投稿者 global-ai-media 
「2025年末のAI」に関する議論から見えてくるのは、生成AIが汎用的なタスクで劇的な進化を遂げた一方で、コンピュータネットワークのような専門性が高い領域では依然として「自信満々に誤った回答をする」課題が残っているという現実です。AIの幻覚（ハルシネーション）が高度化する中、日本企業は実務においてどのようなガバナンスと検証体制を構築すべきか、その要諦を解説します。
「自信満々なAI」が招く専門領域のリスク
Hacker Newsにおける「2025年末のAIへの振り返り」という議論の中で、あるネットワークエンジニアは「自分の専門分野（コンピュータネットワーク）においては、LLM（大規模言語モデル）がいかに頻繁に、そして説得力を持って誤った主張をするかが容易に見て取れる」と指摘しています。これは、生成AIの活用が進んだ未来においても、専門性の高い領域における信頼性の問題が完全には解決されていないことを示唆しています。
初期の生成AIに見られた明らかな支離滅裂さは影を潜め、現在のモデルは非常に流暢で論理的な文章を生成します。しかし、実務レベル、特にインフラ設定や法務、医療といった高度な正確性が求められる分野では、この「流暢さ」こそがリスクとなります。専門家であれば即座に誤りと気づく内容でも、経験の浅いジュニア層や非専門家にとっては「正解」に見えてしまうため、誤った意思決定やシステム障害を引き起こす「もっともらしい嘘（Plausible Lies）」の問題が深刻化しています。
日本企業における「品質」とAIの共存
日本のビジネス環境、特に製造業やインフラ産業においては、「現場の品質」と「信頼性」が何よりも重視されます。欧米企業が「まずはリリースし、後から修正する」アプローチを取ることがある一方で、日本企業は瑕疵のない完成度を求める傾向にあります。この文化の中で、確率的に誤りを生成する生成AIを基幹業務に組み込むには、慎重な設計が必要です。
「2025年の視点」が示唆するのは、AIは「自律的な専門家」ではなく、あくまで「専門家を支援する高度なツール」に留まるという現実的な着地点です。例えば、ネットワーク構成の自動化において、AIに全権を委ねるのではなく、AIが生成した設定案を、最終的に人間のエンジニア（Human-in-the-loop）が承認するプロセスが不可欠です。日本では、熟練技術者の不足が深刻な課題ですが、AIは熟練者を「置き換える」のではなく、熟練者の判断速度を上げ、若手の育成を補助する役割として位置づけるべきでしょう。
独自のデータ基盤とRAG（検索拡張生成）の重要性
汎用的なLLMの知識には限界があり、かつ学習データに含まれる古い情報や不正確な情報に引きずられる傾向があります。これを回避し、日本企業特有の商習慣や社内規定に則った回答を得るためには、RAG（Retrieval-Augmented Generation）などの技術を用いて、信頼できる社内ナレッジベースをAIに参照させることが必須となります。
しかし、参照させる社内マニュアルやドキュメントが整備されていなければ、AIの回答精度も向上しません。日本企業には「暗黙知」としてドキュメント化されていない業務ノウハウが多く存在しますが、AI活用の成否は、これらの暗黙知をいかにデジタル化し、AIが参照可能な形式（構造化データやベクトルデータベース）に落とし込めるかにかかっています。
日本企業のAI活用への示唆
2025年の視点から逆算すると、現在の日本企業が取るべきアクションは以下の3点に集約されます。
1. 「AIの目利き」ができる人材の育成と配置
AIの回答が「もっともらしいが誤っている」かを見抜くためには、その領域の深い専門知識が必要です。AI導入によって専門家が不要になるのではなく、むしろAIの出力を監査・修正できる「シニアレベルの目利き力」の価値が高まります。AI活用を前提とした若手教育と、ベテランによる品質管理体制をセットで構築する必要があります。
2. 責任分界点とガバナンスの明確化
AIが生成したコードや文章によって事故が起きた場合、誰が責任を負うのか。日本国内の法規制やコンプライアンスに基づき、AI利用のガイドラインを策定することはもちろん、「AIが生成した成果物を人間が確認せずに使用することを禁じる」といった具体的な運用ルール（ガードレール）を設けることが、企業を守る盾となります。
3. 汎用モデルへの過信を捨て、特化型アプローチへ
「何でもできるAI」への幻想を捨て、特定のタスク（例：議事録作成、特定のプログラミング言語の補助、社内規定の検索）に特化したチューニングやプロンプトエンジニアリングを行うべきです。業務領域を絞り込むことで、ハルシネーションのリスクを管理可能なレベルまで低減させることが、実務適用への近道となります。