会社の経営者やビジネスパーソンにとって、業務効率化は常に大きな課題の一つです。とくにカスタマーサービスや帳簿業務の効率を上げたいと考えているなら、生成AIの活用が解決策になる可能性があります。ただし、生成AIには得意分野と苦手な領域があるため、導入前にどこで役立ち、どこにリスクがあるかを明確に把握することが重要です。

本記事では、生成AIができること・できないことを具体的に解説し、ビジネスへの影響や将来の可能性、さらにはリスクとの向き合い方まで紹介します。

生成AIとは

生成AI（Generative AI）とは、テキストや画像、音声、資料などのコンテンツを自動で作り出す人工知能のことを指します。たとえば「プレゼン資料を作って」「商品説明文を考えて」といった指示（プロンプト）を与えるだけで、内容を自動で生成してくれるのが特徴です。

生成AIは、近年の急速な進化により、誰でも簡単に使えるビジネスツールとなりました。営業資料の作成、ブログやSNS投稿のテキスト作り、FAQ対応の自動化、企画アイデアのブレストなど、業務効率化や人手不足解消に貢献しています。

特にビジネスパーソンにとっては、時間をかけずに質の高いアウトプットを出せることが大きな価値となっています。使い方を少し学べば、専門知識がなくても十分に活用できます。

生成AIにできること6選

生成AIは現代のビジネスシーンで多様な活用方法があり、とくに会議記録の作成からカスタマーサービスや市場調査まで幅広く活用できます。生成AIの得意分野を理解すれば、カスタマーサービスや帳簿管理などの業務効率化に役立てられるでしょう。

本セクションでは、具体的なビジネスシーン別に、生成AIの活用法を6つ紹介します。

1）会議やプレゼンの文字起こし・要約

生成AIは会議やプレゼンテーションの内容を自動的に文字起こしし、要点をまとめる能力に優れています。長時間の会議内容を数分で要約できるため、参加できなかった社員への情報共有が格段に効率化されるのです。また、重要なポイントを見逃さず、意思決定のスピードアップにも貢献します。

たとえば、1時間の戦略会議を生成AIに文字起こしさせると、その場で議論された主要な決定事項や次のアクションプランを簡潔にまとめた報告書が自動生成されるのです。この機能により、会議の生産性が向上し、情報の透明性も高まります。さらに、過去の会議録を検索して参照することも容易になり、組織の知識管理も強化されるでしょう。

2）画像や動画などのコンテンツ作成

生成AIはテキストプロンプトから高品質な画像や動画を作成できます。マーケティング活動において、オリジナルコンテンツの制作時間を大幅に短縮可能です。

簡単な指示だけで、ブランドイメージに合った画像やバナー、プロモーション動画のベースを作成可能です。マーケティングキャンペーンごとに異なるビジュアルを素早く生成でき、A／Bテストも容易に実施できます。また、顧客層に合わせたパーソナライズされたビジュアルコンテンツも作成可能です。これにより、コンテンツマーケティングの効率と効果が大幅に向上します。

3）カスタマーサービスの自動化

生成AIを活用したチャットボットは、24時間365日休むことなく顧客対応が可能です。よくある質問への回答や製品情報の提供、予約受付などを自動化できます。

AIチャットボットは過去の対応データから学習し、顧客の問い合わせパターンを理解して適切な回答を提供可能です。複数言語への対応も可能なため、グローバル展開している企業にとって大きなメリットとなります。顧客満足度の向上と運用コストの削減を同時に実現できる点が魅力です。また、問い合わせ内容の分析から顧客ニーズを把握し、製品やサービスの改善にも役立てられます。

4）市場の調査・分析

生成AIは膨大なデータから市場トレンドや消費者行動のパターンを分析します。過去の販売データや顧客フィードバックをもとに、将来の市場動向を予測する助けになるでしょう。

競合分析も効率的におこなえ、自社の強みや弱みを客観的に評価できます。SNSなどのソーシャルメディアデータを分析して、ブランド認知度や消費者感情を把握することも可能です。

たとえば、特定の製品カテゴリーの検索トレンドを分析し、季節変動や消費者の関心の移り変わりを可視化できます。これにより、マーケティング戦略の最適なタイミングや内容を決定する際の判断材料にすることが可能です。

