AIにできること・できないこととは？人間にしかできない仕事と共存のヒントを徹底解説

最近、「AIが人間の仕事を奪う」という話をよく耳にしませんか？実際にChatGPTをはじめとする生成AIが登場して以降、私たちの働き方や生活は大きく変わりつつあります。

でも、ちょっと待ってください。AIってそもそも何ができて、何ができないのでしょうか？

筆者は、これまで数々のAIツールを実際に使ってきました。その中で気づいたのは、「AIは確かにすごいけれど、完璧ではない」ということです。むしろ、AIの得意分野と苦手分野を理解することで、私たち人間がより価値のある仕事に集中できるようになるんです。

この記事では、AIができることとできないことを具体例とともに詳しく解説します。さらに、AIの発達によって影響を受ける仕事や、逆に人間にしかできない仕事についても深掘りしていきます。

「AIに仕事を奪われるのが不安…」そんな風に感じている方にこそ読んでほしい内容です。AIとの上手な共存方法を一緒に考えていきましょう！

監修者プロフィール

森下浩志

日本最大級のAI情報プラットフォーム「romptn ai」編集長。著書に「0からはじめるStable Diffusion」「0からはじめるStable Diffusion モデル・拡張機能集編」など、AmazonベストセラーのAI関連書籍を多数執筆。AIにおける情報の非対称性を解消するための社内研修や出張講義も行う。

そもそもAIって何？筆者が感じるAIの本質

筆者は、これまで様々なAIツールを触ってきました。Stable DiffusionやChatGPT、さらには音声認識ツールまで…。その経験を通して感じたのは、「AIは人間の脳の働きをコンピューターで再現しようとする技術」だということです。

AIは、Artificial Intelligence（人工知能）の略で、人間が行う「学習」「推論」「判断」「認識」といった知的な活動をコンピューターで模借する技術のことです。

ただし、ここで注意したいのが「AIに明確な定義はない」ということ。研究者によっても解釈が異なるんですよね。編集部でも「これってAIなの？それとも単なるプログラム？」と議論になることがよくあります。

【AIを支える2つの柱】機械学習とディープラーニング

AIが学習する方法には、大きく「機械学習」と「ディープラーニング（深層学習）」があります。

機械学習の学習方法には、以下の3つがあるんです。

• 教師あり学習：正解がセットになったデータで学習する方法です。例えば、猫の画像に「猫」、犬の画像に「犬」とラベルを付けたデータを与えることで、新しい画像を見たときに正しく分類できるようになります。
• 教師なし学習：正解のないデータから自動的にパターンを見つける方法。顧客の購買データを分析して、似たような行動をするグループに自動分類するような使い方ができます。
• 強化学習：試行錯誤を繰り返しながら、最適な行動を学習する方法。ゲームAIなどでよく使われていて、勝利という「報酬」を目指して戦略を学んでいきます。

そしてディープラーニングは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）の仕組みを模倣した「ニューラルネットワーク」を多層化したものです。従来の機械学習では人間が「どこに注目するか」を指示する必要がありましたが、ディープラーニングは大量のデータさえあれば自動で特徴を見つけ出します。

筆者がStable Diffusionを使って画像生成をしていると、「こんな細かい表現まで理解しているの？」と驚くことがあります。これもディープラーニングの力なんですね。

【現在と未来】特化型AIと汎用型AI

現在私たちが使っているAIのほとんどは「特化型AI（弱いAI）」です。画像認識なら画像認識、翻訳なら翻訳といった具合に、特定の分野に特化しています。

一方、「汎用型AI（強いAI）」は、人間のように様々な分野で柔軟に思考できるAIのことです。ドラえもんのような存在をイメージすると分かりやすいかもしれません。ただし、これはまだ研究段階で、実現には時間がかかりそうです。

筆者が感じる「AIらしさ」とは

実際にAIツールを使っていて感じるのは、AIには明確な「得意・不得意」があるということ。

例えば、文章生成AIに「感動的な物語を書いて」とお願いすると、確かに物語は作ってくれます。でも、読んでみると「何となく機械的」「人間らしい温かみが足りない」と感じることが多いんです。

逆に、大量のデータを整理したり、パターンを見つけたりする作業では、人間では到底不可能なスピードと精度を発揮します。

つまり、AIは「人間の代替品」ではなく、「人間とは違う特性を持つパートナー」として捉えるのが正解なのかもしれません。

AI(人工知能)にできること10選！

romptn編集部では、これまで様々なAIツールを実際に使って検証してきました。その中で「これはAIが本当に得意だな！」と感じた分野を10個ピックアップしてご紹介します！

