この記事は『2025年 人事 x AI活用 Advent Calendar 2025』の1日目の記事です。
このアドベントカレンダーでは、人事領域におけるAIの活用に必要となる基礎知識から事例まで、広くまとめます。
この記事では、生成AIの得意領域についてまとめます。
前提
このアドベントカレンダーに関わる記事は、以下の分業でまとめています。
- お題の決定 : 私
- 記事内容の検討 : 私 & AI
- アウトラインの決定 : 私
- 詳細の執筆 : AI
- 詳細の文章の微調整 : 私
- 画像作成 : AI
生成AIの出力は確率に基づいている
生成AIは、学習した膨大なデータに基づき、与えられた入力に対して、次に続くトークン（単語や文字の一部）それぞれが出現する確率を計算します。 この計算された確率分布からトークンを選択していくことで、文章や画像を構築します。このため、生成AIの出力は『最ももっともらしい次の要素』の積み重ねであり、本質的に確率論に基づいています。
典型的な2種類の強み
生成AIは、この確率的な選択をコントロールすることで、「一貫性」と「多様性」という、相反するがどちらも強力な2種類の特性を使い分けることができます。
- 一貫性と関連性
- 多様性と非決定性
1. 一貫性と関連性
この強みは、AIが学習データの中で最も確率的に妥当な、あるいは強く結びついたパターンや情報を正確に抽出・再現することで発揮されます。これは、出力のランダム性を抑えた設定で機能します。
- 大量かつ広範な情報から、質問に対する事実、定義、または最も適切な定型的な手順を迅速に特定し、一貫性のある出力を生成する能力です
- 正確性、効率性、および一貫性が求められるタスクに優れています
具体例
- 要約: 長い記事や文書を読み込み、元の内容の主要な論点を正確に抽出して短くまとめる
- 翻訳: ある言語と次の言語の間の最も適切な対応関係を迷いなく提示する
- 知識抽出: 『地球が太陽の周りを回る周期』のような事実の質問に対し、学習した情報に基づいて一貫した正しい答え（約365.25日）を出力します
- 定型文書作成: 会議の議事録など、特定のフォーマットや構造を持つ定型的なビジネス文書を迅速に生成します
- コード生成: 『Pythonでリストの要素を降順にソートするコードを書いて』という指示に対し、学習したプログラミングの文法とパターンに基づいて、正しく機能するコードを出力します
2. 多様性と非決定性
この強みは、AIが確率の高い単語だけでなく、確率分布全体から複数の候補を探索し、実行の都度異なる、多様で創造的な答えを生成することで発揮されます。これは、出力のランダム性を高めた設定で機能します。
- 正解が一つに定まらない、多様な視点や可能性が求められるタスクにおいて、学習したパターンを基に新しい組み合わせや偶発的な創造性を探索する能力です
- 実行の都度、異なる、しかし文脈上あり得る複数のアイデアを提供し、斬新さや予期せぬひらめきをもたらすことができます
具体例
- アイデア創出: 未来の交通手段に関する新しいコンセプトを尋ねられた際、実行するたびに「空中浮遊バイク」「個人用テレポート装置」「地下ハイパーループ」など、全く異なる複数のアイデアを提示します
- 創造的な文章作成: 別れをテーマにした詩を依頼された場合、一度目の出力では「雨の日の駅のホーム」を舞台にした詩を、二度目の出力では「宇宙飛行士と地球」をテーマにした詩を、というように、設定やトーンが異なる作品を生成します
- 非直感的な要素の混入: 人間であれば常識的に除外するような、確率的には低いが文脈上あり得る単語を偶発的に選ぶことで、予期せぬ斬新さやユーモアを生み出すことがあります。
ZennBook
この情報は以下のZennBookに関わる内容でした。
