投稿者 global-ai-media 
英国沿岸警備隊が、AIによる誤った潮位情報を信じた人々が遭難しかけた事例を受け、注意喚起を行いました。この事例は、日本企業が生成AIを実務に導入する際、どの領域でリスクが生じ、どのように技術的・組織的対策を講じるべきかという点において、極めて重要な示唆を含んでいます。
「もっともらしい嘘」が招く物理的な危険
先日BBCが報じたニュースは、生成AIの活用における典型的なリスク事例と言えます。英国でAIチャットボットに「泳ぐのに適した潮の時間」を尋ねた人々が、提示された誤った時間を信じて海に入り、結果として満ち潮に取り残され救助されるという事態が発生しました。沿岸警備隊はこれを受け、人命に関わる情報源としてAIに依存することの危険性を警告しています。
このインシデントは、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）が抱える「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象の実例です。LLMは確率に基づいて「次に来るもっともらしい単語」をつなぎ合わせる能力には長けていますが、リアルタイムの事実や物理的な正確性を保証する機能は、本質的には備わっていません。特に潮位や天気、株価といった「常に変動する正確な数値」に関しては、外部データと連携しない限り、学習データに含まれる古い情報や、単に文脈的に自然な数字を出力してしまうリスクがあります。
日本企業における「情報の正確性」への期待値
この問題を日本のビジネス環境に置き換えてみましょう。日本市場は、欧米以上に「情報の正確性」や「企業の信頼性」に対して厳しい目を持っています。もし、企業のカスタマーサポートAIが誤った製品仕様を回答したり、金融機関のボットが不正確な金利を提示したり、あるいは社内検索システムが改定前の古い法規制を提示して意思決定が行われたりした場合、その損害は単なる業務ミスにとどまらず、ブランド毀損やコンプライアンス違反に直結します。
多くの日本企業が現在、DX（デジタルトランスフォーメーション）の一環として生成AIの導入を急いでいますが、「AIは何でも知っている」という誤解を持ったまま、検証なしに専門的な判断や数値情報の出力を任せてしまうことは、上記の英国の事例と同様の構造的リスクを抱えることになります。
「RAG」と「Human-in-the-loop」によるリスク低減
では、企業はどのように対策すべきでしょうか。技術的なアプローチとして必須となるのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）やFunction Calling（外部ツール連携）の実装です。AIに自身の知識だけで回答させるのではなく、社内の信頼できるデータベースや、公的機関のAPIから最新の情報を取得させ、その根拠データに基づいて回答を生成させる仕組みです。これにより、ハルシネーションのリスクを大幅に抑制できます。
しかし、技術だけでは不十分です。特に医療、法律、インフラ、金融といったミッションクリティカルな領域では、AIの回答を人間が最終確認するプロセス（Human-in-the-loop）を業務フローに組み込むことが重要です。また、エンドユーザーに対しても、「この回答はAIによって生成されたものであり、必ず一次情報を確認してください」といった免責事項を明確に伝えるUI/UXデザインが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本のビジネスリーダーや開発者が意識すべきポイントは以下の3点です。
- 用途の明確な切り分け：要約や翻訳、アイデア出しといった「正解が一つではないタスク」と、数値確認や事実照会といった「正確性が求められるタスク」を明確に区別してください。後者の場合、素のLLMをそのまま使うことは避けるべきです。
- グラウンディング（根拠付け）の徹底：社内規定やマニュアル回答など、事実に基づく回答が必要なシステムでは、必ず参照元（ソース）を明示させるRAG等のアーキテクチャを採用し、回答の透明性を確保してください。
- 過信を防ぐ組織文化とガバナンス：「AIは嘘をつく可能性がある」という前提を組織全体で共有し、AIの出力結果に対する責任所在を明確にすることが、実務運用の第一歩です。