AIが得意なことと苦手なことを理解して、うまく活用しましょう！
AIは、今や私たちの生活の中で欠かせない存在となりつつありますね
日々の作業を効率化するだけでなく、AIを活用して新たなビジネスを立ち上げることもできます
どこまで進化するのか未知数ですが、大きな期待を寄せている方も多いでしょう
ただし、AIには得意な分野と、苦手な分野があります
基本的に、データ処理や予測、効率化などは得意ですが、感情的な判断や創造的な発想が求められる場面では、今もまだ人間に頼る部分が大きいというところです
したがって、AIの特徴をしっかり理解した上で、任せられる部分はAIに任せ、私たち人間にしかできないことは自分で行う。
これが大切になりますね
カッコよく言えば、人間とAIのハイブリッドモデルを構築するというところでしょうか…
まあ、名称はともかく、これからの時代、AIを効果的に取り入れていくことが重要なのは確かです
というわけで、この記事では、AIの得意なことと苦手なことを整理し、どのように活用していくかについて考えていきます
既知の情報もあるかもしれませんが、その場合は復習がてらに読んでいただければと思います
AIが得意なことは？
まずは、AIが得意なことをいくつか紹介します
基本的に、データに基づく効率的な処理とそれに基づいた最適な解決策を提案するというのが特徴です
記事のリライト
これは定番ですね
AIは、自然言語処理（NLP）を活用することで、既存の文章を異なる表現で書き換える作業を得意としています
文法や文脈を考慮しながら、文章を再構築することができるというわけです
しかも、短時間で大量のコンテンツを作成してくれます
特にSEOを意識したリライトにも強みがありますね
ただし、他のブログ記事をAIでリライトして、そのまま公開してしまうと、著作権の侵害となる可能性があります
そのため、リライトしただけの記事を公開することは推奨しません
せめて、オリジナリティを加えるか、適切な許可をとるようにしましょう
計算・データ処理
AIが得意な分野として、計算やデータ処理も広く知られていますね
AIは膨大な計算を素早く処理する能力に優れています
数学的な分析や統計処理、データの集計などはお手のもの。
そのため、財務計算やビッグデータの解析など、大量の数値を扱う分野でも活躍しています
推論と予測
過去のデータからパターンを学習し、将来のトレンドや結果を予測することも得意です
例えば、売上予測や需要予測、医療分野での病気の発見、株価の動向予測などにAIが使われています
個人的に、推論や予測に強いという点はとても重宝しています
詳しくは後述します
パーソナライズされた提案
AIは顧客の行動や趣味嗜好を学習し、パーソナライズされた商品やコンテンツの推薦を行うことが得意です
要するに、個人の好みに合ったおすすめを提案するということです
最も身近な例だと、検索エンジンが分かりやすいかと思います
ユーザーの過去の検索履歴や位置情報に基づいて、個別に最適化された検索結果を表示という仕組みになっています
その他、eコマースや動画ストリーミングサービスなどにも、この機能が使われています
ECサイトで商品を購入したり、閲覧したときに、「あなたにおすすめの商品」と表示されることがありますよね
これは、過去に購入した商品や閲覧した商品のデータをもとに表示しているということです
VODに加入している場合だと、「あなたにおすすめの作品」と表示されるのを見たことがあると思います
これも、視聴履歴や視聴時間に基づいて、興味を持ちそうな動画を紹介しているというわけです
AIが苦手なものは？
続いて、AIが苦手とするものを紹介します
一般的にAIが苦手とするのは、データに基づかない感情や創造的な判断が必要とされる場面です
感情や共感を伴う判断
AIは感情そのものを持たないため、人間の感情を理解したり、表現することはできません
したがって、感情的な要素が絡む意思決定は、期待とは異なる結果になることが多いです
そのため、顧客サポートなど、共感や細やかな対応が求められる場面では、断然人間の方が適しています
例えば、アパレルショップを訪れたとき、店員さんはお世辞や共感を示したり、試着をすすめることで、購買意欲を高めるように努めるでしょう
ところが、AIは過去の購入履歴やユーザーデータに基づいて、合理的に判断するのが常です
