この記事のポイント
この記事は、AIの能力とその限界について分かりやすく解説しています。- AIはデータ分析や予測、自然言語処理、画像認識などの分野で活躍していますが、人間の感情理解や倫理的判断などには苦手意識があります。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
人工知能（AI）の急速な進化は、今日の生活やビジネスに多大な変革をもたらしていますが、その能力にも限界があります。
AIが得意とする分野から苦手とする領域まで、この記事では様々な面を深掘りしながら、AIの可能性と現在の技術的な制限についてわかりやすく解説しています。
データ分析、自然言語処理、画像認識などAIによる多岐にわたる活躍の場面を紹介すると共に、倫理的判断や感情理解といった人間特有の課題も浮き彫りにし、将来的に人間とAIがどのように協力し、共存していくべきかを考察する貴重な洞察を提供します。
AIの概要から具体的な応用例、限界までを網羅的に把握することで、読者のAIに関する知識をぐっと深め、実生活や事業に応用する際の理解を深めることを目指します。
目次
AIができること
AI（人工知能）は、コンピューターや機械が人間の知能を模倣して、学習、推論、自己改善、問題解決などの能力を持つ技術です。
近年その発展は目覚ましく、機械学習やディープラーニングなどのアルゴリズムによって、画像認識、音声認識、自然言語処理、ゲーム、ロボット工学などの様々な分野で人間に匹敵する、または人間を上回る能力を発揮するようになってきました。
人間の能力を上回るような言葉を指すAGIという概念も出現してきています。
人工知能の発展と利活用の進化参照：総務省
以下にAIにできることをカテゴリ別に紹介していきます。
1. データ分析と予測
AIは膨大なデータを素早く分析し、将来の動向を予測するのが得意です。
これにより、ビジネスから医療まで多岐にわたる分野での意思決定をサポートしています。
AIのデータ分析と予測能力は、企業や組織が効率的かつ効果的に運営するための強力なツールとなっています。
以下に具体的にどのような場面でAIの力が活用されているのか、いくつかの例を挙げて説明します。
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マーケティング：顧客データを分析し、購買行動を予測してターゲット広告を最適化します。
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医療：患者の診療記録や検査データを分析して疾患の早期発見や治療計画を支援します。
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金融：市場データを分析して株価予測やリスク管理を行います。
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2. 自然言語処理（NLP）
自然言語処理（NLP）は、AIが人間の言語を理解し、処理する技術です。この技術は、私たちの日常のコミュニケーションや情報処理の方法に大きな変化をもたらしています。NLPを用いることで、AIは テキストや音声を解析し、その内容を理解し、適切に応答することが可能になります。一番に注目すべき点は人間のように自然な言葉で返答することが可能な点です。
以下に具体的にどのような場面でAIの力が活用されているのか、いくつかの例を挙げて説明します。
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言語翻訳：リアルタイムで多言語間の翻訳を行います。
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チャットボット：カスタマーサポートで顧客の問い合わせに自動応答します。
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文章生成：ニュース記事やレポートの自動作成を行います。
3. 画像・音声認識
画像・音声認識は、AIが視覚情報や音声情報を理解し、処理する技術です。この技術により、写真やビデオの中の物体や人物を認識したり、音声コマンドを理解して実行することが可能になります。日常生活やビジネスのさまざまな場面で、画像・音声認識はその能力を発揮しています。
以下に具体的にどのような場面でAIの力が活用されているのか、いくつかの例を挙げて説明します。
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顔認識：セキュリティシステムでの個人認証やマーケティングでの顧客分析に利用されます。
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医療画像解析：X線やMRI画像の解析により、疾患の診断を支援します。
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音声アシスタント：スマートデバイスでの音声コマンドの理解と実行を行います。
4. ロボティクスと自動化
