生成AIで何ができて、何ができないか：得意・不得意と「任せ方」の線引き｜生成AI入門 第1回

KOUZAビジネスで使う生成AI入門

第1回／全8回

講師：田中 磨生（株式会社Abin 代表取締役）

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1. 第1回生成AIで何ができて、何ができないか：得意・不得意と「任せ方」の線引き
2. 第2回主な生成AIツールの違いと選び方：4つのタイプと5つの確認点
3. 第3回プロンプトの基本：伝わる頼み方の型と、うまくいかないときの直し方会員
4. 第4回文章・資料作成で使う：メール・企画書・議事録を速く、質よく仕上げる会員
5. 第5回調べもの・要約・データ整理で使う：出典の確かめ方と、表・Excelでの活用会員
6. 第6回画像・動画・音声の生成AIを仕事で使う：できることと、権利の注意点会員
7. 第7回社内ルールをつくる：情報漏えい・著作権・ハルシネーション対策の骨子会員
8. 第8回全社に広げる進め方と、効果の測り方：小さく試して、型をつくり、定着させる会員

この回で分かることは3つです。生成AIが「何をしている道具なのか」、仕事で得意なことと苦手なこと、そして「どこまで任せて、どこから人が見るか」の線の引き方です。最初にこの地図を持っておくと、第2回以降のツール選びやプロンプトの話が、ぐっと分かりやすくなります。

生成AIは「それらしい続き」をつくる道具

生成AI（ジェネレーティブAI）は、文章・画像・音声・動画・プログラムのコードなど、新しいコンテンツをつくり出すAIのことです。これまでのAIの多くは、「この画像は猫か犬か」「この取引は不正か」のように、すでにあるデータを見分けたり予測したりするのが仕事でした。生成AIは、そこから一歩進んで、見たことのない文章や絵を「つくる」ことができます。

文章をつくる生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）の中心にあるのは、大規模言語モデル（LLM）と呼ばれる仕組みです。ものすごくざっくり言うと、膨大な文章から「この言葉の次には、どんな言葉が来やすいか」を学び、質問に対して「それらしい続き」を1語ずつ組み立てています。

たとえるなら、生成AIは「何でも読んだことがある、とても筆の速いアシスタント」です。頼めば数秒で、それらしい文章を書いてくれます。ただし、このアシスタントには次のようなクセがあります。

• 知らないことでも、知っているかのように、自信満々で答えてしまうことがある
• 読んだのは「ある時点まで」の文章で、それ以降の出来事は、検索機能を使わない限り知らない
• あなたの会社の事情や、先週の会議の内容は、教えない限り知らない

この3つのクセを押さえておけば、生成AIとの付き合い方の8割は決まります。中の仕組み（なぜ間違えるのか、学習とは何か）をもっと知りたい方は、姉妹講座の生成AIのしくみで詳しく扱っています。

文章だけではない：生成AIの種類

今はひとつのツールで文章も画像も扱えるものが増えています。この講座では、仕事でいちばん使う機会が多いテキスト生成を中心に、第6回で画像・動画・音声を扱います。

生成AIが得意なこと：7つの仕事

では、仕事のどんな場面で役に立つのでしょうか。得意なことを7つに分けて見てみます。

1. 下書きをつくる

白紙から書き始めるのは、誰にとっても時間がかかります。生成AIは、メール、企画書の骨組み、ブログ記事の構成案、社内向けのお知らせなど、「とりあえずの7割」をすぐに出してくれます。人は、それを直して仕上げる側に回れます。

2. 要約する・整理する

長い議事録、資料、問い合わせのメールを、要点3つにまとめる。箇条書きのメモを表に整える。こうした「情報を短く、見やすくする」仕事は、生成AIがとても得意です。

3. 書き直す・言い換える

「もっと丁寧に」「中学生にも分かるように」「200字に」「箇条書きに」といった書き直しは、何度頼んでも嫌な顔をしません。同じ内容を、相手に合わせて言い換えるのに向いています。

