投稿者 global-ai-media 
生成AIは従来のITシステムとは異なり、確率的に動作するため、同じ入力に対しても異なる出力を返す「気まぐれ」な側面を持っています。この「出力の揺らぎ」や「不確実性」を事前にステークホルダーへ周知し、適切な期待値コントロールを行うことは、プロジェクトの成功に不可欠です。本稿では、AIの予測不可能性を前提としたシステム設計と、日本企業における合意形成のポイントについて解説します。
「心変わり」するAIと、確定的な答えを求めるビジネス現場
従来のITシステムは、入力Aに対して必ず出力Bが返ってくる「決定的（Deterministic）」な挙動が前提でした。しかし、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIは「確率的（Probabilistic）」に動作します。これは、AIがその時々のコンテキストやパラメータ設定（Temperature等）によって、あたかも「心変わり」をしたかのように異なる回答を生成する可能性があることを意味します。
ビジネスの現場、特に品質や正確性を重んじる日本の商習慣において、この特性はしばしば「信頼性欠如」とみなされがちです。しかし、AIの創造性や柔軟性はこの「揺らぎ」から生まれるものでもあり、完全に排除することは困難です。重要なのは、この特性を欠陥として扱うのではなく、前提条件としてシステムや業務プロセスに組み込むことです。
期待値を管理する：「事前の警告」としてのUXデザイン
「今日は気が変わるかもしれないと事前に伝えておくことで、変わらなかった時に相手は喜ぶ」という考え方は、生成AIのユーザー体験（UX）設計において非常に示唆的です。AIプロダクトにおいて最も避けるべきは、ユーザーが「AIは完璧である」と誤認したまま利用し、誤情報（ハルシネーション）に遭遇して失望することです。
Microsoft CopilotやChatGPTが会話の冒頭やフッターに「AIは間違いを犯す可能性があります」と明記しているのは、まさにこの期待値コントロールの実践です。「回答は常に変わる可能性がある」「最終確認は人間が行う必要がある」という事実を、利用開始前のオンボーディングやUI上の注釈で明確に伝える（＝Warn ahead of time）ことで、ユーザーのリテラシーを適切なレベルにセットできます。これにより、AIが高精度な回答を返した際の「驚き」や「有用感」が相対的に高まり、ツールとしての受容性が向上します。
日本企業における「完璧主義」との向き合い方
日本企業では、システム導入に際して「100%の精度」や「責任の所在」が厳しく問われる傾向にあります。そのため、確率的に挙動が変わる生成AIの導入には、従来のウォーターフォール型開発やSLA（サービス品質保証）の考え方が通用しない場面が多々あります。
実務担当者は、経営層や現場部門に対し、「AIは判断を代行するものではなく、選択肢を提示する壁打ち相手（Co-pilot）である」という定義を徹底する必要があります。出力の揺らぎを許容できない業務（金融の勘定系など）と、揺らぎが許容される、あるいはプラスに働く業務（アイデア出し、草案作成など）を明確に切り分け、後者にフォーカスして導入を進めるのが定石です。
日本企業のAI活用への示唆
1. 「不確実性」の合意形成を最優先する
技術的な精度向上（RAGの高度化やファインチューニング）に注力する前に、まずは「AIは揺らぐものである」という認識を組織全体で共有してください。事前の期待値調整なしに導入すれば、たった一度のハルシネーションでプロジェクトが凍結されるリスクがあります。
2. Human-in-the-loop（人間による確認）の業務フロー化
AIが「心変わり」することを前提に、最終的な意思決定や検品は必ず人間が行うフローを構築してください。日本では「誰が責任を取るのか」が重視されるため、AIではなく「AIを使った人間」が責任を持つ構造を明確にすることで、導入のハードルを下げることができます。
3. 驚きをポジティブな体験に変える
AIの出力が安定しないことを逆手に取り、複数の案を出力させて人間に選ばせるなど、バリエーションを価値に変えるUI/UXを検討してください。「正確な答え」ではなく「気づきを与えるヒント」として位置づけることで、現場の満足度は大きく変わります。