①膨大なデータの処理・分析

AIの最も得意な分野といえば、やはりデータ処理です。人間だと何時間もかかるような大量のデータを、AIなら数秒で分析してしまいます。

編集部でも、月間のアクセスデータを分析する際にAIツールを活用しています。従来なら丸一日かかっていた作業が、30分程度で完了するんです。しかも、人間では見落としがちな細かなパターンまで発見してくれるので、「こんな傾向があったのか！」という新たな気づきも得られます。

②画像認識・画像処理

AIの画像認識技術の進化には本当に驚かされます。編集部でStable Diffusionを使って画像生成をしていると、「人間の絵なのかAIの絵なのか分からない」レベルのものが簡単に作れてしまうんです。

特に驚いたのは、斜めから撮った写真やマスクをつけた状態でも正確に人物を認識できることです。防犯カメラの顔認証システムなどでは、もはや人間の目よりも正確かもしれません。

③音声認識・音声処理

編集部で音声認識AIを使った議事録作成をしたとき、その精度の高さに驚きました。方言混じりの話し方でも90%以上の精度でテキスト化してくれるんです。

「Siri」や「Alexa」といった音声アシスタントも、もはや生活に欠かせない存在になっていますよね。音声をただテキストに変換するだけでなく、話し手の感情まで分析できるツールも登場しています。

④自然言語処理（文章理解・生成）

ChatGPTの登場で一気に身近になった自然言語処理。編集部でも記事の下書きや要約作成でお世話になっています。

ただし、ここで注意したいのが「理解しているように見えるだけ」という点です。実際にChatGPTと長時間やり取りしていると、「あ、これは本当に理解しているわけじゃないんだな」と感じる瞬間があります。でも、それでも十分実用的なレベルに達しているのは間違いありません。

⑤予測・推論

過去のデータをもとに未来を予測するのも、AIの十八番です。編集部では、記事のトレンド予測にAIを活用することがあります。「来月はどんなキーワードが注目されそうか」を過去のデータから推測してもらうんです。

2016年に囲碁AI「AlphaGo」がプロ棋士に勝利したときは、「AIがここまで高度な推論をできるようになったのか」と業界全体が驚きました。

⑥異常検知

普段のパターンを学習して、そこから逸脱したものを検知するのもAIの得意分野です。

人間だと「何となく変だな」で終わってしまうことも、AIなら数値化して明確に異常を指摘してくれるんです。

⑦機械制御・自動化

産業用ロボットや自動運転車など、機械を正確に制御するのもAIの得意分野です。人間の手では到底不可能な正確性で、24時間休むことなく作業を続けているんです。

従来の自動化と違うのは、状況に応じて判断を変えられること。「学習」できる機械制御が、製造業に革命をもたらしています。

⑧コンテンツ生成・創作支援

最近特に注目されているのが、AIによるコンテンツ生成です。編集部でもStable DiffusionやMidjourneyで画像を作ったり、ChatGPTで文章を書いてもらったりすることがあります。

完全にオリジナルとはいえませんが、アイデア出しや下書き作成には非常に便利です。「人間の創造性を完全に代替する」のではなく、「創造的な作業をサポートする」という位置づけが現状では適切だと感じています。

⑨レコメンデーション（個人最適化）

「あなたにおすすめの商品」「この動画も好きかも」といったレコメンデーション機能も、AIの得意分野です。編集部でも、NetflixやYouTubeのレコメンド精度の高さには驚かされます。

過去の行動履歴や嗜好データを分析して、その人が興味を持ちそうなものを提案する技術は、ECサイトや動画配信サービスには欠かせません。

⑩24時間無休の継続作業

最後に忘れてはいけないのが、AIは疲れないということです。人間のように休憩や睡眠を必要とせず、24時間365日同じクオリティで作業を続けられます。

人手不足が深刻な現代において、この「疲れ知らず」という特性は非常に価値が高いですね。

これら10の分野を見ると、AIは「人間がやると時間がかかる作業」「正確性が重要な作業」「大量のデータ処理が必要な作業」「継続性が求められる作業」を得意としていることが分かります！

AIができないこと・苦手なこと6選

先ほどAIの得意分野をご紹介しましたが、当然ながらAIにも限界があります。筆者は、様々なAIツールを使っていく中で「あ、これはAIには難しいんだな」と感じる場面に何度も遭遇しました。