ロボティクスと自動化技術は、AIを活用して物理的なタスクを実行することが可能です。これらの技術により、労働力の節約や生産性の向上が可能となり、人々の生活を便利で快適なものにしています。さらに危険な作業を行うことが可能であるため作業の安全性を向上させることにも役立っています。
以下に具体的にどのような場面でAIの力が活用されているのか、いくつかの例を挙げて説明します。
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自動運転：自動車やドローンの自律走行を実現します。
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製造業：工場での生産ラインの自動化や品質管理を行います。
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物流：倉庫でのピッキング作業や在庫管理を自動化します。
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農業：土壌や作物のセンサーデータを分析して、水やりや肥料の最適な管理を自動化できます。
AIによる自動運転
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5. パーソナライズドサービス
AIに可能なパーソナライズドサービスでは、個人のニーズや好みに合わせてカスタマイズされたサービスや体験を提供します。これにより、ユーザーはより満足度の高いサービスを受けることができ、サービス提供する企業は顧客の満足度向上や収益の増加につながります。
以下に具体的にどのような場面でAIの力が活用されているのか、いくつかの例を挙げて説明します。
- オンラインショッピング：eコマースサイトで顧客の購入履歴に基づいた、商品の推薦。
- エンターテインメント：ユーザーの視聴履歴に基づいた映画や音楽の推薦。
- 教育：学習者の進捗に応じて最適な学習コンテンツを提供。
- 健康管理：個々の健康状態やフィットネス目標に合わせたカスタマイズされたトレーニングプランや栄養アドバイスを提供。
7. クリエイティブな作業
AIは単なる計算や予測に留まらず、クリエイティブな作業にも活用されています。画像や音楽、文章などの創造的な領域で、新たなアイデアや作品を生み出す支援を行います。AIの力を借りることで、創造性を刺激し、革新的な成果を生み出すことが可能です。
以下に具体的にどのような場面でAIの力が活用されているのか、いくつかの例を挙げて説明します。
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画像生成：AIは画像生成モデルを使用して、写真やイラストなどの新しい画像の自動生成が可能です。
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音楽作曲：AIは音楽生成アルゴリズムを活用して、新しい楽曲やメロディの作曲が可能です。
コンテンツ制作：自動的にビデオや広告を制作します。 -
映像編集：
AIは映像解析技術を活用して、映画や広告などの映像コンテンツを自動的に編集することが可能です。
AIができないこと
一方でAIができないことはなんでしょうか？できないことについて考察していきましょう。
人間が持つ感情や創造性、倫理判断、常識的思考、そして個人経験に基づく主観的理解は、AIの得意分野（データ分析、正解パターンの高速推論など）とは全く異なる性質を持ちます。どれだけ技術が進化しても、これらの領域に踏み込むには データやアルゴリズムでは捉えきれない“曖昧さ”や“多様性” が大きな壁として存在し続けるでしょう。
最終的に、人間固有の特性とAIの能力を調和させることが、より豊かな社会やイノベーションを生むための最善策となるでしょうか。
1. 感情や共感の欠如
感情や共感
■ AIには「経験としての感情」がない
AIは膨大なデータからパターンを抽出し、適切な応答を生成することができますが、「感情そのものを感じ取る能力」は持ち合わせていません。そもそも感情とは、生物が外部刺激や内面の認知プロセスによって生じる、生理学的・心理学的な現象です。言い換えれば、生物学的なメカニズムを通じて体験される感覚であるため、非生物的存在であるAIが本来的に体験することは難しいのです。
■ 共感の難しさ
「共感」とは、他者の感情や状況を汲み取り、それに心を寄せる行為を指します。AIは自然言語処理の進歩により、ユーザーが「悲しい」「楽しい」といった言葉を使えば、ある程度の“文脈”を推定できます。しかし、それはあくまで言葉や表現をキーにした推測であり、実際にその感情を共有しているわけではありません。たとえば、落ち込んでいるユーザーの気持ちに寄り添い、励ましたり慰めたりする行為は、相手の表情や声色の変化、微妙なニュアンスをリアルタイムに感じ取りながら行われます。AIが同じような効果を得るには、未だ多くの技術的・哲学的ハードルが存在するといえます。
■ なぜ重要か
