生成AI利用の際には、「AIの強みと課題」をきちんと認識しておくことが重要である。この問題について、生成AIを利用しながら検討を加えてみた。
まず最初に「AIの強みと課題」というテーマでOpenAI ChatGPT4oに回答を求めた。その回答結果は下記の通りである。
同回答結果は、一見したところ、一般的にどのようなことが問題となっているのかを簡潔かつ適切にまとめているように思われる。
考察をさらに深めるために、生成AIで同回答結果をチェックさせてみた結果は下記のページにある。
「AIの強みと課題」に関するOpenAI ChatGPT4oの最初の回答
(1) AIの強み
1.データ分析の速度と精度
大量のデータを高速に処理し、パターンや異常を検出できる。
統計的手法や機械学習を活用し、相関関係やトレンドを見つけ出せる。
大量のデータを高速に処理し、パターンや異常を検出できる。
統計的手法や機械学習を活用し、相関関係やトレンドを見つけ出せる。
2.客観的な分析
バイアスを最小限に抑えながら、データドリブンで課題を特定できる。
ヒューリスティック（経験則）に頼らない分析が可能。
3.多角的な視点の提供
機械学習モデルを活用することで、人間が見逃しがちな要因を発見できる。
異なる業界や分野のデータを統合し、新しい視点を提供できる。
4.リアルタイム分析
センサーやIoTデータを活用し、リアルタイムで異常やリスクを検知できる。
予測分析と組み合わせることで、将来の課題を事前に把握できる。
(2) AIの課題
1.文脈理解の限界
データの背後にある意図や社会的・文化的背景を完全には理解できない。
ニュアンスや暗黙の前提が必要な問題では、適切な課題認識が困難。
データの背後にある意図や社会的・文化的背景を完全には理解できない。
ニュアンスや暗黙の前提が必要な問題では、適切な課題認識が困難。
2.因果関係の理解が難しい
相関関係は発見できるが、因果関係を正確に特定するのは難しい。
例えば「売上が低下した理由」を単純な相関から判断すると誤解を招くことがある。
3.データ依存性の高さ
データが不完全、偏っている場合、誤った課題認識をする可能性がある。
データの前処理やクレンジングが不十分だと、分析結果に悪影響を与える。
4.創造的な課題発見は不得意
既存のデータに基づいた分析は得意だが、新しい問題提起や仮説の構築は苦手。
例：「市場の未開拓領域を発見する」ような創造的な分析には、人間の直感や洞察が必要。