投稿者 global-ai-media 
生成AIブームが続く中、「AIが人間を超える日も近い」という期待と不安が入り混じっています。しかし、現在の技術パラダイムの延長線上に、必ずしもAGI（汎用人工知能）やASI（人工超知能）が存在するわけではないという議論が専門家の間でなされています。本稿では、大規模言語モデル（LLM）の技術的な限界点と、それを踏まえた上で日本企業がとるべき「地に足のついた」活用戦略について解説します。
「スケーリング則」の限界と技術的な壁
ここ数年、AIモデルの性能向上は「モデルサイズと学習データを巨大化すれば、性能は比例して向上する」というスケーリング則（Scaling Law）に支えられてきました。しかし、元記事でも指摘されているように、このアプローチには物理的およびデータ的な限界が見え始めています。
まず、インターネット上の高品質なテキストデータは枯渇しつつあります。また、モデルの巨大化に伴う学習・推論コストの増大は、多くの企業にとってROI（投資対効果）の観点で正当化しづらいレベルに達しつつあります。単にパラメータ数を増やせば、人間のような推論能力や世界モデル（物理法則や因果関係の理解）を自然に獲得できるわけではない、という現実的な見方が強まっています。
確率的な「次の単語予測」と実務のギャップ
現在のLLMの本質は、高度な「次の単語予測マシン」です。流暢な日本語を出力するため、あたかも思考しているように見えますが、内部で行われているのは確率的な計算です。そのため、論理的な整合性よりも「それらしい文章」を優先する傾向があり、これがハルシネーション（もっともらしい嘘）の原因となります。
日本のビジネス現場では、欧米以上に「正確性」や「説明責任」が重視されます。稟議書や契約書の作成、顧客対応において、99%の精度でも残りの1%のミスが許容されないケースは多々あります。「AGIがいつか解決してくれる」のを待つのではなく、現在のLLMは「完全な自律エージェント」ではなく「確率的な支援ツール」であると割り切った設計が必要です。
日本企業に求められる「コンパウンドAIシステム」への転換
AGIのような「万能な神」を待つのではなく、現存する技術を組み合わせて課題を解決するアプローチが重要です。これは「コンパウンドAIシステム（複合AIシステム）」と呼ばれ、LLM単体ではなく、検索システム（RAG）、ルールベースのプログラム、人間による確認プロセスなどを組み合わせる考え方です。
例えば、社内規定の検索システムを作る場合、LLMの知識だけに頼るのではなく、正確なドキュメント検索エンジンと組み合わせ、LLMはあくまで「要約と回答生成」に徹させる。さらに、最終出力には出典元を明記させ、人間が検証可能な状態にする。こうしたエンジニアリングこそが、正確性を重んじる日本の商習慣に適合します。
日本企業のAI活用への示唆
LLMの限界を理解することは、AI活用を諦めることではありません。むしろ、過度な期待を排除し、実務的な実装へ進むための第一歩です。意思決定者は以下の3点を意識すべきです。
1. 「魔法」ではなく「部材」として扱う
AIを「何でもできる魔法の杖」として丸投げするプロジェクトは失敗します。LLMをソフトウェア開発における一つの「部材（コンポーネント）」として捉え、従来のITシステムの中にどう組み込むか、業務フローのどこを代替させるかという、地道な設計力が問われます。
2. ガバナンスと「人間参加（Human-in-the-loop）」の徹底
完全自動化（AGI/ASIの世界観）を目指すのではなく、人間が最終判断を行うプロセスを維持すべきです。特に日本では製造物責任や品質管理への意識が高いため、AIの出力に対する人間の監査プロセスを業務フローに組み込むことが、リスク管理と社会的信頼の観点から不可欠です。
3. 特定領域に特化した「小規模モデル」の活用
汎用的な巨大モデルはコストも高く、応答速度も遅くなりがちです。特定のタスク（例えば、自社のプログラミング言語でのコード生成や、特定の業界用語を含む文書作成）においては、パラメータ数の少ない特化型モデル（SLM）の方が、コストパフォーマンスと精度のバランスが良い場合があります。全てを巨大LLMで解決しようとせず、適材適所のモデル選定を行うことが、賢明なIT投資となります。