投稿者 global-ai-media 
ウォール・ストリート・ジャーナル（WSJ）の記事は、生成AIがCFA（米国証券アナリスト）試験や司法試験など、高度な専門知識を要する難関試験をクリアできるようになった現状を報じています。しかし、試験での高得点がそのまま実務での即戦力を意味するわけではありません。本稿では、生成AIの進化の光と影（The Good, Bad and Ugly）を整理し、日本のビジネス現場でAIを実装する際に考慮すべきポイントを解説します。
「専門家レベル」に到達した生成AIの衝撃
WSJの記事によれば、生成AIは現在、金融のプロフェッショナル認定であるCFA（Chartered Financial Analyst）の全レベル、2023年の米国司法試験（Uniform Bar Exam）、さらには米国の医療関連試験においても極めて高い正答率を記録しています。これは、大規模言語モデル（LLM）が単なる「文章生成ツール」から、論理的推論や高度な専門知識を扱う「ナレッジワーカー」の領域へと足を踏み入れたことを示唆しています。
従来のAIは特定のタスクに特化したものが主流でしたが、近年のモデルは金融、法律、医療といったドメイン知識を事前学習段階で獲得しています。これにより、日本企業においても、契約書レビューの一次スクリーニング、市場分析レポートのドラフト作成、社内規定の照会対応といった業務で、人間と同等、あるいはそれ以上の速度で処理を行うポテンシャルが生まれています。
試験合格と実務適用の「埋めがたい溝」
しかし、試験に合格できることと、複雑なビジネス実務を完遂できることの間には大きなギャップがあります。記事のタイトルにある「Bad and Ugly（悪い面と厄介な面）」が示唆するように、生成AIには特有のリスクが存在します。
最大のリスクは「ハルシネーション（幻覚）」です。AIはもっともらしい嘘を自信満々に出力することがあります。金融や法律の分野では、たった一つの誤情報が致命的なコンプライアンス違反や巨額の損失につながりかねません。また、AIの推論プロセスがブラックボックスであるため、「なぜその結論に至ったか」の説明責任（アカウンタビリティ）が求められる日本の稟議・意思決定プロセスと相性が悪い場面も多々あります。
日本企業における「ローカライズ」と「ガバナンス」の課題
さらに、WSJが取り上げているのはあくまで「米国」の試験結果である点に注意が必要です。米国の法律や商習慣に精通していても、日本の法制度（大陸法系）や、文脈依存度の高い日本の商慣習にそのまま適用できるとは限りません。
日本企業がこれらを活用する場合、独自の社内データや国内法規をAIに追加学習させたり、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる技術を用いて、回答の根拠を社内ドキュメントに限定させたりする技術的な工夫が不可欠です。また、著作権侵害のリスクや、入力した機密情報がモデルの学習に使われないようにするガバナンス体制の構築も、導入の前提条件となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの最新動向と日本の実情を踏まえると、企業は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
- 「コパイロット（副操縦士）」としての位置づけ：AIを「完全自動化」のツールではなく、あくまで人間の専門家を支援し、判断材料を提供するパートナーとして設計する。最終的な意思決定と責任は人間が持つ「Human-in-the-Loop」の体制を崩さないこと。
- 日本固有の文脈への適応（ドメイン適応）：海外製モデルの性能を過信せず、日本の法律、商習慣、自社の業界用語に対応できるよう、プロンプトエンジニアリングやRAGによるチューニングを徹底する。
- 失敗を許容するサンドボックス環境の整備：リスクを恐れて禁止するのではなく、ハルシネーションが起きても実害が出ない閉じた環境（サンドボックス）で検証を行い、従業員のAIリテラシーを高めることから始める。