4. アイデアを広げる（壁打ち）

キャッチコピー案を20個、イベントの企画案を10個、想定される反論を5つ。数を出すのが得意なので、考えるきっかけづくりに使えます。良い案を選ぶのは人の仕事です。

5. 翻訳する

外国語のメールを読む、英語で返信の下書きをつくる、といった使い方です。専門用語や社名の表記は、人が確認する必要があります。

6. 分類する・抜き出す

アンケートの自由回答を「価格」「使いやすさ」「サポート」に分ける、契約書から日付と金額を抜き出す、といった仕事です。件数が多いほど時間の節約になります。

7. コードや関数を書く

Excelの関数、スプレッドシートのマクロ、簡単なプログラム。やりたいことを日本語で伝えると、書き方を提案してくれます。動作の確認は必要ですが、「調べながら書く」時間を大きく減らせます。

ポイント：7つに共通するのは「材料は人が持っていて、形にする作業をAIが速くする」ことです。生成AIは、考える材料（事実、方針、相手の事情）を与えるほど、良い仕事をします。

生成AIが苦手なこと：5つの落とし穴

次は、気をつけたいことです。ここを知らずに使うと、思わぬトラブルにつながります。

1. もっともらしい間違い（ハルシネーション）

生成AIは、事実と違う内容を、もっともらしい文章で出してしまうことがあります。これを「ハルシネーション（幻覚）」と呼びます。存在しない論文や法律の条文、実在しない会社の実績、間違った数字などが、本物らしく書かれることがあります。

なぜ起きるのかは、先ほどの「それらしい続きを組み立てている」という説明を思い出すと分かります。生成AIは「正しいかどうか」ではなく「それらしいかどうか」で言葉を選ぶので、知らないことでも文章を完成させてしまうのです。

2. 最新の情報と、あなたの会社の事情

学習したデータには「いつまでの情報か」という区切りがあります。最近の法改正、競合の新商品、今月の価格などは、検索機能を使わない限り知りません。社内の数字、取引先との経緯、自社のルールも、こちらが渡さない限り知りません。

もう一歩深く：「検索つき」の生成AIなら最新情報も大丈夫？
最近の生成AIツールの多くは、質問に応じてWebを検索し、その結果を読んでから答える機能を持っています。最新のニュースや価格を調べるときは便利ですが、「検索した結果を、生成AIが要約している」ことに変わりはありません。検索で拾ったページそのものが古かったり間違っていたりすれば、答えも間違います。また、要約の途中で数字や固有名詞を取り違えることもあります。検索つきの答えでも、表示された出典のリンクを開いて、元の情報を自分の目で確かめる習慣をつけましょう。調べものでの使い方は第5回で詳しく扱います。

3. 正確な計算・数え上げ

文章で答える仕組みなので、桁の多い計算や、文字数・件数を正確に数えるのは得意ではありません。計算が必要な場面では、表計算ソフトで計算するか、計算用の機能（データ分析機能など）を使い、結果を必ず確かめます。

4. 責任を持った判断

採用の合否、融資の可否、医療や法律の最終判断のように、人の人生や権利に関わる判断を、生成AIに任せきりにしてはいけません。国の「AI事業者ガイドライン」でも、AIの出力を事業の判断に使う場合は、利用者が責任を持つことが求められています。

5. 機密情報・個人情報の扱い

入力した内容が、サービスの設定によってはAIの学習に使われたり、外部のサーバーに保存されたりします。顧客の個人情報や社外秘の資料を、ルールを決めずに入力するのは危険です。詳しくは第7回で扱います。

よくある誤解を3つ解いておく

誤解1「AIが言うのだから正しい」

文章がなめらかだと、正しそうに見えます。でも、なめらかさと正しさは別物です。生成AIの文章は、自信の度合いと正確さが一致しないことがあります。「もっともらしい」と「正しい」を分けて考えるクセをつけましょう。