その結果、もし必要ではないと判断すれば、お客さんの感情を考慮せずに「あなたには必要ないですね」といった客観的なアドバイスをしてしまう可能性があるというわけです
この点も訓練次第で改善するものかもしれませんが。
それでも、店員の表情やジェスチャー、スキルトークなどを再現するのは難しいと考えられます
創造的な思考や革新
AIが創造性やオリジナリティを苦手としていることも、広く知られていますね
データに基づく推論やリライトが得意であるのと対照的です
例えば、小説やアートのような創造性が求められる分野では、今でも人間の方が有利と言えます
AIも学習した情報をもとに、ある程度創作することはできます
ですが、インプットしたデータや作品を超える表現はなかなかできません
ですので、完全に新しいアイデアや、全く前例のない斬新な表現を生み出すという点では、まだまだ人間には及ばないでしょう
変化への柔軟な対応
AIは特定のパターンや規則に基づいて動作するため、急激な環境の変化やルールの変更に対しては適応が難しい場合があります
そのため、パンデミックや突発的な経済変動など、予測不可能な状況では、AIが期待通りに機能しないことがあります
その他、ルールが頻繁に変更されるビジネス環境でも、正解を導き出せないということがあります
解決策としては、変化が起きたときに、その都度AIに改めて学習させるしかないというところです
ただ、大量のデータ収集と処理、AIモデルの再構築が必要になることが多いです
当然、時間やコストがかかり、すぐに実行するのが難しいことがあります
なので、その間は状況に応じて人間の判断や介入が必要になりますね
倫理的判断
倫理的判断… AIが不得意とするものの中で、最も大きな問題になっていますね
問題を解決するとき、単にルールに従うだけではなく、多様な価値観や文化・社会的背景などを考慮する必要がありますが、AIは、倫理的な価値観や社会的規範を自ら学習して判断することが苦手です
ところが、医療や司法、自動運転、金融など、実に様々な分野で倫理的判断が求められます
人命や人々の権利に直接影響を及ぼす分野でもあるので、その判断の正確性はかなり重要になります
よく話題にあげられるトロッコ問題のようなケースでは、AIは事前にプログラムされたアルゴリズムや学習に基づいて判断を行います
ですが、その選択が人間にとって倫理的に正しいかどうかは、いわば永遠の謎。
答えが出るものではありません
また、司法においても、過去の判例データや人種、性別に関連するデータが偏っている場合、AIはそのバイアスを反映し、意図せず差別的な判断をしてしまう可能性があります
したがって、倫理的な判断が必要な場面では、どうしても人間による介入が不可欠になるでしょう
AIの効果的な活用方法は？
これまでのAIの長所と短所を踏まえ、AIの効果的な活用方法を紹介します
基本的に、データ処理や推論はAIに任せ、倫理的判断や創造的なアイデアの創出は自分で行う。
これで効率的に作業を進めることができます
もちろん、人によっては必ずしも効果的とは言えない場合があるでしょう
環境や状況によっても左右されますし
また、中にはすでに使い古されていて、特に目新しいとは言えないものもあるかもしれません
ただ、私自身の具体的な活用例も含めて紹介しているので、ご自身の状況に合わせて応用できる部分があるかと思います
ぜひ参考にしてみてください
自動化できる作業は任せる
まさに定番中の定番。
すでに自動化できる作業をAIに任せている方も多いでしょう
自動化できるものの例は、計算やデータ処理、記事のリライトなどがあります
こういった反復的な作業をAIに任せることで、時間やコストを大幅に削減することができますね
その間に、創造性が必要なタスクや戦略的な判断に集中する。
もちろん、休憩してもいいですし、家事をする、遊ぶ、いっそのこと寝てしまうこともできます
要は、AIに任せることで生まれた時間を有効活用するということです
人間は長時間働くと疲れますが、AIは疲れないので
ひな形を作成してもらう
AIはパターン認識に優れているので、定型的なフォーマットが必要な場合、スムーズに文書を作成することができます
具体的な活用例としては、メールのあいさつ文、契約書や申請書、ビジネスレターや報告書などなど
AIにある程度ひな形を作ってもらえば、あとは必要な箇所を調整するだけで仕上がりますよね
