AI（人工知能）にできること・できないこと一覧【仕事&生活別の具体例まとめ】

この記事では具体例も交え、AI(人工知能)でできること・できないことを解説します。

なお、AIエンジニアへの転職やAIを活用した副業での収入獲得・業務効率化などを見据え、独学でスキル習得できるか不安な人は「侍エンジニア」をお試しください。

侍エンジニアでは、現役エンジニアと学習コーチの2名体制で学習をサポートしてもらえます。また、AIツールとプログラミングを掛け合わせた作業の効率化スキルも習得可能。

「累計受講者数4万5,000名以上」「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら未経験からでも挫折なく転職や副業での収入獲得を実現できますよ。

＼ 給付金で受講料が最大80%OFF ／

今のAIにできること

今のAIにできることは下記の5つです。

それぞれ解説します。

音声認識

「音声認識」とは、AIが音声データを解析し、その内容を認識する技術のことです。膨大な音声データから学習したAIは、音の波形パターンから発された文字や音の種類を把握できます。

音声認識のわかりやすい応用例は、iPhoneに搭載された「Siri」です。Siriは、ユーザーが発した言葉を音声認識によりテキスト情報として変換・処理することで、音声での指示を実現します。

画像認識

「画像認識」とは、AIが画像データを解析し、その内容を認識する技術のことです。膨大な画像データからパターンを学習したAIは、写っているものを特定したり、画像の種類を判別したりできます。

画像認識のわかりやすい応用例は「顔認識システム」です。顔認証システムは、カメラを通して得た画像データをAIにより解析し、個人を特定して高精度な認証を実現します。

文章理解

AIは「自然言語処理」を活用することで、文章を理解できます。自然言語処理とは、人間の言葉をAIが解析し、その意味や文脈を把握する技術のことです。

自然言語処理では、文章を「トークン」という最小単位（単語や記号など）に分解して処理します。膨大な文章から学習したAIは、トークンの順序や組み合わせを手掛かりに意味や文脈を特定するのです。

文章理解（自然言語処理）のわかりやすい応用例は「チャットボット」です。チャットボットは、ユーザーからの質問や要望を自然言語処理によって理解し、人間のような受け答えを実現します。

コンテンツの生成

AIは文章や画像、音声など、さまざまなコンテンツを生成できます。言葉の指示をもとにコンテンツを生成できる「生成AI」が登場し、コンテンツ生成技術は飛躍的に普及しました。

コンテンツ生成には、主にLLM（大規模言語モデル）とGAN（敵対的生成ネットワーク）という2つのAI技術が活用されます。LLMは文章の生成、GANは画像や動画の生成が得意です。

LLM(大規模言語モデル)	膨大な文章データから、文脈や言葉の関連性を学習したAIモデル。ユーザーが入力した言葉に対し、確率的に最も可能性の高い単語やフレーズを選びながらテキストを生成する。
GAN(敵対的生成ネットワーク)	偽データを生成する「生成器」と、その真偽をチェックする「識別器」を用いるAIモデル。両者を競わせることで、よりリアルな画像や動画の生成を可能にする。

コンテンツ生成のわかりやすい応用例は「ChatGPT」です。ChatGPTは高度なLLMを搭載しており、ユーザーの指示に対して自然な文章で回答します。

分析・予測

AIは、データに沿った分析・予測が可能です。大量のデータから規則性・パターンを学習したAIは、与えられたデータの傾向から今後の動向を予測したり、有用な新事実を発見したりできます。

予測・分析のわかりやすい応用例は「天気予報」です。過去の膨大な気象データから学習したAIは、気温や降水量といったデータを分析し、より精度の高い天気予報を実現します。

AIができないこと・苦手なこと

数多くのことができるAIですが、何でもできるわけではありません。AIができないこと・苦手なことは、主に次の2つです。

それぞれ詳しく解説します。

感情の理解

AIには、人間が持つ感情を本当の意味で理解することはできません。AIはプログラムにもとづいて動作しており、人間のような感情を持つ仕組みを備えていないためです。

文章の口調や顔画像の表情などから「感情らしきもの」を判断することは可能です。しかし、それは過去のパターンからの推測に過ぎず、人間の複雑な感情を理解しているわけではありません。

人間が持つ喜びや悲しみ、怒り、楽しさなどは、個人の経験や価値観に深く根ざしたもの。それをAIが完全に再現することは現在ではまだ非常に困難です。

ゼロからの創造

AIは、ゼロから何かを創造することは基本的にできません。AIによるコンテンツの生成は、過去に学習したデータを組み合わせることが前提のためです。

既存のアイデア同士を組み合わせる「1+1型」の創造は今のAIにもできます。しかし、一流の人間のように「ひらめき」や「直感」から独創的なアイデアを生み出す「0→1型」の創造は困難です。

