生成AIは、2022年にChatGPTが登場して以来、急速に普及し、現在では世界中で数億人以上が利用しています。企業も業務効率化や新しい価値創出を目的に導入を進めていますが、この技術には大きな可能性と同時に限界や課題も存在します。本記事では、生成AIの「できること」と「できないこと」を具体例とともに整理し、さらに今後の技術進化がビジネスや社会にどのような影響を与えるかについて解説していきます。
生成AIにできること
生成AIとは、学習済みのデータを基にテキスト、画像、音声、ソースコードなど多様なコンテンツを、人間の指示に応じて生成するAIを指します。その本質は、データのパターンや関係性を学習し、そこから新しい創造物を生み出す点にあります。生成AIが生み出せるコンテンツは非常に幅広いですが、本記事では代表的な活用領域を一例として紹介します。
- 取得した音声データをもとにした「音声生成」
- コピーライティングや原稿を作る「テキスト生成」
- 製品開発のアイデアも得られる? 「画像生成」
- テキストや画像データをもとにした「動画生成」
- プログラミングにおける「ソースコードの生成」
取得した音声データをもとにした「音声生成」
生成AIは、自然言語処理と音声合成（TTS: Text-to-Speech）技術を用いて、人間が話しているかのような自然な音声を生成できます。特定の人物の声質や話し方の特徴を十分な学習データで学習させることで、その声を使って任意の文章を読み上げることも可能です。
教育用の解説動画やオーディオブック、ナビゲーションシステム、多言語対応の音声案内など、多様な場面で活用されています。さらに音声認識（ASR）や要約技術と組み合わせることで、顧客との通話内容をリアルタイムにテキスト化し、最適な回答を提示する仕組みも実現されています。近年はディープラーニングの進化により、人間に近い自然な声質を実現するサービス（例：Whisperや各種TTSエンジン）が登場しています。
実際にコンタクトセンターの業務で活用した場合、顧客との通話による音声データをリアルタイムでテキスト化、あるいは要約ができるので、顧客の意図をすばやく把握できます。また、自動的に多言語化したり、対話データをもとに顧客の質問に対して最適な回答を提案したりすることも可能です。
コピーライティングや原稿を作る「テキスト生成」
生成AIは、大規模言語モデル（LLM）を活用することで、人間が書いたかのように自然な文章を即座に生成できます。プロンプトに従ってコピーライティングや原稿を作成するだけでなく、翻訳や多言語対応も可能です。
定型的な文章作成業務に特に強みを持ち、プレスリリース、ブログ記事、商品説明、教材作成、議事録の要約、提案書のドラフト作成、分析結果を文章化した報告書など幅広く活用されています。
コンタクトセンターではFAQの自動生成や、一般的な質問への回答にも活用できます。顧客の過去の行動から最適なコピーをライティングしたり、パーソナライズされた案内文を提供したりすることも可能です。
製品開発のアイデアも得られる? 「画像生成」
生成AIを使えば、アート、ロゴ、写真などのオリジナル画像を即座に生成できます。既存の膨大な画像データセットを学習し、そのパターンを組み合わせることで新しい画像を生み出します。
プロンプトの解釈により人間には思いつきにくい新しいアイデアを提示できる点も特徴です。広告用チラシやパッケージ案、キャラクターデザインなどビジネス活用も進んでいます。テンプレートをAIが複数生成し、人間が仕上げを行う共同作業も可能です。なお、グラフやチャートなどのデータ可視化は通常別ツールの領域であり、画像生成AIとは区別されます。
テキストや画像データをもとにした「動画生成」
動画生成は近年急速に進化している領域で、入力されたテキストや画像から数秒〜1分程度の短尺動画を生成できます。従来必要だった撮影機材や長時間の編集を省略し、クラウドサービスを活用すれば短時間で高品質な動画を制作可能です。特に2024年に発表されたOpenAIの「Sora」は、テキストから高解像度動画を生成する技術として注目されています。
