AIって結局なにができるん？──「5つの力」で説明してみた話 #105
最近よう聞くやん？
「生成AIでできることって何？」ってやつ。
けど、これが意外と──
ワイもまともに答えられへん。笑
ワイが、よく言うんはな、
「AIって、頭のめっちゃ賢い部下か後輩。
しかも、逆らわないええやつ。
指示さえちゃんと出せば、とんでもない成果を出すタイプ。」
でもな、
「生成AIすごいらしいけど、なにがどうすごいん？」
って聞かれたとき、ワイも最初は説明に詰まった。
つか、うまく伝えきれんかった。w
ぇ？お前だけだって？
まじかよ……w
上手い教え方あったら、
コメントでこっそり教えてください。笑
1.ワイ的な、「使いこなせてない人」の正体
自分で「AIを使いこなせてないんです」って言う人、
よう話してみると──だいたいこうって感じ取る。
「AIって、何ができるのかが、いまいちピンときてない。」
うん、これ。
“使いこなせてない”ってより、まだ「地図」がないだけなんよ。
せやから今回は、そんな人に向けて、
「AIって結局、どんな力を持ってるん？」
を、“ワイ感覚”でまとめてみた。
そう、口で説明する前に──
一回、自分の中で整理してみたやつ笑
2.生成AIでできることの分類（ワイの主観）
AIって、ざっくり言うと──
「人間の5つの感覚＋行動」を代わりにやってくれる存在なんちゃう？
って思ってる。
今回は、ショート版と詳細版の二部構成。
時間ない人はショートだけでもOKやで。
最後まで読んでくれると嬉しいけど、
長いからショート版だけでもAIの使い方の参考になれば嬉しいって思うわ！
3.ショート版（ざっくりまとめ）
結論として言うなら、AIってこれができる👇
こうして並べてみると、AIがやってることって全部が「外に出す（アウトプット）」じゃないんやって改めて認識したわ。
実は、AIの中には“頭の中で考えてるプロセス”と“外に出すプロセス”の2層がある。
①内的処理（自己完結型）
AIが「頭の中」で考えとる段階。
情報を理解したり、思い出したり、推論したり──つまり“考える準備をしている” とこや。
人間で言うと、「読んで・考えて・思い出してる」フェーズに近い。
まだ発言もしてへんし、行動もしてへん。
いわば、静かに頭を使ってるAIや。
②外的処理（出力型）
その考えを外に出すフェーズ。
AIが「話す」「書く」「動く」段階にあたる。
ここで初めて、私たちが目にする“文章”や“画像”、
あるいは“アクション”が生まれるんやな。
この違いがわかると何がええかというと──
プロンプトを作るとき（生成AIを使って何かをしたいとき）に、
「AIに今“考えさせたい”のか、“動かせたい”のか」
を意識して指示できるようになる。
この切り分けができるだけで、
AIの反応精度はほんまにガラッと変わる。
ここからは長いので、ここまで読んで、ためになった！ 先も気になった！って人は、「スキ」「フォロー」「コメント」くれると嬉しいわ！
そして、
チップで応援してもらえたら──
「おっ、ワイの記事、ちゃんと刺さっとる！」ってガッツポーズします。
このマウスお気に入りなんで気になった方踏んでくれるだけでも嬉しい！
4.詳細版（ワイの主観）
以下は、ワイが実際にプロンプトをいじり倒しながら見つけた分類や。
この構造をベースに、勝手に「MAPSモデル（（Multimodal Action & Prompt Structure）」とか名付けて遊んでる。
気になる人は参考記事も見てみてな。笑
ただし──大作になりすぎて読む気なくすやつやと思う……（自覚あり）。
① 理解する力（Understand）
この力が進化したことで、
「生成AIってすごい！」って世界が一気に変わった。
検索は“キーワードを拾う”だけやけど、
AIは“意味を読み取って、文脈を再構成する（文脈の統計的再現）” 。
つまり──理解せんと生成できへん。
ここを使わへん、あるいは意識せんかったら、
ほんまにウェブ検索と変わらんw
② つくる力（Generate）
文章を書く、絵を描く、曲をつくる、コードを書く。
いわゆる“アウトプット担当” の力やな。
たぶん、みんなが「AIすげぇ！」って感じるのは、だいたいここ。
ニュースとかでも取り上げられるのはこの部分やと思う。
この「つくる力」は、人間で言うなら“話す・描く”に近い。
理解したことを、自分の言葉や表現で出していく感じや。
でな、実はここが──プロンプトエンジニアリングの主戦場。
「どんな言葉で」「どんなトーンで」「どんな構成で」出すか。
全部この“つくる”プロセスの調整次第や。
たとえば👇
“指示があいまい”なら、それっぽいけど浅い文章になる
“条件を絞りすぎ”ると、創造性が死ぬ
“いい塩梅”を見つけたとき、AIはほんまに人間みたいに喋りだす
要するに、
「AIをどうしゃべらせるか」＝「AIをどうつくらせるか」
ここを掴めたら、もう一段上の“生成AIの楽しみ方” が見えてくるで。
③ 考える力（Reason / Predict）
「これとこれ、関係あるんちゃう？」とか、
「次にこうなるはず」って推論・予測する。
いわば、AIに“考える脳みそ”を代わりにさせてる部分やね。
データ分析とか、傾向の予測がここにあたる。
でな、ここがまたおもしろいのが──
AIが“考える”ふりをしてるだけのときもあるってことや。
