AIでできることと、できないこと:境目を見極める3つの視点

国内企業が実際にどこまで使えているかは、経済産業省やIPAの調査のほうが、話題性よりも実態に近い姿を示します。AIについての話は両極端になりがちです。何でもできると持ち上げるか、たいして役に立たないと切り捨てるか。実際の境目はその中間にあり、しかも作業の種類によってはっきり分かれています。

AIが役に立つこと

• —要約:長い資料やメールのやり取りを、要点だけに絞る。
• —アイデア出し:企画のたたき台や、切り口の候補を複数出す。採用するかどうかは自分で判断する前提で使う。
• —言い換え・校正:硬すぎる文章をやわらかくしたり、逆に社外向けに整えたりする。
• —下訳:外国語の文章のおおまかな意味をつかむ。正式な文書に使う前には、必ず人が確認する前提で。

AIが苦手なこと

• —事実の正確さの保証:もっともらしい数字や引用元を作り出すことがあり、しかも間違っている場合とまったく同じ自信度で答えます。
• —最新の出来事:学習データの時点より後に起きたことは、正確に答えられないか、知らないことを認めずに答えてしまうことがあります。
• —責任を伴う判断:誰かの人事評価や取引の可否など、結果に責任を持つ必要がある判断をAI任せにするのは向いていません。
• —自社固有の細かい事情:社内にしかない事情や過去の経緯は、教えない限りAIは知りません。

実際に試せる3つの例

1. 01硬い言い回しの文章を一つ選び、「社外向けに、もう少しやわらかい言い方にしてください」と頼んでみる。
2. 02進めたい企画について、「切り口を5つ、それぞれ一文で」と頼み、自分で良し悪しを判断する。
3. 03英語の短い文章を一つ選び、大まかな意味をつかむために訳してもらい、重要な部分だけ辞書でも確認してみる。

できる・できないの境目を見極めるコツ

目安は一つです。すでにある情報を別の形に変える作業か、それとも新しい事実や判断をゼロから生み出す作業か。前者はAIが得意な領域で、後者は人が最後まで責任を持つべき領域です。AIの使い方で触れた3つの場面(要約・下書き・整理)も、すべて前者に当てはまります。

情報を整える作業はAIに任せられます。何が正しいかを決める作業は、最後まで自分の仕事です。この線引きは[OECDのAI原則](https://www.oecd.org/en/topics/artificial-intelligence.html)が示す「人が責任を持つ範囲」とほぼ重なります。

これらのモデルの能力がどこまで伸びているかは、Stanford HAIが毎年のAI Indexで追跡しています。日本国内での活用状況の広がりについては、総務省の情報通信白書が継続的に公表しています。境目は年々動いていますが、責任の所在という原則は変わりません。

日本語ならではの頼み方の工夫はChatGPTの使い方(日本語)にまとめてあります。検索でAIが要約を返す使い方についてはAIモードとはで、同じ確認の原則を具体例つきで扱っています。画像の場合も同じ境目があり、AIイラスト生成で具体的な頼み方を扱っています。AIを使う側ではなく作る側の仕事、AIエンジニアについてはAIエンジニアとはで扱っています。この得意・苦手の境目は処理がどこで行われても変わらず、スマホの中で直接処理するエッジAIについてはエッジAIとはで扱っています。複数のツールから選ぶときの軸はAI比較で整理しています。新しいMeta AIのモデルで何ができるかは、Muse Sparkを仕事で使うで日本の活用データと合わせて整理しています。この得意・苦手の境目を、職業ではなく自分の仕事のどの作業に当てはめるかという視点でまとめたのがAIに取られない仕事です。同じ境目を「すでに超えている作業」と「まだ超えていない作業」という切り口で整理したのがAIが人間を超えるです。

月曜日に試すこと

1. 01今抱えている作業を一つ選び、情報を整える作業か、新しく判断する作業かに分けてみる。
2. 02前者であれば、上の3つの例のどれかに近い形でAIに頼んでみる。
3. 03返ってきた内容を、事実の部分だけ元の情報と照らし合わせる。
4. 04後者(判断が必要な部分)は、AIの案を参考にしつつ、決定は自分で行う。

事業計画のような文書作りにこの境目を当てはめた具体例はAIビジネス活用で扱っています。この境目がなぜ生まれるのか、生成AIの仕組みそのものから説明したものは生成AIとはにまとめています。この境目を実際の仕事で見極める練習は、Coursiumのスマホ向け短いレッスンでもできます。AIの一歩先へ、始めてみてください。詳しくはCoursiumについて。