序章：AIが「描く」のは得意でも「見る」のは苦手？
こんにちは、Jonです。AI・テクノロジー系のブログを書いています。今日は、現在のAI技術について面白いテーマを取り上げます。タイトルは「When Current AI Can Draw but Can’t See」――つまり、「現在のAIは描くことができるけど、見ることができない」という意味です。このフレーズは、AIが美しい画像を生成するのは上手でも、画像の内容を正確に理解したり認識したりするのはまだ限界がある、という点を指しています。関連するMediumの記事（2024年に公開されたものですが、2025年現在も議論の基盤となっています）からインスピレーションを得て、最新のトレンドを交えつつ、初心者の方にもわかりやすく解説します。たとえば、AIを使った画像生成のアイデア出しには、検索から構成案まで一括でサポートしてくれるツールが便利です。なお、AI生成の下地作りにはGensparkを使うと下調べ〜構成案の作成が一気通貫で進みます。詳しくはこちらの解説をご覧ください。
AIの描画能力：2025年の進化と強み
まず、AIの「描く」側面、つまり画像生成技術について見てみましょう。AIは「生成AI（Generative AI）」と呼ばれる技術を使って、テキストの説明から画像やイラストを自動で作成できます。これは、大量のデータを学習したモデルがパターンを基に新しいものを生み出す仕組みです。2025年現在、Microsoftのニュース（2024年12月5日公開）によると、AIトレンドのひとつとして「マルチモーダルAI」の進化が挙げられ、テキストと画像を組み合わせた生成がさらに洗練されています。例えば、DALL-EやStable Diffusionのようなツールは、ユーザーのプロンプト（指示文）からリアルな風景やキャラクターを描き出せます。
IBMのインサイト（2024年10月28日公開）では、AIが日常生活やビジネスに深く入り込む未来を予測しており、2025年から2034年にかけて、AIは家事支援や業務効率化で活躍するとされています。Built Inの記事（2025年8月20日公開）も、生成モデルが進化し、職場での研究支援や自動化を強化すると指摘しています。これにより、デザイナーやクリエイターはアイデアを素早く視覚化できるようになりました。
資料作成の時短には、AIでスライドやWebページを即座に生成できるGammaも便利です。プロンプトを入力するだけでプロフェッショナルな資料が作れるので、AIの描画力を活かした作業にぴったりです。
- 強み1: 高速生成 ― 数秒で複雑な画像を作成可能。
- 強み2: 多様性 ― スタイル（例: リアル調やアニメ風）を柔軟に変えられる。
- 強み3: アクセシビリティ ― 初心者でもプロンプト次第で高品質な出力が得られる。
McKinseyのグローバルサーベイ（2025年3月12日公開）では、AIの採用が急速に進み、価値創出につながっていると報告されています。ただし、これらの能力は主に「生成」に特化しており、次に説明する「見る」部分とのギャップが課題です。
AIの視覚認識の限界：なぜ「見る」のが難しいのか
一方で、AIが「見る」つまり視覚認識（Visual Recognition）とは、画像の内容を分析・理解する技術を指します。例えば、写真に写った物体を識別したり、シーンを説明したりすることです。現在のAIはここに限界があり、生成した画像を自分で正確に検証できないケースが多いのです。X（旧Twitter）の投稿（2025年3月〜10月のトレンド）では、AIアートの修正が難しい点が話題になっています。例えば、生成されたメッシュ（3Dモデルの構造）が乱れると、手作業での修正が必要になり、コストがかかると指摘されています。
Fast Companyの記事（2025年10月14日頃公開）では、2025年の基礎AIトレンドとして、リアルタイム音声生成やビデオの連続性向上を挙げていますが、画像認識の課題として「一貫性の欠如」を強調。InfoQのレポート（2025年9月下旬公開）も、AI/MLのトレンドでデータエンジニアリングの進化を議論しつつ、認識精度の限界を指摘しています。また、Xの投稿では、エネルギーコストの高さがAIの進化を妨げるとの声があり、生成に何度も試行錯誤が必要で、1回の成功のために数百回の失敗が生じるとされています。
さらに、Andrej Karpathy氏の投稿（2025年6月4日）では、「検証ギャップ（Verification Gap）」という概念が紹介され、生成（描く）と識別（見る）のバランスがAIの課題だと説明されています。生成AIはブラシワークのように新しいものを生み出せますが、それを「見て」改善点を判断するのが苦手なのです。Open Philanthropyのレポート（2021年公開ですが、2025年も参照される）では、AIによる爆発的経済成長の可能性を議論しつつ、技術的限界として認識精度の向上が必要だと述べています。
