投稿者 global-ai-media 
米メディアQuartzが実施した「ChatGPTにクリスマスプレゼントを選ばせる」という実験において、AIが不適切な、あるいは危険でさえある提案を行った事例が話題を呼んでいます。この事例は、生成AIをEコマースや接客に活用しようとする企業にとって、文脈理解の限界と「ガードレール（安全対策）」の重要性を示す重要な教訓を含んでいます。
AIは「親密さ」と「安全性」を理解できるか
大規模言語モデル（LLM）の進化により、EコマースやWebサービスにおいて、従来のキーワード検索に代わる「対話型コンシェルジュ」の導入が進んでいます。しかし、Quartzの記事で紹介された事例は、現在の汎用LLMが抱える根本的な課題を浮き彫りにしました。ChatGPTに母親へのクリスマスプレゼントを選ばせたところ、文脈によっては身体的な危険を及ぼす可能性のある提案（記事では”deadly”と表現されるほど不適切なもの）が含まれていたというのです。
この現象は、AIが人間関係の「親密さ」や、現実世界における物理的な「安全性」を、人間のようには直感的に理解していないことに起因します。LLMは膨大なテキストデータから確率的に「もっともらしい言葉」を繋いでいるに過ぎず、その商品が特定の相手にとって適切か、あるいは安全かという判断には、依然として大きなリスクが伴います。
日本市場における「おもてなし」とリスク管理
日本市場において、この種のリスクは欧米以上に深刻な意味を持ちます。日本の消費者はサービス品質に対して非常に高い期待値を持っており、特に贈答文化においては「マナー」や「相手への配慮」が重視されます。もし企業のAIチャットボットが、顧客に対して不謹慎な商品や、安全性に懸念のある商品を推奨してしまった場合、単なるシステムエラーでは済まされず、ブランド毀損やSNSでの炎上、最悪の場合は製造物責任（PL）法に関わるトラブルに発展する可能性があります。
「幻覚（ハルシネーション）」と呼ばれる、もっともらしい嘘をつくAIの性質は、正確性が求められる日本の商習慣において大きな障壁となります。商品のスペックを間違える程度ならまだしも、アレルギー情報や使用上の注意を無視した提案は、企業のコンプライアンス上、許容できないリスクです。
RAGとガードレールによる制御の必要性
こうしたリスクを回避しつつ、生成AIのメリット（自然な対話、アイデア出し）を享受するためには、技術的な工夫が不可欠です。現在、実務の現場では、汎用LLMの知識だけに頼るのではなく、自社の正確な商品データベースやマニュアルを参照させる「RAG（検索拡張生成）」の導入が標準になりつつあります。
さらに、AIの出力に対して厳格な「ガードレール」を設ける動きも加速しています。これは、AIが生成した回答をユーザーに提示する前に、別のプログラムや小規模なAIモデルが「倫理的に問題ないか」「安全性に懸念はないか」をチェックする仕組みです。特に日本では、法令遵守や公序良俗の観点から、このガードレール設定をどこまで厳密に行うかが、サービスリリースの成否を分けるポイントとなります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業がAIを活用したサービス開発を行う上で考慮すべき点は以下の通りです。
第一に、「汎用モデルの素の能力を過信しない」ことです。ChatGPTのような汎用モデルは、あくまで「言葉を操るエンジン」であり、自社のビジネスドメインや顧客の文脈を深く理解しているわけではありません。特に「相談」や「提案」を行う機能においては、人間による監修（Human-in-the-Loop）や、厳格なルールベースのフィルタリングを組み合わせるハイブリッドな設計が求められます。
第二に、「責任分界点の明確化」です。AIが行った提案によって顧客が不利益を被った場合、誰が責任を負うのか。利用規約での免責事項の明記はもちろんですが、UX（ユーザー体験）として「これはAIによる参考意見であり、最終判断はユーザーに委ねられる」ことを自然に伝えるインターフェース設計が重要です。
第三に、「日本固有の文脈へのチューニング」です。海外製のモデルは、日本の贈答文化や安全基準を学習データとして十分に持っていない場合があります。日本企業が差別化を図るなら、自社の持つ良質な顧客対応データや商品知識を用いて、モデルを微調整（ファインチューニング）するか、プロンプトエンジニアリングで日本の商習慣に沿った振る舞いを徹底させる必要があります。
AIは強力なツールですが、魔法の杖ではありません。「おもてなし」の心をAIに実装するには、技術とガバナンスの両輪でのアプローチが不可欠です。