投稿者 global-ai-media 
米メディアGOBankingRatesにて、ChatGPTに「2026年に避けるべきSUV」を尋ねる記事が公開されました。一見便利なこの活用法ですが、まだ存在しない未来のデータ（2026年のリコール情報など）をAIがどう扱うかという点において、企業がAIサービスを提供する上で極めて重要な示唆を含んでいます。本稿では、生成AIによる情報提供の限界と、日本企業がコンシューマー向けAIを実装する際に留意すべきリスク対策について解説します。
検索から「対話型アドバイザー」へのシフトと潜在的リスク
消費者が製品購入を検討する際、これまでは検索エンジンで「評判」「不具合」といったキーワードを検索し、複数のレビューサイトを比較するのが一般的でした。しかし、今回の事例のように「ChatGPTに特定条件（引退後の生活、信頼性、コスト）に基づいて推奨・非推奨を尋ねる」という行動は、検索行動が「対話による解の導出」へとシフトしていることを象徴しています。
ユーザーにとっては情報の要約時間を短縮できるメリットがありますが、ここには大きな落とし穴があります。元記事では「2026年のリコール問題」等を理由に避けるべき車を挙げていますが、現時点（2024-2025年）において2026年モデルの確定的なリコールデータは存在し得ません。これは、大規模言語モデル（LLM）が過去のデータパターンから「もっともらしい未来」を確率的に生成しているに過ぎない可能性が高いことを示唆しています。
「ハルシネーション」と未来予測の危うさ
LLMは事実データベースではなく、言葉の確率的なつながりを学習したモデルです。そのため、「2026年のデータ」を問われた際、「分かりません」と答えるのではなく、過去の傾向（特定のメーカーや車種の過去の信頼性スコア）を未来に投影し、あたかも事実であるかのように語ってしまうリスクがあります。これを「ハルシネーション（幻覚）」と呼びます。
特に日本市場においては、情報の正確性に対する消費者の要求レベルが極めて高く、不確実な情報を事実のように提示することは、企業のブランド毀損やコンプライアンス問題（景品表示法上の優良誤認など）に直結する恐れがあります。AIが生成した「予測」が、あたかも「確定した評価」として消費者に受け取られた場合、その責任の所在は曖昧になりがちです。
RAG（検索拡張生成）とグラウンディングによる対策
企業が自社サービスとして、こうした商品推奨AIやチャットボットを導入する場合、LLM単体の知識に頼ることは推奨されません。実務的には「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」という手法が必須となります。
RAGは、AIが回答を生成する前に、信頼できる外部データベース（自社の最新カタログ、公式な第三者機関の評価データなど）を検索し、その根拠に基づいて回答を作成させる技術です。これを「グラウンディング（回答の根拠付け）」と呼びます。「2026年のデータはまだない」という事実を認識させ、「過去のモデルではこうした傾向があったため、次期モデルでも注意が必要かもしれません」といった、リスクを明示した慎重な表現に制御することが、エンジニアリングおよびガバナンスの観点から求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、一般ユーザーのAI利用に対する期待値と、現在の技術的限界のギャップを浮き彫りにしています。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。
- 期待値のコントロールと免責の明示：
AIが提供するのは「確定的なアドバイス」ではなく「参考情報の整理」であることをUI/UX上で明確にする必要があります。特に金融商品や高額な耐久消費財（車や不動産）においては、最終確認を人間に促す導線が不可欠です。 - 予測と事実の峻別：
プロンプトエンジニアリングやシステム設計において、AIが「過去の事実」と「未来の推測」を明確に区別して出力するように調整する必要があります。根拠のない未来予測は、日本では「無責任な発信」と捉えられやすいため、保守的なチューニングが望まれます。 - ドメイン特化型データの整備：
汎用的なLLM（ChatGPTそのものなど）に頼り切るのではなく、自社が保有する正確な製品データや、信頼できる業界データをRAGで参照させる仕組みを構築してください。これにより、ハルシネーションを抑制し、日本的な商習慣に合った「誠実なAI」を実現できます。