感情理解と共感は、人間同士のコミュニケーションにおいて極めて重要な要素です。ビジネスシーンでも、カスタマーサポートやチームマネジメントなど、感情に配慮することで信頼関係を構築する場面は数多く存在します。AIがこれらの領域で補助を行うことは可能ですが、感情に基づく“気持ちの代弁”や“寄り添い”の部分は、人間がフォローする必要があります。今後、感情解析技術がさらに発展しても、根本的に「AIが感じる」ことには限界があるため、人間の役割は完全に代替されることはないでしょう。
以下では、AIが苦手とする領域のうち、**「倫理的な判断」「常識的な判断」「個人の経験と主観的理解」**の3つのセクションについて、それぞれ深い考察を交えながら解説します。前回の「感情理解と創造性」に続き、なぜAIがこれらの分野で人間の能力を十分に代替できないのか、その背景と理由を考えてみましょう。
2. 倫理的な判断
モラル
■ モラル・文化の多様性
社会や文化によって正解が異なる「道徳」や「価値観」は、必ずしも一意的なルールに落とし込めません。たとえば、ある行為がある社会では許容される一方、別の社会ではタブーとなっていることも珍しくありません。AIは数字や明確な指標を扱うのが得意ですが、このように文化差や歴史的背景による“曖昧な正誤”を判断するのは苦手です。
■ グラデーションが存在する判断領域
「完璧な正解」か「完全な不正解」かが分かれている問題ならば、AIはデータをもとに答えを導きやすいでしょう。しかし、倫理的判断の多くはそうした単純二分法にならず、グラデーション（曖昧さや中間領域）が存在します。AIが学習するデータセットにその曖昧さまで含めることは非常に難しく、状況や時代によって変わる微妙な道徳観には対応しきれません。
■ 責任主体としての限界
AIが作動する仕組みやプログラムを設計するのは人間であり、学習データの選定・調整も人間の手で行われます。仮にAIが自律的に動いた結果、何らかの被害や不都合が生じても、AIそのものが「責任をとる」ことはできません。法律的にも、道徳的にも、責任主体はあくまで人間や組織となります。
■ トロッコ問題などの倫理的ジレンマ
自動運転車の例でよく取り上げられる「トロッコ問題」は、どのような行動を選択するかで道徳的・倫理的価値観が試される典型例です。AIはプログラムされたアルゴリズムに基づいて行動するだけであり、行為の正当性や結果への責任を自ら判断できるわけではありません。最終的な善悪の判断や結果への対応は、人間が背負うことになるのです。
3. 常識的な判断
常識
■ 暗黙のルールを扱う難しさ
人間社会には「空気を読む」「場をわきまえる」といった書き言葉化されていない暗黙のルールが数多く存在します。たとえば、会議で上司に失礼にならない言い回しをとっさに選んだり、友達との雑談で遠回しに意見を伝えたりする行為は、経験や文化的背景を通じて身につけていきます。AIが学習に使うデータには、こうした“言語化されていない微妙なニュアンス”が含まれにくいため、的確な判断や応答をするのが難しいのです。
■ 文脈依存と即時的応用
常識や空気感には、文脈と瞬発力が重要です。「こういう場面ではこう言うべき」「ああいう場面では沈黙が最適」など、人間はその都度ケースバイケースで適応します。AIは大量の事例からパターンを抽出して応答を生成できますが、それが“過去の学習データにない突発的シチュエーション”だと適応外になりがちです。
- 例：接客ロボットが突然怒鳴り散らす客に遭遇した際に、どの程度まで謝罪し、どの程度で上司やセキュリティを呼ぶのかといった判断は、暗黙知と状況読みが極めて重要になります。
■ 人生経験の多様性
人間の判断や思考には、育った環境や人生経験が大きく影響します。たとえば「同じ言葉でも人によって感じ方が全く違う」「過去の体験から特定の事象に強く反応する」といった場面がよくあります。AIはデータを基に平均的・客観的な判断を下すのが得意ですが、個人のトラウマや好み、複雑な文化的背景を深く理解したパーソナライズは容易ではありません。
4. 主観的・定性的な要素の不足
■ データドリブンの限界
AIにとって数値や定量的な指標は扱いやすい一方、主観的な感覚（「なんとなく気になる」「好き嫌い」「感動の度合い」など）は言語化や数値化が困難です。そのため、意思決定において主観的判断が大きく左右する領域（芸術、美学、嗜好など）で、AIは人間のような即時的・直感的な判断ができません。
■ 人間関係やコミュニティの空気
組織内での人間関係の機微や、コミュニティ特有の文化・ルールは、主観や定性的な空気感で成り立っている部分も多いです。たとえば、部署同士のパワーバランスや個人の信用度、非公式の派閥といった“裏情報”を定量化して扱うのは現実的ではありません。AIが提案する最適解が、実際の現場の空気感と合わずに頓挫するケースもあるため、主観や定性情報を補完する人間の役割が必要です。
まとめ
この記事ではAIにできることとできないことを具体例を示しながら紹介しました。
AIができることには、データ解析や自然言語処理、画像認識など私たちが驚くような活用方法がありました。
一方で、AIにも限界はあります。感情や倫理的な判断はまだ人間の領域です。
最終的に、AIが不得手とする領域こそ、ビジネスや研究、芸術などで人間が付加価値を発揮する場になります。社会にAIが浸透し続けるなかで、人間の強みをいかに伸ばし、AIのサポートを最大限に活用できるかが、今後の大きなテーマといえるでしょう。
