投稿者 global-ai-media 
高度な推論能力を持つ生成AIが、リストの記憶や単純な事実確認といった初歩的なタスクでミスを犯すことがあります。Google Geminiのコミュニティで報告された事例を端緒に、大規模言語モデル（LLM）が抱える「記憶」と「出力」の構造的な課題を解説し、日本企業が業務導入する際に留意すべきリスクと対策を考察します。
「賢いAI」が単純なミスをする理由
GoogleのGeminiコミュニティにおいて、あるユーザーから「ゲームのキャラクター（チャンピオン）のリストを覚えておくように指示したのに、Geminiが恐ろしいほど単純なミスをする」という報告が寄せられました。これは多くの生成AIユーザーが一度は直面する、「高度な文章生成はできるのに、単純な記憶や計算ができない」というパラドックスを象徴しています。
なぜ、このような現象が起きるのでしょうか。根本的な理由は、現在のLLM（大規模言語モデル）が「データベース」ではなく、あくまで「確率的な単語予測器」であることに起因します。ユーザーが「リストを覚えて」と指示した際、人間であれば脳内の記憶領域やメモ帳に情報を保存しますが、LLMはその会話の文脈（コンテキスト）を入力として受け取り、統計的に最も確からしい次の言葉を出力しているに過ぎません。
特に、文脈が長くなったり、指示が複雑になったりすると、モデルが注目すべき情報（アテンション）が分散し、直前に提示されたリストの内容を取り違えたり、存在しない情報を事実のように語る「ハルシネーション（幻覚）」を起こしたりするリスクが高まります。
日本企業が直面する「100%の精度」の壁
この「単純なミス」は、日本のビジネス現場において極めて重大な課題となります。日本の商習慣や組織文化では、事務処理における正確性が非常に高く評価され、ミス・ゼロ（無謬性）が求められる傾向にあります。
例えば、顧客リストの照合や社内規定の検索、会議議事録からのタスク抽出といった業務でLLMを活用する場合を想像してください。ゲームのキャラクターリストであれば笑い話で済みますが、もしAIが「契約書の条項番号」や「在庫数」を誤って回答した場合、コンプライアンス違反や機会損失に直結します。
多くの日本企業がPoC（概念実証）段階でつまずく原因の一つが、この「AIは賢いはずなのに、なぜこんな単純な嘘をつくのか」というギャップへの失望です。しかし、これはAIの性能不足というよりは、LLMが得意な領域（創造的生成、要約、翻訳）と苦手な領域（正確な事実の記憶、厳密な計算）のミスマッチによるものです。
実務におけるリスク低減と「RAG」の活用
では、企業はどのように対応すべきでしょうか。最も重要なのは、LLMの内部記憶に頼らず、外部の確実な情報源を参照させる仕組みを作ることです。
現在、主流となっている技術が「RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）」です。これは、AIに対して「あなたの知識で答えて」と頼むのではなく、「社内データベースのこのドキュメントを読んで、そこに基づいて答えて」と指示するアプローチです。これにより、AIの回答を事実に基づいたもの（グラウンディング）に強制し、ハルシネーションのリスクを大幅に低減できます。
また、プロンプトエンジニアリングの観点からは、一度に大量の情報を「覚えて」と指示するのではなく、情報を小分けにして処理させたり、計算やデータ処理が必要な場合はPythonコードを実行させる機能（Code Interpreter等）を併用したりすることが、実務的な解決策となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの事例は、最新のAIであっても「人間のような記憶」は持っていないという事実を再認識させてくれます。日本企業がAIを実務に組み込む際は、以下の3点を意識する必要があります。
- 「データベース」と「LLM」を区別する： 正確な情報の保存・検索はデータベースの役割であり、LLMはそれを人間らしく伝えるインターフェースとして活用する。役割分担を明確に設計することが重要です。
- 人間による監督（Human-in-the-loop）を維持する： 特に日本の品質基準を満たすためには、AIの出力をそのまま顧客や経営層に出すのではなく、必ず担当者がファクトチェックを行うプロセスを業務フローに組み込むべきです。
- 過度な擬人化を避ける教育： 社員に対し、AIを「何でも覚えている優秀な部下」としてではなく、「確率は高いが時折ミスをする確率的なツール」として扱うよう、リテラシー教育を行うことが、現場の混乱を防ぐ鍵となります。