投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及に伴い、多くの企業がカスタマーサポートやECサイトへのチャットボット導入を急ピッチで進めています。しかし、汎用的な大規模言語モデル（LLM）を十分な調整なしに顧客対応に適用することで、誤情報の拡散や不適切な対応といった「ブランド毀損」のリスクが顕在化しつつあります。本稿では、Rezolve Aiなどが警鐘を鳴らすグローバルな動向を起点に、日本の商習慣や法規制を踏まえた実務的なAI活用とリスク管理のアプローチを解説します。
汎用LLMの「知ったかぶり」が招くビジネスリスク
最近、海外の小売大手において、導入されたAIチャットボットが顧客に対して誤った情報を回答したり、不適切な対話を行ったりする事例が散見されるようになりました。Rezolve Aiなどのソリューションプロバイダーが指摘するように、ChatGPTのような「汎用LLM（Generic LLM）」をそのまま、あるいは簡易的な調整だけで企業の顧客接点に据えることには大きなリスクが潜んでいます。
汎用LLMは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習しており、流暢な会話生成や一般的な知識の提供には極めて優れています。しかし、特定の企業の在庫状況、最新の返品ポリシー、キャンペーンの適用条件といった「固有の事実（ドメイン知識）」を正確に把握しているわけではありません。その結果、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」が発生し、存在しない割引を約束したり、競合他社を推奨したりといった事態を引き起こす可能性があります。
日本市場における「信頼」と法的責任
このリスクは、サービス品質に対して世界的に見ても厳しい目を持つ日本市場において、より深刻な意味を持ちます。日本の消費者は企業からの回答を「公式な約束」と捉える傾向が強く、AIの誤回答であっても「企業がそう言った」という事実は覆せません。
また、法的な観点からも注意が必要です。例えば、AIチャットボットが誤って「今なら全品半額」と回答し、顧客がそれを信じて購入行動をとった場合、景品表示法（不当景品類及び不当表示防止法）における「優良誤認」や「有利誤認」に問われるリスクがあります。また、民法上の錯誤に関する解釈においても、AIの回答が企業の意思表示とみなされれば、企業はその約束を履行する責任を負う可能性があります。海外では既に、航空会社のチャットボットが誤って案内した割引運賃の補償を裁判所が命じた判決も出ており、これは対岸の火事ではありません。
「汎用」から「特化型」へ：RAGとガードレールの実装
では、企業はLLMの活用を諦めるべきなのでしょうか。答えは否です。重要なのは、汎用モデルを「エンジン」として使いつつ、企業の知識データに基づいた制御を行うアーキテクチャを採用することです。
現在、主流となっているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」という手法です。これは、LLMが回答を生成する前に、社内の製品データベースやマニュアル、規約などの信頼できる情報源を検索し、その根拠に基づいて回答を作成させる仕組みです。これにより、AIの創造性を活かしつつ、回答の正確性を担保することが可能になります。
さらに、ECや決済などのトランザクション（取引）が発生する領域では、単なる対話だけでなく、システム連携を含めた「AIスタック」の整備が不可欠です。Rezolve Aiが提唱するように、商取引に特化したモデルやアーキテクチャを採用し、不適切な回答をブロックする「ガードレール（安全装置）」を設けることで、リスクを最小限に抑えることができます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの失敗事例と技術動向を踏まえ、日本企業がAIチャットボットや対話型インターフェースを導入する際には、以下の3点を重視すべきです。
1. 「おもてなし」基準の品質管理とテスト
PoC（概念実証）の段階で、回答の流暢さだけでなく「嘘をつかないか」「自社の規約に反しないか」を徹底的にテストする必要があります。日本の顧客対応に求められる丁寧さと正確さを担保するため、人間による評価（Human-in-the-Loop）をプロセスに組み込むことが重要です。
2. ドメイン特化型アーキテクチャの採用
汎用LLMのAPIを叩くだけの簡易な実装ではなく、RAGの構築や、業界特化型のチューニングが施されたモデルの選定を検討してください。特に金融、医療、ECなど情報の正確性が生命線となる分野では、汎用モデルの限界を理解したシステム設計が求められます。
3. リスク発生時のガバナンスと免責の明示
技術的な対策を講じても100%の精度は保証できません。万が一AIが誤回答をした際の責任分界点を明確にし、利用規約やUI上で「AIによる自動回答であること」「重要な判断は人間が確認すること」をユーザーに明示するなどの期待値コントロールも、重要なリスクマネジメントとなります。