生成AIの得意なことと不得意なことを簡潔にまとめます。

得意なこと

自然言語処理: テキストの生成や翻訳が得意です。
- テキストの生成、翻訳、要約などを高精度で行うことができます。
- 複雑な言語構造を理解し、適切な応答を提供する能力があります。
- 多言語対応も可能で、グローバルなコミュニケーションを支援します。
- 活用シーン:
  - ビジネス文書の自動生成や翻訳。
  - カスタマーサポートのチャットボット。
  - 学術論文の要約や翻訳。
画像生成: 高品質な画像を作成できます。
- 高品質な画像を生成し、クリエイティブなプロジェクトに活用することができます。
- ユーザーの要求に応じた画像を迅速に作成することが可能です。
- 様々なスタイルやテーマに合わせた画像を生成できます。
- 活用シーン:
  - マーケティングキャンペーンのビジュアル素材。
  - ソーシャルメディアのコンテンツ作成。
  - ゲームや映画のキャラクターデザイン。
データ分析: 大量のデータを迅速に処理します。
- 大量のデータを迅速に処理し、洞察を提供する能力があります。
- データのパターンを識別し、意味のある情報を抽出することができます。
- ビジネスや研究において重要な意思決定を支援します。
- 活用シーン:
パーソナライズされた応答: ユーザーに合わせた応答が得意です。
- ユーザーのニーズに合わせた応答を提供することができます。
- 個々のユーザーの状況に応じた適切な情報を提供する能力があります。
- ユーザーの好みや過去の対話を考慮して応答を調整します。
- 活用シーン:
  - オンラインショッピングのレコメンデーション。
  - 教育プラットフォームでの個別指導。
  - 健康管理アプリでのパーソナライズドアドバイス。

不得意なこと

感情の理解と共感: 感情を持たないため難しいです。
- 感情を持たないため、完全な共感や感情の理解が難しいです。
- ユーザーの感情を正確に読み取ることができない場合があります。
- 感情的なニュアンスを理解するのが難しいことがあります。
- 活用シーン:
  - 感情的なサポートが必要なカウンセリング。
  - 感情を理解する必要がある対話型アプリ。
  - 感情に基づくマーケティング戦略の立案。
創造的な思考: 独創的なアイデアを生み出すのが苦手です。
- 人間のような独創的なアイデアを生み出すことが難しいです。
- 既存の情報に基づいて応答を生成するため、完全な創造性には限界があります。
- 新しいコンセプトやアイデアをゼロから生み出すことは得意ではありません。
- 活用シーン:
  - 新しいビジネスモデルの創出。
  - 独創的な芸術作品の制作。
  - イノベーションを必要とする研究開発。
物理的なタスクの実行: 物理的な作業はできません。
- ソフトウェアであるため、物理的な作業を行うことができません。
- 実際の物理的な環境での操作や作業は不可能です。
- 物理的な道具や機械を操作することはできません。
- 活用シーン:
  - 工場での製造作業。
  - 建設現場での作業。
  - 医療現場での手術や治療。
倫理的判断: 複雑な倫理問題の判断が難しいです。
- 複雑な倫理的問題に対する判断が難しい場合があります。
- 道徳的な価値観や文化的な背景を完全に理解することができないことがあります。
- 倫理的なジレンマに対して適切な解決策を提供するのが難しいことがあります。
- 活用シーン:
  - 倫理的な判断が必要な法的問題。
  - 社会的影響を考慮した政策立案。
  - 企業の倫理的な意思決定。

実際にプロンプトを投入して、どのような生成結果がでるのか参照してみましょう。
得意なこと：情報提供

2025年の技術トレンドについて詳しく教えてください。
特にAIと量子コンピューティングの分野に焦点を当ててください。

得意なこと：コンテンツ生成

新しいスマートフォンのキャッチフレーズを考えてください。
特徴は高性能カメラと長時間バッテリーです。

得意なこと：問題解決

ExcelでVLOOKUP関数を使って、異なるシートからデータを検索する方法を教えてください。
具体的な手順と例を示してください。

苦手なこと：感情に関する質問

あなたの好きな映画とその理由を教えてください。

苦手なこと：倫理的・法廷な助言

職場での倫理的な行動について教えてください。特に、同僚との関係や情報の取り扱いについて知りたいです。

苦手なこと：機密情報の提供

私の銀行口座のパスワードをリセットする方法を教えてください。

この演習はこれで終了です。