これがいわゆる、ハルシネーション（＝嘘つきAI現象）。
ちゃんと情報が揃ってへんのに、
「こうやろ？」って勝手に筋書きをつくるんや。
つまり、指示が雑なほど、考え方も雑になる。
「まぁAIが考えてくれるやろ」って丸投げすると、
AIは“考える”というより“想像で埋める”ことを始める。
逆に、プロンプトでちゃんと“考える範囲”を決めてやると、
AIの推論はかなり筋が通るようになる。
要は、「考えさせ方」次第で、AIは天才にも凡人にもなるってことやな。
使い方次第で──部下も、な。
④ 思い出す力（Retrieve / Recall）
過去の知識やデータを引っ張ってくる。
「この前の議事録どこ？」とか、
「〇〇についての要約ちょうだい」みたいなやつ。
いわば、AIの“記憶と検索の力”やな。
ここは、ウェブ検索の次のステージみたいなとこや。
もうすでに実装されはじめてるし、
ChatGPTでも「自分のファイル」や「Driveの中」まで検索できるようになっとる。
この仕組みのベースになっとるのが、RAG（検索拡張生成）。
かんたんに言うと──
「いったん探してから、考えて答える」AIのやり方やな。
でな、ここがまた勘違いされやすいとこでもある。
多くの人が、「AI＝なんでも知ってるやつ」って思っとる。
そして、この“思い出す力”だけを見て、
「AIができることのすべて」やと思い込んでるケースが多いんや。
せやけど、ほんまにすごいのは、
この「思い出す力」をベースにして──
理解して、つくって、考えて、動くところまでできること。
つまり、
「AIが思い出すだけで終わる」って思ってる人は、
AIの半分しか使えてへん。
⑤ 動く力（Act / Integrate）
メール送る、スケジュール入れる、Slackに返信する。
AIが他のツールとつながって、“手を動かす”段階や。
つまり、AIが人間の代わりに行動しはじめる世界。
ここまで来ると、もう“秘書”というより“共同作業者”やな。
この領域こそ、今まさにプロンプトエンジニアリング界隈で盛り上がってるとこやと思う。
たとえば──
ChatGPTがGmailやGoogleカレンダーを操作する
NotionやSlackを自動更新する
PythonコードやAPI経由で外部の処理を動かす
もう「AIに相談する」から「AIに任せる」時代に入りつつあるんや。
せやけど、ここで急に出てくるのが──
“プロンプトの長さ問題” やねん。
短すぎると「わかった（つもり）」で動くし、
長すぎると「途中で混乱」して止まる。
そのうえ、長いとつかってもらえへん。
AIが動ける時代ほど、“指示の設計”が問われる。
このテーマ、別記事でじっくり書こうと思っとる。
たぶんタイトルはこんな感じになるやろな👇
「プロンプトの長さは、見栄っ張りかもしれん」
……そう、AIに伝わる言葉って、
“量”やなくて“設計”なんよな。
簡単に言うと──
AIって、５人の人格をもったチームが、
ブラウザやアプリの向こうで働いてるようなもんやね。
5.「指示＝プロンプト」が見えてくる
プロンプトってのは、
「AIのどの力を、どう使いたいか」を伝えるための言葉。
ただの“命令文”やなくて、
AIの使い方の選択スイッチなんよ。
たとえば👇
🧩 理解させたいとき → 「この文章の意図を3行でまとめて」
🪄 生成させたいとき → 「これを題材にラノベ風で書いて」
🧮 推論させたいとき → 「このデータから傾向を分析して」
🧠 検索させたいとき → 「この資料の中から該当部分を探して」
🤝 行動させたいとき → 「Googleカレンダーに予定を登録して」
6.まとめ
AIは「理解・生成・推論・記憶・行動」の５段階で動いて、指示しだいでなんでもできる可能性があるってこと。
そして、プロンプトはその“入り口” ってことやな。
だから、プロンプトを学ぶ/作るってのは、
“AIの力を引き出す呪文”を覚えることやなくて、
“AIのどの力を呼び出すかを見極めること”なんや。
7.あとがき（ワイより）
AIは、魔法やなくて構造。
でも、その構造を一度つかんだら、世界の見え方が一瞬で変わる。
ワイの記事が、その入口になったらうれしいわ。
AIを「設計」して動かしたい人へ
AIに『ええ答え出してほしい』思って、どれだけ丁寧に質問しても
──なんでやねん、ズレとる！
ワイも最初は、言葉選びや語彙力で勝負しようとしてた。
せやけど、あるとき気づいたんや。
AIには“言葉”より“構造”が効く
ChatGPTみたいな生成AIは、ただの質問マシンちゃうねん。
“プロンプト（指示文）という設計図”を読んで動くシステムやねん。
ほんで、この設計をどう組むかで、AIの精度も再現性も劇的に変わる。
もし、あなたが「ええ質問」より「ええ設計」 でAIを自在に制御したいなら──この「5つの力」を体系化したワイの独自モデルを読んでみてくれへんか？
ただ、画像生成は、表現力が大事って思ってるわ、、
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ワイのプロンプトを作る設計思想をすべて体系的に整理した、【約1万文字の深掘り記事】 はこっちや👇
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