投稿者 global-ai-media 
GoogleのAI検索機能「AI Overviews」が不正確な医療情報を提供したとして、一部の回答機能が停止される事態となりました。この事例は、生成AIが抱える「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」のリスクが、人命に関わる領域でいかに重大な影響を及ぼすかを浮き彫りにしています。本稿では、このニュースを起点に、日本企業が高信頼性を求められる領域でAIを活用する際の実務的なポイントとガバナンスのあり方を解説します。
「流暢な回答」に潜むリスク：Googleの事例が示唆するもの
The Guardianの調査報道によると、GoogleのAI検索概要機能（AI Overviews）が、血液検査に関する質問に対して不正確かつ誤った情報を提供していたことが判明し、GoogleはこれらのAI要約の一部を削除・停止する措置を取りました。世界最高峰の技術力を持つGoogleでさえ、医療という「正解」が厳密に求められる領域において、AIの完全なコントロールに苦慮しているという事実は、AI実務者にとって重い意味を持ちます。
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「次に来る言葉」を予測して文章を生成します。そのため、文法的に自然で論理的に見える文章であっても、事実関係が誤っている「ハルシネーション（幻覚）」のリスクをゼロにすることは、現時点の技術では極めて困難です。今回の事例は、AIがWeb上の情報を参照して回答を生成する「検索拡張生成（RAG）」の仕組みを用いていても、参照元の情報の取捨選択や要約の過程で誤りが生じる可能性があることを示しています。
日本市場における「品質」への期待と法的リスク
この問題を日本のビジネス環境に置き換えて考えてみましょう。日本市場は、製品やサービスに対する品質要求レベルが世界的に見ても極めて高いことで知られています。特に、ユーザーの健康や財産に関わる「YMYL（Your Money Your Life）」領域において、企業が提供するAIが誤った情報を出力した場合、その企業が被るブランド毀損（きそん）は計り知れません。
また、法規制の観点からも注意が必要です。日本では医師法や薬機法など、医療情報の提供に関して厳格な規制が存在します。AIチャットボットが意図せず「診断」に近い回答を行ったり、不正確な医学的アドバイスを提供したりした場合、サービス提供事業者が法的責任を問われるリスクも否定できません。製造物責任法（PL法）の観点からも、AIを組み込んだプロダクトの欠陥が議論されるフェーズに入りつつあります。
「100%の精度」を前提としないシステム設計
では、企業はAIの活用を諦めるべきなのでしょうか。答えは否です。重要なのは、AIを「全知全能の回答者」としてではなく、「支援ツール」として正しく位置づけることです。今回のGoogleの対応が示唆するように、リスクが高い特定のクエリ（質問）に対しては、AIによる回答をあえて行わず、信頼できる公的機関や専門サイトへのリンクのみを表示するという「ガードレール（安全策）」の設計が不可欠です。
また、実務的なアプローチとしては、以下の3点が重要になります。
- グラウンディングの強化：AIが回答を生成する際、社内ドキュメントや信頼できるデータベースのみを参照させ、その根拠を明示させる仕組み（RAGの厳格化）。
- Human-in-the-Loop（人間による介入）：最終的なアウトプットがユーザーに届く前に、専門家による確認プロセスを挟む、あるいはユーザーに対して「これはAIによる生成であり、専門家の判断を仰ぐべき」という免責と誘導をUI上で明確に行うこと。
- 評価用データセットの整備：開発段階で、想定される「意地悪な質問」や「専門的な質問」に対する回答精度を定量的に評価する「ゴールデンデータセット」を構築し、継続的にモニタリングする体制。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を再確認する必要があります。
- 適用領域の選定：医療、金融、法律などの高リスク領域でAIを活用する場合、完全自動化を目指すのではなく、「専門家の業務支援」や「一次情報の検索補助」に留める判断が賢明です。
- 「書かない」勇気を持つ：すべての質問にAIが答える必要はありません。リスクが高いキーワードを検知した場合は、定型文を返す、あるいは有人対応へ誘導するといった「フォールバック（代替処理）」の設計が、信頼を守る鍵となります。
- リスク・コミュニケーション：社内利用・対顧客利用を問わず、AIの限界（不確実性）を利用者に正しく伝え、過度な期待値をコントロールすることも、広義のAIガバナンスの一部です。
AIは強力な技術ですが、万能ではありません。Googleの事例は、技術の限界を正しく理解し、適切な安全装置を組み込むことこそが、持続可能なAI活用の前提条件であることを教えてくれています。