AI･人工知能ができること、できないこと。人間にしかできない仕事は？

最終更新日:2025/09/26

AI・人工知能ができることは？

AI・人工知能時代の到来とともに、「AIなら何でもできそう」というイメージを持つ人も増えているかもしれません。

ただ、残念ながら現時点ではAI・人工知能にも得意な分野、対応できない分野があります。そのため今回は、AIの強みや苦手な分野を解説！効率的なAI運用に活かせるようにまとめました。

そもそもAIとは何？

AI・人工知能でできること、できないことについて紹介していく前に、まずは「AI（人工知能）とは一体何なのか」という点から理解していきましょう。

AIはそもそも「Artificial Intelligence」の略称であり、日本語に直訳した言葉が「人工知能」です。人間の脳で考えているかのような働きをするのがAIの特徴です。

具体的な働きとしては「人の言葉を理解すること」「画像・映像を認識すること」「大量のデータをもとに予測を立てること」などが挙げられます。

しかし、AIという言葉の定義は明確に定まっているわけではありません。近年ではRPA（Robotic Process Automation）という、オフィスにおいて業務効率化を図るための技術が導入されるなど、幅広くなってきています。

一般的には、これらもすべて含めて「AI」と呼ばれるケースが多いものの、それぞれ得意なこと、苦手なことは異なるため、AIの中でも特徴が異なることをしっかりと理解することが大切です。

AIには、機械学習（マシンラーニング）と深層学習（ディープラーニング）という2つの学習方法があります。機械学習とは、人間から与えられた指示にしたがい法則性を理解する仕組みです。画像認識や売上予測、需要予測、不正検知、故障診断などに活用されるケースが多く見受けられます。

機械学習には、膨大なデータのインプットによって学習させる「教師あり学習」のほか、自らデータを蓄積しつつ学ぶ「教師なし学習」、活動のなかで最適解を自ら導き出す「強化学習」の3つがあります。

深層学習は、脳を構成する神経細胞ニューロンをモデルとしたAI、ニューラルネットワークを用いた学習手法です。これは機械学習における手法のひとつであり、指示を与えずとも自ら学んでいける点が大きな特徴です。

深層学習の活用シーンとして画像認識が挙げられます。スマートフォンに保存してある写真から特定のものを抽出したり、フォルダへ振り分けたりといった機能が有名です。

また、人が日常的に使用する言葉をコンピューターが理解できるようにする自然言語処理、クレジットカード不正利用に活用されている異常検知などがあります。

機械学習（マシンラーニング）と深層学習（ディープラーニング）

AIという言葉の定義が明確に定まっているわけではないことがお分かりいただけたかと思いますが、AIは主に2つの学習方法に分類することができます。それが機械学習（マシンラーニング）と深層学習（ディープラーニング）です。

それぞれがどのような特徴を持っているのか、詳しくみていきましょう。

機械学習（マシンラーニング）

機械学習とは、人間がコンピュータに対して指示を与え、その指示にしたがって法則性を理解していく仕組みのことです。

その一例としては、色の違いを見分けて写真の分類を行わせる学習方法などが挙げられるでしょう。スマートフォンの機能として備わっている顔認証システムなどは、まさにこの仕組みが利用されているわけです。

深層学習（ディープラーニング）

深層学習も、機械学習の一部でニューロンネットワークの発展ではあるのですが、その特徴は大きく異なります。上記で説明した機械学習とは異なり、コンピュータ自らが幅広い特徴を把握していくことができるからです。

その一例としては、スマートフォンの写真フォルダに格納されている写真の中から特定の人物が写っている写真だけをピックアップする機能、フォルダ別に分ける機能などが挙げられます。

こういった機能は、まさに深層学習の典型的な仕組みといえるでしょう。

この前提を踏まえた上で、AIは具体的にどのようなことが得意で、どのような苦手なのか、より詳しくみていきましょう。

AI・人工知能ができること

大量のデータ処理
ルールに沿った作業
共通点を見つける作業
囲碁・将棋の対局
画像処理や画像認識

AI・人工知能ができることは日々増えています。ここでは現時点で代表的なものをいくつか紹介し解説します。

「大量のデータ処理」や「ルールに沿った作業」

まず、大量のデータを処理するスピードを比較した場合、人間とAI・人工知能ではスピードや正確さで勝負にはならないでしょう。この分野については、圧倒的にAI・人工知能の勝利です。

