投稿者 global-ai-media 
「危険すぎて町に救急車を買い足した遊園地」という逸話は、現在のAI開発競争におけるリスク管理に重要な示唆を与えています。イノベーションを急ぐあまり安全性を後回しにする「Move Fast and Break Things」のアプローチが、日本企業においてどのようなリスクとなり得るのか、そして持続可能なAI活用のために必要なガバナンスとは何かを解説します。
「スリル」と「危険」の境界線
ニュージャージー州にかつて存在したある遊園地は、あまりにも事故が多発するため、地元の町に追加の救急車を購入して寄贈したという逸話があります。このエピソードは、極端なスリル（価値）を提供するために、安全性という基本的な基盤を犠牲にした組織の末路を象徴しています。
昨今の生成AI（GenAI）や大規模言語モデル（LLM）を取り巻く状況は、これと無縁ではありません。技術の進化スピードがあまりにも速く、多くの企業が「乗り遅れまい」と実証実験（PoC）や導入を急ぐあまり、ガバナンスやリスク管理が後手に回るケースが散見されます。
いわゆる「Shadow AI（従業員が会社の許可なくAIツールを使うこと）」の蔓延や、ハルシネーション（もっともらしい嘘）による誤情報の拡散、機密情報の漏洩といったリスクは、まさに「設計上の欠陥を救急車（事後対応）でカバーしようとする」状態に似ています。
事後対応コストと日本企業の商習慣
「救急車を買い足す」というアプローチは、リスクを事前に排除するのではなく、事故が起きることを前提に、その被害を事後処理で最小化しようとするものです。シリコンバレー的なスタートアップ文化であれば、「Move Fast and Break Things（素早く行動し、破壊せよ）」として許容される局面もあるかもしれません。
しかし、高い品質基準と信頼性を重んじる日本の商習慣において、このアプローチは極めて危険です。一度のAIによる不適切な回答や、著作権・プライバシー侵害などのコンプライアンス違反は、企業ブランドを瞬時に毀損し、回復不能なダメージを与える可能性があります。
日本では、AIが「魔法の杖」として期待されがちですが、実務への適用にあたっては、確率的に誤りを犯すシステムであることを前提とした「ガードレール（安全策）」の設計が不可欠です。
「攻めのガバナンス」への転換
では、リスクを恐れてAI活用を止めるべきでしょうか？答えはNoです。過度な規制や萎縮は、国際的な競争力を失うことにつながります。
重要なのは、ガバナンスを「ブレーキ」としてではなく、「高性能な車を安全に高速で走らせるためのハンドルとブレーキ」として捉え直すことです。具体的には以下のような取り組みが求められます。
- Human-in-the-Loop（人間による確認）の組み込み： AIの出力をそのまま顧客に出すのではなく、リスクの高い領域では必ず専門家のチェックが入るワークフローを構築する。
- 評価パイプライン（Evaluation Pipeline）の整備： MLOpsの一環として、LLMの回答精度やバイアスを継続的にモニタリングし、劣化を防ぐ仕組みを作る。
- RAG（検索拡張生成）の活用： 企業内部の正確なドキュメントのみを根拠に回答させることで、ハルシネーションを抑制する。
日本企業のAI活用への示唆
「救急車を買い足す遊園地」の事例は、リスク管理を外部化・事後対応化することの限界を教えてくれます。日本企業がAIを活用する際には、以下の3点を意識する必要があります。
- 「救急車」ではなく「安全装置」への投資を： トラブルが起きた後の法務対応や謝罪にコストをかけるのではなく、開発段階でのレッドチーミング（擬似的な攻撃テスト）やガイドライン策定にリソースを割くべきです。
- 「ゼロリスク」ではなく「リスク受容レベル」の定義： AIに100%の精度を求めるとプロジェクトは頓挫します。「社内利用なら許容」「顧客向けなら厳格化」など、ユースケースに応じたリスク基準を明確にすることが、現場の迷いを解消します。
- 経営層によるコミットメント： AIのリスクとベネフィットのバランス判断は、現場のエンジニアだけでは完結しません。経営層が「どこまでのリスクなら許容して挑戦するか」という指針を示すことが、日本企業特有の「失敗を恐れて動けない」状況を打破する鍵となります。
AIは遊園地のアトラクションのように魅力的ですが、安全バーを下ろさずに発進してはいけません。適切なガバナンスこそが、持続可能なイノベーションを支えるのです。