投稿者 global-ai-media 
従業員がITトラブルの解決策をChatGPT等の生成AIに尋ね、その誤った回答をIT部門に提示するケースが増えています。一見すると自律的な問題解決に見えますが、これは現場の混乱やセキュリティリスク、専門家の疲弊を招く「シャドーAI」の典型例です。本記事では、この現象の背景にある構造的な問題を分析し、日本企業が取るべきガバナンスとリテラシー教育のあり方を解説します。
「AIによる回答」を盾にするエンドユーザーたち
近年、企業のITヘルプデスクやシステム管理者の間で、ある種の「疲弊」が広がっています。それは、システムの不具合や設定に関する問い合わせをしてくる従業員（エンドユーザー）が、「ChatGPTに聞いたら原因はこれだと言われた」「Copilotが提示した解決策を実行してほしい」といった要望を添えてくるケースが急増しているためです。
元となったトピックでは、長年の経験を持つIT担当者が、誤った、あるいは時代遅れのAIの回答を真に受けたユーザーへの対応に苦慮している様子が描かれています。ユーザーは「AIという権威」をバックに、社内の専門家の判断よりもAIの出力を優先してしまう傾向があり、これが解決までの時間を遅らせ、人間関係の摩擦を生んでいます。
なぜ汎用LLMは社内トラブルの解決に失敗するのか
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、一般的なプログラミングコードの生成や一般的なIT知識の解説には極めて強力です。しかし、個別の企業内部のIT環境においては、その能力に限界があります。
最大の理由は「コンテキスト（文脈）の欠如」です。ChatGPTなどのパブリックなAIは、その企業の独自のネットワーク構成、レガシーシステムの仕様、セキュリティポリシー、あるいは昨夜行われたばかりのパッチ適用を知りません。AIは学習した一般的な確率論に基づいて「もっともらしい回答」を生成しますが、それは「御社の環境における正解」とは限らないのです。
さらに、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（Hallucination）」の問題もあります。自信満々に提示されたコマンドが、実は存在しないものであったり、廃止された古い手順であったりすることは珍しくありません。IT部門は、トラブルそのものの解決に加え、「AIの回答がなぜ間違っているか」をユーザーに説明するコストまで負わされているのが現状です。
日本企業における「シャドーAI」とセキュリティリスク
この問題は、単なるコミュニケーションの齟齬にとどまりません。日本企業にとって深刻なのは、これが「シャドーAI（会社が認可・管理していないAI利用）」の一形態であるという点です。
ユーザーがITトラブルの状況を正確にAIに伝えようとするあまり、エラーログ、IPアドレス、社内システム構成、場合によっては機密データを含んだプロンプトを、パブリックな生成AIに入力している可能性があります。これは重大な情報漏洩リスクです。
日本の組織文化として、現場の担当者が「自分で何とかしよう」と努力することは美徳とされます。しかし、AI時代においては、その善意の行動がガバナンスの抜け穴となり、セキュリティインシデントを引き起こす火種となり得るのです。
禁止ではなく「正しい武器」を持たせる
一方で、従業員がAIを使って自律的に問題を解決しようとする姿勢そのものを否定すべきではありません。重要なのは、汎用的なAIと、社内環境に特化した情報の使い分けです。
現在、先進的な企業では、社内ドキュメントやマニュアルを検索・参照できるRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術を用いた社内専用チャットボットの導入が進んでいます。「ChatGPTに聞く」のではなく、「社内のAIアシスタントに聞く」という導線を作ることで、回答の正確性を担保し、入力データの学習利用を防ぐことが可能です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本の企業・組織が学ぶべきポイントは以下の3点に集約されます。
1. AIリテラシー教育の再定義
プロンプトエンジニアリングなどの「使い方」だけでなく、AIの「限界」と「仕組み」を教育する必要があります。「LLMは確率的な単語予測マシンであり、社内の事実を知っているわけではない」という基本原則を全社員に周知し、専門家の判断を尊重する文化を維持することが重要です。
2. 「シャドーAI」対策とガイドラインの策定
禁止するだけではシャドーITはなくなりません。「社内データの入力禁止」「業務利用時は会社契約のアカウントを使用する」といった明確なガイドラインを設け、同時に安全に利用できる環境（社内版GPTなど）を整備する「防御と活用」の両輪が求められます。
3. 社内ナレッジの整備とAI連携
IT部門への問い合わせを減らしたいのであれば、社内のFAQやマニュアルをAIが読み込める形式で整備し、RAGなどの技術で従業員に提供すべきです。日本企業に多い「暗黙知」や「職人芸」的なトラブルシューティングを形式知化し、AIを通じて現場に還元することで、IT部門とエンドユーザー双方の生産性を向上させることができます。