また、AI・人工知能は大量のデータを分析し、ある一定の「法則」や「傾向」を導き出すことも得意とします。

一方で、AI・人工知能には人間のような「ひらめき」はありません。「事実」や「ルール」のみを客観的に判断し、淡々と作業をこなしていくことに優れています。

言い換えれば、限られたデータからのみしか判断できないということですが、人間のように感情によるバイアスを排除して作業を合理的に進めたい場合には、AI・人工知能が向いているといえるでしょう。

例えば、大量のビッグデータを元にサイトの訪問者をセグメント分けし、WEB接客の判断材料とするというような作業は、AI・人工知能の得意分野です。ただし、それはあくまでも「ある経験則に則って導いたデータ」でしかなく、必ずしも購買を保証するものではありません。

例えば、当初は靴を買いに来ていたのに、最終的にはハンドバッグを買って帰った顧客がいるとします。人間の販売員であれば、顧客の微妙な反応や表情、会話などから顧客の意向が靴からハンドバッグに変わったことを察知し、接客を軌道修正しつつ、顧客の最も求めている品物（ハンドバッグ）を提案することができるかもしれません。

そうした感情を読む細やかさは、AI・人工知能よりも人間のほうが優れている分野といえるのです。

AI・人工知能は「共通点を見つける作業」もできる！

AI・人工知能は「共通点を見つける作業」もできる！｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

また、AI・人工知能は共通点を見つける作業もできます。インターネット上のショッピングサイトを利用していて、「おすすめ商品」が画面に表示されたことはありませんか？おそらく、「おすすめ商品」の表示を見て購入を検討したことがある方もいるのではないでしょうか。

これはまさに、AI・人工知能が過去の買い物履歴をデータとして取り込み、そのデータを元におすすめ商品として自動的に表示しているのです。

それだけでなく、最近では画像から「共通点」を見つけ出すこともできるようになっています。たとえば、防犯カメラの映像から犯人を特定したいときに、その犯人の人物像と共通点の多い人物を、カメラの映像から洗い出すことができるわけです。

また、その人物を自動追跡する技術も確立されており、防犯という分野でも大きな貢献を果たしていることがお分りいただけるのではないでしょうか。

プロ顔負けの囲碁・将棋スキル

Googleの代表的なAIのひとつに、「AlphaGo（アルファ碁）」というAIプログラムがあります。この「AlphaGo（アルファ碁）」は、Googleの子会社であるディープマインド社が開発した囲碁AIプログラムです。

2015年10月に、囲碁のAIとして初めて人間のプロ棋士を破ったことで大きな注目を集めました。そして2016年3月には、プロ棋士との5番勝負において4勝1敗という結果を収め、2017年5月には当時世界ランキング1位だったプロ棋士に3戦3勝という結果を収めたのです。

ここで特に注目すべきポイントは、「他のボードゲームと比べて囲碁は複雑な仕組みであること」でしょう。これまで囲碁は複雑であるという理由から、人工知能が人間に勝つことは難しいと考えられていたのです。

たとえば、チェスの場合、1997年の時点でIBMのコンピューターが世界チャンピオン（人間）に勝利しています。また、2010年には「あから2010」というコンピューター将棋が女流棋士に勝利しているわけです。

しかし、その当時の囲碁AIはプロ相手に歯が立たず、アマチュア相手にやっと勝利できるかどうかという状況でした。

そのため、「チェスや将棋では人間に勝てるが、囲碁では人間に勝てない」という認識が広まっていたのです。そういった経緯を踏まえると、いかに「アルファ碁」が革新的なAIであるかがお分かりいただけるのではないでしょうか。

ちなみに現在は、「アルファ碁」の能力を凌駕する「AlphaGo Zero（アルファ碁ゼロ）」というAIが存在しています。「アルファ碁ゼロ」も、Googleの子会社であるディープマインド社が開発したAIプログラムで、「アルファ碁」に100戦100勝という驚異的な成績を収めているのです。

特に驚くべき点は、わずか3日間の機械学習だけで「アルファ碁」に勝利してしまったことでしょう。「アルファ碁」は、2015年に初めてプロ棋士に勝利した後、2017年になるまで世界ランキング1位の棋士には勝利できませんでした。

しかし「アルファ碁ゼロ」は、その長期間の学習を続けてきた「アルファ碁」に、たった3日間の学習で勝利してしまったのです。こういった点からも、近年のAIが驚異的な学習能力を持っていることが伺えます。

