投稿者 global-ai-media 
生成AIの急速な普及に伴い、その能力への過度な期待と現実の乖離がリスク要因となりつつあります。大規模言語モデル（LLM）はあくまで「次の言葉を予測する計算機」であり、常識や実体験を持つわけではありません。この本質的な限界を理解した上で、日本企業はどのようにAIを業務に組み込み、リスクを制御すべきか解説します。
「言葉の確率予測」であって「思考」ではない
昨今の生成AIブームにおいて、多くのビジネスリーダーや実務者が陥りがちな誤解があります。それは、AIがあたかも人間のように「思考」し、「意味」を理解した上で回答しているという錯覚です。しかし、Andrew Miller氏が指摘するように、大規模言語モデル（LLM）の本質は、膨大なテキストデータ学習に基づき、ある単語の次にくる確率が最も高い単語を予測しているに過ぎません。
LLMには、私たちが生きる現実世界の「常識（Common Sense）」や「身体的な経験」は欠落しています。どれほど流暢で論理的に見える文章であっても、それは統計的な正しさの連なりであり、事実の裏付けや倫理的な判断の結果ではないのです。この「確率論的なオウム返し」という特性を理解せず、AIを「知識豊富な専門家」として盲信することは、企業にとって致命的なリスクとなり得ます。
専門領域におけるハルシネーションのリスク
特に法務、医療、金融といった高度な正確性が求められる領域では、このリスクが顕在化しやすくなります。米国ではすでに、弁護士がChatGPTを使用して作成した準備書面に、AIが捏造した架空の判例が含まれており、裁判所から処分を受けるという事例が発生しています。LLMにとって「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」をつくことは、事実を述べることと同じくらい容易な計算結果に過ぎないからです。
日本の商習慣においても、契約書のレビューやコンプライアンスチェックなどでのAI活用が進んでいますが、最終的な責任の所在を曖昧にしたままAI任せにすることは危険です。日本の法制度や組織文化は「説明責任」を重視します。万が一、AIの誤情報によって顧客に損害を与えたり、法令違反を犯したりした場合、「AIがそう言ったから」という弁明は通用しません。
日本企業に求められる「Human-in-the-Loop」の設計
では、企業はLLMの利用を控えるべきなのでしょうか。答えは否です。重要なのは、AIの限界を前提とした業務プロセスの再設計です。ここでキーワードとなるのが「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」です。
例えば、カスタマーサポートの一次対応や議事録の要約、プログラミングのコード生成など、AIが得意とする「下書き・タタキ台」の作成には積極的に活用すべきです。一方で、最終的な品質担保や意思決定には必ず人間の専門家が介入するフローを構築する必要があります。特に日本企業は「品質」への要求水準が高いため、RAG（検索拡張生成：社内データなどの根拠を参照させて回答精度を高める技術）などの技術的アプローチと、人間の目視確認という運用ルールの両輪で信頼性を担保することが、実務実装の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本の経営層やプロジェクト責任者が意識すべきポイントを整理します。
1. 「魔法」ではなく「ツール」としての再定義
AIを万能な解決策と捉えず、「確率に基づいてテキストを生成するツール」として正しく恐れ、正しく使うことが重要です。社内教育においては、プロンプトエンジニアリングなどの操作スキルだけでなく、LLMの仕組みと限界（ハルシネーションのリスク等）を啓蒙することが不可欠です。
2. 責任分界点の明確化
AIの出力結果に対する責任は、常に利用する人間（企業）側にあります。特に著作権侵害や個人情報漏洩のリスクについては、政府の「AI事業者ガイドライン」等を参考に、自社のコンプライアンス基準に合わせた利用規定を策定し、定期的に見直す体制が必要です。
3. 独自の強みとの掛け合わせ
汎用的なLLMは誰でも利用可能です。日本企業が競争優位性を築くためには、汎用モデルに自社独自の「高品質なデータ（暗黙知を含むドキュメントや熟練者のノウハウ）」を組み合わせ、業務特化型のシステムへと昇華させることが求められます。AIは経験を持ちませんが、企業の持つ経験（データ）をAIに参照させることで、その価値を最大化することは可能です。