本記事では、生成AIを知らない方向け生成AIの「できること・できないこと」を解説します。
こんな方におすすめ
- 生成AIを知りたい
- 生成AIをビジネスに活用したい
- 生成AIの全体像やざっくりとしたイメージを掴みたい
ネクストはこれまで、500社を超えるお客様に技術で支援してきました。お客様の課題として多いのが、生成AIを活用したいが社内にノウハウがない、活用事例を知りたい、という声です。
むやみに生成AIを導入する前に、まずは生成AIについての基礎を学習し、正しい知識を得ることが大切です。これからAWS導入をはじめたいと考えている方は、ぜひご一読ください。
1. 「何でもできる」は本当？生成AIを正しく使うために
生成AIが話題になる一方で、「結局なにができて、なにができないのか」は意外と知られていません。
「なんでもできる」と過信してしまうと、期待外れに終わることもあります。
本記事では、生成AIの得意なこと・苦手なことを具体的に整理します。
実務で使うときに「どこに活かせば効果が出るか」「どんな用途は避けた方がよいか」を事前に知っておくことで、導入の失敗を防ぎ、効果的な活用につなげることができます。
生成AIの可能性を正しく理解し、業務改善や日々の作業効率アップに役立てていきましょう。
2. 生成AIが得意なこと
主に“言葉を扱う”分野で力を発揮
生成AIは、「言葉」を扱う作業に非常に強みがあります。特に、以下のような業務では実用性が高く、すでに多くの企業が導入を進めています。
文章の生成
たとえば、次のような文章をAIに任せることができます。
- 社内外のメール文案
- 商品説明文やキャッチコピー
- 企画書の導入文や骨子の草案
「ゼロから文章を書くのが苦手」という人にとって、大きな助けになります。
要約・翻訳・言い換え・分類
自然言語処理の機能として、以下のようなことも可能です。
- 長文を3行に要約
- 専門用語をかみくだいた表現に変換
- 類似文書をカテゴリごとに自動分類
情報整理や報告資料の作成を短時間で済ませたい場面で、強い味方になります。
アイデア出しやブレインストーミング
「何から考えていいかわからない」という場面でも、生成AIは使えます。
- 新サービスの企画案
- キャッチコピーのバリエーション
- ブログやSNS投稿のアイデア草案
発想のきっかけを得るツールとしても有効です。
3. 業務でよく使われる“できること”の具体例
日々の作業で効果を発揮する活用シーン
生成AIは、特別なシステム開発をしなくても、日々の業務にすぐ取り入れられるのが魅力です。ここでは、特に現場でよく使われる具体的な使い方を紹介します。
マニュアルのたたき台作成
過去の資料や口頭の説明をもとに、マニュアルのドラフトを生成できます。
- 作成の手間を減らし、初期構成の質を底上げ
- 担当者による作成内容のバラつきも軽減
議事録や報告書の自動要約
会議の録音や長文の報告を、読みやすい要点にまとめます。
- 文字起こし＋要約まで自動で完了
- 時間のかかる書類作成の時短に
よくある質問への自動応答（社内・社外）
ナレッジベースと連携することで、問い合わせに即時対応できます。
- 人事・総務・カスタマーサポートでの活用例が多数
- 回答の属人化を防ぎ、対応スピードも向上
SNSやLPのキャッチコピー案出し
販促用の文言を複数パターン出してくれるため、クリエイティブの発想支援に。
- 広告文・見出し・投稿タイトルの生成に活用
- 書き出しに悩む時間を減らせる
コードや関数の生成（簡単なもの）
簡単なExcel関数やJavaScriptのスニペットなども出力可能です。
- ノーコード・ローコード環境での自動化補助に
- IT担当者の工数削減に直結
4. 生成AIが苦手なこと
得意な分野ばかりではない。限界もきちんと知っておこう
生成AIは便利なツールですが、得意なことだけでなく、不得意な領域もあります。誤解やトラブルを防ぐためにも、どんな業務で注意が必要かを把握しておきましょう。
正確な数値や統計データの提供は不向き
生成AIは「それらしい文章」を作るのが得意な一方で、正確なデータを提示する用途には向いていません。
- 例：売上実績や財務データのような数値確認には不向き
- 情報ソースが明記されないため、根拠を伴う資料作成には注意が必要です
時事ニュースやリアルタイムな情報には弱い
生成AIは学習したデータに基づいて出力するため、現在進行中の出来事や、直近のトレンドを反映することができません。
- 例：最新の法改正、直近の為替相場、速報性が求められるニュースなど
- 常に最新の情報を扱う業務では、別の情報源と併用する必要があります
複雑なロジックや検証が必要な判断は苦手
AIは論理的に「組み立てて話す」ことはできますが、根拠をもとに精密な判断を下すことはできません。
- 例：契約文書の精査、リスク評価、法的判断など
- 人の確認やレビューが必須になる分野では、補助ツールとして使うのが基本です