カメラやセンサーなどを活用して物体を判別することもできる

先にご紹介したカメラやセンサーを活用して物体を判別する「画像処理」「画像認識」も、AIができることのひとつです。具体的には、以下のようなものが挙げられるでしょう。

・外観検査や異常検知

製造業では外観検査や異常検知にAIが導入されるケースが増えています。

外観検査に高速画像処理技術を活用した場合、システムの物理的な限界を突破することができるため、繊細な検査をよりスピーディーに行えるようになります。検査の精度を落とすことなく、スピードを高められるという点は、大きな魅力でしょう。

・どこに何があるか詳しく識別できる

自動車の自動運転に用いられているAIは、車載カメラの画像を取得して「対向車」「通行人」「道路標識」などを識別します。

そのため、この技術が本格的に導入されれば、運転者が対向車や通行人などを見落としてしまうリスクを下げることができるわけです。

・視覚で得た情報を言葉で説明できる

また、「視覚から得た情報を言葉で説明すること」もAIが得意とする分野といえます。これは、どこに何があるのかを説明するだけでなく、見えている状況を言葉にして詳しく説明することができるというものです。

たとえば、野球選手の画像をAIに見せた場合、「フィールド上でバットを握っている野球選手」というように詳しく説明させることもできます。人間が目に見えない情報を推測するのと同じようなことを、AIも行うことができるのです。

・画像の超解像

画像処理AIを活用すれば、何が写っているかさえ分からないレベルの荒いモザイク画像であっても、オリジナルに近いレベルまで推定することができます。動画や画像の解像度を高める「超解像技術」はすでに当たり前のものとなっていますが、モザイク画像をオリジナルに近いレベルまで推定するという技術は、AIだからこそ実現できるものといえるでしょう。

なお、この技術を応用すれば、防犯カメラで撮影された低画質の映像から犯人の特定を行うことも容易になるため、大きな期待が集まっています。

ディズニーパークやピクサー映画で活用が進むAI技術

・モノクロ画像をカラーにできる

画像処理AIは、モノクロ画像をカラーにすることもできます。私たち人間が木や草のモノクロ画像を目にした場合、おそらく「過去の経験」に基づいたイメージによって、その画像の色を想像することができるかと思います。画像処理AIは、これと同様のことを実行することができるのです。

大量の画像をAIに学習させることによって、「森の色は緑、空の色は水色、みかんの色はオレンジ」といったように推測させることが可能になります。

また、学習した画像データが多くなればなるほど、その推測の精度も向上していくため、私たち以上に高い精度でカラー化が実現できる可能性も十分にあるのです。

・医師に代わって診察できる

AIは、正常データとは異なる部分を探し出す作業も得意としています。そのため、医療の分野でも、AIに「正常データ」となる画像を学習させておくことで、高い精度で異常を識別することができるわけです。

その学習度合いによっては、医師の目では判別できないほどの小さな異常さえも識別できてしまう可能性もあります。

順天堂大学はAIで血液がんの高精度鑑別に成功し骨髄検査の自動化を目指しています。検査の自動化は医師や検査技師の人材不足を解決する一手となるでしょう。

また、将来的には人間の医師では時間がかかる診断をAIが代わりに行うという時代が訪れるかもしれません。

音声を活用した対話や自然言語処理

・身近になったスマートスピーカー

最近では多くの家庭で利用されるようになったスマートスピーカーも、AIの技術があるからこそ実現できている製品の一つです。スマートスピーカーでは、まず音声認識技術を用いて人の声などを聞き取ります。この音声認識技術は、AIの分野における機械学習の位置機能であり、AIスピーカーにおいて欠かせない技術です。

音声認識は、「人間の声を理解し、テキストに変換する技術」を指しますので、SiriやGoogle音声アシスタントなどに話しかけたときにテキスト変換されている機能が「音声認識」にあたります。音声認識技術と自然言語処理と組み合わせることで、はじめてAIスピーカーのような使い方が実現可能です。

音声認識の領域は、「録音したデータから人間の声だけを抽出し、文脈の通ったテキストに起こす」という部分までです。したがって、「こんにちは」という挨拶に対しては「こんにちは」と返す、というような命令に対して操作を行うには、テキストを「意味のある文言」として認識・処理する自然言語処理です。

