生成AIの限界とできないこと導入時の注意点は？

生成AIとは？基礎知識とできること

生成AIとは、大量のデータを学習し、新しい文章や画像、動画、プログラムコードなどを自動的に作り出す人工知能の総称です。近年、大学や企業などさまざまな場面で生成AIの基礎知識や活用方法を学ぶ講演やセミナーが開催されており、正しい使い方やできること・できないことの理解が重要視されています（参考）。

生成AIの学習方法としては、主にディープラーニングを用いて膨大なデータからパターンを抽出し、新しいコンテンツを創出する点が特徴です。テキスト生成では自然な文章や要約、翻訳が可能であり、画像生成では指示に基づいたイラストや写真風画像の合成も行えます。工学や医療など専門分野での支援や、文章作成の効率化、アイデア出しにも活用されています（参考）。

一方で、生成AIの精度や信頼性は、学習に使われるデータの質や量に大きく依存します。データが偏っていたり古かったりすると、誤った情報や偏見が混入するリスクが高まります。企業のDX推進担当者やAI導入担当者が活用事例を検討する際には、データの重要性やAIの限界を十分に理解し、導入ステップを計画することが不可欠です。

生成AIは「新しいもの」「すぐに使える」といったイメージが先行しがちですが、実際には冷静な技術理解と導入判断が求められます。大企業だけでなく中小企業でも、現場の課題に合わせて生成AIをどのように活用するかを明確にすることが、成功の第一歩となります。

生成AIが苦手とする領域とできないこと

生成AIは既存の情報を応用して多様なコンテンツを生み出すことが得意ですが、ゼロから人間のように複雑な感情を理解したり、独自性や新規性の高い発想を生み出すことは苦手です（参考）。また、倫理的な判断や法的責任を担うことも難しく、判断部分は人間が補う必要があります。

生成AIは学習したデータを組み合わせて出力するため、学術研究のような未知の分野や、個別の体験談・主観的な相談への対応は不得意です。誤情報や曖昧な回答が生じるリスクがあり、AIに依存しすぎると誤認識のまま業務が進行する恐れがあります。

また、生成AIは感情や道徳的視点、複雑な文化的背景の理解に乏しいため、教育現場でも課題が指摘されています。文部科学省は小中高校での限定的な利用を推奨し、学習段階に応じた適切な活用が求められています（参考）。

企業のDX推進やAI導入担当者は、生成AIの限界や不得意な領域を把握し、人間の判断や知見が必要な部分を明確にしたうえでAIと連携させる設計が重要です。これにより、生成AIの誤用や失敗リスクを低減し、業務効率化の効果を最大化できます。

AI導入の限界と生じる課題

生成AI導入時には、AI自体の課題だけでなく、組織側の問題にも注意が必要です。例えば、社内のAIリテラシー不足や、どの業務領域にAIを適用するか明確にしないまま導入を進めてしまい、PoC（概念実証）段階で止まるケースが多く見られます。想定する役割と実際にできることのギャップや、生成AIの成果物に対する合意形成の難しさが、プロジェクトの停滞につながることもあります。

また、組織のセキュリティ基準を満たすカスタマイズAIの導入が難しい点も課題です。ある大学では、生成AIの利用を禁止せず、学習や教育、研究、運営等で積極的に活用する方針を示しつつ、入力内容の外部流出やプライバシー侵害に対応するため厳格な利用指針を設けています（参考）。このように、導入の可否ではなく「どこまで安全性を確保しながら使えるか」が重要な論点となっています。

生成AIを十分に活用するには、適切なデータ管理やシステム選定だけでなく、人材育成への投資も不可欠です。安易な期待だけで導入を進めると、誤動作や情報漏洩のリスクに気づかないまま運用される危険性があります。企業の担当者は、導入計画の初期段階から技術面・運用面の課題を洗い出し、限界を踏まえた対策を立てることが求められます。

実際の失敗例や誤情報、誤動作の現状

生成AIの限界を理解するうえで、誤った出力による混乱や失敗例は重要な学びとなります。データサイエンス分野では、生成AIの活用によるコスト削減や生産性向上が進む一方、AIの回答を鵜呑みにしたことで誤った分析や判断に至るリスクが指摘されています。あるイベントでは、AIによる自動要約やデータ分析は便利だが、人間の目的や目標設定が不明確な場合に誤った結論につながると述べられています（参考）。

