生成AIでできること・できないこと

　生成AIはだいぶ身近なものになってきました。書類や資料の作成、さまざまなチェックやデータ分析、画像解析、文章、画像、動画、音楽の生成やこれらを用いた広告の作成など、あらゆる分野においてすでに活用されています。職場で使用を推奨されたという人も多いのではないでしょうか。

　こういった生成AIは仕事を大いに効率化する可能性があります。ただしなんでもできる、全てお任せというわけにはいきません。「できること」と「できないこと」を把握してうまく使う必要があります。ということでここでは生成AIには何ができるのか（得意なのか）、また逆にどういったことができないのか（不得意なのか）、確認しておきましょう。

生成AIとはどういうものか

　AIとは「Artificial Intelligence」の略語で、日本語に訳すと「人工知能」です。AIがどのように物事を理解するかと言えば、大きくは、資料を読み込ませてパターンを学習する「機械学習（マシンラーニング）」という方法によります。特にこの機械学習をより発展させた「ディープラーニング（深層学習）」では、全体を見て細部を確認したりその逆の作業を行ったりと、単なる機械学習よりも、さらに人間に近い認識過程をたどります。このことでより精密な回答を返すようになっています。

　現代では、高性能なマシンにビッグデータを与えて「ディープラーニング」を行うことで、人間の認識能力を凌ぐ高性能なAIが誕生したと言えます。実際にどういった点で活用されているかと言えば、人間が把握できないことを読み取って判断するために使われることが多いようです。たとえば自動運転技術、医療研究におけるがん細胞検出、音声データの自動翻訳システム、スマホの画像からの特定の物を抽出する機能、検索エンジン技術などが挙げられます。

生成AIにできること・得意なこと

　このようにAIはビッグデータを読み込んで学習しながら、そこに「規則性」や「法則性」などを見出していくわけですが、この点から言えば「画像を認識させて、その中から共通点を探す」といった作業は特に得意です。このことから人間ができないレベルでの「異常検知」「画像の超解像（画像の識別）」といったことに活用されています。

　具体的に見ると医療分野では画像診断によってがんを発見することに役立ったり、製造業の分野では機械にとって最適な部品交換時期を提案したり、検品作業を行ったりといったことができます。小売業であれば来店予測や需要予測を立てたり、顧客情報分析を行なってECサイトでのおすすめ商品を提示したりすることも得意といえます。

　NTT東日本のサイトでは、三井化学株式会社の事例が紹介されています。従来、ガス製品の製造工程が最終的な品質に与える影響は、経験豊富な技術者でないと判断できませんでした。ここでAIをつかってデータをもとに最終品質を予測するモデルを作った結果、平均誤差が3％の高い精度での予測ができるようになりました。

　また千葉市の道路補修の現場では、道路の損傷程度の判定にAIを取り入れる実証実験を行っています。これは車載スマートフォンで道路の状況を撮影し、その画像をディープラーニング学習モデルで画像認識し、損傷の程度を判定するというものです。繰り返すことで精度が向上してきたことから、今後、効率的な補修が可能となることが見込まれています。

生成AIにできないこと・苦手なこと

　一方で、AIは人間のように「ひらめく」ことはありません。「ひらめき」とは試行錯誤の中で唐突に解決策が出たり、直感的にアイデアが訪れるように感じる経験です。ここにはある種、論理からの飛躍があります。これに対してAIは、あくまで過去の事象を積み重ねた部分からのみ推論を導くことから、こういった「ひらめき」は起きません。

　またノイズが多いデータに弱く、定型的でない質問にはうまく回答できなかったりします。加えてAIは空気を読む（周囲や相手の気持ちを察して行動を判断する）ことはできません。倫理的判断もできません。対話型AIとのやり取りでは、こちらの気持ちを汲み取ったかのようなやり取りも生まれますが、それはあくまでそれまで積み重ねて学習したデータに基づく反応です。つまり人間が日頃行っている「共感」とは全く異なります。

　こういった点を踏まえると、医師や看護師、介護士、カウンセラーなどの医療関係など、その場で臨機応変な対応が求められる仕事に関しては、AIは苦手と言えます。また法律に関する分野も人間の判断が重要な場所です。裁判では当事者の心情も無視することはできません。もちろんこういった医療や犯罪捜査といった場面では、AIの画像解析技術は強力なツールと言えそうですが、あくまでサポートツールです。

人間が責任を持つ必要がある

　AIは人間が把握できない大量のデータから瞬時に情報を読み取る強力なサポートツールであることは間違いありません。ただし、このことが何かの正解を生み出すわけではありません。間違いや誤解に基づいた不適切な結果は混じります。AIが提案した情報をもとにその意味や価値を考え、判断していくのは人間です。またこのことから、AIに適切な指示を出す能力、AIが出力したものをレビューする能力は人間の側に不可欠です。

　AIが出した判断に従って問題が起きた場合、AIは責任を取れません。加えてAIがどのような思考のプロセスによってその判断に至ったのか、私たちは検証できません。こういった点も含めて無条件にAIに頼ることはできないでしょう。AIを使う人間が、AIがどういう点で有効なのか、またどういう点で問題があるのか十分に知っておく必要はあります。