生成AI(ジェネレーティブAI) は、テキストや画像、音声などのコンテンツを自動生成できる革新的な技術ですが、その一方で苦手な分野や課題もあります。
本記事では、生成AIが苦手とされる領域と、活用する際の注意点について解説します。
生成AI の発展と普及
生成AI（ジェネレーティブAI）の急速な発展と普及により、私たちの生活やビジネスに大きな変革がもたらされています。
生成AI は、自然言語処理や画像認識などの分野で目覚ましい進歩を遂げ、これまで人間にしかできないと思われていたクリエイティブな作業も自動化できるようになりました。
生成AI が苦手とする分野
1. 計算や数式処理
生成AI は、言語モデルをベースとしているため、正確な計算や複雑な数式処理を行うことが苦手です。例えば、ChatGPT に「3,758を13で割った余りを求めてください」と質問すると、正しい答えである「7」ではなく、「289」と回答することがあります。
このように、生成AI に計算を任せると、誤った結果を出力してしまう可能性があります。したがって、財務諸表の作成や科学的なシミュレーションなど、正確性が求められる計算タスクには、生成AI ではなく専用のソフトウェアを使用することが賢明です。
なぜ生成AI は計算が苦手なのか
生成AI は大規模な言語モデル(LLM) に基づいており、言語の確率分布から次の単語を予測する仕組みです。つまり、言語の流れを学習しているため、数値計算そのものを行う能力は本来的に低いのです。
2. リアルタイム情報の処理
生成AI は、学習データに基づいて言語を生成するため、学習した時点までの情報しか扱えません。つまり、最新のニュースや株価など、リアルタイムに更新される情報を認識することが苦手なのです。
例えば、ChatGPT に「今日の日経平均株価を教えてください」と質問しても、適切な回答は得られません。最新情報が必要なタスクでは、生成AI に頼るのではなく、信頼できるニュースソースやデータベースを参照することが大切です。
苦手克服のための技術
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用することで、生成AI がリアルタイムの情報を取得し、より正確な回答を生成できるようになる可能性があります。しかし、現時点ではRAG 技術はまだ発展途上であり、生成AIのリアルタイム情報処理における課題は残されています。
3. 具体的な固有名詞の認識
生成AIは、一般的な概念や知識については理解できますが、具体的な固有名詞、特に地名や人名の認識は苦手とします。例えば、「山田太郎さんの連絡先を教えてください」といった質問に対して、生成AI が正確な回答を返すことは難しいでしょう。
固有名詞を含むタスクでは、社内の連絡先リストや顧客データベースなど、信頼できる情報源を参照することが重要です。生成AI に頼りすぎると、間違った情報を提供してしまう恐れがあります。
4. 長文の生成と一貫性の維持
生成AI は、短い文章の生成は得意ですが、長い文章になるほど内容の一貫性を保つことが難しくなります。数千字以上の長文レポートや小説の執筆など、論理構成が複雑なタスクでは、生成AI の出力をそのまま使用するのは適切ではありません。
長文コンテンツを作成する際は、生成AI を下書きや発想支援のツールとして活用し、人間が監修・編集することで、一貫性のある質の高い文章に仕上げることができます。
生成AI を効果的に活用するためのコツ
1. 生成AI の得意分野と苦手分野を理解する
生成AI の得意分野と苦手分野を把握し、適切なタスクに活用することが重要です。生成AI は万能ではないことを認識し、過度な期待は禁物です。生成AIの限界を知ることで、効果的な活用方法を見出すことができるでしょう。
2. 人間との協働を意識する
生成AI の出力をそのまま鵜呑みにするのではなく、人間が確認・修正することが大切です。生成AIと人間の強みを組み合わせることで、効率化と品質向上の両立が可能になります。
例えば、生成AI で大量のアイデアを出力し、人間がその中から優れたアイデアを選別・改良するといった活用法が考えられます。
3. 適切なプロンプト入力を心がける
生成AI に明確で具体的な指示を与えることが、良い結果を得るための鍵となります。曖昧な指示では、期待通りの出力が得られない可能性があります。
プロンプトエンジニアリングと呼ばれる、生成AI への適切な入力方法を学ぶことで、生成AI の能力を最大限に引き出すことができるでしょう。
4. 著作権やプライバシーに注意する
生成AI は学習データから新しいコンテンツを生成するため、著作権や個人情報の漏洩が懸念されます。出力結果に第三者の権利を侵害するコンテンツが含まれる可能性があるため、注意が必要です。
学習データの収集時には、著作権やライセンスを確認し、適切に処理することが求められます。また、生成AI を使用する際は、プライバシーポリシーを順守し、個人情報の取り扱いに細心の注意を払う必要があります。
5. 倫理的な配慮を怠らない
生成AI は、偏見のあるコンテンツや不適切な内容を生成してしまう可能性があります。倫理的なガイドラインを設け、責任ある利用を心がけることが重要です。
学習データに内在する偏見を排除し、公平性や透明性、説明責任を担保できるよう、継続的な改善が求められます。生成AI の社会的影響を考慮し、人間の尊厳を損なわないよう留意する必要があります。
生成AI の苦手分野を頭に入れて活用しよう
生成AI は万能でなく苦手な事もあるパートナー
生成AI の苦手分野を理解し、得意分野で効果的に活用することが、生成AIとの付き合い方の肝となります。生成AIは、人間の創造性を増幅するパートナーであり、人間の仕事を奪うものではありません。
生成AI と人間が協働することで、これまでにない新たな価値を生み出すことができるでしょう。生成AIの発展に合わせて、私たちも柔軟に活用方法を進化させていくことが求められています。
生成AIの健全な発展に向けて
生成AI という頼もしい相棒を得た今、私たちの可能性は大きく広がっています。生成AI の特性を理解し、適材適所で活用することで、ビジネスや日常生活の効率化と創造性の向上を図っていきましょう。同時に、著作権やプライバシー、倫理的な課題にも真摯に向き合い、責任ある利用を心がける必要があります。
生成AI の健全な発展のためには、技術的な進歩だけでなく、法整備や社会的な議論も欠かせません。企業や個人が連携し、生成AIを 適切に活用していくための環境づくりに取り組んでいくことが求められるでしょう。
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