仕事柄、私もひな形はよく作成してもらってます
時候の挨拶文などでも、この時期の書き出しは何だったけ？となることが多いので
で、それを使い回しております…汗
予測や推論をしてもらう
AIの推論能力を利用して、将来の需要やトレンドを予測し、ビジネス戦略に役立てることもできます
例えば、顧客データをもとに、マーケティング施策や商品開発の方向性を見出すことが可能となります
実際に、多くの企業がこのような戦略を取り入れてますよね
ただし、倫理的な判断を伴う分野では、慎重に対応する必要があります
私の活用事例としては、AIに法的な問題を推論してもらうというものです
ブログの記事ネタになるかな？という軽い気持ちから始めたのですが、いやいはや、なかなか使えます
特に、司法試験の論文式試験などにも活用できるのではないかと。
さすがに、AIが提案してくれた回答で試験に合格できるというものではないですけどね
倫理的な判断が必要になる場合もありますから。
位置づけとしては、法的問題の整理や論点把握のための補助ツールとして役立つという印象です
なので、ご自身の専門知識の整理や、資格試験の準備において、AIをサポートツールとして活用するのも一つの方法だと思います
例えばですが、資格試験だと、AIに予想問題を作成してもらうこともできます
で、それをnoteの有料記事にして販売すると。
まあ、そういうことも可能なので、ぜひ覚えておいてください
一部創作してもらう
先述のように、AIは創造性やオリジナリティを発揮するのが苦手です
感情的な深みや人間独特のニュアンスを表現するのは、まだ難しい部分がありますね
ですが、学習した既存の表現をもとに、ある程度の創作は可能です
例えば、作家が執筆の一部をAIに任せたり、アーティストがAIを使って新しいアイデアを生み出すことで、創作活動の効率を上げることができます
実際に、そういう取り組みをしている作家さんやアーティストの方もいらっしゃいますよね
その他、ブログ記事の一部をAIに作成してもらうのもアリです
すでに、記事を書くときにAIを活用している方も多いと思います
ただし、これも先ほど述べましたが、他のブログ記事をリライトしてそのまま公開するのはNGです
ガチで著作権の侵害と判断されることがあるので。
推奨はしません、というより、絶対にしないでください
この辺の事情はこちらの記事で詳しく解説しているので、参考にしてくださればと思います
リライトするなら、ご自分が作成した記事をもとにして、他のコンテンツへ流用するのが良いでしょう
賢明な使い方としては、記事の冒頭やまとめの部分をAIに任せたり、情報収集や事実に基づく部分の作成をAIに依頼することです
この場合、単にリライトするよりも自然な文章に仕上げてくれる傾向があります
やや主観が入っているかもしれませんけどね
ただ、その方が自然な文章になっていると感じることが多いです
その他、記事のタイトルを考えるときもAIが役立ちます
記事が出来上がってから
「SEOを意識した記事タイトルを考えてください」
「読者さんの興味を引く記事タイトルを考えてください」
と指示すると、ふさわしいタイトルを提案してくれます
正直、1年ほど前だと、まだまだ使えないなぁ～と思ったものですが。
最近のモデルは優秀で、意外とあなどれないです
モデルチェンジするときに、学習しなおしたという可能性はありますけど
いずれにせよ、ブログ記事でも有料コンテンツでも、一部をAIに執筆してもらうことができます
そうすることで、作業の効率化のみならず、クオリティーが高くなることも多いです
さて、以上がAIの効率的な活用法となります
結局、最も大切なことは、AIの限界を理解しながら活用するということですね
AIが得意とすることは任せ、苦手な部分は自身で補いながら、うまく付き合っていくことがカギとなります
なお、ここまで読み進めてくださった方は、もうお気づきでしょう
ええ、もちろん、この記事も一部AIが作成しています
ファクトチェックや細かな言い回しとか、その辺りですね
骨子はほぼ全て私の発案ですが、適宜AIで補完した部分もあります
というわけで、AIで効率化できるものは、どんどん任せてしまいましょう
これからどのように進化していくのかは分かりませんが、AIができることは増えていくはずです
この流れを無視しても仕方がないので、積極的に取り入れていきたいものですね