック～AIをかしこくつかいこなすために～」 消費者庁
・「野村総合研究所 用語解説”機械学習”」株式会社野村総合研究所AIが得意なこと
● テキストや画像、音声の分析学習データに基づいた回答・単純作業
・「AI(人工知能)ができることって？AI(人工知能)の得意分野・不得意分野について分かりやすく解説！」エン・ジャパン株式会社 フリーランススタート
・機械学習の活用事例9選｜どのような先端技術に活用されているのか？株式会社トライエッティング TRYETINGテキストや画像、音声の分析
・「【プロ監修】AIって何ができるの？今さら聞けないAIの得意なこと・苦手なこと」株式会社みらいワークス FreeConsultant
・「非構造化データとは？構造化データとの違いや課題についてわかりやすく解説！」ウイングアーク１ｓｔ株式会社 データのじかん
AIが苦手なこと
● 抽象的な指示への対応新しいコンテンツの作成
・「AI(人工知能)ができることって？AI(人工知能)の得意分野・不得意分野について分かりやすく解説！」エン・ジャパン株式会社 フリーランススタート抽象的な指示への対応
・「人工知能と人間の違いについて」AI実装検定のブログ生成AIとは
・「野村総合研究所 用語解説”生成AI”」株式会社野村総合研究所
・Introducing ChatGPTOpen AI生成AIが得意なこと
・「【企業向け】生成AIの得意な業務・苦手な業務」株式会社グラファー Graffer AI Solution生成AIが苦手なこと
・「野村総合研究所 用語解説”ハルシネーション”」株式会社野村総合研究所
・「ChatGPT、BingAI、Google Bard 生成AIツールの機能＆使いやすさ徹底比較【後編】」株式会社ソルクシーズ SOLXYGblogWebブラウジングを行う生成AIも登場
・「Microsoft Copilot(Bing AI)とは？できることや使い方、料金体系を徹底解説」LinkX Japan株式会社 AI総合研究所
・「Geminiの誤情報を見抜く！ 生成AIでかしこく情報収集する7つ方法【今日のワークハック】」株式会社メディアジーン LIFE HACKERまとめ
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