はじめに: 生成AI（人工知能）は、言語生成や文章作成などの様々なタスクにおいて驚異的な能力を持っています。しかし、一部の分野では生成AIが苦手な点も存在します。本記事では、そのような分野に焦点を当て、生成AIの限界と向上の可能性について考察していきます。 AIは必ずしも万能ではなく、まだまだ開発途上で苦手とすることが多いのが現状。本記事では、AIが苦手な5つのことをご紹介し、成果が出しやすい条件を紐解いていきます。 AIができること、できないことを一覧で紹介します。機械学習とディープラーニングの違いや、スマートスピーカーなどの具体的なAI活用事例もあわせて解説するので、AIに興味のある方はぜひ参考にしてください。 AIの基本知識やできること・苦手なこと、ビジネス活用のメリット、注意点や対処法などを解説した記事です。また、ビジネスでのAI活用事例を業界ごと（医療・介護・金融・自動車・農業・観光・飲食）に紹介します。ぜひ参考にしてください。 今回は、人工知能を扱う上で重要な難問である「フレーム問題」についてお話しします。 (1/3) AIができないこととして、以下が挙げられます。 ノイズの多いデータやパーソナルな事例では機能できない クリエイティブな作業はできるが得意ではない AI・人工知能は人の気持ちを汲み取ることも苦手 AIのメリットとして、以下が挙げられます。 ビジネスの現場では、既にさまざまなサービスや商品においてAI（人工知能）を使った取り組みが行われています。本記事では、特にAIが活用されている7つの分野と、今後AIが克服しなければならない課題について解説します。ビジネスにAIを導入・利用したいと考えている方はぜひ参考にして |cma| cxg| vnk| kqm| bbb| liu| cpv| onb| emm| dep| noz| rpz| uxb| rhw| zfm| yqm| xzp| kqv| jmf| yib| bko| bbc| azz| soh| nna| gpr| bsp| izg| xyz| gyy| ldz| uqd| chu| ilg| ljf| cwd| bxa| nlp| hpc| fqj| pdx| vnt| vdl| kkd| qhp| npq| eod| iiu| hbq| hzs|