投稿者 global-ai-media 
大規模言語モデル（LLM）は、学習データ内の膨大な「相関関係」に基づいて次の一語を予測する統計マシンです。しかし、対話が長く続く中で、過去の会話履歴そのものが強力なプロンプトとして作用し、モデルを予期せぬ方向へ誘導してしまうリスクがあります。本記事では、LLMの構造的な特性から生じるリスクと、日本の実務者が取るべきガバナンスへのアプローチを解説します。
LLMは「真実」ではなく「確率的な相関」で語る
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）をビジネスに導入する際、最も根本的でありながら見落とされがちな事実は、LLMが「真実を知っている」わけではなく、「言葉と言葉の統計的な相関関係」を計算しているに過ぎないという点です。元記事でも触れられている通り、AIは膨大なテキストデータの中からパターンを見つけ出しますが、そのパターン（相関関係）は必ずしも論理的因果関係や倫理的な正しさを保証しません。
例えば、インターネット上のデータに「特定の職業と特定の性別」が強く結びついている偏り（バイアス）があれば、モデルはその相関関係を忠実に再現しようとします。これは「見せかけの相関（Spurious Correlations）」と呼ばれる統計的な罠であり、AIがもっともらしい顔をして差別的な発言や誤った推論を出力する主要因となります。
会話の蓄積が招く「予期せぬ誘導」
実務運用においてさらに厄介なのが、LLMの「コンテキストウィンドウ（文脈を保持できる容量）」の性質です。ユーザーがチャットボットと対話を行う際、その「会話履歴全体」が次の回答を生成するためのプロンプトとして機能します。
これは、ユーザーが悪意を持って、あるいは無意識に特定の方向へ会話を誘導した場合、会話履歴が蓄積されるにつれて、モデルの挙動が初期の想定（システムプロンプトによる指示）から逸脱する可能性があることを意味します。例えば、一見無害な質問を繰り返しながら徐々に倫理的なガードレール（安全装置）を回避しようとする「ジェイルブレイク（脱獄）」的な手法や、誤った前提を事実としてモデルに刷り込むような対話の流れがこれに該当します。会話が長くなればなるほど、直前の文脈（相関関係）に引きずられ、モデルは「予期せぬ領域」へと押し出されてしまうのです。
日本企業におけるリスク：曖昧性と「空気を読む」文化
この技術的な特性は、日本のビジネス環境において独特のリスクをもたらします。日本語はハイコンテキストな言語であり、主語の省略や曖昧な表現が多用されます。LLMが文脈から「行間」を統計的に埋めようとする際、学習データに含まれるネット上の俗語や、企業文化にそぐわない「過剰な忖度（あるいは無遠慮）」が相関関係として浮上するリスクがあります。
また、日本企業はレピュテーションリスク（評判リスク）に対して極めて敏感です。顧客対応チャットボットが、ユーザーの誘導に乗せられて不適切な発言をしたり、競合他社を不当に貶めるような発言をしたりした場合、SNS等で瞬く間に拡散され「炎上」する恐れがあります。欧米のように「AIの言ったことだから」という免責が、日本の消費者心理において通用するとは限りません。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本企業の意思決定者やエンジニアは、以下の3つの観点でAIガバナンスと実装を進める必要があります。
1. 入出力の厳格なガードレール設計
単にLLMの性能を信じるのではなく、入力（プロンプト）と出力の間にフィルタリング層を設けることが不可欠です。特に日本市場向けには、差別用語や暴力表現だけでなく、自社のブランド毀損につながる特定のトピックを「話させない」制御や、ユーザーによる誘導検知（Prompt Injection対策）を実装レベルで組み込む必要があります。
2. RAG（検索拡張生成）による「事実」の固定
LLMの持つ「相関関係」だけに頼らず、社内規定やマニュアルなどの信頼できる外部データを参照させるRAG構成を基本とすべきです。これにより、モデルが勝手に確率的な嘘（ハルシネーション）をつくリスクを低減し、回答の根拠を明確化できます。業務効率化においても、社内ナレッジという「正解」に基づいた回答生成が求められます。
3. 「人間中心」の運用監視と責任分界
完全に自律的なAIエージェントに顧客対応を任せきりにするのは時期尚早です。特にセンシティブな判断が求められる場面では、必ず人間が最終確認を行う（Human-in-the-Loop）フローを維持すべきです。また、万が一AIが誤った相関に基づいて不適切な回答をした際の責任所在や対応フローを、技術導入前に法務・広報を含めてシミュレーションしておくことが、企業の守りを固める鍵となります。