投稿者 global-ai-media 
著名なAI研究者ゲイリー・マーカス氏は、ChatGPTのようなLLMが最新ニュースや速報の扱いに不向きであると指摘しています。生成AIの構造的な限界と、ベンダー側の人手による修正対応の実情を踏まえ、情報の正確性が厳しく問われる日本企業がどのようにAIと向き合い、実装すべきかを解説します。
なぜLLMは「最新ニュース」を間違えるのか
著名なAI研究者であり、現在のAIブームに対して冷静かつ批判的な視点を持つゲイリー・マーカス氏は、ChatGPTが速報（Breaking News）を扱う際に信頼性に欠ける点を指摘しています。氏の観測によれば、AIモデルが誤った情報を出力した後、開発企業（この場合はOpenAI）の人間チームが手動でパッチを当て、修正を行っている形跡があるといいます。
ここに、大規模言語モデル（LLM）の本質的な課題があります。LLMは過去の膨大なテキストデータから「次に来るもっともらしい単語」を予測する確率モデルであり、リアルタイムの事実を格納したデータベースではありません。Webブラウジング機能を持つモデルであっても、速報段階の不確定な情報やSNS上のノイズを拾ってしまうリスクは避けられず、情報の真偽を論理的に検証する能力は依然として限定的です。
「人手による修正」という実態と限界
マーカス氏が示唆するように、AIベンダーはRLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）や事後的なフィルタリングによって、不適切な回答を防ぐ努力を続けています。しかし、これは「イタチごっこ」の側面が強く、特に一刻を争う速報ニュースや、文脈が複雑な時事問題においては、システム的な対応が追いつかない場合があります。
日本企業がこの技術を導入する際、ベンダーが提供するモデルが「常に最新かつ正確である」という前提に立つのは危険です。特に、災害情報や金融市場の変動、法改正といった、正確性がクリティカルな領域において、生のLLMに判断を委ねることは、重大なコンプライアンス違反や社会的信用の失墜（レピュテーションリスク）につながる可能性があります。
RAG（検索拡張生成）の有効性と落とし穴
実務的な解決策として、現在多くの企業で採用されているのがRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）です。これは、社内データベースや信頼できるニュースソースを検索し、その結果をAIに参照させて回答を生成させる技術です。
RAGはハルシネーション（もっともらしい嘘）を抑制する効果がありますが、万能ではありません。参照元のデータ自体が（速報ニュースのように）錯綜している場合、AIはその混乱をそのまま、あるいは増幅して出力してしまいます。「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」の原則は、生成AI時代においても変わらない真実です。
日本企業のAI活用への示唆
情報の正確性と品質に厳しい日本の商習慣において、生成AIを安全に活用するためには、以下の3点を意識した実装と運用が求められます。
1. 「生成」と「検索」の役割分担を明確にする
最新の事実確認については、AIの生成能力に頼らず、信頼できる一次情報ソースへのリンクを表示する等のUI設計に留めるべきです。AIの役割は、確定した情報の「要約」や「翻訳」、「フォーマット変換」に限定することで、リスクを最小化できます。
2. Human-in-the-Loop（人間参加型）プロセスの維持
顧客向けの対外的な発信や、経営判断に関わるレポート作成においては、必ず最終段階で人間が内容を査読するプロセスを組み込む必要があります。AIはあくまで「ドラフト作成支援」であり、最終責任者は人間であるというガバナンス体制を構築してください。
3. ベンダーの対応速度への過度な期待を避ける
OpenAIなどのプラットフォーマーもモデルの修正を行いますが、グローバルな対応が優先されるため、日本固有のローカルニュースやニッチな業界事情への対応は遅れる傾向にあります。自社ドメインに特化した知識ベース（ナレッジグラフ等）を自前で整備し、汎用モデルに依存しすぎないアーキテクチャを設計することが、長期的な競争力と安定性につながります。