
私は「AIとの対話と考察」をブログ形式で発表しようと考えています。

それは素晴らしいアイデアです!AIとの対話をブログ形式にすることで、読者にとって非常に興味深く、学びやすいコンテンツを提供できるはずです。
そんなある日の会話からスタートしたこのブログサイト。登場する聞き手のタヌキ「ソルティ」はサイト主の私で、答えてくれるAIは世界的に有名な対話型AIの「ChatGPT」「Gemini」「Grok」です。
「AI」は様々な能力を持った人工知能の略称ですが、とても便利な半面、時に「誤った情報」を出力する点や、使い方次第で人間にデメリットを及ぼす可能性もあるという点には、今後も十分に注意したいところです。
「AIと考えるブログ」初となる今回の記事では、「AIが得意なこと」「AIが苦手なこと」をAI自身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AIと一緒に考えながら探っていきます。

それでは早速見ていきましょう!
AIが語る「AIが得意なこと・苦手なこと」とその考察
AIが得意としていること
AIは「データ分析」と「未来予測」が得意

AIが得意なことを教えてください。

AIは大量のデータを解析してパターンやトレンドを見つけ、「未来予測」を行うことが得意です。
AIによる未来予測の仕組み
AIは、主に「機械学習」の技術を用いながら未来予測を行なっています。まず最初に「予測に必要なデータ」をAIに集めますが、その際に提供されたデータに対して、AIは「前処理」こ工程を行います。
前処理の内容は「クレンジング・変換・統合」の3工程で、データの誤数値を修正・削除しながら、AIが扱いやすい形へと変換し、その後「異なる分野のデータ」を統合していく、という仕組みです。
こうして前処理が終わったデータは、AIの「機械学習モデル」に利用されます。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のアルゴリズムを指す言葉です。


データを扱いやすくしながら分析して、AIは未来予測を行うのですね。
機械学習モデルとその仕組み

機械学習モデルには、どんな種類があるのでしょうか?

代表的なAIの機械学習モデルは、回帰・分類・時系列分析・ニューラルネットワークの4種類です。
上記でAIが回答した「機械学習モデル」を構築する際には、データを「学習用」と「テスト用」に分割し、学習用データでモデルを学習させ、テスト用データでモデルの性能を評価する、という基礎過程を経ていきます。
評価指標を表すものには「平均二乗誤差(MSE)」「正解率(Accuracy)」「適合率(Precision)」「再現率(Recall)」などがあり、機械学習モデルは「評価と改善」を繰り返しながら未来予測を実行していくのです。
新しいデータが追加されると、そのデータを使ってAIが機械学習モデル自体を更新して、さらに未来予測精度を向上させられる点が、「自己学習機能」を備えたAI最大の強みと言えるでしょう。


これらの仕組みにより、AIは大量のデータを解析してパターンやトレンドを発見しながら、未来予測を行っていくのです。

AIの未来予測は、様々な工程を経て実現しているのですね!
AIは自動化と効率化が得意
主に研究分野とビジネス面で大きなインパクトを与えるのが、AIを利用した際の「自動化と効率化」です。人間が作業を行うよりも遥かに早く処理を実行できる点が魅力で、うまく活用できればコスト削減にも繋がります。
具体例として、AIが紙のデータをスキャンして読み取りながら自動的に入力を行う作業や、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、AIによる膨大なデータ分析などが挙げられます。
AIに作業を任せることで、人間が作業した際に起こり得る人為的なミスが大幅に減るというメリットもあり、何よりAIは作業スピードが人間と比較して圧倒的に速いため、自動化と効率化の恩恵は大きいと言えます。


