投稿者 global-ai-media 
設立から25年を迎えたWikipediaが、生成AIによる「実存的脅威」に直面しています。Scientific American誌が報じるこの問題は、単なるWebサービス間の競争にとどまらず、現在多くの日本企業が取り組むRAG（検索拡張生成）やナレッジマネジメントの核心的な課題を映し出しています。AIが人間の知識を学習する一方で、人間がAIに依存し一次情報の更新を止めてしまった時、何が起きるのか。実務的観点から解説します。
AI学習データの「背骨」が揺らいでいる
Scientific Americanの記事によれば、かつてその正当性を確立するために戦い続けたWikipediaは今、生成AIという新たな脅威に直面しています。大規模言語モデル（LLM）の多くは、学習データの重要な基盤としてWikipediaの正確で体系化されたテキストデータに依存してきました。しかし、ユーザーがChatGPTやPerplexityなどのAIツールで直接回答を得るようになれば、Wikipediaへのトラフィックは減少し、記事を編集・更新するボランティアのモチベーションや資金源が枯渇する恐れがあります。
これは「カニバリズム（共食い）」以上の問題を孕んでいます。もしWikipediaという「信頼できる人間が作成した知識源」が衰退すれば、将来のAIモデルは学習すべき高品質なデータを失うことになるからです。AIが生成したデータをAIが再学習し続けることで、情報の質が劣化し、現実との乖離が進む「モデル崩壊（Model Collapse）」のリスクが、グローバル規模で懸念され始めています。
日本企業の社内ナレッジでも起きうる「空洞化」
このWikipediaのジレンマは、日本企業が推進する社内DXや生成AI活用においても対岸の火事ではありません。現在、多くの企業が社内規定や技術文書をLLMに連携させ、回答精度を高める「RAG（検索拡張生成）」システムの構築を進めています。しかし、ここで一つの盲点が生じます。「誰が元データをメンテナンスするのか」という問題です。
日本企業、特に製造業や現場重視の組織では、これまでOJTや「暗黙知」が重視されてきました。近年ようやくNotionやConfluence、社内Wikiなどのツールで「形式知」化が進み始めた矢先です。もし従業員が「AIに聞けば分かる」と満足し、元となるマニュアルやドキュメントの更新（＝Wikipediaでいう編集作業）を軽視し始めれば、社内AIはやがて古い情報や不正確な推論を自信満々に語り出すようになります。
AIの利便性が高まるほど、人間が一次情報に向き合う時間は減ります。結果として、AIの回答根拠となるデータベースが「空洞化」し、業務品質のリスク管理ができなくなる。これが、Wikipediaの事例から読み解くべき企業内ガバナンスの課題です。
日本の著作権法とデータの「質」の戦い
法規制の観点では、日本の著作権法（第30条の4）はAI学習のためのデータ利用に対して世界的に見ても柔軟な姿勢をとっており、日本は「機械学習パラダイス」とも呼ばれます。しかし、法律が学習を許可していることと、その学習データがビジネスに有用であることは別問題です。
Wikipediaの記事が信頼されるのは、コミュニティによる厳格な相互監視と出典明記のルールがあるからです。企業内においても、単にデータをAIに読ませるだけでなく、そのデータの正確性を担保する「データスチュワードシップ（データの管理・監督）」の役割がこれまで以上に重要になります。法的リスクへの対応だけでなく、実務上の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を防ぐには、AI自体のチューニングよりも、参照元のデータ品質管理への投資が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
Wikipediaが直面する脅威は、AI時代における「知識のライフサイクル」をどう維持するかという問いを投げかけています。日本企業が取るべき実務的なアクションは以下の通りです。
1. 「AIを使う人」より「データを整備する人」を評価する
AI活用が進む組織ほど、参照元となるドキュメントやデータを正確に更新し続ける人材を高く評価する人事制度や文化作りが必要です。「形式知化」へのインセンティブ設計なしに、高精度なRAGシステムは維持できません。
2. Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）の維持
AIによる自動化を追求しつつも、最終的な意思決定や情報の真偽判定には必ず人間が関与するプロセスを残すべきです。特にコンプライアンスや安全管理に関わる領域では、AI任せにせず、定期的に人間がソースデータを見直すガバナンス体制を敷くことが求められます。
3. 「AI生成データ」の取り扱いルール策定
AIが生成した議事録やコード、ドキュメントをそのまま社内ナレッジとして登録することを無制限に許可すると、将来的にデータの質が汚染されるリスクがあります。AI生成物を公式文書化する際には、必ず人間のレビューを経るなどのガイドラインを設けることが推奨されます。