そんな仕組みを持つAIスピーカーですが、最近ではディープラーニング（深層学習）を行うAIと音声認識を組み合わせることで、さらに精度を高められるようになりました。

空港や駅のターミナルのような、大声で話す人が周囲にいる環境では、多くの人の声が入り混じる中で正確に声を聞き取り、適切な回答を示すことが難しくなってしまいます。

しかし、AIを活用することによって、人間では聞き取るのが難しいような状況下においても正確に音を聞き分けることができるようになるのです。

・予約の電話を24時間受付

バーベキュー場検索サイト「デジキュー」を運営するデジサーフでは、AI自動音声対話システム「AI Messenger Voicebot」の導入により、バーベキュー場の電話予約率を例年比で158％改善しました。

デジサーフでは、コロナ禍により急激なニーズの増加が見込まれることから、電話応答率の低下や、それに伴う機会損失が懸念していました。このような背景から、AI自動音声対話システム「AI Messenger Voicebot」を導入することで、電話応対の24時間自動化による受付体制の整備を行いました。

「AI Messenger Voicebot」は、AIチャットボット「AI Messenger Chatbot」の対話戦略技術を活かした「音声対話に特化した独自対話エンジン」により、従来の音声ガイダンスとは異なるインタラクティブでスムーズな音声対話を実現する電話応対の自動化サービスです。従来の音声ガイダンスとは異なり、インタラクティブな会話で電話応対業務の自動化を実現します。

同社では、AIの活用によって、希望の会場名や希望日、名前などの予約に関するヒアリングを自動化し、スムーズなコールバック予約を実現しています。その結果、コロナ予防による例年の半分の人員体制にもかかわらず、入電に対する予約率が例年比158％改善しました。

また、ボイスボットによる一時受付で予約内容の事前把握が可能になったことで、折り返し入電時にスムーズな接客を行えるようになり、1人あたりの電話の対応時間が平均40％削減されています。

バーベキュー場の電話予約率を例年比158%改善したAI自動音声対話システム

AI・人工知能ができないこと

AI・人工知能のできることが日々増えていく一方、AIが苦手、不得意とする分野やできないこともあります。AI・人工知能ができることと併せて、できないことも覚えておきましょう。

ノイズの多いデータやパーソナルな事例
クリエイティブな作業はできるが得意ではない
人の気持ちを汲み取ることも苦手

ノイズの多いデータやパーソナルな事例では機能できない

AI・人工知能はノイズの多いデータやパーソナルな事例では機能できない｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

近年、WEB接客の一環としてECなどで導入が進むチャットボット。「ルール型（シナリオベース型）」と呼ばれるチャットボットと、ビッグデータをもとに機械学習で自ら回答の精度を上げていく「AI型」、またその折衷型のタイプがあります。AI型というと、運用の担当者が何もせずとも自動的にAI・人工知能が回答してくれるように思うかもしれません。

しかし、現状では実際のところAI型チャットボットであっても、正しく運用するには回答のベースとなる「教師データ」が必要です。ノイズの多いデータでは、AI・人工知能は正しく機能させられません。

また、AI・人工知能は「パーソナライズ化」も苦手です。チャットボットの場合、FAQ（よくある質問）のような定型的な質問には正確に回答できますが、個別の事例に対しては正確な回答ができません。

そのため、チャットボットと有人のオペレーター対応の間をいかにシームレスにつなぎ、顧客の購買行動をスムーズに支援できるかが重要です。

時には、チャット以外に電話やEメール、実店舗、WEBサイトといった多チャネルでのネットワークを必要とすることもあります。どの事例にはどのチャネルが適切かを判断するのも、現状ではAI・人工知能より人のほうが優れています。

クリエイティブな作業はできるが得意ではない

AI・人工知能は、クリエイティブ（創造的）な作業も得意ではありません。

これは「創造的」の定義によっても考え方が変わってきますが、あくまでもAI・人工知能は「過去のデータをもとに作業を行うこと」を得意としています。

そのため、これまで誰も思いつかなかったような革新的なアイデアを「創造的な作業」として価値のあるものと定義するのであれば、AI・人工知能の「まったく新しいものを生み出す力」は高いとは言えないでしょう。

とはいえ、人間も過去の経験に影響を受けて新しいものを生み出すことは多々あるため、今後AI・人工知能サービスが「創造的な作業」を行えるようになる可能性も0ではないでしょう。

実際に、近年では精度の高い文章や画像を生成できるAIサービスが登場しています。

・画像や文章を生成するAIが話題に!