ただしAI導入時のコストやデータ品質、倫理面での配慮には十分な注意が必要になります。

疲れ知らずで年中無休で働ける点は、AIが人間に勝る大きなメリットですね。
AIは危険な作業の代替が得意

溶鉱炉や宇宙空間での作業、原子力発電所の点検や保守、海底ケーブル敷設や深海調査など、人間には危険と考えられる環境下での作業は、AIで代行できます。
センサーで画像認識、物体検出、状況判断を行いながら、必要に応じてモーター、油圧シリンダー、ロボットアームなどのアクチュエーターを用いながらAIが作業を行う仕組みは、危険な作業の代替として非常に便利です。
将来的に技術体系が発展し、AIロボットが「人間と同じように振る舞える存在」になれば、さらに多くの危険な作業をAIが人間の代わりに行なう未来が生まれるでしょう。今後の開発に注目が集まる分野と言えます。
AIが物理的な作業も受け持つことによって、人間は空いた時間で違う業務や研究などを実行できるようになる上、これまでには存在しなかった「AIロボットを管理する職業」が生まれてくるかもしれません。


未来の世界では、人間の安全がAIによって守られそうです。
AIが苦手なこと
AIは倫理面の判断が苦手
AIが苦手としていることの代表格が「倫理面の判断」で、この倫理判断は、文化、社会、個人の価値観など、複雑な要素に依存するため、データから客観的に学習することが非常に困難だとAIは語ります。
例としてAIは、完全自動運転車両が交通事故に遭遇する直前、歩行者と乗員のどちらを優先し、どちらを犠牲にするかという「判断のジレンマ」に遭遇したらどうするか、という課題を挙げました。これは難しい判断です。
「明確な正解」が存在しない状況下で「二者択一」の選択を迫られるというこの倫理面における課題例は、今後様々な倫理的観点から議論されるべき問題で、人間でも意見が大きく分かれることになるでしょう。


学習データに偏り(バイアス)があると、将来AIは「不公平な判断」を下すかもしれません。

倫理面の課題克服は、これからのAI発展に欠かせないものになりそうですね。
現在はAIの劇的な進化と比較して、法整備や倫理面の審査などが世界的に追いついていない状態です。今後「社会構造」にまで入り込むであろうAI技術を、各国がどのように扱うかが優先の課題となるでしょう。
AIは創造性の発揮が苦手
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、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、様々な要素に基づいて生まれてくるものですが、AIは現在、これらの要素について十分に理解・学習することができていません。
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、今後は人間の感情について大量に学習していく必要があり、その取り組みこそが将来AIが大きな進化を遂げるカギとなっていくはずです。


AIは、人間の創造の過程で起こった「感情や動機」を理解することができないため、人の創造性を完全に模倣することができません。

創造性は、人間とAIの違いを決定づける能力なのですね。
まとめ
「AIが得意なこと・苦手なこと」をよく把握した上でAIと上手に付き合っていくと、これまでには無かったような未来を実現できる可能性が生まれてくると、個人的には思っています。AIもこの考えには同意してくれました。
ただ、将来AIが「倫理的な判断」や「創造的な発想」において、今まで以上の高度な能力を獲得する可能性はある、というのがAIの未来予測で、そうなった場合には、人間の立場や社会的な存在意義が見直されていきそうです。
AIは人間から仕事を奪わない
現在、一部の人々の間には「AIが人間から仕事を奪う」という説が根強く残っていますが、こうした単純な決めつけは誤解を生む場合があるため、AIに関する情報に触れる、または取り扱う際には十分な注意が必要です。
大切なのは、人間がAIを「便利なツール」だと思いながら接することで、既存の職業で作業効率が劇的に上昇する、または何かを創造する際の制作時間が大幅に短縮するといった効果が期待できます。
ただ、特定の作業工程全般がAIの進化によって「取って代わられる」ことは十分にあり得るため、今後「職業の構造」が部分的に変化していく可能性がある、という点には、注視したいと思っています。


AIは人間の仕事を奪う存在ではなく、人間の能力を拡張し、より豊かな社会を築くためのパートナーです。

AIと人間が共同作業を行えば、面白い未来が拓けていきそうですね。
本サイトについて
本サイトは人間である私がChatGPT・Gemini・Grokに分かれるAIと対話しつつ、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、記事として公開するスタイルで運営しています。
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