投稿者 global-ai-media 
ユダヤ教の指導者であるラビを目指す学生たちが、ChatGPTを「答えを教えるツール」ではなく「思考を深めるパートナー」として活用し始めています。この事例は、形式知化が難しい伝統や専門知識を重んじる日本企業において、どのようにAIを組織に組み込むべきかという問いに対し、重要なヒントを与えてくれます。
伝統的な「学び」の現場で起きているAIシフト
米国メディアThe Forwardの記事によると、正統派ユダヤ教の女性神学校であるYeshivat Maharatの学生が、ChatGPTをカスタマイズし、学習の補助として活用している事例が紹介されています。興味深いのは、彼女がAIに対して単に教義の正解を求めたのではなく、「質問に対して、さらに問いかけで返す」ように調整した点です。
ユダヤ教の学習には「ハヴルータ」と呼ばれる、パートナーと議論しながら聖典の解釈を深める伝統的な学習スタイルがあります。この学生は、AIを単なる検索エンジンとしてではなく、この議論の相手（壁打ち相手）として機能させることで、自身の思考力と解釈力を高めようとしています。これは、生成AIの活用が「業務効率化（時短）」のフェーズを超え、「専門性の深化」や「教育」の領域に踏み込んでいることを示唆しています。
「答え」ではなく「問い」を生成するカスタムAIの可能性
この事例は、日本企業、特に高度な専門知識や暗黙知を有する組織にとって示唆に富んでいます。従来のAI導入の文脈では、「マニュアルを学習させて即座に回答させる」チャットボットが主流でした。しかし、法務、研究開発、あるいは職人の技術伝承といった領域では、安易に答えを出すことよりも、思考プロセスや文脈の理解が重要視されます。
例えば、日本の企業法務やコンプライアンス部門において、若手社員がAIに相談した際、AIが単に条文を提示するのではなく、「このケースでは〇〇法のリスクが考えられますが、過去の判例との整合性はどう考えますか？」といった具合に、ベテラン社員のような「気づき」を与えるプロンプトエンジニアリングやファインチューニング（追加学習）を行うアプローチが考えられます。
日本企業における「暗黙知」の継承とAI
日本企業は長らく、OJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）や「背中を見て覚える」文化を通じて、組織特有の文脈や高度な技術を継承してきました。しかし、人材不足や働き方改革により、濃密な人間同士の指導時間を確保することは年々難しくなっています。
ラビの学生がAIを「思考の補助線」として使ったように、日本企業においても、社内文書や過去のプロジェクトデータを学習させたLLM（大規模言語モデル）を構築し、それを「答え合わせ」ではなく「思考トレーニング」のツールとして活用する道があります。これは、AIが人間の仕事を奪うのではなく、若手の育成サイクルを加速させ、ベテラン社員の負担を軽減する「協調的な関係」を築くための現実的な解の一つです。
導入におけるリスクとガバナンス
一方で、専門領域でのAI活用には慎重なリスク管理が求められます。宗教的解釈に誤りが許されないのと同様、企業の意思決定や製品開発においても、ハルシネーション（もっともらしい嘘）は致命的な結果を招きかねません。
実務的な対策としては、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術を用いて回答の根拠を社内規定や信頼できるデータベースに限定することや、最終的な判断には必ず人間が介在する「Human-in-the-loop」のプロセスを業務フローに組み込むことが必須です。また、独自データを学習させる際は、個人情報や機密情報の取り扱いに関するガイドラインを策定し、著作権リスクにも配慮する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本のビジネスリーダーや実務者が得られる示唆は以下の通りです。
- 「効率化」以外の価値の模索：AIの役割を「作業の自動化」に限定せず、専門家の「思考パートナー」や「教育係」として位置付けることで、活用の幅が広がる。
- ハイコンテクストな文化への適応：単に正解を出すだけでなく、自社の企業文化や思考プロセス（「なぜそうするのか」）を学習・反映させたカスタムAI（Custom InstructionsやRAGの活用）の構築を目指す。
- 人材育成ツールとしての活用：ベテランの知見をデータ化し、若手がAIとの対話を通じて疑似的なOJTを行える環境を整備することで、技術・知識伝承の課題解決を図る。
- 品質保証と責任の所在：AIはあくまで支援ツールであるという前提を崩さず、最終的なアウトプットに対する人間の責任範囲を明確にした上で、ガバナンス体制を構築する。