生成AIの得意・不得意とは？｜人が判断すべきポイントを整理 - 静岡県藤枝市のデザインスタジオ・エフ

前回の記事では、生成AIが
「考えているように見える理由」を整理しました。

仕組みが分かってくると、
次に気になるのはこの点ではないでしょうか。

「結局、どこまでAIに任せていいのか？」
「逆に、やらせないほうがいいことは何か？」

この判断があいまいなままだと、
生成AIを過信して失敗したり、
逆に怖がって使えなくなることが起こりがちです。

この回では、
生成AIの得意なこと・苦手なことを整理し、
実務での判断軸を一緒に作っていきましょう。

生成AIが得意なこと

生成AIが得意なのは、
すでにある情報をもとに、形を整える作業です。

具体的には、次のような作業が挙げられます。

文章の言い換え・要約
構成案や見出しのたたき台作成
アイデア出し・発想の広げ役
定型的な文章（案内文・説明文）の作成

これらは、
「正解が一つではない」作業です。
生成AIは、
もっともらしいパターンを大量に学習しているため、
こうした作業をスピーディーにこなせます。

生成AIがこうした作業を得意とする理由は、
その中核にある大規模言語モデル（LLM）の性質にあります。

LLMは、ディープラーニングによって、
人間が書いた膨大な文章を学習しています。

その結果、
「どんな流れの文章が自然か」
「どう並べると分かりやすいか」
といった文章の型やパターンを、
非常に高い精度で再現できます。

だからこそ、
言い換え・要約・構成づくりといった
表現を整える仕事は得意なのです。

生成AIが苦手なこと

一方で、生成AIが苦手なのは、
正確性や責任が求められる判断です。

代表的な例は次のとおりです。

最新情報の正確性を検証すること
計算結果や数値の最終判断
法律・契約・医療などの専門判断
著作権や商標権などの権利侵害の有無の判断

近年の生成AIは、
Webブラウジング機能を使って
最新情報を取得することはできるようになっています。

ただし、
その情報が正しいかどうかを保証することはできません。
正確性の検証は、最終的に人が行う必要があります。

また、生成AIは計算機ではなく、
言葉のつながりを予測するAIです。
数学的に解いているわけではないため、
計算や数値は特に注意が必要です。

これは、生成AIが
ディープラーニングを使った言語モデルであり、
計算専用のプログラムではないためです。

数式を理解して解いているのではなく、
「この数字の次には、どの数字が来やすいか」
を確率的に予測しているにすぎません。

そのため、
計算や数値の正確性が重要な場面では、
人の確認が欠かせません。

任せてよい仕事の考え方

生成AIに任せてよいかどうかは、
「仕事の性質」で考えると分かりやすくなります。

任せやすいのは、
次のような特徴を持つ仕事です。

間違いがあっても致命的にならない
最終的に人がチェックできる
たたき台や下書きが欲しい

Web運営であれば、
ブログ記事の構成案や、
説明文の言い換えなどが該当します。

人が必ず確認すべき仕事

逆に、
人が必ず関わるべき仕事もあります。

それは、
責任の所在が人にある仕事です。

最終的な意思決定
公開前の事実確認
法的・倫理的な判断

この考え方は、
ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）
と呼ばれます。

AIに任せきりにせず、
必ず人が確認・判断するプロセスを組み込むことが、
安全な活用の前提です。

LLMとディープラーニングの特性を踏まえると、
判断軸はとてもシンプルです。

「表現・構成・発想」はAIが得意。
「正確性・責任・権利判断」は人の役割。

この切り分けができていれば、
生成AIは非常に扱いやすい道具になります。

試験で押さえるポイント

生成AIには得意・不得意がある
最新情報は取得できても、正確性の検証は人が行う
計算は確率的予測であり、誤る可能性がある
ヒューマン・イン・ザ・ループの考え方が重要

実務・Web運営での判断につながる視点

Web運営の現場で考えてみましょう。

得意：
ターゲットに刺さるキャッチコピー案を20個出す
苦手：
そのコピーが他社の商標権を侵害していないか判断する
得意：
ブログ記事の導入文を、です・ます調で柔らかく書き換える
苦手：
記事内で引用した統計データが、2025年最新の正しい数字か確認する

生成AIは、
検索エンジンの代わりではなく、
考えを整理するパートナーとして使うと、
リスクが低く、効果が高くなります。

まとめ｜判断できるようになることがゴール

ここまで、STEP1として
生成AIの基礎となる考え方を、段階的に整理してきました。

振り返ってみると、STEP1では次のようなポイントを学んできました。

AI・機械学習・ディープラーニングの関係性（入れ子構造）
生成AIは「考えている」のではなく、確率にもとづいて生成していること
大規模言語モデル（LLM）が、文章の型や流れを学習していること
生成AIには、得意なこと・苦手なことがはっきりあること
判断の責任は、最終的に人が持つという前提

ここまで理解できていれば、
生成AIを過信することも、怖がる必要もありません。

「これはAIに任せてよい」
「ここは人が必ず確認する」
そうした判断軸を、
すでにあなたは持っています。

次からSTEP2として、
いよいよ具体的な生成AIツールに進みます。

ChatGPTだけでなく、
Gemini、Copilot、Perplexityなど、
それぞれのツールが
「どんな役割に向いているのか」
を整理していきます。

STEP1で身につけた考え方があれば、
ツールの違いに振り回されることはありません。
「自分の目的に合うかどうか」
を判断しながら、安心して読み進めてください。

次回は、
「生成AIツールの全体像」を解説します。
ここからが、実践編のスタートです。

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