投稿者 global-ai-media 
米国Nasdaqの記事では、ChatGPTに「週500ドル稼げる簡単な副業」を尋ねた際の回答として、UberやDoorDashなどのギグワークが提示された事例が紹介されました。一見単純なこの事例は、生成AIが持つ「平均への回帰」という特性と、ローカルな商習慣や法規制を考慮しないリスクを浮き彫りにしています。本稿では、この事例を起点に、日本企業が意思決定の補助としてAIを活用する際の実践的な視座を提供します。
「もっともらしい回答」の裏にある限界
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）に対して、漠然とした質問を投げかけた場合、返ってくるのは「インターネット上で最も確率的に高い情報」、つまり「一般的で無難な回答」です。元記事にあるように、米国で「副業」と問えば、統計的に最も多くのデータが存在するライドシェアやフードデリバリーが提案されるのは、モデルの挙動として非常に正しいものです。
しかし、これを企業の戦略立案や新規事業のアイディエーション（アイデア出し）に置き換えて考えてみてください。単に「儲かる新規事業は？」や「業務効率化の方法は？」と問うだけでは、競合他社も容易に思いつく、陳腐化された「正解」しか得られません。LLMは本質的に、過去のデータの集積から「平均値」を出力することに長けていますが、文脈（コンテキスト）を与えなければ「外れ値」であるイノベーションの種を提示することは苦手とするのです。
ローカライズと法規制の壁：日本独自の事情
元記事で提案された「ライドシェア（Uber/Lyft）」は、米国では一般的な選択肢ですが、日本国内においては法規制（いわゆる白タク行為の禁止）や、限定的に解禁された「日本版ライドシェア」の複雑な運用ルールの下にあるため、そのまま適用することは不可能です。生成AIは学習データに含まれる情報が圧倒的に英語圏・欧米中心であるため、商習慣や法規制に関する回答には常にバイアスが含まれるリスクがあります。
日本企業がAIを活用する際は、こうした「グローバルモデルの回答」を鵜呑みにせず、日本の法律、業界の商習慣、そして自社の社内規定（コンプライアンス）というフィルターを通すプロセスが不可欠です。これを技術的に解決するのがRAG（検索拡張生成）などの手法ですが、最終的には人間の専門家による「日本市場への適合性評価」が最後の砦となります。
「検索」から「拡張」へ：AIとの正しい付き合い方
この事例から学ぶべきは、AIを単なる「検索エンジンの代わり」として使うのではなく、思考を拡張するパートナーとして使うべきだという点です。「副業を教えて」ではなく、「私は〇〇のスキルを持っており、日本の首都圏で、週末の3時間を活用して収益化したい。日本の法規制を遵守した上で可能なニッチなビジネスモデルを5つ挙げて」といったように、具体的かつ制約条件を与えたプロンプトエンジニアリングが求められます。
ビジネスの現場においても同様です。AIはゼロから答えを出してくれる魔法の杖ではなく、与えられた前提条件とデータに基づいて論理を組み立てるエンジンです。AIガバナンスの観点からも、「AIが出した答えだから」という説明はステークホルダーに対して通用しません。AIの出力をあくまで「ドラフト（草案）」として扱い、そこに人間が責任を持って文脈と責任を付与するプロセスこそが、実務における正しいAI活用と言えます。
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エンジニアが意識すべき点は以下の3点に集約されます。
1. 「平均点」からの脱却と独自データの重要性
汎用的なモデルをそのまま使うだけでは、競合と差別化できるアイデアは生まれません。自社独自のデータやノウハウをAIに参照させる（RAGやファインチューニング）ことで初めて、自社の文脈に即した価値ある回答が得られます。
2. ローカルコンテキスト（法・文化）の検証体制
グローバルな基盤モデルは、日本の商習慣や法規制を完全には理解していません。特に人事、法務、金融などの領域でAIを活用する場合、出力結果が日本の法律や企業倫理に抵触しないか、人間による監査プロセス（Human-in-the-loop）を必ず組み込む必要があります。
3. 「問い」の質を高める人材の育成
AIから有用な示唆を引き出せるかどうかは、ユーザー側の「問い（プロンプト）」の質に依存します。AIツールの導入だけでなく、AIに対して適切な前提条件を与え、その出力の真偽を見極められる「AIリテラシー」を持った人材の育成が急務です。