クリエイティブな作業が苦手なAIですが、近年では自然な文章やクオリティの高い画像を生成できるAIサービスが話題になっています。たとえば、「ChatGPT」や「Midjourney」です。

これらのサービスは生成に少なからずデータが必要であるため、0→1を生み出せるわけではないものの、非常に自然な言語生成や完成度の高い画像生成が可能だとしてSNSで話題になっています。

ChatGPTはチャット型AIで、AIの研究開発を行う団体が開発しました。あらかじめ会話のコツを学習しているため自然な会話が可能で、まるで人間と会話しているような感覚に陥ると話題です。

ChatGPTについて詳しく解説している記事はこちら

一方のMidjourneyは、入力したテキスト情報をもとに画像を生成できるAIサービスです。コミュニケーションアプリ「Discord」からメッセージを送り、プログラム上で実行すると自動的に画像が生成されます。

Midjourneyについて詳しく解説している記事はこちら

AI・人工知能は人の気持ちを汲み取ることも苦手

■AI・人工知能は人の気持ちを汲み取ることも苦手｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

ビジネスを円滑に進める上では、相手がどのような考えを持っているのかを察して、空気を読むことが重要になる場面も多々あります。そして、その空気を読むという行動が、後々の大きなチャンスにつながっていくというケースも決して少なくありません。

「相手の気持ちを察して空気を読む」といった行動は、人間だからこそできるものであり、AI・人工知能が簡単に行えるものではありません。

ただ、AI・人工知能は過去のデータに基づく予測が得意であり、AIが最善と判断したものが正しい可能性はあります。

しかし、それはあくまでも「そのビジネスに関わる人間の心理」を差し引いた上で導き出されたものに過ぎません。

そのため、AIを活用して業務効率化を図っていくことも極めて重要ではありますが、必ずしもすべての業務にAIを活用できるわけではないと考えておいたほうが良いでしょう。言い換えれば、AIでは難しい「相手の気持ちを汲み取る必要がある業務」においては、私たち人間に活躍の場が残っていると考えられます。

人間にしかできない仕事は?

AIでは難しく、人間にしかできない仕事として医療系が挙げられます。医師や看護師、薬剤師、介護士、カウンセラーなどが該当します。医療の現場では患者の状況を正確に判断し、臨機応変な対応が求められるケースも少なくありません。このような対応はAIにはまだ不可能です。

法律に関わる仕事も人間しかできないと考えられます。裁判官や弁護士、政治家などが該当します。裁判では両者の主張を聞きつつ適切な判断をしなくてはならず、弁護も当事者の心情や状況などを踏まえた対応が求められるため、AIでは難しいでしょう。

スポーツ選手や芸術家などクリエイティブな仕事も、人間にしかできません。スポーツやアートは人の手で行うからこそ価値があります。個の魅力が求められる仕事であるためAIでは不可能です。

AI・人工知能のメリット・デメリット

AI・人工知能の活用によって業務効率化や生産性の向上といったメリットを得られます。一方、雇用の減少や情報漏えいリスクの発生といったデメリットもあるため注意が必要です。AI・人工知能の主要なメリット、デメリットは以下にまとめられます。

AI・人工知能が発達することによって得られるメリット

業務の効率化によって労働力不足を解消できる
生産性の向上が期待できる
市場のニーズをいち早く把握することができる
データの分析や予測を高い精度で行える
生活の利便性が高まる
場所を問わないコミュニケーションが可能

AI・人工知能のデメリット

雇用が減ってしまう
情報漏洩のリスクを伴う
リスクマネジメントが難しい
責任の所在が分からなくなる
思考のプロセスが見えなくなってしまう

AI・人工知能の導入によって生まれるメリット・デメリットとは？

AIは少しずつ「できること」の幅が広がっている

AIにはできることやメリットが数多くあると同時に、まだまだできないことやデメリット、問題点が多く存在しています。ただ、AIの技術は現在も進歩を続けているため、今後さらに「できること」の幅は広がっていくと考えられます。

手塚治虫の新作「ぱいどん」はAI技術によって生まれました。Steinberg と Yamaha のハードウェア用に設計された「CUBASE AI」は作曲を手助けし、プラグインで自動作曲も可能です。

また「Amazon Kendra」というAI駆動型検索サービスは、大きな可能性を秘めたサービスとして注目を集めています。この「Amazon Kendra」は、ビジネスデータをもとにインデックスを自動作成し、検索できるようになるというもの。

そのため、将来的にはこの「Amazon Kendra」と同じ技術を搭載したツールがアプリケーションに組み込まれたり、スタンドアロン製品として販売されて多くの企業に導入されたりする可能性があります。