農業分野でも、生成AIの提案が現場に適合しない場合があり、逆効果となる事例も報告されています（参考）。映像制作や編集の分野でも、AIツールが専門用語を誤変換するなど、用途によっては信頼性に課題が残るケースがあります（参考）。

こうした失敗例や誤情報の背景には、生成AIがすべてのケースを網羅できるわけではないという根本的な制約があります。生成AIが得意とするのは膨大な既存データをもとに新しいパターンを作り出すことであり、未知の領域や複雑な文脈の理解は依然として苦手です。そのため、誤作動や誤解を防ぐには、人間によるチェック体制や専門家の監修が不可欠です。

倫理問題とプライバシーへの配慮

生成AIの利用拡大に伴い、AIが出力する情報が実在の人物や権利にどれだけ配慮されているか、倫理的観点での検証が強く求められています。ある大学の公開講義では、AIに依存しすぎるとフェイクニュースや差別表現が大量拡散される懸念が指摘されています（参考）。

プライバシーや個人情報の取り扱いも大きな課題です。大学や自治体の取り組みでは、生成AI活用時に入力された文書や個人情報が外部に漏れないよう厳密な管理が求められています。例えば、ある大学では入力内容の外部流出リスクや著作権侵害への対策を明記した利用指針が策定されています（参考）。

教育機関では、学習支援や業務効率化のメリットを期待しつつも、生成AIの結果を不用意に利用することで本来の学習目的が損なわれる恐れがあると警鐘を鳴らしています。ワークショップ形式で生成AIを使ったキャラクターデザインを行い、AIのアウトプットをAIで評価する技術も注目されています（参考）。活用場面が広がる中、より厳密なチェック体制のもとでプライバシーと倫理に配慮した使用方法を学ぶ必要があります。

企業が生成AIを活用する上での検証と運用課題

企業で生成AIを活用する際は、AIの出力結果を常に検証し、人間の視点で妥当性をチェックする体制が重要です。技術が進歩しても、最終的な責任や意思決定は人間が担うため、AIの評価や説明性をカバーできる人材が不可欠です。

また、生成AIを導入しても社内ワークフローに合わなかったり、プライバシーやセキュリティ要件に反していたりすると、技術の効果が十分に発揮されません。大学や企業の事例でも、導入後すぐに成果が出るわけではなく、試行錯誤を重ねて運用ノウハウを蓄積しています。AIリテラシーや専門知識を持つ社員が少ない場合は、研修や教育プログラムを設けて段階的にスキルを高めることが効果的です。

さらに、プロジェクトがPoC止まりで終わらないよう、初期段階からロードマップを設定し、定期的に成果を計測する仕組みが必要です。生成AIの導入は「試して終わり」ではなく、社内規定や利用マニュアルの整備など、長期的な運用体制の構築が欠かせません。こうした体制整備と人材育成に注力することで、限界や課題を踏まえつつも事業に直結するAI導入が可能となります。

企業や部署で生成AI導入の可能性を探る際は、小規模で安全性を検証し、徐々に範囲を広げていくステップを踏むことが推奨されます。生成AIにはできないことや誤動作のリスクもありますが、それらを正しく理解し、運用課題に取り組むことで大きな成果につなげることができます。

まとめ：生成AIの限界を理解し、現場で活かすために

生成AIは業務効率化や生産性向上に大きな可能性を持つ一方で、できないことや限界、AI課題、倫理問題、誤情報、プライバシーリスクなど多くの課題も抱えています。企業のDX推進担当者やAI導入担当者は、生成AIの特性や限界を正しく理解し、AIと人間の役割分担を明確にしたうえで、現場に即した運用体制や人材育成を進めることが重要です。

最新のAIトレンドや他社事例、業界横断の活用動向を積極的に取り入れながら、AIリテラシー向上やセキュリティ対策、運用ノウハウの蓄積に取り組むことで、PoC止まりを防ぎ、実運用・事業成果へとつなげることができます。生成AIの限界やできないことを正しく認識し、現場で使える知見として活用することが、これからのDX推進・AI活用の鍵となるでしょう。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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