【業界別】AIの活用事例

数多くのことが可能なAIは、さまざまな業界・分野で活用されています。ここからは、6つの業界別にAIの具体的な活用事例を見ていきましょう。

【医療】医療画像解析

医療業界におけるAIの有名な活用事例の1つが「医療画像解析」です。医療画像解析は、CTやMRIなどの医療画像をAIが解析し、病気の早期発見や診断の精度向上を支援します。

たとえばNECの「WISE VISION」は、AIの画像認識技術を活用した医療画像解析システムです。内視鏡画像をAIが解析することで病変箇所を特定し、医師の診断を支援してくれます。

医療現場で導入が進んでいる医療画像解析システムは、医師の負担軽減や診断の効率化に貢献しています。

【製造】異常検知システム

製造業界におけるAIの有名な活用事例の1つが「異常検知システム」です。異常検知システムは、数値や画像の正常パターン・異常パターンを学んだAIにより、異常を迅速に検出します。

たとえば東芝の「SATLYS」は、AIの画像認識技術や予測・分析技術を活用した映像解析システムです。AIが製品や製造ラインなどの映像を解析し、迅速な異常検知を可能にしてくれます。

従来の製造プロセスは目視に頼ることが多く、手間やミスの生じやすさが課題でした。しかし、異常検知システムが普及したことで異常検知の精度が向上し、検査効率も改善されています。

【農業】スマート農業システム

農業界におけるAIの有名な活用事例の1つが「スマート農業システム」です。電子機器をインターネットに接続する「IoT」を活用し、農業機器による情報収集やデータ活用を飛躍的に効率化します。

たとえばAGRISTの「AGRIST Ai」は、IoT機器から収集したデータをもとに収量予測や農業計画をサポートするスマート農業システムです。農家はデータにもとづいた判断が可能になり、効率的な農業経営を実現できます。

スマート農業システムの普及により農業の作業負荷が軽減されれば、将来的な労働力不足の解消につながるでしょう。

【小売】需要予測

小売業界におけるAIの有名な活用事例の1つが「需要予測」です。AIが過去の販売データや季節・天候、トレンドなどを分析し、将来の販売量を予測します。これにより、在庫切れや過剰在庫の防止を実現します。

たとえば小売大手のイトーヨーカ堂は、2020年からAI需要予測を取り入れた商品発注システムを導入。過去の販売データや天候などからAIが予測販売数を提案し、発注担当者の判断を支援してくれます。

AIによる需要予測は小売各社で取り入れられており、販売戦略の最適化やロス削減に貢献しています。

【サービス】自動応答システム

サービス業界におけるAIの有名な活用事例の1つが「自動応答システム」です。顧客からの問い合わせ内容を音声認識や自然言語処理により把握し、AIが自然な応答を返します。

たとえばNTTドコモの「AI電話サービス」は、顧客からの電話対応をAIにより自動化するサービスです。独自の音声認識技術により顧客の電話音声を把握でき、50種類以上の音声により自然な電話対応が可能です。

自動応答システムを導入すれば一次対応の手間が省け、オペレーターの負担軽減につながります。

【メディア】AIによる要約

メディア業界におけるAIの有名な活用事例の1つが「AIによる要約」です。自然言語処理により文章理解が可能なAIを活用することで、記事やコメントなどの要点をピックアップし、ユーザーの利便性向上を図ります。

たとえば「Yahoo!ニュース」には2023年から、コメントのAI要約機能が搭載されています。大量のコメントを生成AIが解析し、要点を簡潔にまとめて表示することで、ユーザーは記事の大筋を理解しやすくなりました。

未来のAIにできること

AI技術の進化はめざましく、年々できることも多様化しています。このままAI技術が進化すれば、未来には次のようなことが可能になると予想されます。

電子機器とAIの高度な連携	AIがロボットや大型機械の制御を高度に行えるようになれば、より高度な連携が可能となるでしょう。たとえば、完全無人での自動運転が実現する日はそう遠くないかもしれません。
AI同士の連携	複数のAIを連携させ、より高度なシステムを構築する取り組みも進んでいます。このような技術を「AIオーケストレーション」と呼び、今後さらなる市場規模の拡大が予測されています。
人間の脳とAIの直接的な連携	昨今では、生物の脳とAIを直接的に連携させる試みも行われています。なかでも「Neuralink(ニューラルリンク)」の研究では、サルが脳信号でゲームをプレイすることに成功しています。倫理的な問題はありますが、今後人間の脳とAIの連携が実現する可能性もあるでしょう。

このように、従来では考えられなかった技術が現実のものとなりつつあるのが、昨今のAI時代なのです。

AI時代に人間ができること

AI時代は確実に到来しており、人間の生き方にも大きな影響を与えることが懸念されます。「このままAIが進化すれば、人間の仕事が奪われるのでは…」と不安を抱える人も多いのではないでしょうか。