- 限界1: 精度の不安定さ ― 複雑なシーン（例: 複数の物体が絡む場合）で誤認識が多い。
- 限界2: エネルギー消費 ― RBC Wealth Managementのブログ（2025年10月初旬公開）によると、AIの電力需要が増大し、データセンター容量が2030年までに3倍になると予測されています。
- 限界3: 修正の難しさ ― Xの投稿で、プロンプトの微調整が繰り返し必要で、意図通りの出力が得られにくいとされています。
これらの限界は、AIが単なる「描き手」ではなく「見る目」を持つよう進化する必要性を示しています。Daily Scopeの記事（2025年10月15日頃公開）では、AIツールの変革を概説し、画像生成の課題としてサイバーセキュリティやヘルスケアでの認識精度向上を挙げています。
今後の展望：AIの描画と視覚認識の融合
2025年のトレンドから、AIは描画と視覚認識のギャップを埋めようとしています。Microsoftの予測（2024年12月5日）では、AIのイノベーションとして「エージェントAI」の台頭を挙げ、自動化されたタスク処理が進むとされています。McKinseyのレポート（2025年3月12日）も、インフラのひずみ（電力需要など）を課題としつつ、投資額が6.7兆ドル規模になるとの見通しです。これにより、2025年末から2026年にかけて、認識精度を高めたマルチモーダルモデル（テキスト・画像・音声を統合）が登場する可能性があります。
Xの投稿（2025年4月〜10月）では、AIがスタイルを多様化しつつ、人間のような意図（Intent）を持たないため限界があるとの意見が見られますが、将来的には認知機能の強化で克服されそうです。Tactical Planning Groupのブログ（2025年10月初旬）では、地政学的課題を指摘しつつ、AIの躍進を予想しています。
ワークフロー自動化の入り口には、ノーコードで連携できるMake.com（旧Integromat）も覚えておくと役立ちます。
Jonのまとめ
現在のAIは画像生成の面で目覚ましい進歩を遂げていますが、視覚認識の限界が残ることで、真の創造性や正確性が課題となっています。2025年のトレンドを踏まえ、これらのギャップを埋める技術開発が進むことを期待します。読者の皆さんも、AIツールを上手に活用して、楽しくテクノロジーを探求してください。
参照情報源
- Medium記事: https://medium.com/@kingsleymichael/when-current-ai-can-draw-but-cant-see-3de6bf184f32 (2024年公開)
- Microsoftニュース: https://news.microsoft.com/source/features/ai/6-ai-trends-youll-see-more-of-in-2025/ (2024年12月5日)
- IBMインサイト: https://www.ibm.com/think/insights/artificial-intelligence-future (2024年10月28日)
- Built In記事: https://builtin.com/artificial-intelligence/artificial-intelligence-future (2025年8月20日)
- McKinseyサーベイ: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai (2025年3月12日)
- Fast Company記事: https://fastcompany.com/91411625/foundational-ai-next-big-things-in-tech-2025 (2025年10月14日頃)
- InfoQレポート: https://www.infoq.com/articles/ai-ml-data-engineering-trends-2025/ (2025年9月下旬)
- RBC Wealth Managementブログ: https://us.rbcwealthmanagement.com/tacticalplanninggroup/blog/5301484-AIs-big-leaps-in-2025 (2025年10月初旬)
- Daily Scope記事: https://dailyscope.blog/ai-tools-technologies-2025 (2025年10月15日頃)
- X（旧Twitter）の関連投稿（2025年3月〜10月、ユーザー投稿を基にトレンドを参照）