投稿者 global-ai-media 
2025年末という未来の日付が示すのは、AI技術が「魔法」から「現実的なツール」へと完全に移行している時期です。本記事では、AIプロジェクトにおいて最も陥りやすい「過剰な約束（Overpromising）」のリスクに焦点を当て、日本企業が堅実に成果を出すための実務的な視点を解説します。
2025年のAIランドスケープ：ハイプ・サイクルの先へ
提供されたテキストは2025年12月26日という未来の日付を指しています。この時期、AI技術、特に生成AI（Generative AI）や大規模言語モデル（LLM）は、現在の「実験・検証フェーズ」を脱し、企業の基幹システムや日常業務に深く浸透している「実用・定着フェーズ」にあると予想されます。
しかし、技術が成熟するにつれて浮き彫りになるのが、ステークホルダー間の「期待値のギャップ」です。元記事にある「Don’t promise to deliver more than you can（自分ができる以上のことを約束してはならない）」という警句は、まさにAIプロジェクト、とりわけ日本企業のDX推進において核心を突くアドバイスと言えます。
「過剰な約束」が招くAIプロジェクトの失敗
AI導入において、ベンダーや開発チームが「何でもできる」かのような幻想を経営層や現場に抱かせてしまうケースは後を絶ちません。特にLLMの文脈では、ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）のリスクや、推論コスト、レイテンシ（応答遅延）の問題が依然として実務上の課題として残ります。
「できます」「やります」と安請け合いし、技術的な限界を超えた成果をコミットすることは、後のトラブルを招く最大の要因です。特に日本の商習慣では、一度コミットした品質や納期に対する遵守圧力が非常に強いため、確率的に動作するAIの性質と、確定的な成果を求める日本的マネジメントの板挟みになり、プロジェクトが炎上するリスクが高まります。
日本企業における「精度」と「責任」のジレンマ
日本企業特有の課題として、「100%の精度」を求める文化が挙げられます。製造業の品質管理（QC）に根ざしたこの文化は素晴らしいものですが、AI、特に生成AIの活用においては足枷になることがあります。
実務担当者は、AIを「完璧な回答者」としてではなく、「確率的な支援ツール」として定義し直す必要があります。2025年の段階でも、AIは依然としてミスを犯す可能性があります。したがって、以下の点を組織として合意形成することが不可欠です。
- Human-in-the-loop（人間による確認）の必須化：最終的な意思決定や責任は人間が負うプロセスを設計する。
- ユースケースの厳選：顧客対応などリスクの高い領域では、完全自動化ではなく「下書き作成」や「要約」など、人間が介在する余地のあるタスクに絞る。
日本企業のAI活用への示唆
2025年に向けたAI活用の要諦は、技術の進化を追うこと以上に、組織内の「期待値マネジメント」と「ガバナンス」にあります。以下に実務的な示唆を整理します。
1. 成果の定義を「正解」から「効率」へシフトする
AIに「常に正しい答え」を求めるとプロジェクトは失敗します。そうではなく、「人間が1時間かけていた作業を10分に短縮し、残りの50分で人間が推敲・判断する」といった、プロセス全体の効率化や付加価値向上をKPI（重要業績評価指標）に設定すべきです。
2. リスクベース・アプローチの徹底
「できないこと」を明確に伝える勇気が必要です。特に著作権侵害リスクや個人情報保護法への対応など、コンプライアンス面での制約は、開発の初期段階で明確にステークホルダーに共有し、「過度な約束」を避けることが、結果としてプロジェクトの信頼性を高めます。
3. 小さな成功の積み上げ（Small Wins）
大規模な刷新を一気に約束するのではなく、特定の業務フローにおける小さな成功事例を積み上げ、徐々に適用範囲を広げていくアプローチが、日本の組織文化には適しています。実力を超えた約束をせず、着実なデリバリーを続けることが、2025年以降のAI時代を生き抜く鍵となるでしょう。