AIにできないことはある？できない仕事、できること、活用例も紹介

AIや人工知能の進化により、多くの人々が「AIは何でもできる」と感じるようになりました。しかし、現在のAIには得意な分野と苦手な分野が存在します。この記事では、AIの能力と活用例について詳しく解説します。

AIとは
AIにできないことはある？
AIができること
AIのできないことを踏まえた活用例
まとめ

AIとは

AI、すなわち「Artificial Intelligence」は、人工知能と訳されるもので、コンピューターシステムの性能向上により、コンピューター自身がデータから「学ぶ」ことができる「機械学習」が中心技術となっています。

従来のコンピューターシステムでは実現できなかった高度な演算が可能となり、情報通信から金融業、製造業など、多岐にわたる分野での活用が進められています。

AIにできないことはある？

AI技術は日々進化していますが、まだまだ人間には及ばない部分も多いです。特に感情や直感、創造性などの領域ではAIは人間の能力に追いついていません。しかし、その特性を理解し、適切に活用することで、多くの業務や課題解決に役立てることができます。

AIの能力と限界を理解することは、その活用方法を考える上で非常に重要です。

AIができないこと①：ノイズの多い情報の処理

AAIに行動してもらうためには、その行動のロジックを学習させる必要があります。しかし、学習していないロジックについては、判断もできなければ実行に移すこともできません。例えば、物体の種類を判断させるには、そのためのロジックを改めてAIに学習させる必要があるのです。

このような状況は、ノイズの多い情報の処理において特に顕著です。

AIができないこと②：知らない情報へのアクセス

AIは言葉の意味を理解して解釈することは得意ではありません。決まった単語や構文に対して学習させた返しをすることはできても、その意味を理解した上で返しをしているわけではないのです。

意味を理解していないので、ニュアンスで意味を捉えることもできず、学習していない単語や構文に反応できません。これは、知らない情報へのアクセスが困難であることを意味します。

AIができないこと③：人間の感情を汲み取る

人間の感情やニュアンスを完全に理解することは、現在のAIには難しいとされています。例えば、「もういいよ」という言葉だけでも、発言者が好意的に話しているのか、憤慨しているのか、諦めているのかで意味が大きく変わってきます。

AIはこのようなニュアンスを完全に理解するのは難しいとされています。感情の豊かさや微妙な変化を捉えることは、現状のAIの技術では難しいのです。

AIができないこと④：汎用性の高い行動

AIは学習したロジックに基づき、最も効率的もしくは最良と考えられる選択肢で判断していきます。しかしあまりにも割り当てを偏らせると、負荷が集中してパフォーマンスの低下を招いたり、成長に繋がらないもの。

人間が仕事を割り当てるならば、作業者の負担を考えたり、過去経験を考慮した判断ができるでしょう。AIはこのような汎用性の高い行動をするのは難しいとされています。

看護師などAIが代替できない仕事

看護師や薬剤師のような専門的な知識や技術を要する仕事は、AIが代替するのは難しいとされています。これらの仕事は人間の感情や経験が大きく関わるため、AIだけで完全に代替することは難しいです。

また、患者とのコミュニケーションも重要な役割を果たしています。特に医療の現場では、患者の安心感や信頼を得ることが重要であり、これはAIでは難しいとされています。

AIができること

AIが得意なことは、単純な学習や行動、データを記憶すること、作業を速くこなすこと、複数データの共通点を探索することなどが挙げられます。これらの能力を活かすことで、多くの業務や課題解決に役立てることができます。

しかし、AIの能力も限界があり、その限界を理解することが重要です。近年、AI技術の進化により、これまで人間だけが行っていた業務もAIによって実行されるようになってきました。

AIができること①：単純な学習や作業

単一の事項を判断していくような行動はAIの得意分野です。例えば、単語を次々に認識して言語の翻訳をかけていくことはAIの得意とする領域です。このような単純な学習や作業を高速で行うことができるため、多くの業務での活用が期待されています。

AIはこれらのタスクを高速かつ正確に実行することができます。

AIができること②：大量のデータ記憶

AIの機能はコンピュータの上に構築されています。そのため、ハードディスクなどの記憶装置の分だけ教師データを記憶していけます。記憶装置は容量が足りなくなれば増強できますので、途方もない容量のデータを記憶することが可能です。この能力を活用することで、大量のデータを迅速に処理することができます。

AIができること③：多数のデータの共通点を見つける

複数のデータの共通点を探索し、判断していくことも得意です。特に画像認識においてこの特徴は効果を発揮します。教師データとして複数の画像を読み込ませる際に、画像の共通点を認識することで学習し、似た特徴を持った画像データを探し出せるようになります。

この技術は、例えば医療の現場での画像診断などにも活用されています。

AIのできないことを踏まえた活用例

AIの活用例としては、仕事の単純事務作業の効率化、接客などのコミュニケーション、画像認識技術の使用などが考えられます。これらの活用例は、AIの得意な領域と、まだ苦手とする領域を組み合わせることで、より効果的な結果を生むことが期待されています。AIの能力と限界を理解し、適切な場面での活用が重要です。

AI活用例①：仕事の単純事務作業の効率化

AIは、大量のデータ処理やルールに基づいた作業を得意としているため、事務作業の効率化に大きく貢献しています。しかし、人間のような「ひらめき」や感情を読む細やかさは持っていません。そのため、AIを活用する際は、その限界を理解し、適切な場面での使用が求められます。

AIの活用は、効率化やコスト削減に大きく貢献することが期待されています。

AI活用例②：接客などのコミュニケーション

人間の販売員は、顧客の微妙な反応や表情から意向を察知し、接客を軌道修正することができます。このような感情を読む細やかさは、AIよりも人間の方が優れています。しかし、AIを接客の補助として活用することで、より効果的な接客が可能となります。

AIの技術を活用して、顧客の購買履歴や嗜好を分析し、パーソナライズされた接客を提供することも可能です。

AI活用例③：画像認識技術を使う

AIは、画像から共通点を見つけ出す技術を持っています。防犯カメラの映像から犯人を特定する技術や、モノクロ画像をカラーに変換する技術などがその例です。このような技術を活用することで、多くの分野での課題解決が期待されています。特に医療や製造業など、高度な画像解析が求められる分野での活用が進められています。