投稿者 global-ai-media 
生成AIブームの一方で、その限界やリスクを理由にテクノロジー自体を完全に否定する「反AI絶対主義（Anti-AI Absolutism）」とも呼ぶべき動きが一部で議論されています。本稿では、この極端な二項対立の背景を読み解き、リスク回避を重視する日本企業が陥りやすい罠と、現実的かつ実務的なAI活用のあり方について解説します。
「反AI絶対主義」とは何か
近年、大規模言語モデル（LLM）を中心としたAI技術の急速な普及に伴い、その反動として「AIは過大評価されており、実用性よりも害悪の方が大きい」とする極端な懐疑論、いわば「反AI絶対主義（Anti-AI Absolutism）」とも呼べるスタンスが見受けられるようになりました。
この立場の人々は、LLMが確率的に次の単語を予測しているに過ぎない点や、ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）、著作権侵害のリスク、そして環境負荷などを根拠に、AIの導入や利用そのものに強い拒絶反応を示します。元記事が示唆するように、LLMを単なる誇大広告（ハイプ）と断じ、一切の価値を認めないという姿勢は、初期の熱狂的な「AI万能論」へのアンチテーゼとして現れている側面があります。
なぜ「全否定」が生まれるのか：幻覚と法的懸念
このような極端な意見が生まれる背景には、実務における「期待値の調整不足」があります。多くの企業が「AI導入＝魔法のように業務が自動化される」という誤った期待を持って導入を進めた結果、精度のばらつきや、誤情報を出力するリスクに直面し、失望から「使えない」という極論に振れてしまうケースです。
また、クリエイティブ産業においては、生成AIによる著作権侵害の懸念が根強く、これが「AI技術そのものの否定」へと繋がっています。これらは正当な懸念であり、無視すべきではありません。しかし、リスクがあるからといって、テクノロジーの有用性そのものをゼロと見なすのは、ビジネス判断としては機会損失につながる可能性があります。
日本企業における「ゼロリスク信仰」との共鳴
日本企業、特に伝統的な大企業や公的機関においては、この「反AI」的な空気が、組織の「ゼロリスク信仰」と結びつきやすい傾向にあります。「100%の正確性が保証されないなら導入できない」「コンプライアンス上の懸念が少しでもあるなら禁止すべき」という判断は、日本の組織文化において非常に通りやすい理屈だからです。
しかし、少子高齢化による労働人口の減少が深刻な日本において、業務効率化やナレッジ継承の手段としてのAI活用を放棄することは、長期的には組織の競争力を削ぐ「不作為のリスク」となり得ます。重要なのは、AIを「真実を語る全知全能の存在」として扱うのではなく、「確率的に動作するが、使い手次第で生産性を高めるツール」として冷静に位置づけることです。
期待値の適正化と「道具」としての再定義
「AI絶対主義（盲信）」も「反AI絶対主義（拒絶）」も、どちらもAIを特別視しすぎている点では共通しています。実務家が目指すべきは、その中庸にある「プラグマティズム（実用主義）」です。
例えば、最終的な意思決定や顧客への回答をAIに丸投げするのは危険ですが、ドラフト作成、要約、コードの雛形生成、ブレインストーミングの壁打ち相手としては、現時点のLLMでも極めて優秀です。日本企業が得意とする「人間による最終確認（Human-in-the-loop）」のプロセスを前提にすれば、AIのリスクを制御しつつ、そのメリットを享受することは十分に可能です。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下のポイントを意識してAI活用を進めるべきです。
- 「思想」ではなく「実利」で判断する：
AIに対する「好き・嫌い」や「万能・無能」という二元論から離れ、自社の特定の業務課題（例：議事録作成の工数削減、問い合わせ対応の一次振り分け）に対して、ROI（投資対効果）が見合うかどうかを冷静に評価してください。 - ガバナンスは「禁止」ではなく「ガードレール」で：
リスクを恐れて全面禁止にするのではなく、「入力してよいデータの区分け」や「出力結果の検証義務」といった具体的なガイドラインを策定してください。日本の法規制や著作権法の解釈に基づいた、現実的な運用ルールが求められます。 - 「AIリテラシー」の本質を理解する：
社員教育において、単なるツールの操作方法だけでなく、「AIは嘘をつくことがある」「バイアスが含まれる可能性がある」という特性（限界）を正しく理解させることが、過度な依存や、逆に過度なアレルギー反応を防ぐ鍵となります。 - 小さく始めて、確実に成果を出す：
全社的なDXといった大風呂敷を広げる前に、まずは特定の部署やタスクで成功事例を作り、社内の「食わず嫌い」を解消していくアプローチが、日本の組織文化には適しています。