投稿者 global-ai-media 
生成AIは驚異的な流暢さで回答を生成しますが、論理的な正確性や最新の事実関係においては依然として重大な弱点を抱えています。本稿では、ChatGPTに代表されるLLM（大規模言語モデル）が「答えられない」あるいは「誤って答えてしまう」構造的な理由を紐解き、日本企業が実務導入する際に不可欠なガバナンスと運用体制について解説します。
「常に回答しようとする」という仕様とハルシネーション
SlashGearの記事でも指摘されているように、ChatGPTをはじめとするLLMの最大の特徴であり、同時にリスクでもあるのが「どんな質問に対しても、それらしい回答を生成しようとする」という点です。たとえ入力が意味不明な言葉の羅列（Word Salad）であっても、AIは確率的に最も繋がりが良い言葉を選び出し、もっともらしい文章を構築します。
この振る舞いは、AIが「事実を知っている」からではなく、「文脈的に自然な言葉の並びを予測している」に過ぎないために起こります。その結果、事実に基づかない嘘を自信満々に語る「ハルシネーション（幻覚）」が発生します。日本のビジネスシーンでは、正確性が何よりも重視される傾向がありますが、生成AIの本質は「検索エンジン（事実の提示）」ではなく「推論エンジン（言葉の生成）」であることを、まず理解する必要があります。
LLMが苦手とする「4つの領域」と実務への影響
具体的に、現在のLLMが苦手とする領域は大きく分けて以下の4つに分類されます。これらは業務フローへの組み込みにおいてボトルネックとなり得ます。
1. 厳密な論理パズルと計算
LLMは数学的な計算や、複雑な因果関係を問う論理パズルを苦手としています。簡単な算数であれば解けるようになりましたが、桁数が多い計算や、直感に反する論理問題では誤答するリスクがあります。経理業務や数値分析において、AIの出力を無検証で採用するのは危険です。
2. 最新の時事情報（カットオフ以降）
モデルの学習データには期間の区切り（ナレッジカットオフ）があります。Webブラウジング機能と連携させない限り、昨日の株価や最新の法改正について正確に答えることはできません。
3. 自己認識と「分からない」という回答
人間であれば「その質問には答えられません」「知りません」と即答する場面でも、AIは無理やり答えを捏造する傾向があります。プロンプトエンジニアリング（指示出しの工夫）によって「確信がない場合は『分からない』と答えて」と制御することは可能ですが、デフォルトの状態ではリスクが残ります。
4. 日本語特有の文脈とトークン化の問題
日本語は英語に比べてハイコンテクストであり、主語の省略や「空気を読む」ことが求められます。また、LLMはテキストを「トークン」という単位で処理しますが、漢字の読みや文字数のカウントなどは、このトークン化の仕組み上、正確に行うのが苦手です。「100文字以内で要約」と指示しても、文字数が守られないことが多いのはこのためです。
日本企業のAI活用への示唆
以上の技術的な限界を踏まえ、日本企業は以下のような方針でAI活用と向き合うべきです。
1. Human-in-the-loop（人間による確認）の徹底
生成AIを「完全な自動化ツール」としてではなく、「ドラフト作成支援ツール」として位置づけることが重要です。特に顧客向けの回答や意思決定に関わるドキュメントについては、最終的に人間がファクトチェックを行うプロセス（Human-in-the-loop）を業務フローに組み込む必要があります。
2. RAG（検索拡張生成）によるドメイン知識の補強
社内規定や製品マニュアルなど、企業独自のデータを参照させて回答させる「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という技術アーキテクチャの採用が進んでいます。AIの知識だけに頼るのではなく、根拠となるドキュメントを提示させることで、ハルシネーションのリスクを低減し、説明責任（アカウンタビリティ）を担保しやすくなります。
3. 社内ガバナンスと教育
「AIは嘘をつく可能性がある」という前提を全社員が共有することが、最大のリスクヘッジになります。入力データに機密情報を含めないというセキュリティルールに加え、出力結果の検証義務をガイドラインとして策定することが、安全なAI活用の第一歩となります。