投稿者 global-ai-media 
米国運輸省（DOT）が、航空安全などに関わる規制策定プロセスにGoogleの生成AI「Gemini」を統合する動きを見せています。行政や重要インフラといった「ミスが許されない領域」でのAI活用は、業務効率化への期待と同時に、安全性への重大な懸念も突きつけています。この事例を起点に、高リスク領域でのAI実装において日本企業が留意すべきガバナンスと活用のポイントを読み解きます。
安全クリティカルな領域への生成AI進出
生成AIの活用範囲が、企業のマーケティングやコーディング支援といった領域を超え、人命や社会基盤に関わる「安全クリティカル（Safety-Critical）」な領域へと広がりつつあります。報道によると、航空安全などを所管する米国運輸省（DOT）が、新たな規制の策定プロセスにおいて、GoogleのLLM（大規模言語モデル）である「Gemini」の導入を進めているとのことです。
規制や法律の条文作成は、過去の膨大な判例や技術文書との整合性を確認する必要があり、極めて高度な専門知識と労力を要する作業です。ここにAIを導入することで、行政プロセスの劇的な効率化が期待できる一方で、航空機の安全基準のような「ひとつのミスが大事故につながる」分野で、確率的に文章を生成するAIを使用することへの懸念も浮上しています。
「ハルシネーション」と行政文書のリスク
生成AIには、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」という未解決の課題があります。マーケティングコピーの作成であれば、人間の編集者が修正すれば済む話ですが、法規制の文脈では事情が異なります。もしAIが架空の安全基準を参照したり、数値の単位を誤って生成したりし、それが人間のチェックをすり抜けて公的な規制として発効された場合、取り返しのつかない事態を招きかねません。
米国では以前より、弁護士が生成AIを使って作成した準備書面に架空の判例が含まれていた事例などが報告されており、専門業務におけるAIへの過信には警鐘が鳴らされています。今回の運輸省の動きは、こうしたリスクを承知の上で、それを上回る「スピードと効率」を行政に求めていることの表れとも言えます。
日本企業における文書業務とAIの親和性
視点を日本国内に移すと、この事例は日本企業にとっても極めて示唆に富んでいます。日本のビジネス現場、特に行政対応やコンプライアンス業務は、依然として膨大な「文書」によって動いています。稟議書、仕様書、契約書、そして規制当局への提出書類など、形式的かつ正確性が求められるドキュメント作成は、日本企業の生産性を下げる要因の一つとなっています。
生成AI、特にRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術を組み合わせ、社内規定や過去のドキュメントを正確に参照させる仕組みは、こうした日本企業の課題解決に直結します。しかし、「重要インフラ」や「法規制対応」といったミスが許容されにくい領域で活用する場合、単なる導入ではなく、厳格なガバナンス設計が必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
米運輸省の事例は、リスクを恐れてAIを避けるのではなく、「リスクを管理しながら高難度タスクに適用する」段階に入ったことを示しています。日本企業がここから学ぶべき実務的なポイントは以下の通りです。
1. 「Human-in-the-Loop（人間による介在）」の制度化
AIにドラフト（草案）を作成させることは推奨されますが、最終的な意思決定と責任は必ず人間が負うプロセスを業務フローに組み込む必要があります。特に規制や契約などの重要文書では、AIの出力を「ファクトチェック」する専門スキルを持った人材の配置が不可欠です。
2. 適用領域のグレーディング（格付け）
全ての業務に一律のリスク基準を適用するのではなく、「ミスが許容される業務（社内アイデア出し等）」と「許容されない業務（品質管理基準、対外契約等）」を明確に区分けすべきです。高リスク領域では、汎用モデルをそのまま使うのではなく、専門知識を追加学習させたモデルや、根拠となるドキュメントを明示するRAGの構築が前提となります。
3. 透明性と説明責任の確保
「なぜその規制・判断になったのか」という説明責任が求められる日本社会において、AIが出力した結果をそのまま利用することはブラックボックス化のリスクを伴います。AIを「思考のパートナー」や「検索・要約ツール」として位置づけ、論理構成のプロセスは人間が主導権を握り続ける姿勢が、ステークホルダーからの信頼維持につながります。