また、2020年以降はチャットボットや音声認識の導入ハードルがさらに下がり、多くの企業でAIの導入が進んでいくことが予想されています。それは、導入コストが下がり始めているからに他なりません。

ただ、コールセンターやカスタマーサービスなどにおいて、すべての業務をチャットボットが行うようになる可能性は低いでしょう。

AIを導入したチャットボットには簡単な質問への回答業務を任せ、難しい質問は人間が担当する、といった形で人間とAIがペアを組み、業務効率化を図る動きが加速していきそうです。

そして、その業務効率化が実現されれば、人間の「できること」の幅も一気に広がっていくでしょう。

AI導入における障害とされていた「データ品質」をシミュレーションが克服できる可能性も

■AI導入における障害とされていた「データ品質」をシミュレーションが克服｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

2020年以降は、産業用途でのAIが急速に成長していくと予測されています。近年は産業界でのAI導入が進んでおり、それに伴ってより多くのデータサイエンティストやエンジニア、科学者などがAIプロジェクトに参画し始めているのです。

既存の深層学習（ディープラーニング）モデルを簡単に入手することができるだけでなく、研究成果にもアクセスできるため、これまでの「0から始める」という状況はなくなりつつあります。

そのため、今後さらに革新的なAI技術が生み出されていく可能性も高くなるでしょう。

これまでもAI導入を進める際の最大の障害として「データ品質」という点がありましたが、今後はシミュレーションによって一気にハードルが低くなっていくことも予想されています。正確なAIモデルのトレーニングを行うためには、膨大なデータを用意しなければなりません。

その中でも、特に重要視されるのは、正常なデータではなく「異常時や障害状態のデータ」です。

こういったデータは、工場内で稼働する機械の故障を予測するAIなどでとくに重要なものになります。それを、故障挙動を表すシミュレーションでデータ生成し、このデータで正確なAIモデルのトレーニングを行うことで、「データ品質」の問題を解消することができるのです。

今後このシミュレーションは、AI駆動システムを成功させる上で欠かせないものになっていくでしょう。

AI・人工知能の効率的な運用には人間との住み分けが必要

AI・人工知能の効率的な運用には人間との住み分けが必要｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

2015年に野村総合研究所が発表した推計によると、今後10～20年で日本の労働人口の約半数にあたる49％がロボットやAI・人工知能に代替可能です。

また、2045年にはAI・人工知能が人間の知能を凌駕する「シンギュラリティ（技術的特異点）」に到達するとも言われているのです。

ただ、約半数の仕事がAI・人工知能に置き換え可能だとしても、残りの半数はまだAI・人工知能に置き換えできず、人間の能力が求められているともいえます。

つまり、AI・人工知能の強みとともに苦手な分野を把握し人間との住み分けを図ることで、より効率的な運用が可能になると考えられます。

そして何より、人間がAI・人工知能を上手に活用していくことが今後求められるようになるでしょう。答えが明確に決まっているものに関しては、AI・人工知能サービスのほうが圧倒的に得意です。

しかし、明確な答えが存在しない創造的な作業などは、我々人間の方が得意な分野といえるため、その「人間の長所」を伸ばしながらAI・人工知能を活用していくことが重要です。

今後AI・人工知能に関わっていくには、できる限り知識を身につけていくこと

今後、AI・人工知能に置き換えられる業務も増えていくことが予想されますが、そのAI・人工知能を活用していくのは私たち人間に他なりません。では、今後AI・人工知能に携わっていくためには、どのような準備をしていけば良いのでしょうか。

その準備として最も重要なのは、やはりAI・人工知能に関する知識を養っていくことでしょう。今後さらにAI・人工知能の技術が発展していくことが予想されますが、AI・人工知能の基礎知識が無駄になることはありません。したがって、AI・人工知能に関する知識を得るための時間を確保し、勉強していくことが最も大切になるでしょう。

最近では、AI・人工知能に関する専門知識を持たなくても手軽に利用できるサービスを提供する企業が増えています。そのため、それらのツールを利用する場合には、特に専門知識がなくても問題ないかもしれません。

ただし、そのサービスをしっかりと使いこなすためには、やはりAI・人工知能の知識があるに越したことはないでしょう。仮にサービスの利用中にトラブルなどが発生した場合でも、専門知識を持っていればトラブルを解消できる可能性があるからです。

そのトラブル解消のスピードこそが企業の生産性に直結していくという考え方もできますので、AI・人工知能に関わっていく場合には、できる限り知識を身につけていくことをおすすめします。