その実体験をもとに、AIの苦手分野を詳しく解説していきます！

①感情の理解と共感（人の心に寄り添うこと）

AIが最も苦手とするのが、人間の感情を本当の意味で理解することです。編集部でChatGPTに「悲しい気持ちを慰めて」とお願いしたとき、確かに慰めの言葉は返してくれました。でも、どこか機械的で、人間が書く慰めの言葉とは明らかに違うんです。

AIは、感情そのものを「体験」できない・相手の表情や声のトーンから真意を読み取れないなどの理由から共感する能力はあっても、なぜそうなっているのかまで理解するのは難しいんです。

②創造性と直感（0から1を生み出すこと）

「AIで絵が描ける」「AIで小説が書ける」と話題になっていますが、実際に使ってみると、AIは既存のデータを組み合わせているだけだということが分かります。

編集部でStable Diffusionを使って「今までにない全く新しいデザイン」を作ろうとしたとき、確かに美しい画像は生成されました。でも、よく見ると過去の作品の要素を組み合わせたものばかり。本当の意味での「独創性」は感じられませんでした。

特に「ひらめき」や「直感」といった、論理では説明できない人間特有の思考は、現在のAIには再現が困難です。

③複雑な文脈理解（空気を読むこと）

「言葉の裏にある真意」を理解するのも、AIの苦手分野です。編集部でChatGPTに皮肉や冗談を言ったとき、字面通りに受け取って真面目に回答されてしまうことがよくあります。

日本語特有の「察する文化」は、AIには特に理解が困難のようです。「お疲れ様でした」という言葉一つとっても、状況によって「ありがとう」の意味だったり、「もう帰りたい」のサインだったりしますよね。

④倫理的判断（道徳的な価値観に基づく決断）

「正しいか間違いか」を判断するのも、AIには困難な分野です。編集部でAIに「このニュースについてどう思う？」と聞いたとき、事実は整理してくれましたが、倫理的な判断は避ける傾向がありました。

特に複雑なのは、文化や宗教によって「正しさ」の基準が異なること。日本では当たり前のことが、他の国では非常識だったりしますよね。こうした相対的な価値観の違いを理解して適切に判断するのは、現在のAIには難しいようです。

⑤イレギュラーへの柔軟な対応

編集部で最も困ったのは、想定外の状況が発生したときのAIの対応です。マニュアル化された対応は得意でも、「今まで見たことのない問題」が起きると、AIは途端に対応できなくなってしまいます。

例えば、サイトのアクセス解析AIに「普段とは全く違うアクセスパターン」のデータを与えたとき、エラーを出してしまったことがありました。人間なら「何か特別なことが起きたのかな？」と推測できるのですが、AIは学習データにないパターンには対応できないんです。

⑥因果関係の深い理解

AIは相関関係（一緒に起こることが多い）は得意ですが、因果関係（原因と結果の関係）の理解は苦手です。編集部でデータ分析AIに「なぜこの現象が起きたのか？」と質問したとき、統計的な関連性は教えてくれましたが、根本的な原因は説明できませんでした。

「雨が降ると傘の売上が上がる」という相関関係は見つけられても、「なぜ雨が降るのか」という根本的なメカニズムまでは理解できないということです。

筆者が遭遇した「AIの限界」エピソード

では、実際に起きた具体例をご紹介しますね。

①翻訳AIの文脈ミス：「彼女は熱い人だ」という日本語を英訳させたところ、「She is a hot person（彼女は暑がりの人だ）」と訳されました。「情熱的な人」という意味だったのですが、AIは字面通りに理解してしまったんです。

②画像生成AIの倫理的配慮不足：「子供の写真」を生成させようとしたところ、不適切な可能性のある画像が生成されそうになり、慌てて停止しました。AIには「この生成は適切ではない」という倫理的判断ができないことを実感しました。

③チャットボットの融通の利かなさ：カスタマーサポートのテストで、「商品が壊れていたのですが、どうしたら良いでしょうか？ちなみに、今日は私の誕生日なんです」と入力したところ、誕生日の部分は完全に無視されて機械的な返品手続きの案内のみが返ってきました。人間なら「お誕生日おめでとうございます」くらいは言ってくれそうなものですが…。