AI時代を生きていくためには、有力な解決策を知ることが大切です。ここからは、これからのAI時代に人間ができることを、4つにまとめて紹介します。

なお、次の記事では「AIにできず人間にしかできないこと」を詳しく紹介しているので、あわせて参考にしてください。

AIにできず人間にしかできないこととは？使いこなすコツも紹介

更新日：2024年10月31日

AIにはない強みを身につける

AIにはない強みを身につけましょう。前述のとおり、AIには感情の理解やゼロからの創造が困難です。こうしたAIが不得意な領域にフォーカスしてスキルを養うことで、AIとの差別化を図れます。

たとえば、相手とのやり取りから細かな感情を察して最善の立ち回りができる能力は、AIには真似できません。このように、人間ならではのスキルを積極的に磨き、AIに代替されない人材を目指しましょう。

AIの活用スキルを磨く

AIの活用スキルを磨くことも重要です。今後AIがさらに普及していけば、ある程度の業務は自動化・効率化されるでしょう。このときAIの活用スキルがあれば、業務効率を高めつつ、より良い成果を生み出せます。

特に、ChatGPTなどの生成AIを活用するスキルの重要性は高まることが予想されます。資料作成や企画検討といった日常業務に生成AIを積極的に取り入れ、活用スキルを磨きましょう。

AIにはない強みを活かしつつ、AIと共存しながら成果を最大化するスキルを持つことが、AI時代において大きな武器となるはずです。

新たなAI職種を目指す

AIの進化・普及にともない、新たなAI職種も誕生しています。こうしたAI職種を目指すことも1つの選択肢です。

たとえば昨今では、生成AIに送るプロンプト（指示文）を最適化・設計する「プロンプトエンジニア」が注目されています。AIの性能を引き出すためのスキルが求められるため、高額の報酬が提示されるケースもあります。

AIを使いこなす職種を目指すことは、AI時代をリードする人材になるための有効な戦略です。新たなAI職種の動向にアンテナを張り、自身のキャリア設計に取り入れるのも良いでしょう。

なお、プロンプトエンジニアについて詳しくは、次の記事を参考にしてください。

プロンプトエンジニアとは？仕事内容や年収、必要なスキルも解説

更新日：2025年3月14日

AIの開発スキルを身につける

AIの開発スキルを身につけることも有力な選択肢です。AIが普及すれば、AIを生み出す人材の需要はさらに高まるでしょう。そのため、仕事を奪われることに不安を感じる人には、AI開発スキルの習得がおすすめです。

AIの開発には、プログラミング言語「Python」が広く採用されています。それに加え、データ分析や数学といった幅広い知識も求められるため、体系的な学習が不可欠です。

AIの開発スキルは業界を問わず、幅広い企業で求められています。今後のキャリアを考えるうえでも、AIの基礎知識や開発スキルを学ぶことは有益です。なお、AIの作り方を知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

AI(人工知能)の作り方！初心者がいちから開発する全手順【準備から公開】

更新日：2025年3月14日

挫折なくAIの開発スキルを習得するなら

AIでできることを知り「AI開発を学んでみようかな」と興味が湧いてきた人も多いでしょう。AIの開発スキルを身につけるためには、Pythonなどのプログラミングスキルが不可欠です。しかし、

とプログラミング学習に不安を抱える人もいますよね。実のところ、プログラミング学習に挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では

などの理由から、87.5%の独学者が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES

またこうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では

などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。

調査概要：プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間：2021/11/19~2021/12/3
対象者：プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES

加えて、プログラミングスクールの卒業生に「独学ではなくスクールを活用した理由」を聞いたところ「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました。

上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とAIスキルの習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、AIエンジニアへの転職や副業での収入獲得を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。

料金	月分割4.098円~
実績	・累計指導実績4万5,000名以上 ・受講生の学習完了率98% ・受講生の転職成功率99% ・転職成功後の平均年収65万円UP ・転職成功後の離職率3%

侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99％」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でプログラミング学習を進められるといえます。

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でもAIエンジニアへの転職や副業での収入獲得に必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

なお、AIエンジニアへの転職を見据えて学習したい人は受講料の最大70%が給付される「データサイエンスコース」や「AIアプリコース」がおすすめです。金銭面での支援を受けつつ、AIプログラミングの習得から転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。

※1：転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してAIプログラミングを習得できますよ。

公式サイトで詳細を見る

まとめ

今回は、AIでできることについて解説しました。AIは、すでに私たちの身近なところに活用されています。

とはいえ、AIにもできないこと・苦手なことがあり、人間の仕事をすべて奪うわけではありません。しかし、ある程度の業務は自動化・効率化が予想されるため、AI時代に向けて戦略を考えていく必要があります。

そのためには「AIにはない強みを磨く」「AIの活用スキルを身につける」「AI関連の職種や開発者を目指す」など、多様な選択肢が考えられます。答えは1つではありません。

AIの可能性と人間の可能性をしっかり把握し、これからのAI時代に向けて一歩を踏み出してみましょう。