投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及に伴い、海外ではユーザーがAIとの対話に過度に没入し、現実認識に影響を及ぼす「AI Psychosis（AI精神病）」といった極端なリスクすら議論され始めています。この現象は、ビジネスにおいてもAIへの盲信や自動化バイアスという形で深刻な課題となり得ます。本稿では、AIへの過度な依存から脱却し、技術と人間の対話をどう再設計すべきか、日本のビジネス慣習やガバナンスの観点から解説します。
AIに対する「心理的依存」とビジネスリスク
近年、欧米のAI開発現場やメンタルヘルスの文脈において、「AI Delusions（AIによる妄想）」や「AI Psychosis」といった強い言葉が使われるようになりました。これは医学的な診断名というよりも、AIチャットボットとの長時間かつ密接な対話により、ユーザーがAIの出力を無批判に信じ込んだり、AIとの関係性を人間関係以上に優先させてしまったりする「現実乖離」の状態を指します。
これを企業活動に置き換えると、「自動化バイアス（Automation Bias）」の問題として捉え直すことができます。すなわち、従業員がAIの提示する分析結果や文章を「AIが言っているから正しい」と盲信し、自らの批判的思考（クリティカルシンキング）を停止させてしまうリスクです。特に大規模言語モデル（LLM）は、あたかも人間が自信満々に語っているかのような流暢さで、事実とは異なる「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を出力することがあります。AIへの心理的な没入は、このハルシネーションを見抜く力を著しく低下させる要因となります。
「人間との対話」への回帰が技術的な品質を高める
元記事でも触れられている「人間との会話を取り戻す」という視点は、実はAIモデルの技術的な精度向上の観点からも極めて重要です。
現在の高性能な生成AIは、RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback：人間からのフィードバックによる強化学習）という手法で調整されています。つまり、AIが「まともな」回答をするためには、人間の倫理観や文脈理解に基づいた評価が不可欠なのです。現場においても同様で、AIが生成したドラフトを人間がレビューし、修正し、フィードバックをループさせる「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」こそが、AIシステムの品質を担保します。
AIに依存しきって人間同士の対話やチェックプロセスを省略することは、短期的には効率化に見えても、中長期的には組織の判断能力を低下させ、学習データの品質劣化（モデル崩壊）すら招きかねません。
日本の商習慣とAIガバナンスの接点
日本企業には、稟議制度や根回しといった、合意形成を重視する独特の文化があります。これはスピード感の欠如として批判されることもありますが、AIガバナンスの観点からは「集団によるチェック機能」としてポジティブに作用する側面もあります。
しかし、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進により「AI活用＝全自動化」という誤った認識が広がると、このチェック機能が骨抜きにされる恐れがあります。例えば、顧客対応（CS）においてAIチャットボットを導入する際、日本独特のハイコンテクストなコミュニケーションや「おもてなし」のニュアンスをAIが汲み取れず、不適切な回答をしてブランド毀損につながるケースも想定されます。
「AIが作成した」という事実は、日本社会においては免罪符になりません。最終的な成果物に対する責任は人間（企業）が負うという原則を、改めて組織内で徹底する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルで警鐘が鳴らされる「AIへの没入リスク」を踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. 「疑うスキル」の教育とAIリテラシーの再定義
プロンプトエンジニアリング（指示出しの技術）だけでなく、AIの出力を批判的に検証する「ファクトチェック」や「倫理的判断」のスキルを教育カリキュラムに組み込んでください。AIを信じすぎない健全な懐疑心を持つことが、リスク管理の第一歩です。
2. プロセスにおける「人間介在」の制度化
完全自動化を目指すのではなく、クリティカルな意思決定や顧客接点の最終工程には、必ず人間が判断するフローを組み込んでください。これはリスク回避だけでなく、AIが学習するための良質な教師データを蓄積するためにも有効です。
3. オフライン・コミュニケーションの価値再評価
AIツールによる効率化で浮いた時間は、AIとの対話ではなく、社内の人間同士のブレインストーミングや、顧客との対面コミュニケーションに充てるべきです。デジタルとアナログのメリハリをつけることが、結果として「AIに使われない」健全な組織文化を醸成します。