AIにとって難しいこととは？AIができること・苦手なことを解説

「AI」という言葉を聞くと、「未来的」「全自動」「人の代わりになる」…と万能なイメージを持つ方も多いのではないでしょうか。昨今、あらゆるビジネスシーンで活用されているAIですが、AIが代替できない仕事もあります。ここでは、AIについておさらいをした上で、活用例と照らし合わせながら、AIができること、できないことについて述べていきます。

▼更にAIについて詳しく知るには？
AI（人工知能）とは？導入するメリットと活用例やおすすめのツールを紹介

▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

AIができること

AIができることは日に日に増えています。まずは現代のAIができることと、その実用例を見ていきましょう。

単純作業の繰り返し

単調な作業を繰り返し行う定型作業などは、AIが得意とする分野の1つです。大量のデータ処理やルールに沿った作業、共通点の抽出、画像や言語の処理・認識などのAIの長所を活かせる業務は特に効果的です。

データの記憶

AIの機能はコンピュータ上に構築されています。そのため、ハードディスクなどの記憶装置の容量分だけ、教師データを記憶することができます。記憶装置は容量が足りなくなれば増強することができるため、大量のデータの記憶が可能です。

データの共通項を探す

複数のデータの共通項を導き出すことも、AIの得意分野です。例えば、画像認識では、教師データとして複数の画像を読み込ませる際に、画像の共通点を認識することで学習し、似た特徴を持った画像データを探し出せるようになります。

AIが苦手なこと

AIの進化によってできることが大幅に増えた一方で、できないことも存在します。AIが苦手としているのは、クリエティブな発想や、人の気持ちを汲んだコミュニケーションの分野です。

意味や意図を汲み取る作業

ビジネスを円滑に進める上で重要な「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が簡単に行えるものではありません。そのため、人間が発した内容の意味や意図を汲み取った上での適切な返答・作業は、感情を持たないAIには不向きといえます。

合理的でない作業への対処

AIは「不合理な判断」への対応も苦手です。AIは学習したロジックに基づき、最も効率的と考えられる選択肢で判断をします。事前に学習していなければ、そこに考慮や遠回りは一切ありません。理屈に合わない判断や行動に対して、柔軟に対応することはできないため、合理的でない作業への対処もAIに任せるのは難しいといえるでしょう。

創造的な作業

AI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。また、現在のAIが能力を発揮するには、事前に用意されたデータから学習するというステップが必要不可欠です。そのため、0から1のまったく何もない状態から新しいもの・価値を生み出すクリエイティブな発想・作業は得意ではありません。

ビジネスにおけるAIの活用例

AIは多くのビジネスの現場で取り入れられています。ここでは、ビジネスにおけるAIの活用例を紹介します。

過去データから傾向を予測

AIを活用することにより、大規模な顧客データ、いわゆるビッグデータを用いた迅速なデータ分析、予測の自動化が可能になります。専任の人材や、部署を置くことなく、ビックデータから知見を得ることができるため、人件費の削減にもつながります。

顧客の好みに合わせた推薦

ECサイトに掲載されている膨大な商品の中から、顧客の好みや嗜好と合致するアイテムを表示してくれるレコメンド機能も、現在ビジネスで広く浸透しているAIの活用例です。AIレコメンドがあると、ユーザーの流動性を高めたり、顧客満足度やリピート率を向上させたりすることができます。また、消費者にとっても適切なレコメンド商品を閲覧することで、検索の手間が省け、必要な商品を購入できるというメリットがあります。

AIシステムの導入方法

AIの導入に際しては、解決すべき課題の設定や学習データの収集といった事前準備が欠かせません。ここからは、AIを導入するまでの基本的なプロセスを紹介します。

現在の課題を整理する

まずは、自社が抱える経営上・業務上の課題を整理し、どこにAIを利用するのか定めます。

必要となるデータを集める

次に、AI活用の目的に合った学習データを収集します。集めるデータの質が高く、量が多いほど、AIはより性能の高い提案をしてくれます。そのため、できるだけ多くの良質なデータを集めることを意識し、自社で所有しているデータを洗い出します。

利用するAIを決めて学習を開始する

データの収集が済んだら、AIを利用する目的や自社の現状や費用に沿って、利用するAI製品を決定し、学習を開始します。

学習させたAIを評価する

試験運用を踏まえて、技術的な実現性、課題解決への有効性、運用コストなどを評価します。場合によっては、AIを導入する業務範囲などを見直すようにしましょう。

TRYETINGなら簡単にAIシステムが導入できる！

ビジネスにおけるAIの導入は世界的に進んでいます。実際に、AI技術を活用することで、多くの仕事で業務の効率化を行うことができるようになりました。しかしAIの実用化はビジネスに利点をもたらす一方で、ビジネス格差を助長する可能性もあります。時代を生き残るにはAIをなるべく早く使いこなすことが求められます。

今から現場にすぐAIを導入したいと考えている方におすすめしたいのが、TRYETINGのノーコードAIクラウド「UMWELT」です。UMWELTは、データ分析や自動化の仕組みをプログラミング不要で実現できるサービスです。多数のアルゴリズムが搭載されており、組み合わせによってあらゆるデータを高度に分析できます。

アルゴリズムを活用した分析は、ドラッグ＆ドロップの操作でブロックを組み合わせるだけで簡単に構築できるため、高度なプログラミングやAIの知識が無くても簡単にAIを導入することができます。

また、UMWELTは部署ごとに分けられたアルゴリズムを社内で共有できます。社内で連携することで、部署をまたぐデータの取り扱いも可能です。これまで人の手で行っていた作業もUMWELTの導入で自動化され、大幅な人件費の削減を期待できます。

まとめ

AIは今後も更なる発展を続け、ビジネスの分野に幅広く普及していくことが予想されています。これから訪れるAI時代を生き抜き、新たなビジネスのかたちに対応するためには、いち早くAIを導入し活用していくことが、重要なキーポイントとなるでしょう。AIツールを導入する際には、UMWELTもぜひ候補の1つとしてご検討ください。

UMWELTのサービスページをチェックする

AI予測ツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）