このスライドのゴール

対象: これから AI を業務に取り入れたい 非エンジニアの方

読み終わったときに、次の 3 つが自分の言葉で説明できる状態を目指します。

1. AI（生成 AI）で 何ができて、何が苦手か
2. 生成 AI が どういう仕組みで動いているか（ざっくり）
3. 明日から どの業務に・どう使えばいいか、その際の注意点

専門用語はできるだけ使いません。出てきた場合はその場で説明します。

AI はすでに身の回りにある

「AI」と聞くと特別なものに感じますが、実は毎日使っています。

• スマホの顔認証、写真アプリの人物検索
• 通販サイトの「あなたへのおすすめ」
• 迷惑メールの自動振り分け
• カーナビ・地図アプリの渋滞予測

ここ数年で話題になっているのは、この中でも特に
「生成 AI」（ChatGPT や Claude など、文章や画像を作る AI）です。

生成 AI が得意なこと

共通点: 「たたき台を素早く作る」 のが得意

AI が苦手なこと・できないこと

• 事実の保証 — もっともらしい間違いを自信満々に言うことがある
• 最新情報・社内情報 — 学習していない情報は基本的に知らない
• 責任を取ること — 最終判断と結果責任は必ず人間側にある
• 正確な計算・厳密な集計 — 電卓や Excel のほうが確実な場面も多い
• 空気を読む・利害調整 — 社内政治や交渉の機微は人間の仕事

AI は「優秀だが、社内事情を知らず、たまに堂々と間違える新人アシスタント」と考えると付き合い方がイメージしやすいです。

仕組みは「次の言葉の予測」

生成 AI の中身は、突き詰めると 「次に来る言葉を予測する」 仕組みです。

例:「明日の会議の」に続く言葉は？

• 「資料」→ 確率 高
• 「議題」→ 確率 中
• 「カレー」→ 確率 ほぼゼロ

インターネット上の膨大な文章からこの「言葉のつながり方」を学習し、
自然な続きを 1 語ずつ選び続けることで、文章全体を組み立てています。

「予測」だからこそ起きること

この仕組みを知っておくと、AI の振る舞いに納得がいきます。

• それっぽい間違いをする
  「よくある言い回し」を優先するため、事実でなくても自然な文が出てくる
  → これを ハルシネーション（もっともらしい嘘）と呼びます
• 聞き方で答えが変わる
  前提や条件を丁寧に伝えるほど、予測の精度が上がる
• 毎回少しずつ答えが違う
  確率的に言葉を選んでいるため、同じ質問でも表現が揺れる

「検索（事実を探す道具）」ではなく「作文（下書きを作る道具)」 と捉えるのが正解です。

使いどころの見極め方

AI に向く仕事・向かない仕事は、次の 2 軸で整理できます。

◎ の領域から始めるのが鉄則です。

• 自分が内容を判断できる分野の「下書き」
• 失敗してもすぐ捨てられる「たたき台」

明日から使える活用例

• メール・文書の下書き
  「取引先への日程変更のお詫びメールを、丁寧な調子で」
• 議事録・長文の要約
  「この議事録から決定事項と宿題だけを箇条書きで」
• 企画の壁打ち
  「この企画の弱点を、お客様の立場で 5 つ指摘して」
• 調べものの下調べ
  「〇〇について概要を教えて。その後、確認すべき一次情報も挙げて」

ポイント: ゼロから作らせて、人が仕上げる

上手な頼み方のコツ

同じお願いでも、伝え方で結果が大きく変わります。

• 役割を与える — 「あなたは経理の実務に詳しいアシスタントです」
• 前提を伝える — 誰向けか、何のためか、どんな場面か
• 形式を指定する — 「表で」「300 字以内で」「箇条書き 5 点で」
• 例を見せる — 「このメールと同じトーンで」
• 一発で求めない — 出てきた案に「もっと簡潔に」と追撃して磨く

新人に仕事を頼むときの「丁寧な指示出し」とまったく同じ要領です。

注意点 ① もっともらしい間違い

ハルシネーション: AI が事実でないことを、自然な文章で堂々と答える現象

• 存在しない法律・判例・論文・URL を挙げることがある
• 数字や固有名詞は特に要注意

対策

• 事実・数字・固有名詞は 必ず一次情報で裏取りする
• 「わからない場合は『わからない』と答えて」と指示しておく
• 社外に出す資料は 人間のチェックを必須 にする

注意点 ② 機密情報の扱い

入力した内容は、サービスによっては AI の学習に使われる可能性があります。

入れてはいけないもの（原則）

• 顧客名簿・個人情報（氏名、連絡先など）
• 未公開の財務情報・経営情報
• 取引先との契約内容、NDA 対象の情報

対策

• 会社が認めた 法人向けプラン・設定 のサービスを使う
• 固有名詞は「A 社」「Bさん」のように 伏せ字にして相談する
• 迷ったら入力する前に相談する

注意点 ③ 著作権と最終責任

• AI の出力は既存の著作物に似てしまうことがある
  → ロゴ・キャッチコピー・画像を対外利用する前に類似チェックを
• AI が書いた文章でも、発信した人・会社が責任を負う
  → 「AI が言ったので」は通用しない
• 社内ルール（利用可能なサービス・用途）を確認してから使う

道具は便利になっても、成果物のオーナーは人間。ここは変わりません。

まとめ

1. 生成 AI は たたき台づくりの達人 — 文章・要約・翻訳・アイデア出し
2. 中身は 「次の言葉の予測」 — だから、もっともらしい間違いもする
3. 「やり直しが楽 × 間違いに気づける」仕事から使い始める
4. 事実の裏取り・機密情報・最終責任 の 3 点だけは人間が守る

まずは今日、メールの下書きをひとつ AI に頼むところから始めてみてください。