プロモーション動画、広告、教材ビデオ、映画やアニメ制作など幅広く利用が進んでいます。既存動画の再構成やニュースハイライト作成にも活用でき、映像制作のあり方を大きく変えつつあります。
プログラミングにおける「ソースコードの生成」
生成AIは、プログラミング知識が浅い人でも支援を受けながらコードを作成できるようにします。要件を指示するだけで、動作可能なコード断片やサンプルを生成可能です。
定型的な処理やサンプルコードの生成に強みを持ち、効率を大幅に向上させます。生成されたコードは叩き台として利用し、人間が安全性や正確性を確認しながら仕上げます。さらに、コード解析、テストコード生成、デバッグや最適化などの作業に応用され、人間は設計や要件定義といった上流工程に集中できます。
生成AIにできないこと
生成AIは多様な分野で業務効率を高めますが、同時に構造的制約や限界も存在します。誤用を防ぐためにも、その不得意領域を理解することが重要です。
自律的・主観的な創造
生成AIは、人間のように直感や感情、美意識をもとにゼロから創造することはできません。生成物はあくまで学習データの組み合わせであり、「ゼロイチ型の創造」は不可能です。
感情の理解
生成AIは、人間特有の感情を理解できません。同じ言葉でも人によって反応が異なるような文脈依存的な感情を解釈できず、共感的な対応や臨機応変な判断も苦手です。特に顧客対応やクレーム処理など、感情への配慮が必要な場面では限界が顕著です。
合理的ではない思考や判断
生成AIは感情に左右されず、功利主義的な合理判断を下しやすい特徴があります。例えば、多数の命と身近な一人の命を選ぶ場面では前者を優先する傾向が強いですが、人間は感情や価値観で後者を選ぶこともあります。また、差別的・倫理的に問題のある提案を「最適」として出力する危険もあり、人間による厳格なチェックが不可欠です。
学習データ範囲外の生成
生成AIは学習データの範囲外の情報には対応できません。最新の出来事を説明できなかったり、確率的補完によって無関係な情報を結び付ける「ハルシネーション」を起こすことがあります。精度向上には質の高いデータの継続的更新が不可欠です。
生成AIの未来予測
生成AIは近年急速に普及し、今後もその活用はさらに拡大し、さまざまな業界の変革を加速させると予想されています。現時点で特に進んでいるのは業務の自動化であり、文章作成や分析結果の要約など、従来人間が担っていた作業の一部をAIが補助することで、負担を大幅に軽減できます。これにより、一部の職務が自動化されるリスクがある一方で、新しい役割や産業が生まれると考えられています。
ただし、料理や工事など物理的な作業は現状では生成AIの適用が難しい領域です。しかし将来的には、AGI（汎用人工知能）やロボティクス技術の進展により、自動化が進む可能性も指摘されています。
たとえばコンタクトセンターでの業務では、人間同士の心の通ったやりとりが鍵となるため、感情の理解が苦手な生成AIにとっては苦手分野に分類されます。しかし、今後の進化によっては生成AIが各顧客に寄り添った人間らしい対応をしてくれるようになる可能性も秘めています。人的リソースを割かずに、顧客と良好な関係を構築できる未来が訪れるかもしれません。
技術革新のスピードは今後さらに加速し、場合によっては人間の理解や学習速度を超えることもあり得ます。そうなればAGIを越えて、ASI（人工超知能）の段階に進む可能性も議論されています。理論的には病気の根絶や寿命の飛躍的延伸といった、これまで夢物語とされてきた領域に手が届く可能性も語られていますが、一方で倫理的・社会的なリスクにも十分配慮する必要があります。
参照元：シンギュラリティ・タイムライン｜人工知能＋AGI＋ASI（2023 - 2100¹⁰⁰）
まとめ
生成AIは、テキスト、画像、音声、動画、コードなど幅広いコンテンツを生み出す強力な技術です。しかし主観的な創造や感情理解、非合理的判断といった領域には限界があり、学習データの制約にも縛られています。
それでも進化の余地は大きく、今後はさらなる実用化と社会への影響が広がるでしょう。コンタクトセンターにおける顧客対応の高度化や、業務負担の軽減、新しい職務の創出など、人間とAIの適切な協働が求められる時代が訪れつつあります。
