本ページの末尾に挙げたプロンプト文を与えることで、「AIの強みと課題」に関してさらなる検討を加えた。
その回答結果は下記の通り、最初の回答のブラッシュアップに役立つ回答となっている。なお同回答に基づき最初の回答を改変させた結果は下記ページにある。
https://ai.sanosemi.com/archives/1538
https://chatgpt.com/share/67af075b-4074-800f-8cf6-1230655edb16
「AIの強みと課題」に関するOpenAI ChatGPT4oの最初の回答に対するチェック結果
(1) AIの強み
改善策：相関関係の発見に加えて、因果推論の手法を取り入れることで、データ間の因果関係をより正確に理解し、分析の信頼性を向上させるべきです。
客観的な分析
改善策：AIモデルのバイアス検知と緩和のプロセスを組み込み、モデルの公平性と客観性を確保する取り組みを明示することが重要です。
多角的な視点の提供
改善策：AIの分析結果を人間の専門家と組み合わせることで、データに現れない要因や未知の事象を考慮し、より包括的な視点を提供する体制を構築するべきです。
リアルタイム分析
改善策：リアルタイム分析の必要性を具体的なユースケースに基づいて評価し、コストと効果のバランスを考慮した導入計画を策定することが重要です。
(2) AIの課題
改善策：最新の自然言語処理技術を活用し、AIの文脈理解能力を継続的に評価・向上させる取り組みを行うべきです。
因果関係の理解が難しい
改善策：因果推論の手法や解釈可能なモデルを導入し、AIの分析結果の因果関係をより明確に理解・説明できるようにすることが重要です。
データ依存性の高さ
改善策：データの収集から前処理、保管、活用までの全工程でデータ品質管理とガバナンスを徹底し、AIモデルの信頼性を確保する体制を構築するべきです。
創造的な課題発見は不得意
改善策：生成的AIの活用を検討し、人間の直感や洞察と組み合わせることで、創造的な課題発見や新しい仮説の構築を促進するアプローチを採用するべきです。
以上の改善策を取り入れることで、AIの強みを最大限に活かし、課題を効果的に克服できると考えられます。
最初の回答に対するチェックのためのプロンプト文
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(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。
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。
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。