投稿者 global-ai-media 
米国の著名ベンチャーキャピタリスト、ビノッド・コスラ氏がChatGPTに映画の興行収入を尋ねた際、AIは「2026年の日付」を含む回答を生成しました。この事例は、生成AIを事実確認や検索用途で使用する際のリスクを端的に示しています。本記事では、LLM（大規模言語モデル）のハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクと、日本企業が情報の正確性を担保するために取るべき技術的・組織的アプローチについて解説します。
著名投資家の問いとAIの「未来」回答
OpenAIの初期の出資者としても知られる著名なベンチャーキャピタリスト、ビノッド・コスラ（Vinod Khosla）氏が、ある映画（Melania movie）のチケット販売状況についてChatGPTに尋ねた事例が話題となっています。報道によると、ChatGPTは「2026年1月29日時点（米国・英国での劇場公開前日）」という、現時点からは未来の日付に基づいた回答を出力しました。
このエピソードは、単なるAIの珍回答として片付けるべきではありません。生成AIが非常に流暢な自然言語で、一見もっともらしい文脈を生成しつつも、事実関係や時間軸において致命的な誤り（ハルシネーション）を犯す可能性があることを示唆しています。特に、最新のニュースや統計データといった「事実」を尋ねるタスクにおいて、事前学習のみに依存したLLMがいかに不確実であるかを物語っています。
LLMは「データベース」ではなく「確率論的エンジン」
なぜこのような現象が起きるのでしょうか。根本的な理由は、LLMが知識を格納したデータベースではなく、学習データに基づいて「次に来る単語（トークン）の確率」を予測するエンジンだからです。
LLMは、文法的に正しく、文脈に沿った回答を作成することには長けていますが、「真実かどうか」を検証する機能は持ち合わせていません。学習データに含まれる情報の断片を繋ぎ合わせ、ユーザーが求める形式で出力しようとするあまり、存在しない事実や未来の日付を事実であるかのように構成してしまうことがあります。これは、ビジネスにおける市場調査や競合分析などでAIを活用しようとする日本企業にとって、見過ごせないリスクです。
企業活用における解決策：RAGと検索の統合
この課題に対し、技術的な解決策として現在主流となっているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」や「グラウンディング（根拠付け）」という手法です。
RAGは、AIが回答を生成する前に、信頼できる外部のデータソース（社内データベースやWeb検索結果など）を参照し、その情報に基づいて回答を作成させる技術です。これにより、AIは「記憶」ではなく「検索結果」に基づいて答えるようになり、情報の鮮度と正確性が大幅に向上します。現在、Microsoft CopilotやGoogle Gemini、PerplexityなどのサービスがWeb検索機能を統合しているのは、このハルシネーションのリスクを低減するためです。
日本企業が社内情報の検索や顧客対応に生成AIを導入する場合、LLM単体で運用するのではなく、必ず自社の信頼できるドキュメントを参照させるRAGの仕組みを構築することが、ガバナンスの観点からも不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の点を意識してAI活用を進めるべきです。
- 「検索」と「生成」を使い分けるリテラシー教育：
従業員に対し、ChatGPTなどのLLMは「事実検索」には不向きであり、アイデア出しや要約、ドラフト作成に向いていることを周知徹底する必要があります。正確な数値や事実が必要な場合は、必ず一次情報を確認する習慣付けが求められます。 - RAGの実装と出典の明示：
業務システムにAIを組み込む際は、回答の根拠となるドキュメントのリンクを同時に表示するUI（ユーザーインターフェース）を採用すべきです。日本企業特有の「正確性」への要求に応えるため、ユーザーがすぐに情報の真偽を確認できる仕組みが信頼醸成の鍵となります。 - リスク許容度の設定：
クリエイティブな業務では多少のハルシネーションが許容される一方、財務や法務、医療などの領域では許されません。ユースケースごとに「AIにどこまで任せるか」のリスク基準を明確にし、人間による最終確認（Human in the Loop）のプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。