5. 生成AIが“できないこと”によって生じる代表的なリスク
正しく理解せずに使うと、思わぬトラブルにつながる
生成AIは便利なツールですが、「何でもできる」と思い込んで使うのは危険です。ここでは、できないことに起因する代表的なリスクを3つ紹介します。
ハルシネーションに気づかず使ってしまう
生成AIは、正確な情報ではなく「自然な文章」を出力することを優先するため、事実と異なる内容を“もっともらしく”書くことがあります。
- 例：実在しない統計や、存在しない人物名をあたかも本当のように提示
- 出力結果は必ず人間が確認するフローを設けましょう
著作権・プライバシーのリスクを見落とす
生成AIに入力する内容や、出力された文章・画像の利用には注意が必要です。
- 機密情報や個人情報を入力すると、外部に漏れるリスクがある
- 出力物も「オリジナル」とは限らず、他者の著作物に似たものが生成される可能性がある
「AIが答えをくれる」という誤解で判断ミスをする
AIはあくまで補助ツールであり、最終的な判断や意思決定は人間が行うべきです。
- 例：社内方針や顧客対応をAIに丸投げすると、意図しないトラブルになることも
- AIの提案は“ヒント”として捉え、意思決定には必ず人の視点を介入させることが重要です
6. 得意・不得意を見極めるための考え方
「どんな作業か」で、生成AIを使うべきか判断する
生成AIを業務に取り入れる際、成果を出すには「どこで使うか」の見極めが非常に重要です。以下の視点を押さえておくと、使いどころを間違えずに済みます。
✅ 文章化された情報を、別の形で加工する作業は得意
生成AIは、言葉の流れや構成を理解して処理するのが得意です。
- 例：議事録の要約、文章の言い換え、メール文案の整形など
- 既にあるテキストを「短くする」「言い換える」「分かりやすくする」といった加工タスクでは特に効果を発揮します
✅ 正解がひとつではなく、選択肢があるタスクに強い
企画・アイデア出し、案のたたき台作成といった“正解がない業務”にも向いています。
- 例：キャッチコピー案、商品説明文のバリエーション、FAQの文案候補など
- 「複数の可能性を広げたい」「発想の幅を広げたい」というときに有効です
❌ 事実の正確性が重要なタスクには不向き
統計データ、契約文書、法律文書など、事実確認が求められる業務には適していません。
- 生成された内容に誤りが含まれている可能性があるため、人間によるチェックが不可欠です
❌ 誰かの責任を代替するような場面では使わない
判断ミスが許されない業務で、生成AIを“判断者”として使うのは避けましょう。
- 例：顧客対応の最終判断、医療や法務に関する指示出しなど
- 責任を伴う業務では、あくまで補助ツールとしての位置づけを守ることが必要です
7. 生成AIを活用する上でのコツ
生成AIに“任せすぎない”ことが大切
生成AIは便利なツールですが、「万能ではない」という前提がとても重要です。過信せず、うまく活用するには次のような使い方の工夫が必要です。
下書きやたたき台として使うのが基本
生成AIの強みは、「ゼロから考える」負担を減らすことです。
- 例：メール文案の下書き、提案書の構成案、FAQの初稿など
- 最初のアイデア出しや方向性の確認に使うと効率的です
生成AIの出力内容は必ず人間がチェックする
生成された文章は、自然に読めても内容に誤りが含まれていることがあります。
- 専門的な内容や社外に出す文書は特に注意が必要です
- ファクトチェックや文脈の確認は、最終的に人の手で行うようにしましょう
自社業務にあわせてプロンプトを調整する
業務や目的に応じて、生成AIへの指示（プロンプト）を工夫することが重要です。
- 定型業務であれば、よく使うプロンプトをテンプレート化すると便利です
- 社内用語や業界特有のルールも含めると、より実用的な出力が得られます
生成AIは「できること」を見極めてこそ活きるツール
生成AIは非常に高機能ですが、万能ではありません。
その実力を引き出すには、「どこで使うべきか」「どこには使わないべきか」を見極める視点が重要です。
すべてを任せるのではなく、“組み込む”意識で使う
生成AIは、完全な代替ではなく「補助的なツール」です。
業務の中に適切な形で組み込むことで、業務効率化や情報整理、発想支援などの効果が発揮されます。
- たとえば、報告書の下書き、FAQの草案、提案書の構成づくりなど
- “仕上げ”や“判断”は人が行う前提で使うのがポイントです
得意な業務から始めて、少しずつ応用していく
まずは、生成AIが得意な「言語処理」分野から使い始めましょう。
メール文案、要約、翻訳、アイデア出しなどから始めると、効果を実感しやすいです。
徐々に業務に組み込みながら、活用範囲を広げていくのが成功への近道です。
まとめ
初めての生成AI では、生成AIの基礎から応用までの学習を通じて、企業や個人の生成AI導入を支援していく予定です。
最後までお読みいただきありがとうございました。
