投稿者 global-ai-media 
Google検索に実装されたAIによる概要生成機能（AI Overviews）が、医療や健康に関する不正確な情報を「自信満々に」提示することで公衆衛生上のリスクを高めているという指摘がなされています。生成AIが持つこの「権威的な振る舞い」と「幻覚（ハルシネーション）」のリスクは、AI活用を進めるすべての企業にとって対岸の火事ではありません。本稿では、最新の事例をもとに、日本企業が信頼性の高いAIプロダクトを構築するために留意すべきポイントを解説します。
AI検索がもたらす「自信に満ちた権威性」の罠
近年、Googleなどの検索エンジンでは、検索結果のトップに生成AIによる要約（AI Overviews）が表示されることが一般的になりつつあります。ユーザーにとっては、多数のウェブサイトを巡回せずに知りたい情報の概要を把握できる利便性がありますが、ここには大きな落とし穴が存在します。元記事でも指摘されているように、AIはしばしば事実と異なる情報を、さも真実であるかのような流暢で断定的な口調——いわゆる「Confident Authority（自信に満ちた権威性）」を持って提示してしまうのです。
大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「次に来るもっともらしい単語」を予測して文章を生成します。そのため、学習データに誤りが含まれていたり、文脈を誤って解釈したりした場合でも、文法的には完璧で説得力のある文章を作成します。特に検索エンジンのような「信頼できるプラットフォーム」上で表示された場合、ユーザーはその情報の真偽を疑うことなく受け入れてしまう傾向があり、これが誤情報の拡散や誤った意思決定を助長するリスクとなっています。
YMYL領域におけるリスクの深刻さ
この問題が特に深刻になるのが、医療、健康、金融、法律といった「YMYL（Your Money or Your Life：人々のお金や人生に重大な影響を与える）」領域です。例えば、「特定の症状に対する応急処置」や「薬の飲み合わせ」についてAIが誤った回答をした場合、それは単なる利便性の低下にとどまらず、ユーザーの健康や生命に対する直接的な脅威となり得ます。
元記事では公衆衛生へのリスクが強調されていますが、これは日本企業が自社サービスに生成AIを組み込む際にも同様の懸念事項となります。もし企業の公式チャットボットやサポートAIが、自社製品の安全性や使用方法について誤った（しかしもっともらしい）回答をし、それによって事故が発生した場合、企業は製造物責任（PL）法や消費者契約法などの観点から法的責任を問われる可能性があります。また、SNSでの炎上などによるブランド毀損のリスクは計り知れません。
技術的対策と運用のバランス
こうしたリスクに対し、現在多くの企業がRAG（検索拡張生成：信頼できる外部データを参照して回答を生成する技術）や、回答に出典元を明記する「グラウンディング」といった技術的対策を導入しています。しかし、参照元の情報自体が誤っていたり、AIが参照元を誤読したりする可能性はゼロにはなりません。
日本の商習慣や組織文化においては「完全性」や「安心・安全」が重視されますが、現在の生成AI技術だけで「100%の正確性」を保証することは困難です。そのため、技術的な精度向上だけでなく、UX（ユーザー体験）デザインや運用ルールによるリスクヘッジが不可欠です。例えば、AIの回答が生成物であることを明確に示し、専門的な判断が必要な場合は必ず専門家や一次情報に誘導する動線を確保することなどが挙げられます。
日本企業のAI活用への示唆
Googleの事例は、AIの利便性とリスクが表裏一体であることを改めて示しています。日本企業がAIを実務に取り入れる際は、以下の点に留意して意思決定を行うべきです。
- 適用領域の厳選：YMYL領域やミッションクリティカルな業務において、AIに「最終回答」をさせない設計にする。あくまで人間の判断支援ツールとして位置づけるか、回答範囲を厳格に制限する。
- 「自信度」の可視化と免責：AIが生成した内容であることを明示し、回答の根拠となるソースへのリンクを必ず提示する。また、不確実な情報については「回答できません」と拒否するガードレールの設定を徹底する。
- Human-in-the-loop（人間参加型）の維持：特に顧客向けの対話型AIにおいては、AIが解決できない場合やリスクの高いトピックが含まれる場合に、スムーズに有人対応へ切り替えるフローを構築する。
- 継続的なモニタリングと評価：導入後もAIの回答ログを定期的に監査し、日本固有の文脈や最新の法規制に照らして不適切な回答をしていないかチェックする体制を整える。