データに基づいた戦略立案により、マーケティング投資の効率が向上します。

5）新商品・新サービスの開発補助

生成AIは市場分析結果から新商品や新サービスのアイデアを提案可能です。既存製品の改良点や、未開拓の市場ニーズを発見する手助けとなります。

顧客フィードバックを分析して、製品開発の方向性を示唆することも可能です。異なる業界の成功事例を参考に、革新的なビジネスモデルの構築をサポートします。

プロトタイプの設計や製品仕様の最適化にも活用でき、開発サイクルの短縮も可能です。市場投入前のリスク評価もおこなえるため、成功確率の高い製品開発が実現します。

AIの提案を起点に人間の創造性を掛け合わせることで、独自性の高い商品開発が可能になるのです。

6）プログラミングコードの作成

生成AIはプログラミング言語のコード生成に優れています。Webサイト・アプリ・業務効率化ツールなど、さまざまなソフトウェア開発のサポートが可能です。

プログラミングの知識がなくても、やりたいことを自然言語で説明するだけでコードを生成できます。既存コードのバグ修正や最適化、ドキュメント作成も自動化可能です。

たとえば、顧客データ分析用のスクリプトや、マーケティングオートメーションのワークフローを短時間で作成できます。これにより、IT部門への依存度が下がり、マーケティング部門が直接デジタルツールを活用できるようになるのです。

プログラマーにとっても、定型的なコーディング作業から解放され、より創造的な問題解決に集中できるメリットがあります。生成AIを活用することで、技術的な障壁を低くし、デジタルマーケティングの可能性を大きく広げられるでしょう。

生成AIにできないこと

生成AIは多くの作業を自動化できますが、現時点で明確な限界も存在します。主に「新しいアイデアの創造」「感情の理解や表現」「肉体労働」の3つは、現在の生成AIでは実現が困難な領域です。

これらの限界を理解することで、マーケティング戦略や業務効率化において生成AIをより効果的に活用できるでしょう。本セクションでは、生成AIにできないことについて解説します。

1）新しいアイデアの創造

生成AIは完全に新しいアイデアを生み出せません。AIが生成する内容は、すべて既存のデータの組み合わせに基づいています。たとえば、マーケティングキャンペーンのアイデアを求めると、AIは過去の成功事例を組み合わせた提案はできますが、業界に革命をもたらすような斬新な発想は生み出せないのです。

AIは「ルールを破る」「枠外で考える」という概念とは相反する仕組みで動作しています。たとえば、ルービックキューブの解き方をAIに教えると、さまざまな解法パターンは生成できますが、「キューブを壊して組み直す」という発想は出てきません。

AIを活用する際は、あくまでアイデア創出の補助ツールとして位置づけ、最終的な創造性や判断は人間が担う必要があります。

2）感情の理解や表現

生成AIは人間の感情を真に理解したり、自ら感情を持ったりすることはできません。AIは感情を模倣することはできても、実際に感じることはできず、これは生物学的・心理学的な感情体験の能力がAIには欠けているためです。

たとえば、カスタマーサポート用のチャットボットは「申し訳ありません」と返答できますが、本当に謝罪の気持ちを持っているわけではありません。

感情理解の限界として、AIには以下の問題があります。

• 感情の複雑さや深さを把握できない
• 文化的背景や個人の価値観に基づく感情の解釈ができない
• 非言語的コミュニケーション（表情や身振り）の完全な理解ができない
• 皮肉やユーモアなどの言語的ニュアンスの把握が困難

AIの感情理解の限界から、倫理的判断や道徳的な問題に対する回答も不適切になる可能性があります。感情を必要とする業務、たとえば重要な顧客との信頼関係構築や、繊細な交渉などは、引き続き人間が担当すべき領域です。

3）肉体労働

生成AIは物理的な作業をおこなうことができません。AIは情報処理やデジタルコンテンツの生成にたけていますが、実際に物を動かしたり、環境を操作したりする能力はないのです。

「モラベックのパラドックス」として知られる現象では、人間にとって簡単な物理的タスク（物を拾う、階段を上る、部屋を片付けるなど）がAIにとっては非常に難しいという逆説があります。

参照：ダイヤモンド・オンライン「ChatGPTが証明した「モラベックのパラドックス」とは？」

ゴールドマン・サックスのレポートによると、生成AIが最も影響を与える職種はナレッジワーカー（知識労働者）であり、肉体労働を必要とする職種への影響は限定的です。具体的には以下の通りです。