これらの限界を理解することで、AIを適切な場面で活用し、人間が担うべき領域を明確にできます！

【現場のリアルな声】業界別AIの活用事例

AIの得意分野と苦手分野が分かったところで、実際に各業界でどのようにAIが活用されているのかを見ていきましょう！

①医療業界：AI画像診断・オンライン診断

医療業界でのAI活用は、特に画像診断の分野で目覚ましい進歩を遂げています。

CTやMRIの画像解析では、AIが人間の目では発見困難な微細な病変を検出してくれます。特に早期がんの発見では、AIの精度が人間の医師を上回るケースも報告されています。

しかし課題もあって、AIが「異常」と判定したものが、実際には正常だったという「偽陽性」の問題や、AIの判断根拠が見えない「ブラックボックス問題」に悩む医師も多いそうです。

また、遠隔診療とAI診断の組み合わせも注目されています。患者が症状を入力すると、AIが過去の医療データを参照して初期診断を行い、必要に応じて医師につなぐシステムです。

コロナ禍で急速に普及しましたが、「AIは参考程度。最終的な判断は必ず人間が行う」というスタンスが医療現場では一般的のようです。

②製造業：異常検知システム・人員配置

製造業では、AIによる異常検知と品質管理が急速に進んでいます。

外観検査の自動化では、カメラで撮影した製品画像をAIが瞬時に解析し、人間では判別困難な微細な傷や変色を検出します。半導体工場では、髪の毛の100分の1程度の傷まで発見できるようになったそうです。

東芝が開発したAIでは、データに大量の欠損値があっても不具合の要因を特定できるシステムを実用化。欠損率90%以上のデータでも、従来手法と比べ推定誤差を約41%削減することに成功しています。

また、生産計画の自動化も進んでいます。従来はベテラン職人の勘と経験に頼っていた生産スケジュールを、AIが過去のデータを分析して最適化。「残業時間が30%減った」という工場もあるそうです。

しかし現場の声は複雑だそうで、「AIのおかげで効率は上がったけれど、職人の技術継承ができなくなった」「AIに頼りすぎて、トラブル時の対応力が落ちた」という懸念の声も聞かれます。

③金融業：不正検知・AI融資審査

金融業界でのAI活用は、特にセキュリティ面で革命的な変化をもたらしています。

クレジットカードの不正利用検知では、AIが膨大な取引データをリアルタイムで分析し、異常なパターンを瞬時に発見します。従来は見逃されていた巧妙な手口も、AIなら検知できるケースが増えているそうです。

「以前は不正検知率が70%程度だったのが、AI導入後は95%以上になった」という金融機関もあります。ただし、「正常な取引を不正と誤判定してしまう問題」もあり、バランスの調整が課題だと聞きました。

また、融資審査の自動化では、従来数日かかっていた審査が数分で完了するようになりました。七十七銀行やGMOあおぞらネット銀行などがAI融資審査を導入し、大幅な効率化を実現しています。

しかし、「AIだけでは判断できない複雑なケースもある」「人間的な事情を考慮した審査も必要」という現場の声も。完全自動化ではなく、人間とAIの協働が重要だということが分かりました。

④小売業：需要予測・パーソナライゼーション

小売業では、AIによる需要予測と個人最適化が急速に進んでいます。

在庫管理の最適化では、過去の販売データ、天候、イベント情報などを総合的に分析し、商品ごとの需要を予測します。イトーヨーカ堂では2020年からAI需要予測を導入し、発注精度の向上と食品ロスの削減を実現しています。

また、個人最適化されたサービスも普及しています。AmazonやNetflixのレコメンデーション機能は、もはや私たちの生活に欠かせません。編集部でも、「AIのおすすめの方が、友人のおすすめより当たる」という声を聞くことがあります。

農業：精密農業・データドリブン農業

農業分野でのAI活用は、人手不足解決の切り札として期待されています。

AI農薬散布システムでは、ドローンに搭載したAIが作物の状態をリアルタイムで解析し、必要な箇所にだけピンポイントで農薬を散布します。「農薬使用量が30%削減できた」という農家さんもいらっしゃいます。

また、KSAS（クボタスマートアグリシステム）のようなスマート農業サービスでは、気象データ、土壌データ、作物の生育データを統合分析し、最適な栽培計画を提案します。

ただし、「導入コストが高い」「操作が複雑」という課題もあり、「大規模農家でないとメリットを感じにくい」という現実的な問題も聞かれました。

このように各業界でAIの活用が進んでいますが、共通して言えるのは「AIは万能ではない」ということです。人間とAIが適切に役割分担することで、初めて真の価値が生まれるのです。

