投稿者 global-ai-media 
米国カンザス州の連邦裁判所において、弁護士がChatGPTを使用して実在しない判例（ハルシネーション）を引用するという事案が発生しました。この事例は、日本企業が生成AIを業務プロセスに組み込む際に直面する「正確性」と「責任」の問題を浮き彫りにしています。本記事では、この事例をもとに、日本企業が講じるべきガバナンスとリスク対策について解説します。
米国での「AIによる判例捏造」が示唆するもの
米国カンザス州の連邦裁判所において、テキサス州の弁護士がChatGPTを用いて作成した法的文書に、AIが捏造した架空の判例が含まれていたことが明らかになりました。これは「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象によるもので、AIがもっともらしい嘘を出力してしまう典型的なリスク事例です。以前にもニューヨーク州などで同様のケースが報告されていますが、専門家であるはずの弁護士がAIの出力を鵜呑みにして公的な場に提出してしまうというプロセス上の欠陥が、改めて浮き彫りになりました。
なぜAIは嘘をつくのか：仕組みの理解
大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習し、文脈に沿って「次に来る確率が高い単語」を予測して文章を生成します。あくまで確率的なつながりを計算しているだけであり、データベースのように事実を検索・参照しているわけではありません。そのため、論理構成が正しくても、固有名詞や日付、参照元といった「事実」については、平然と誤った情報を生成する可能性があります。特に、法務や医療、金融といった高度な専門知識と正確性が求められる領域では、この「もっともらしい誤り」が致命的なリスクとなります。
日本企業における業務適用とリスク
日本国内でも、契約書のドラフト作成や議事録の要約、社内規定の検索などに生成AIを活用する動きが加速しています。しかし、今回の米国の事例は対岸の火事ではありません。例えば、稟議書や決算資料の作成においてAIが数値を誤認したり、根拠のない市場データを生成したりした場合、経営判断そのものを誤らせる可能性があります。日本の商習慣では、文書の正確性が組織の信頼に直結するため、AIの出力に対するチェック体制の不備は、企業のレピュテーションリスク（評判リスク）に直結します。
技術と運用による二重の対策
この問題に対処するためには、技術と運用の両面からのアプローチが不可欠です。技術面では、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の導入が有効です。これは、社内データベースや信頼できる外部ソースをAIに参照させ、その根拠に基づいて回答を生成させる技術です。しかし、RAGも万能ではありません。
したがって、運用面での「Human-in-the-Loop（人間参加型）」のプロセスが重要になります。AIはあくまで「草案作成者（ドラフター）」であり、最終的な「責任者（チェッカー）」は人間であるという役割分担を明確にする必要があります。特に法的な判断や最終成果物については、必ず原典（一次情報）に当たって確認するというルールを徹底しなければなりません。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
1. AIリテラシー教育の徹底
従業員に対し、単なる操作方法だけでなく、「LLMは事実を保証しない」という基本原理を教育する必要があります。「AIが言っているから正しい」という予断を排除し、批判的思考（クリティカルシンキング）を持って出力を扱う文化を醸成してください。
2. ガイドラインと免責の明確化
社内規定において、AI生成物の利用範囲を明確に定めます。「外部提出資料や法的文書については、必ず人間が一次情報を確認すること」を義務付け、AIの出力ミスによる責任の所在を明確にしておくことが重要です。
3. 適切なユースケースの選定
すべての業務にAIを適用するのではなく、創造性が必要なタスク（アイデア出し）と、正確性が必要なタスク（事実確認）を区別します。正確性が求められるタスクでは、RAG等の技術的補助に加え、厳格な人手による監査プロセスを組み込む設計が求められます。