投稿者 global-ai-media 
生成AIの登場から時間が経過し、グローバルでは「何でもChatGPTに聞く」という姿勢に対する揺り戻し、すなわち「No ChatGPT」というトレンドが一部で見られ始めています。これはAIの否定ではなく、AIの限界を理解した上での「使い分け」の成熟化を意味します。本稿では、この動向を日本企業の視点から読み解き、持続可能なAI活用のあり方を考察します。
「ChatGPTお断り」が意味する本当の背景
海外メディアにおいて「No ChatGPT Thanks（ChatGPTは結構です）」といった論調が見られるようになった背景には、生成AIに対する「過度な期待（ハイプ）」の沈静化と、実務における冷静な評価があります。初期の熱狂では、検索、創作、意思決定のすべてをAIチャットボットに委ねようとする動きがありましたが、現在ではその限界が明確になりつつあります。
具体的には、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクや、専門的な文脈における浅い回答への不満です。「優れた情報源（専門家や信頼できる一次情報）があるのに、なぜ不確実なLLM（大規模言語モデル）を通す必要があるのか？」という問いは、情報の正確性と責任の所在を重視するビジネス現場において、極めて健全なリアクションだと言えます。
「知識源」ではなく「推論エンジン」として捉える
日本企業がこのトレンドから学ぶべきは、「LLMをデータベース（知識の源泉）として使うのではなく、推論エンジン（処理機能）として使う」というシフトチェンジです。
日本の商習慣において、誤った情報に基づく意思決定は致命的です。したがって、ChatGPTのような汎用モデルに「正解」を答えさせる使い方は、多くの業務でリスクが高すぎます。一方で、社内にある信頼できるマニュアルや規定、熟練社員のナレッジを「読み込ませ」、それを要約・整形・検索させるRAG（検索拡張生成）のようなアプローチであれば、情報の出典が明確になり、実務での受容性は高まります。
「No ChatGPT」は、「責任の持てないアウトプットはいらない」という意思表示であり、裏を返せば「根拠に基づいた支援なら歓迎する」というニーズの表れでもあります。
日本型組織における「人間参加（Human-in-the-Loop）」の重要性
日本の組織文化、特に「現場力」や「すり合わせ」を重視する環境においては、AIによる完全自動化よりも、人間の判断をAIがサポートする「Human-in-the-Loop」の設計が適しています。
例えば、顧客対応や稟議書の作成において、AIがドラフトを作成し、最終的な責任を持つ人間がそれを確認・修正するフローです。ここでは、AIは「正解を出す先生」ではなく、「疲れを知らない新人アシスタント」としての役割に留めるべきです。グローバルの「No ChatGPT」トレンドは、AIに丸投げすることの危うさを警告していますが、日本企業はもともと品質へのこだわりが強いため、この「人間による最終確認」をプロセスに組み込むことで、むしろ海外よりも堅実なAI活用モデルを構築できる可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバル動向と日本の実情を踏まえ、意思決定者や実務者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- 「AIを使わない勇気」を持つ：すべての業務にAIを無理に導入する必要はありません。正確性が100%求められる領域や、人間の機微や責任が問われる場面では、あえて「No ChatGPT」を選択し、既存のプロセスを維持することも立派な戦略です。
- 汎用チャットから特化型システムへ：「ChatGPTのアカウントを配って終わり」ではなく、自社のデータや商習慣に特化させた小規模なモデルや、RAGシステムの構築へ投資をシフトすべきです。現場が求めているのは一般的な正論ではなく、自社の文脈に沿った回答です。
- リテラシー教育の再定義：プロンプトエンジニアリング（AIへの指示出し技術）だけでなく、「AIが苦手なこと」「AIを使ってはいけない場面」を見極めるための教育が必要です。AIの回答を鵜呑みにせず、ファクトチェックを行うスキルこそが、これからのAI時代の必須スキルとなります。