誤解2「生成AIを入れれば、仕事が自動で終わる」

生成AIは仕事を「速く」しますが、仕事の目的を決めたり、最終的な品質を保証したりはしません。実際の導入事例でも、効果を出している会社ほど、「どの業務の、どの作業を短くするか」を先に決めています。

誤解3「うまく使うには、プログラミングや専門知識が要る」

ふだんの言葉で頼めば使えます。必要なのは専門知識よりも、「何をしてほしいかを具体的に伝える力」です。これは第3回のプロンプトの回で練習します。

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どこまで任せるか：線の引き方

ここまでの話を、実務で使える形にまとめます。仕事を任せるかどうかは、次の2つの質問で考えると判断しやすくなります。

• 質問A：間違えたときの影響は大きいか（お客様や社外に出る、お金・法律・安全に関わる、取り消しにくい）
• 質問B：人がすぐに正しさを確かめられるか（自分の専門分野で、読めば間違いに気づける）

ポイントは、「影響が大きい仕事ほど、生成AIは下書き係にとどめ、最後は人が責任を持つ」ことです。逆に、影響が小さく確かめやすい仕事は、遠慮なく任せたほうが時間を生み出せます。

ワーク：あなたの今週の仕事を5つ書き出し、上の表のどのマスに入るかを分けてみてください。「どんどん任せる」に入った仕事が、生成AIを試す最初の候補です。

実務ではこう使う：最初の1週間のおすすめ

いきなり大きな仕事に使うより、「影響が小さく、確かめやすい」仕事から始めるのが近道です。最初の1週間なら、たとえば次のような使い方がおすすめです。

1. 月曜：今週の予定やToDoを箇条書きで渡し、「優先順位をつけて」と頼む
2. 火曜：社内向けの連絡メールの下書きを書いてもらい、自分で直す
3. 水曜：長い資料を貼り付けて（社外秘でないもの）、要点を3つにまとめてもらう
4. 木曜：企画のアイデアを10個出してもらい、良さそうなものを2つ選ぶ
5. 金曜：1週間で「時間が減った作業」と「かえって手間だった作業」をメモする

金曜のメモが、あなたにとっての「生成AIが効く仕事」の一覧になります。チームで同じことをすると、どの業務から導入すればよいかが見えてきます。この考え方は、第8回の「全社に広げる進め方」でもう一度使います。

他社がどの業務から始め、どれくらい時間を減らしたかは、法人向け生成AIの成功事例で読めます。

この回のまとめ

• 生成AIは、学んだデータをもとに「それらしい」文章や画像を新しくつくる道具。正解を検索して返すデータベースではない
• 得意なのは、下書き・要約・書き直し・アイデア出し・翻訳・分類・コードの7つ。材料を渡すほど良い仕事をする
• 苦手なのは、事実の正確さ（ハルシネーション）、最新情報や社内事情、正確な計算、責任ある判断、機密情報の扱い
• 任せるかどうかは「間違えたときの影響」と「人が確かめられるか」の2軸で決める
• 影響が大きい仕事ほど、生成AIは下書き係。最後は人が確認して責任を持つ

確認テスト

次回予告

次回は、ChatGPT・Claude・Gemini・Microsoft 365 Copilotなど、主な生成AIツールの違いと、自社に合うものを選ぶときの確認点を整理します。

参考資料

• AI事業者ガイドライン（第1.1版）（総務省・経済産業省、2025年3月28日）。第5部でAI利用者の留意事項を整理しています。2026年3月31日には、AIエージェントなどのリスク整理を加えた第1.2版が公表されています。
• 生成AIサービスの利用に関する注意喚起等（個人情報保護委員会、2023年6月2日。リンクは e-Govデータポータルの掲載ページ）
• 確認日：2026年11月12日