近年、生成AI（Generative AI）はさまざまな分野で注目を集めています。文章の執筆や画像の生成、音楽の作曲に至るまで、生成AIが提供する可能性は日々広がり続けています。一方で、「生成AIにできること」と「できないこと」を正しく理解し、その限界や適用範囲を知ることが、効果的かつ正しく活用するうえで不可欠です。本記事では、生成AIの基本的な概要から、「生成AIにできること」や「できないこと」、今後の可能性について解説します。生成AIに興味を持つ方が活用方法を考える際の参考となる情報をまとめていますので、ぜひご活用ください。生成AIとは？その仕組みと背景生成AIとは、大量のデータを学習し、人間の指示に応じて文章、画像、音声、動画、プログラムコードなどを作り出す人工知能技術の一種です。この技術を活用することで、従来は人間が行っていたクリエイティブな作業を効率的に支援できます。生成AIが新しいコンテンツを生み出すためには、膨大なデータを学習するプロセスが不可欠です。特に「ディープラーニング（深層学習）」と呼ばれる高度な機械学習技術は、膨大なデータから複雑なパターンを抽出し、それを基に新しいデータを生成するための重要な役割を果たします。他の機械学習技術ではこのような高度な生成能力を実現することは難しく、ディープラーニングが不可欠と言える理由です。ディープラーニングは、大量のデータからパターンや規則性を見つけ出し、それをもとに新しいデータへ応用する技術です。この技術を使うことで、生成AIは以下のようなことが可能になります。データの分析：学習データから特徴を抽出し、それを基にコンテンツを作成人間の指示を理解：自然言語処理（NLP）を活用し、指示文（プロンプト）を解釈従来の機械学習では、主に「教師あり学習」という方法が用いられていました。これは、AIにあらかじめ明確な回答を教え、それを学習させて「予測」させる仕組みです。一方、ディープラーニングの導入により、AIは自律的に学習を進められるようになり、与えられたデータに頼らずとも独自のコンテンツを生み出せるようになりました。以下の記事では、生成AIの種類や代表的なサービスを紹介しています。生成AIについて理解を深めたい場合は、併せてご覧ください。生成AIの種類一覧と注目サービスの紹介 生成AIにできること生成AIの得意分野は、優れた学習能力にもとづく「大量データの処理」や「反復作業の自動化」です。本章では、生成AIにできることの代表例を具体的な活用ケースと併せて解説します。テキスト生成生成AIが広く活用されている分野の一つに「テキスト生成」があります。この分野で生成AIが優れている理由は、大量の文章データを学習し、文法や文章構造を正確に再現できる点です。生成AIは、文章を作成する際に、文法や単語の頻度を考慮しながら自然で意味の通った文章を生成します。特にOpenAI社が開発したChatGPTシリーズのような生成AIモデルでは、1兆を超えるパラメータ（数値）を用いて言語構造を高度にモデル化しており、まるで人間が書いたかのような自然な文章を生み出すことが可能です。ChatGPTについて、詳細は以下の記事で解説しています。生成AIとChatGPTの違いとは?技術や用途を解説【事例あり】下表に、テキスト生成の分野において生成AIにできることをまとめました。活用分野生成AIにできること広告・マーケティング広告コピーや商品説明文の作成には多数のアイデアが求められるため、生成AIの反復作業を効率化する能力が生きます。例えば、「商品の特徴を強調したキャッチコピーを10案考えてください」と指示すれば、数秒で複数の提案を得られます。教育・研修教材を作成する際には、学習者のレベルに合わせた内容が求められるため、生成AIの柔軟性が有効です。例えば、小学生向けのわかりやすい教材から、大学生向けの専門的な資料まで、多様な学習資料を自動で作成できます。Eコマース短期間で大量の商品説明文を作成することで、市場競争力の強化につながります。例えば、SEO（※）を考慮した形で、新商品100点分の説明文を一括で作成することが可能です。※：「Search Engine Optimization」の略で、日本語に訳すと「検索エンジン最適化」を意味する。Eコマースの分野において、「自社サイトへの集客のために行う施策」を指す。画像生成画像生成AIは、デザイナーの作業効率を高めるだけでなく、これまで思いつかなかった新たなアイデアを提供するツールとしても注目されています。生成AIは、大量の画像データを学習して色彩・形状・パターンなどの特性を理解しており、指定された要件に基づいた画像を生成可能です。例えば、「青い空に赤い月と緑の波」のように、通常では組み合わされない要素を取り入れたデザインを提案できます。また、生成AI特有の「異なる要素を組み合わせる能力」により、既存のデザインルールに縛られない斬新で独創的なデザインを生み出すことが可能です。このような機能は、特に広告やプロモーションの分野で新たな発想を求める際に有効です。画像生成の分野において生成AIにできることは以下のとおりです。活用分野生成AIにできること広告・プロモーション短期間で多様なデザインを作成できるため、各キャンペーンのスケジュールに対応しやすいです。例えば、SNS投稿用のバナー画像を複数パターン生成し、最適なものを選定できます。