AIによって変わる仕事の未来とは？

AIの活用事例を見てきて、「結局、私の仕事はどうなるの？」と不安に感じている方も多いのではないでしょうか？

「AIに仕事を奪われる」というネガティブな話だけでなく、「AIと協働することで生まれる新しい可能性」についても詳しくお伝えします。

AIに代替されやすい仕事の特徴

まず現実的な話から。以下のような特徴を持つ仕事が、AIによって代替される可能性が高いことが分かりました。

①データ入力・処理業務

• 一般事務職
• データエントリー作業者
• 経理・会計の定型業務
• 在庫管理担当者

編集部でも、データの集計作業をAIに任せるようになってから、作業時間が90%短縮されました。「数字の入力ミスがなくなった」「残業がほぼゼロになった」という効果も実感しています。ただし、「データを読み解いて経営判断につなげる」といった高次の業務は、依然として人間の領域かなと思います。

②定型的な顧客対応

• コールセンターオペレーター
• 受付業務
• カスタマーサポート（一次対応）
• 窓口業務

百貨店や商業施設でも、デジタルパネルでの案内が増えていますよね。でも面白いのは、「複雑なクレーム対応」や「感情的になったお客様への対応」では、やはり人間の方が優秀だということ。AIは一次対応を担当し、複雑なケースを人間が引き継ぐという役割分担が主流になりそうです。

③単純な判断業務

• ライン作業員
• 検品・検査作業者
• レジ業務
• 単純な審査業務

今やコンビニのセルフレジも、当たり前になっています。ただし、「判断の根拠を説明する」「イレギュラーな状況に対応する」といった場面では、まだまだ人間の力が必要です。

④運転関連業務

• タクシー運転手
• 配達員
• 長距離トラック運転手
• 電車の運転士

自動運転技術の進歩は目覚ましく、すでにアメリカでは無人タクシーが実用化されています。日本でも高速道路での自動運転（レベル3）が実現しており、将来的には完全自動運転も視野に入っています。

人間にしかできない仕事の特徴

一方で、AIがどれだけ進歩しても、人間にしかできない仕事も確実に存在します。編集部の分析では、以下のような特徴を持つ仕事は、むしろ価値が高まっていく可能性があります。

①感情労働（心のケアが必要な職種）

• 看護師・介護士
• 医師（特に精神科、小児科）
• カウンセラー・セラピスト
• 保育士・教師

病気や老化に悩む人々が求めているのは、技術的なサポートだけでなく、「人間としての温かい関わり」なんですね。特に日本のような高齢化社会では、「人間らしいコミュニケーション」の価値がますます高まっていくと予想されます。

②創造的思考が求められる仕事

• ITエンジニア・プログラマー
• デザイナー・アーティスト
• 研究者・開発者
• 起業家・経営企画

実は「AIが作る作品は確かにすごいけれど、人間が作ったものに対する価値観は変わらない」「むしろAIをツールとして使うことで、より高度な創作ができるようになった」という声が多いんです。

編集部でも、AIを使った記事の下書き作成は日常的に行っていますが、最終的な「記事の魂」を込めるのは人間の仕事だと感じています。

③複雑な対人関係が必要な仕事

• 営業職
• マネジメント職
• コンサルタント
• 接客・販売（高級品）

「相手の本音を探る」「信頼関係を築く」「複雑な利害関係を調整する」といった業務は、AIには困難です。

特にBtoBの営業では、「この人だから買いたい」という感情的な要素が重要だそうです。

④倫理的判断が必要な仕事

• 裁判官・弁護士
• 医師（治療方針の決定）
• 経営者（企業の方向性決定）
• ジャーナリスト・編集者

「何が正しいか」を判断するのは、AIには難しい分野です。特に日本のような多様な価値観が共存する社会では、文脈や背景を理解した上での判断が重要になります。

「AIに仕事を奪われる」のではなく、「AIと協働して新しい価値を生み出す」ーこれがAI時代の働き方のキーワードだと、筆者は考えています。

筆者が考える「AIとの上手な付き合い方」

これまでAIの可能性と限界、そして仕事への影響について見てきました。「結局、AIとどう向き合っていけばいいの？」という疑問を持つ方も多いでしょう。

そんな方のために、AI時代を上手に生き抜くためのヒントをお伝えします！

①AIを敵ではなく「パートナー」として活用する

最初にAIツールを導入したとき、正直なところ「仕事を奪われるのでは？」という不安がありました。でも実際に使ってみると、AIは「競争相手」ではなく「頼れる相棒」だということが分かったんです。

