生成AIでできること・できないこと

最近、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが話題になっていますが、「実際にビジネスでどう活用すればいいの？」と疑問に思っている方も多いのではないでしょうか。確かに生成AIは便利なツールですが、万能ではありません。得意な分野と苦手な分野をしっかり理解して使い分けることが、効果的な活用の鍵となります。今回は、ビジネスシーンで生成AIができることとできないことを、具体例を交えながら分かりやすく解説していきます。

生成AIが得意なビジネス業務：文章作成から資料作成まで具体例で解説

文章作成・編集業務での活躍

生成AIが最も力を発揮するのは、やはり文章作成の分野です。メールの下書き、報告書の作成、プレゼン資料の原稿など、日常的な文書作成業務を大幅に効率化できます。例えば、「新商品の紹介メールを作って」と依頼すれば、適切な敬語を使った丁寧なメール文面を数秒で生成してくれます。

また、既存の文章の校正や改善も得意分野の一つです。「この文章をもっと分かりやすく書き直して」「敬語を正しく直して」といった依頼にも対応できます。特に、長い文章を要約したり、専門的な内容を一般向けに分かりやすく説明し直したりする作業は、生成AIの真骨頂と言えるでしょう。

さらに、多言語での文章作成も可能です。英語でのビジネスメールや、海外向けの商品説明文の作成など、語学力に不安がある場合でも安心して任せることができます。ただし、重要な文書については必ず人間がチェックすることをお勧めします。

アイデア出しと企画立案のサポート

生成AIは創造性を要求される業務でも威力を発揮します。新商品のネーミング案、マーケティング戦略のアイデア、イベント企画の提案など、「0から1を生み出す」作業のサポートが得意です。人間だけでは思いつかないような斬新な視点や、大量のアイデアを短時間で提供してくれます。

例えば、「20代女性向けの化粧品のキャッチコピーを10個考えて」と依頼すれば、様々なトーンやアプローチの案を瞬時に提案してくれます。これらの案をベースに、人間がさらにブラッシュアップしていけば、より質の高いアウトプットが期待できるでしょう。

また、問題解決のためのアプローチ方法を複数提案してもらうことも可能です。「売上が伸び悩んでいる理由と改善策を教えて」といった相談に対して、多角的な分析と具体的な改善案を提示してくれます。もちろん、実際の業務データや市場環境を踏まえた最終判断は人間が行う必要がありますが、思考の整理や新たな視点の発見には大いに役立ちます。

データ整理と分析の補助

生成AIは、大量のデータを整理・分析する作業でも力を発揮します。例えば、顧客アンケートの回答を分類・集計したり、売上データの傾向を分析したりする際に、効率的な処理が可能です。複雑な表計算ソフトの数式を作成してもらったり、グラフの作り方を教えてもらったりすることもできます。

また、会議の議事録作成も得意分野の一つです。録音データから文字起こしをして、要点を整理した見やすい議事録を作成してくれます。参加者の発言を整理し、決定事項や次回までの宿題を明確にまとめてくれるので、会議後の作業負担を大幅に軽減できるでしょう。

さらに、競合他社の情報収集や業界トレンドの調査においても、インターネット上の情報を効率的に収集・整理してくれます。ただし、情報の正確性や最新性については必ず人間が確認し、複数のソースで裏取りすることが重要です。

生成AIの限界を知っておこう：任せてはいけない業務と注意点

正確性が求められる業務での限界

生成AIの最大の弱点は、情報の正確性に関する問題です。法律文書の作成、財務計算、医療関連の情報提供など、間違いが許されない業務では細心の注意が必要です。AIは時として「もっともらしい嘘」を生成することがあり、これを「ハルシネーション」と呼びます。特に、専門的な知識や最新の法改正情報などについては、必ず専門家による確認が不可欠です。

また、数値計算についても注意が必要です。簡単な計算なら問題ありませんが、複雑な財務計算や統計処理では間違いを犯すことがあります。売上予測や予算計画など、経営判断に直結する数値については、必ず人間がダブルチェックを行うべきでしょう。

さらに、個人情報や機密情報を含む業務では、セキュリティ面での懸念もあります。クラウド型のAIサービスに機密データを入力すると、情報漏洩のリスクがあるため、社内規定に従って慎重に利用する必要があります。

人間関係や感情が関わる業務の課題

生成AIは、人間の感情や微妙なニュアンスを理解するのが苦手です。顧客からのクレーム対応、デリケートな人事問題の相談、チームメンバーとの関係調整など、人間関係が複雑に絡む業務では、AIの提案が的外れになることがあります。特に、相手の感情を読み取って適切に対応する必要がある場面では、人間の判断力と経験値が不可欠です。

また、企業文化や組織の暗黙のルールを理解した対応も困難です。「この件は○○部長に相談してから進めるべき」「このタイミングでこの提案をするのは適切ではない」といった、組織内の微妙な力学や慣習は、AIには理解できません。

営業活動においても同様で、顧客との長期的な信頼関係の構築や、相手の本音を引き出すような深いコミュニケーションは、まだまだ人間にしかできない領域です。AIが作成した提案書や資料を活用することはできても、最終的な商談や契約締結は人間が担う必要があります。

創造性と独自性の限界

生成AIは既存の情報を組み合わせて新しいアウトプットを作り出しますが、真の意味での「創造」は苦手です。革新的なビジネスモデルの構築、独創的な商品開発、企業の独自性を活かしたブランディング戦略など、オリジナリティが重要な業務では、人間の創造力が不可欠です。AIが提供するのはあくまで「既存情報の新しい組み合わせ」であり、全く新しい概念を生み出すことは困難です。

また、企業の価値観や理念に基づいた判断も、AIには難しい領域です。「利益は出るが企業理念に反する」「短期的には損失だが長期的な信頼につながる」といった、複雑な価値判断を要する決定は、経営者や管理職が自ら行う必要があります。

さらに、業界の慣習や暗黙知を活かした戦略立案も困難です。長年その業界で培われてきた経験やノウハウ、「勘」のような直感的判断は、まだまだ人間の専売特許と言えるでしょう。AIを活用しつつも、最終的な意思決定は人間が責任を持って行うことが重要です。

生成AIは確かに強力なツールですが、万能ではありません。文章作成やアイデア出し、データ整理などの作業では大きな効果を発揮する一方で、正確性が求められる業務や人間関係が関わる複雑な問題には限界があります。大切なのは、AIの得意・不得意を理解し、人間とAIがそれぞれの強みを活かして協働することです。AIに任せられる部分は効率化を図り、人間にしかできない判断や創造的な業務に集中する。このような使い分けができれば、ビジネスの生産性を大幅に向上させることができるでしょう。まずは小さな業務から始めて、徐々にAI活用の範囲を広げていくことをお勧めします。