製品開発コンセプトデザインや試作品のビジュアル化をスピーディーに進められます。例えば、新商品のパッケージデザイン案を複数作成し、比較検討できます。教育・学術学習や研究の助けとなる図解やイラストを簡単に作成可能です。例えば、科学的なプロセスや仕組みを視覚的に解説する図を作成できます。音声生成生成AIのできることの一つに、ナレーションや音声ガイドの生成もあります。生成AIは、音声データの周波数や抑揚などを学習し、自然でリアルな音声を再現することが可能です。そのため、まるで人間が話しているような高品質なナレーションを生成できます。下表に、音声生成の分野において生成AIにできることをまとめました。活用分野生成AIにできることカスタマーサポート音声による自動応答を活用することで、顧客対応の効率を大幅に向上させられます。例えば、FAQの自動読み上げや、多言語対応の音声案内システムを導入できます。教育・学術特に語学学習や教材作成では、正確な音声ガイドが必要とされる場面が多いです。例えば、英語の発音練習用として、正確でクリアな音声サンプルを提供できます。動画生成生成AIは、クリエイティブな動画制作ツールとしても大きく進化を遂げています。画像生成を基盤に、時間軸を考慮した連続フレームを生成することで動画を作成します。また、音声生成技術と組み合わせることで、映像と音声が一体となったコンテンツの制作も可能です。動画生成の分野において生成AIにできることは以下のとおりです。活用分野生成AIにできることプロモーション動画制作従来の動画制作は時間がかかる作業ですが、生成AIを活用することで、短時間で複数の選択肢を提供できます。例えば、製品のプロモーション動画をシナリオに基づき自動生成することで、マーケティング活動を効率化できます。教育・学術視覚と聴覚を同時に使う動画教材の活用は、学習効果を高める手段として効果的です。例えば、歴史的な出来事を再現したアニメーション動画を作成すれば、学習者にわかりやすく提供できます。生成AIにできないこと生成AIには多くの可能性がありますが、その一方で不得意な領域も存在します。これを理解することで、生成AIを適切に活用し、想定外のトラブルを防ぐことができます。特に生成AIが不得意とするのは、「人間の主観や感情、未知の分野」に関連する以下の点です。主観的な創造感情の理解未知の情報への対応倫理的な判断それぞれ、順番に詳しく解説します。主観的な創造生成AIには、人間のような自律性や主観に基づいて創造する能力はありません。人間は、自身の価値観や感情、直感、独自の発想を生かして、新しいアイデアや作品を生み出すことができます。しかし、生成AIはそのようなプロセスを持ち合わせていません。AIが生成する文章や画像は、一見するとオリジナルに見えるかもしれませんが、実際には膨大な学習データをもとに組み合わせて作られたものです。生成AIが人間の行動や表現を模倣し、与えられた課題や目標に応じて「それらしく」見せているに過ぎません。そのため、生成AIは完全に新しい発想や感情に基づく創作を行うことはできません。あくまでも過去のデータに依存しているため、現状としては人間のようにゼロからアイデアを生み出す役割を担うことは難しいと言えるでしょう。感情の理解生成AIは、あくまでもデータにもとづいた反応を返す仕組みであるため、感情の理解は難しいです。例えば、顧客対応のチャットボットが怒った顧客に対して、適切な言葉で感情を和らげる対応を行うことは困難です。生成AIは文脈やパターンを学習していますが、感情の深層や状況の背景を考慮した応答は、人間ほど柔軟ではありません。例えば、SNSやオンラインチャットで、顧客が不満を表明した場合を考えてみましょう。「商品が届かなかった」という単純な不満だけでなく、「こんなひどい対応は初めてだ」といった感情的なコメントを受け取るケースでは、生成AIはその怒りの背景や不満の深刻度を正確に把握することが難しいです。その結果、謝罪や補償の提案が不適切になる可能性があります。また、生成AIは、会話の相手が怒っているのか喜んでいるのかといった感情の変化を察知し、それに応じて適切に対応する能力を持ち合わせていません。これは、生成AIが感情そのものではなく、テキストや音声データから抽出されたパターンに基づいて動作しているためです。その結果、感情にもとづく柔軟な対応や臨機応変な判断が求められる場面では、人間のような共感的な対応が難しいと言えます。未知の情報への対応生成AIは、膨大な学習データをもとに文章や画像を作り出します。しかし、学習データがない未知の情報への対応はできません。例えば、2024年までの出来事を学習した生成AIに対して、2025年の具体的な経済動向についての質問をした場合、適切な回答を生成することはできません。例えば、新型ウイルスの感染拡大といったこれまでに学習データが存在しない出来事について、生成AIは適切な対策案を提案することが難しいです。これは、生成AIが過去のデータに依存しているためであり、未知の状況では限界が生じます。さらに、全く新しい発見や理論を提案するような、学習データに依存しない生成も苦手とされています。このように、未知の情報や新規性が求められる場面では、人間の役割が依然として重要です。また、現時点での生成AIの仕組み上、質問（プロンプト）に対して最も確率の高い回答を選ぶことでしか生成を行えません。