例えば、AIが担当する領域は「基礎的なリサーチ作業・誤字脱字のチェック」、人間（編集者）が担当する領域は「読者の気持ちに寄り添う表現・体験談やオリジナルの視点追加」などです。

この役割分担によって、生産性は約2倍になりました。でも何より大きな変化は、「単純作業から解放されて、クリエイティブな部分に集中できるようになった」ことです！

②人間の強みを活かせる分野に集中する

AIの得意分野が明確になったからこそ、「人間にしかできないこと」の価値が見えてきました。筆者は、意識的に以下の能力を磨くよう心がけています。

1.共感力・感情理解の向上

AIが「論理的に正しい回答」を提供してくれる時代だからこそ、「人間らしい温かさ」「感情に寄り添う力」の価値が高まっています。筆者も、データだけでは分からない「読者の本当の気持ち」を理解することに、より多くの時間を使うようになりました。

2.創造的思考・問題解決能力

ChatGPTに「面白い記事のアイデアを考えて」と依頼すると、確かにそれらしいアイデアは出してくれます。でも、「romptnらしさ」や「今の時代に本当に必要な情報」を考えるのは、やはり人間の仕事だと感じています。

3.複雑な文脈理解・空気を読む力

AIは字面通りの意味は理解できても、「言葉の裏にある真意」を読み取るのは苦手です。筆者は、相手が言いにくそうにしていることを察して、「もしかして○○ということですか？」と確認するような、人間らしいコミュニケーションを大切にしています。

③AIリテラシーを身につける

「AIを使いこなせる人」と「使えない人」の差は、想像以上に大きくなっています。編集部でも、AI導入当初は使いこなせる人とそうでない人で、作業効率に3倍近い差が生まれました。

編集部が実際に使っているツールとしては、このようなものがあります。

• ChatGPT：文章作成、アイデア出し、翻訳
• Stable Diffusion,Imagen：画像生成、イラスト作成
• Google Analytics Intelligence：データ分析

最初は「難しそう」と感じても、毎日少しずつ触っていれば必ず慣れます。筆者は「今日は5分だけChatGPTを使ってみる」という軽い気持ちでスタートし、今では上手に活用できています。

もう1つ重要なのが、AI技術への継続的な関心を持つことです。AI技術の進歩はとても速く、半年前の「常識」が通用しなくなることもしばしばです。

筆者は、以下の方法で情報収集を続けています。

• AI関連のニュースサイトを定期チェック
• 新しいAIツールを月1回は試してみる
• AI関連のコミュニティやSNSをフォロー
• 勉強会やセミナーへの参加

「完璧に理解する」必要はありません。「何となく流れを掴んでおく」程度でも、時代の変化に遅れずに済みます！

筆者が考える「AI活用哲学」

最後に、筆者が大切にしている「AI活用の基本的な考え方」をお伝えします！

1. AIに依存しすぎない：便利なAIツールですが、「AIがないと何もできない」状態になってしまうのは危険です。編集部では、週に1回は「AIを使わない日」を設けて、人間本来の能力を衰えさせないよう注意しています。

2. 最終的な責任は人間が持つ：AIが提案したアイデアや作成した文章も、最終的な判断と責任は必ず人間が負います。「AIが言ったから」という言い訳は通用しない時代だと考えています。

3. AIの限界を理解して使う：AIは万能ではありません。得意分野と苦手分野を理解した上で、適切な場面でのみ活用するようにしています。

4. 人間の価値を高めることを第一に：AIツールは「人間の能力を拡張するもの」であって、「人間を置き換えるもの」ではありません。AIを使うことで、より高次の価値創造に集中できるよう心がけています。

AIとの上手な付き合い方に「正解」はありません。業界や職種、個人の価値観によっても変わってくるるんです。

大切なのは、「AIを恐れすぎず、盲信もせず、適切な距離感を保つ」ことだと筆者は考えています！

まとめ

いかがでしたでしょうか？

AIにできること・できないことから、実際の業界での活用事例、そして仕事の未来まで、筆者の実体験をもとに詳しくご紹介してきました！

この記事で紹介したことをまとめると次のようになります。

「AIに仕事を奪われるのでは？」と不安に感じている方や、「AIをどう活用していけばいいか分からない」と悩んでいる方にとって、今後の方向性を考える上で参考になる情報だったのではないでしょうか？

ぜひ、この記事を参考にして、AIと共存する新しい時代を前向きに迎えていきましょう！