• オフィスワーク（文書作成、データ分析など）：AIによる自動化の可能性が高い
• 肉体労働（建設、配送、清掃など）：AIによる代替は当面困難

このため、物理的な作業が必要な業務については、ロボット工学の飛躍的進歩がない限り、人間の労働力が引き続き必要となります。

参照：CNN「AIの最新の波、3億人の雇用に影響も　ゴールドマン・サックス」

このため、物理的な作業が必要な業務については、ロボット工学の飛躍的進歩がない限り、人間の労働力が引き続き必要となります。

生成AIの限界を理解することで、マーケティング戦略や業務効率化において、AIと人間の役割分担を適切に設計できます。AIにできないことを理解した上で、人間の創造性や感情理解、物理的能力と組み合わせることが、最適なビジネス成果につながるのです。

生成AIが将来できるようになると期待されていること

生成AIは、現在すでに多くの分野で活用されていますが、将来的にはさらに多くの分野で活用幅が増えると期待されています。本セクションでは、生成AIが将来できるようになると期待されていることを紹介します。

1）人間レベルのパフォーマンス

生成AIは、技術的な能力において人間の平均的なパフォーマンスに達することが予測されています。これにより、複雑なタスクを効率的に処理することが可能です。また、2040年までには、人間のトップ25％のパフォーマンスに匹敵する能力を持つことが期待されています。

2）多モーダルAIの進化

現在、生成AIはテキストや画像、音声など単一のデータ形式を扱うことが多いですが、将来的には複数のデータ形式を同時に処理できる「多モーダルAI」が普及することが予想されています。これにより、より高度なコンテンツ作成や分析が可能です。

3）倫理的なAIの実現

生成AIの普及に伴い、倫理的な問題も重要視されています。将来的には、透明性や公平性を保つための技術が進化し、偏見を減らす方法の開発が期待されているのです。

4）カスタマーエクスペリエンスの向上

生成AIは、顧客データを分析して個別化されたコンテンツやサービスを提供することで、カスタマーエクスペリエンスを大幅に向上させられます。これにより、企業は顧客との関わりを強化し、競争力を高めることが可能です。

5）教育や医療での活用

教育や医療分野でも、生成AIが活用されることが期待されています。たとえば、教育ではAIによる個別化された学習計画が可能になり、医療では薬剤の発見や治療計画の最適化が進むと予想されています。

6）デモクラティゼーション

生成AIは、オープンソースモデルやユーザーフレンドリーなプラットフォームを通じて、より多くの企業や個人にアクセス可能になります。これにより、AI技術を活用したイノベーションが広く進むことが期待されています。

生成AIの危険性と付き合い方

生成AIは多くの業務を効率化できる一方で、いくつかのリスクも抱えています。リスクの中で主なものは、プライバシー侵害・誤情報の生成・雇用への影響という3つのリスクです。これらのリスクを理解し、適切な対策を講じることで、生成AIを安全かつ効果的に今後のビジネスに活用できます。

本セクションでは、各リスクの詳細と具体的な対策方法について解説します。

1）プライバシーの管理を適切に行う

生成AIを利用する際、最も注意すべき点はプライバシーと情報漏洩のリスクです。AIに入力した情報が外部に漏れる可能性があります。

このリスクは主に2つの経路で発生し、1つ目はAIモデルへの学習による情報漏洩です。入力した情報がAIに学習されると、他のユーザーがAIに質問した際にその情報が使われる可能性があります。

2つ目は生成AIサービス事業者のログに情報が残ることです。事業者は不正利用防止のために入力内容を保存していますが、内部不正や外部攻撃によって情報が漏れるリスクがあります。

2023年3月には、ある大手生成AIツールで一部ユーザーの個人情報（氏名・メールアドレス・支払い先住所・クレジットカード情報など）が他のユーザーに表示されるという問題が発生しています。また、2023年にはシンガポールの情報セキュリティ会社が、大手生成AIツールのログイン情報が日本から漏洩している事実を発見しました。

参照：あんしんセキュリティ「生成AIで発生した情報漏洩の事例とは？さまざまなリスクと対策も紹介」

対策としては以下の方法が有効です。

• 機密情報や個人情報を入力しない
• 企業専用の閉じた環境で動作するAIを導入する
• 情報漏洩時の対応策をあらかじめ準備しておく
• 従業員に対して適切な利用方法の教育を行う

2）嘘や誤情報に気を付ける

生成AIは「ハルシネーション」と呼ばれる現象を起こし、存在しない情報を自信を持って提示することがあります。これは業務上の誤った判断につながる危険性があるので注意が必要です。

