そんなある日の会話から始まったこのサイト。登場する”聞き手のタヌキ”「ソルティ」はサイト管理者・著者である私のアバターで、対話で一緒に考えてくれるのは、世界的に有名な対話型AI「ChatGPT」「Gemini」「Grok」です。

”AIと考えるブログ”の初回となる今回は、「AIが得意なこと・苦手なこと」をインタビュー形式でAI本人に語ってもらいながら、未来に向けた「人間とAIの上手な付き合い方」を一緒に考察していきます。どうぞ最後までご覧ください。

「AIが得意なこと・苦手なこと」をAIにインタビュー：人間とAIの関係性と未来を考察

AIが得意なこと

データ分析・未来予測

AIは「未来予測」を行うとき、取得したデータを機械学習や統計的手法で分析します。例えば、気象予測なら気温や湿度、経済予測なら市場データなど、予測に必要な膨大なデータを取得した後で、そのデータに対して”前処理”を行います。

前処理は「クレンジング・変換・統合」の3ステップです。まず”クレンジング”でデータの誤りやノイズ、欠損値を修正・削除します。次に”変換”でデータをAIが処理しやすい形式（数値やカテゴリなど）に整えていくのです。

クレンジングと変換が終わったら、”統合”プロセスで異なるデータソースを組み合わせ、AIは分析と未来予測に適したデータセットを作ります。例えば経済予測なら、「市場データと消費者行動データ」を統合する流れになります。

前処理が終わったデータはAIの「機械学習モデル」に適用されます。機械学習モデルとは、データから”パターンやルール”を学習するAIの頭脳のようなものです。この学習パターンに基づいて、AIはデータから「未来予測」を生成するのです。

AI分析・未来予測のサービス事例：「Atmo」

カリフォルニア州の企業「Atmo」(外部リンク)が手がけるAI気象予報サービスは1km四方の詳細な解像度を誇り、24時間〜14日先までの天気予報をAIによって生成します。従来の気象予報よりも精度が50%向上している点が特徴です。

局地的な気象条件の予測にも優れるAtmoの顧客にはアメリカ空軍と海軍、フィリピン政府も含まれており、AI気象予測が”災害対策”や”物流計画”に活用されています。AIの能力を遺憾なく発揮した事例と言えるでしょう。

自動化と効率化

研究におけるデータ解析やビジネスの業務効率化で、AIによる「自動化と効率化」は威力を発揮します。人間よりも遥かに早く単純作業を行える点がAIの魅力で、上手く活用すれば人件費や作業時間を大幅に削減してコストも抑えられます。

AI自動化の例として、AIが紙をスキャンして自動入力を行う”請求書の処理作業”や、24時間365日稼働できる強みを生かした”AIチャットボットの問い合わせ対応”、膨大なデータ分析能力を活かした”市場予測”などが挙げられます。

AIに任せることで”人間由来のミス”が減り、また作業スピードと正確性を同時に向上できるため、自動化と効率化の恩恵は大きいと言えます。AIを本格導入すれば、研究・ビジネス分野の革新と競争力の向上が期待できるでしょう。

危険な作業の代替

将来AIロボット技術が進化を遂げ、ロボットが人間と同じ思考回路と動作を獲得すれば、さらに複雑で危険な作業も代替できるようになるでしょう。人間の安全を確保しながら産業に貢献できるAIロボット分野は、人類の発展を握るカギです。

AIロボットが物理的な作業を担うことで、人間は新たな業務や研究課題に専念して取り組めるようになる、というのがAIの持論です。近い将来、人間に「ロボットメンテナンス」や「運用監視」といった”新たな職業”も生まれるはずです。

危険な作業を受け持つAIの事例：Boston Dynamics「Spot」

アメリカのロボティクス企業Boston Dynamics(ボストン・ダイナミクス)が開発した四足歩行型のAIロボット「Spot」(外部リンク)は、360度全体を見渡せるカメラ機能と高い身体能力によって、人間には危険な作業を代替できます。

公式サイトでは例として、爆発物の可能性がある「不審物」の除去にもSpotを活用できる事例が記載されています。遠隔でオペレーターが操作できるシステムに加え、アタッチメントでパーツを交換できるSpotの特性を活かした利用例です。

センサーを活用して工場内のパトロールを行うなど、Spotには多彩な利用パターンが考えられます。人間にとって負担となる作業や仕事をAIが代替する取り組みはすでに始まっており、今後はさらに導入事例が増えていくことでしょう。

AIが苦手なこと

倫理面の判断

AIが苦手とする代表的な課題が”倫理面の判断”です。倫理判断は各国・地域の文化や社会構造、個人の価値観や宗教観などに依存し、また状況毎に見解も変わるため、AIがデータから客観的に学習するのは極めて困難とされています。

例えば、完全自動運転車両が交通事故の直前、”歩行者を守るか乗員を優先するか”の選択を迫られた場合、AIにどちらを選ぶべきかの「倫理的ジレンマ」が生じます。このような判断には明確な正解が存在せず、AIにとって非常に難しい課題です。

明確な正解が無い状況で”難しい選択”を迫られる倫理的な課題は、法律・哲学・技術の観点から人間が議論を深める必要があります。AIが進化するにつれて、この問題に対処するガイドラインの策定が求められることになるでしょう。

創造性の発揮

AIは、既存のデータに基づいて「新しいもの」を生成することはできますが、人間のように”真の意味での創造的な発想”を行うことを苦手としています。つまり、感受性を発揮した”豊かな創造性”は、人間だけの特権なのです。

人間が生来持っている創造性は、経験・感情・直感・想像力などの様々な要素に基づいて生まれます。AIは現在「人間の創造性を構成する要素」について把握はしているものの、十分に理解・学習することができていない状況です。

ご存知の方も多いと思いますが「AIは感情を持たない」ため、今後AIは”人間の感情”について大量に学習・理解していく必要があり、その取り組みこそが、未来で深い洞察力を獲得しながら創造性を発揮することにも繋がるはずです。

まとめ

「AIが人間から仕事を奪う」という説がありますが、AIはツールであり、それを使って社会構造を変革していくのはあくまで人間です。一部の職種がAIに置き換わることは確実ですが、AI産業革命で生まれる新たな職種もあるでしょう。

現在AI研究は、自律的にタスクを担いながら人間をアシストする「AIエージェント」、さらには人間と同等の知性を持つ存在「AGI」の創造へ向かっており、今後数年〜数十年でAIはさらに進化を遂げると言われています。

私たち人間は今後AIをどう理解し、どのような関係を築きながら未来へ向かっていくべきなのでしょうか？当サイトではAIと対話してトピックを考察しながら、人間とAIの「より良い関係性」についても探っていきます。

「AIと考えるブログ」について

「AIと考えるブログ」は、人間の私がAI(ChatGPT・Gemini・Grok)とトピックについて対話し、その結果に補足やファクトチェックを入れて情報の信憑性・信頼性を高めてから「記事」として公開しています。

人間を”アナログ”、AIを”デジタル”と捉え、アナログとデジタルが一緒に対話しながら様々なトピックを取り上げていく点が特徴で、読者の皆さまにとって「読みやすい・分かりやすい情報発信」を心がけています。

「AIと考えるブログ」は毎月新たな記事を生み出していきますので、今後もお付き合い下さいますよう、よろしくお願いいたします。記事が気に入ったら、フォローやリポストでご家族やお友達に”おすすめ”していただけると幸いです。