投稿者 global-ai-media 
大規模言語モデル（LLM）は言葉を「意味」としてではなく、高次元空間上の「位置関係（幾何学）」として処理しています。この数学的な処理と、人間が持つ「生きた体験（Lived Experience）」に基づく認知には決定的な違いがあります。本記事では、この構造的なギャップがビジネス実装においてどのようなリスクや限界をもたらすのか、そして日本企業がそれをどうガバナンスに組み込むべきかを解説します。
AIが見ている世界：高次元の幾何学
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の驚異的な能力を目の当たりにすると、私たちはつい「AIが言葉を理解している」と錯覚しがちです。しかし、Psychology Todayなどで議論されている「AIの幾何学（Geometry）」という視点は、実務家にとって非常に重要な示唆を含んでいます。
LLMにとっての言葉とは、数万次元にも及ぶベクトル空間上の座標点です。これを「埋め込み表現（Embedding）」と呼びます。AIにとって「王」と「男」、「女王」と「女」の関係性が理解できるのは、これらがベクトル空間内で似たような幾何学的な距離・角度にあるからです。つまり、AIは高度な計算と確率論によって「意味のようなもの」をシミュレートしているのであり、人間のように文脈を「体験」として理解しているわけではありません。
計算能力と認知の乖離が生むリスク
この「計算（Computation）」と「認知（Cognition）」のギャップは、ビジネス実装においてしばしば看過されます。AIは膨大なデータを複雑な数学モデルで処理しますが、そこには痛みや喜び、倫理的な葛藤といった「生きた体験（Lived Experience）」が欠落しています。
例えば、カスタマーサポートの自動化において、AIは過去のログに基づいて「共感的な言葉」を出力することは可能です。しかし、それは統計的に「その文脈で出現確率が高い単語」を選んでいるに過ぎません。クレーム対応のような、相手の感情の機微（行間）を読む必要がある場面では、この「幾何学的な近似値」が通用せず、かえって顧客の怒りを増幅させるリスクがあります。特に「空気を読む」ことが重視される日本のビジネスコミュニケーションにおいて、このギャップは致命的なミスにつながりかねません。
日本企業における「ハイコンテキスト」への対応
日本の商習慣や組織文化は、世界的にも極めてハイコンテキスト（文脈依存度が高い）であると言われています。言葉そのものの意味だけでなく、発言者の立場、その場の雰囲気、過去の経緯などが複雑に絡み合います。ベクトル空間上の距離計算だけでこの「空気」を完全に再現することは、現在の技術では困難です。
したがって、日本企業がLLMをプロダクトや社内業務に組み込む際は、「AIが理解できない領域（人間の体験や文脈）」を明確に定義する必要があります。すべてをAIに任せるのではなく、AIが得意な「情報の構造化・要約・ドラフト作成」と、人間が担うべき「文脈判断・責任決定・感情的ケア」を明確に分ける「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」の設計が不可欠です。
ブラックボックス問題と説明責任
また、AIの処理が「高次元の複雑な数学」であることは、説明可能性（Explainability）の課題にも直結します。なぜAIがその回答を導き出したのか、人間が直感的に理解できる形で説明することは技術的に困難です。
金融や医療、人事評価など、公平性と透明性が求められる領域では、この「ブラックボックス性」が法的なリスクとなります。日本のAI事業者ガイドラインや、欧州のAI法（EU AI Act）などの規制動向を見ても、AIの判断に対する人間の監督責任は強化される傾向にあります。「AIがそう言ったから」では済まされない日本社会において、この幾何学的複雑性をどう管理するかが、AI導入の成否を分けます。
日本企業のAI活用への示唆
AIの数学的性質と人間の認知のギャップを踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識してプロジェクトを推進すべきです。
1. 「理解」ではなく「処理」として扱う
AIを「擬人化」せず、あくまで高度な確率・統計処理ツールとして捉えてください。特に顧客接点においては、AIの出力が「それらしいが、文脈を外している」可能性を常に考慮し、人間による最終確認やエスカレーションフローを必ず設計に組み込む必要があります。
2. ドメイン特化と評価（Evals）の徹底
汎用的なモデルをそのまま使うのではなく、自社の業界用語や社内ルール（RAG：検索拡張生成など）を適切に「ベクトル化」して参照させることで、幾何学的な「ズレ」を最小限に抑えることができます。また、日本特有の言い回しやニュアンスに対して、定量的な評価（Evals）を継続的に行う体制が必要です。
3. ガバナンスによるリスクの許容範囲設定
AIの幾何学的な推論には必ず誤差（ハルシネーション）が含まれます。どの業務であればその誤差が許容されるのか、どの業務では許容されないのかを経営レベルで合意形成しておくことが、現場の混乱を防ぐ鍵となります。