実際の事例として、2023年には米国の裁判所で弁護士がChatGPTを使って作成した準備書面に、実在しない判例が多数含まれていたという問題が発生しました。生成AIは誤った情報であっても自信を持って提供するため、このような事態が発生するのは珍しくありません。

参照：日本経済新聞「ChatGPTで資料作成、実在しない判例引用米国の弁護士」

生成AIが誤情報を生成するリスクは主に以下の表の3つに分類されます。

リスクの種類	内容
機能・品質面のリスク	データの不備などから起きる問題
セキュリティ面のリスク	プライバシーなどの権利侵害につながる問題
倫理的リスク	差別的な予測を生み出す問題

対策としては以下の対策が効果的です。

• AIの出力は必ず人間が確認する
• 重要な情報は複数の情報源で検証する
• AIの出力を鵜呑みにせず、批判的思考を持つ
• 専門知識が必要な分野では専門家の意見を仰ぐ

3）業務の効率化・自動化に伴う雇用について考える

生成AIによる業務の自動化は、雇用環境に大きな変化をもたらす可能性があります。単純作業の自動化により、一部の職種では人員削減が起こる可能性がある一方で、AIを活用した新たな職種も生まれているのです。

生成AIの導入によって懸念される雇用への影響には以下のようなものがあります。

• 定型的な文書作成やデータ入力などの業務の自動化
• カスタマーサポートなどの一部業務の効率化による人員削減
• 知的能力の衰退リスク

しかし、AIの導入は必ずしも雇用の減少だけをもたらすわけではありません。

むしろ以下のような変化も期待できます。

• AIを活用した新たな職種の創出
• 人間にしかできない創造的・感情的な業務への集中
• 業務効率化による新規事業展開の可能性

対策としては以下の対策が重要です。

• 従業員のスキルアップ・リスキーリングを支援する
• AIと人間の協業モデルを構築する
• 人間にしかできない価値提供に注力する
• 段階的にAIを導入し、雇用への影響を最小限に抑える

生成AIは強力なツールですが、その利用には責任が伴います。プライバシー保護・情報の正確性確認・雇用への配慮という3つの観点です。適切に対策を講じることで、生成AIのリスクを最小限に抑えつつ、そのメリットを最大限に活用しましょう。

AIチャットボット「IZANAI（イザナイ）」が社内の“わからない”をゼロにする

IZANAI（イザナイ）は、社内外のFAQ対応を効率化する生成AI型チャットボットです。OpenAIの技術を活用し、質問が曖昧でも適切な回答に導く高精度な応答を実現。ノーコード・最短3分で構築でき、問い合わせ対応や情報検索の手間を大幅に削減します。

IZANAIの主な特徴

• 社内資料やWebページを登録するだけで回答が可能
• PDF・Excel・WebサイトのURLなど、複数ソースを同時に学習
• FAQ整備が不十分でも、曖昧な質問に対応
• 面倒なシナリオ設計が不要

IZANAIのおすすめの利用シーン

• 人事・総務など社内問い合わせが多い部門
• カスタマーサポートやコールセンター
• 営業支援・販売代理店対応
• 技術マニュアルが煩雑な製造業

IZANAIの導入メリット

• 社内情報検索にかかる年間240時間の削減に貢献
• ノーコードで簡単導入
• 他社に比べて圧倒的な低価格（月額数万円）
• セキュリティにも配慮（データはプライベート環境で運用）
• 専任サポートによる導入・運用支援も充実

参考：曖昧な質問もAIチャットボットが正解に導く | IZANAI Powered by OpenAI

生成AIにできることを理解してビジネスに最適な有効活用を

生成AIにできること	生成AIにできないこと
1.会議やプレゼンの文字起こし・要約	1.完全に新しいアイデアの創造
2.画像や動画などのコンテンツ作成	2.真の感情の理解や表現
3.カスタマーサービスの自動化	3.肉体労働
4.市場の調査・分析
5.新商品・新サービスの開発補助
6.プログラミングコードの作成

生成AIは会議記録の要約やカスタマーサービスの自動化・市場分析など、さまざまな業務を効率化し、ビジネスの生産性向上に大きな可能性を秘めています。一方で、新たなアイデアの創造や感情の理解など、人間ならではの能力を補完する存在であると理解する必要があるでしょう。自社の課題や業務の特徴に応じて適切な使い方を見極め、生成AIを効果的に導入しましょう。