例えば、「明日の天気は」という問いに対して、「晴れです」や「くもりです」といった一般的な回答を導き出せますが、無関係な概念を結びつけて新しいアイデアを作り出すことは苦手です。このように、生成AIには、学習データ外の情報には対応できず、新しい組み合わせを作る力も限られています。そのため、生成AIの精度を向上させるには、幅広く質の高い学習データを与えることが重要です。倫理的な判断生成AIは膨大なデータを学習することで出力を生成しますが、それはあくまで統計的なパターンに基づくものです。倫理観や道徳心といった人間固有の感覚は、データに基づく生成AIには理解できません。そのため、以下のようなケースでは、生成AIが適切な判断を下せない可能性があります。暴力や性差別、人種差別に関するコンテンツの生成感情・共感が求められる場面（例：ユーザーに寄り添った配慮や感情にもとづく言葉選び）生成AIは、あくまでも人間の意思決定をサポートするツールであり、倫理的な問題や複雑な価値判断を代行するものではありません。そのため、生成AIを活用する際には、出力結果を人間が必ずチェックし、倫理的・社会的観点から問題がないかを確認することが重要です。生成AIは強力なツールですが、その使用には人間の判断力が不可欠です。以下の記事では、生成AI活用のメリットとデメリットを幅広く解説しています。「できること」「できないこと」と併せて、生成AIを適切に活用するために不可欠な情報をお伝えしていますので、ぜひ併せてご覧ください。生成AIのメリットとデメリットとは？デメリットの対策も解説生成AIの今後の可能性生成AIは近年、自然言語処理や画像生成をはじめ、さまざまな分野で飛躍的な進歩を遂げています。本章では、生成AIの今後の可能性について、以下の3つの側面から取り上げます。感情理解の進化自律的な創造リアルタイム学習それぞれの内容について順番に解説します。感情理解の進化現代社会では感情に基づくコミュニケーションが重要視されていることもあり、今後の発展により、生成AIはより深い文脈理解や感情表現が可能になると予想されます。生成AIが感情を理解し、適切に反応する能力を持つことで、以下のような新たな可能性が広がります。顧客サポートの向上：顧客の感情や満足度を理解し、柔軟かつ共感的な対応を行う教育や医療の現場での活用：患者の感情に寄り添ったアドバイスを提供するそのほか、エンターテインメント分野での進化も見逃せません。例えば、長編小説全体の一貫性を保ちつつ、登場人物の感情の機微を描写できるようになる可能性があります。また、専門分野の論文執筆や複雑な法律文書の作成なども、より高度に行えるようになるでしょう。このように、文章生成AIの感情理解が進化すれば、コミュニケーションや創作活動に大きな影響を与える可能性があります。ただし、人間の創造性や批判的思考力の重要性は変わらず、生成AIはあくまでも強力な支援ツールとして位置づけられるものと見られています。自律的な創造自律的な創造とは、生成AIが人間からの指示なしに自ら目標やテーマを設定し、新たなアイデア・コンテンツを生み出す能力のことです。現時点では、生成AIは与えられたプロンプトやデータに基づく「受動的な生成」が基本です。しかし、自律的な創造が可能になると、以下のような進化が見込まれます。課題発見と解決の自動化：ビジネス・社会上の課題を発見し、解決策を提案する創造の効率化：補助役でなく、クリエイターそのものとしてコンテンツを創出する生成AIによる自律的な創造は、日常生活からビジネス、学術研究まで幅広い分野で大きな可能性を秘めています。ビジネスでは市場分析や競合調査の効率化、戦略立案、製品開発、カスタマーサポートの自動化に活用され、学術分野では研究テーマの生成やデータ分析、結果の解釈を支援します。日常生活でも、旅行計画や料理レシピの提案、トレーニングプラン作成など、生活の質を高める役割を果たすでしょう。リアルタイム学習リアルタイム学習とは、生成AIが外部から得た新しい情報を即座に取り込み、モデルを更新する技術です。従来の生成AIは、事前に用意された固定されたデータセットで学習を行いますが、リアルタイム学習では以下のような進化が期待されます。最新情報の反映：最新のトレンドに瞬時に対応する適応力の向上：環境の変化や予期せぬ事態に対して柔軟に対応する個別化の向上：ユーザーに合わせたコンテンツ提供のパーソナライズがより精密になるリアルタイム学習は、生成AIの応用範囲を大幅に広げる技術です。生成AIがより人間らしく、即応的に振る舞うことが可能になります。また、急速に変化する現代社会において、生成によるリアルタイムでの適応力は競争力を大きく左右する要因となるでしょう。まとめ生成AIは、コンテンツ制作や業務の効率化、創造的な活動の支援など、幅広い分野でその可能性を発揮しています。一方で、解決すべき課題も存在しており、活用する際には十分な注意が必要です。生成AIを効果的かつ正しく活用するためには、「できること」と「できないこと」を正しく理解し、その限界や適用範囲を知ることが不可欠です。今後、技術の進化により生成AIがさらに高度化し、人間の生活やビジネスに与える影響は一層大きくなることが予想されます。その中で、生成AIの特性を正しく理解し、その可能性を最大限に引き出すための知識を備えることが求められます。