投稿者 global-ai-media 
『マネー・ボール』などで知られる著名作家マイケル・ルイスに対し、OpenAIのCEOサム・アルトマンが「ChatGPTはまだ本を書けるレベルではない」と語った逸話が注目を集めています。この発言は、現在の生成AIが抱える「長文脈の維持」や「創造的構成力」の限界を象徴するものです。本記事では、このエピソードを起点に、日本企業がAIを実務に適用する際の現実的な期待値と、人間が担うべき役割について解説します。
人間とAIの「執筆競争」はまだ時期尚早
金融ノンフィクションの巨匠マイケル・ルイス氏が、OpenAIのCEOサム・アルトマン氏を題材にした書籍の執筆契約を結んだというニュースの裏で、興味深い事実が明らかになりました。ルイス氏によると、アルトマン氏は「ChatGPTが対抗馬となるような原稿を書く準備ができたら執筆契約を結ぶ」といった条件に対し、現状では「ChatGPTはそこまで進化しておらず、本当にひどい本になるだろう」と認めたといいます。
この発言は、世界最先端のAI開発企業のトップが、自社技術の限界を冷静に認識していることを示しています。大規模言語モデル（LLM）は、メールのドラフト作成や要約、コード生成といったタスクでは驚異的な能力を発揮しますが、書籍一冊分にわたる数万語の「一貫性のある物語」や「深い洞察」を構築することには、依然として高いハードルが存在します。
LLMが苦手とする「長期的文脈」と「一貫性」
技術的な観点から見ると、これはLLMの「コンテキストウィンドウ（一度に処理できる情報量）」と「推論能力」の限界に関連しています。最新のモデルでは数十万トークン（文字数相当）を扱えるようになっていますが、物語の序盤で提示した伏線を終盤で回収したり、登場人物の感情の機微を章を超えて維持したりといった、高度な構成力はまだ不得手です。
ビジネス実務においても同様のことが言えます。たとえば、断片的な議事録の要約や、特定のデータに基づくレポート作成は得意ですが、企業の数年にわたる戦略史を踏まえた「中期経営計画の策定」や、複雑な商流と人間関係が絡む「大規模プロジェクトのトラブル対応策」をAIだけで完結させることは困難です。AIは確率的に「もっともらしい次の言葉」をつなぐことには長けていますが、全体を俯瞰した「意図」や「美学」を持つわけではないからです。
日本企業における「期待値コントロール」の重要性
日本企業、特にDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する現場では、AIに対して「魔法の杖」のような過度な期待が寄せられる傾向があります。「AIに指示すれば、完璧な報告書や企画書が出てくる」と考えがちですが、アルトマン氏の発言が示唆するように、現状ではそれは不可能です。
日本のビジネス文書は、文脈依存度が高く（ハイコンテキスト）、「行間を読む」ことが求められるため、なおさら難易度が上がります。AIにすべてを任せるのではなく、「ドラフト（下書き）」や「壁打ち相手」として活用し、最終的な論理構成やニュアンスの調整は人間が行うという「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」が、品質保持とリスク管理の観点から不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のエピソードから、日本のビジネスリーダーや実務者が持ち帰るべき要点は以下の3点です。
1. 「代替」ではなく「拡張」として位置づける
AIは人間の仕事を完全に奪う（代替する）ものではなく、能力を拡張するツールです。書籍の執筆において作家を代替できないように、複雑な業務において専門家を完全に代替することは現時点では困難です。AIを「優秀なアシスタント」として配置する業務設計が求められます。
2. プロセスを細分化し、AIの得意領域に適用する
「本を書く」という大きなタスクは無理でも、「章のアイデア出し」や「パラグラフの校正」は可能です。同様に、業務プロセスを分解し、AIが得意な部分（情報収集、要約、翻訳、定型的な生成）に局所的に適用することで、全体の生産性を向上させるアプローチが有効です。
3. 最終責任者としての「目利き力」を養う
AIが生成したアウトプットには、事実誤認（ハルシネーション）や論理の飛躍が含まれる可能性があります。日本特有の商習慣やコンプライアンス基準に照らし合わせ、AIの成果物を評価・修正できる人材（編集者的な役割）の育成が、組織的なAI活用能力を左右することになるでしょう。