投稿者 global-ai-media 
ChatGPTの登場以降、多くの企業が導入を進めていますが、その「万能性」への過度な期待がプロジェクトの停滞を招くケースも散見されます。本記事では、大規模言語モデル（LLM）が構造的に苦手とするタスクを整理し、高い品質基準を求める日本企業が実務で直面する課題と、それを乗り越えるための現実的なアプローチを解説します。
なぜ「万能ではない」ことを知る必要があるのか
生成AI、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、流暢な日本語を操り、一見するとどのような問いにも完璧に答えているように見えます。しかし、その内部構造は「確率的に最もありそうな次の単語を予測している」に過ぎません。事実を検索しているわけでも、論理的思考を人間と同じプロセスで行っているわけでもないのです。
日本のビジネス現場では、往々にして「100%の正確性」や「ゼロリスク」が求められます。しかし、LLMの特性上、それは原理的に不可能です。AIの苦手分野を正確に把握することは、AIを否定することではなく、適切なユースケース（適用領域）を選定し、業務フローに組み込むための第一歩です。以下に、LLMが一般的に苦手とする4つのタスクと、その対策について解説します。
1. 事実の正確性が求められる「ファクトチェック」
LLM最大のリスクとして知られるのが「ハルシネーション（幻覚）」です。もっともらしい文体で、存在しない事実や誤った数字を出力する現象です。
例えば、過去の判例調査や、特定の技術仕様書の確認などをChatGPT単体に任せるのは危険です。学習データに含まれていない、あるいは重みの低い情報は、文脈を埋めるために創作される可能性があります。日本企業において、稟議書や対外的な公表資料の作成支援にAIを使う場合、必ず人間による事実確認（ファクトチェック）のプロセスを挟むか、社内ドキュメントを検索させて回答の根拠を提示させる「RAG（検索拡張生成）」という技術手法の導入が不可欠です。
2. 厳密な計算と論理的推論
「文章が得意なら計算もできるだろう」と思われがちですが、LLMは本質的に計算機ではありません。単純な四則演算であれば正答率は高いですが、桁数が多い計算や、複雑な条件分岐を含む論理パズルにおいては、自信満々に間違った答えを返すことがあります。
経理データの集計や、厳密な数値予測をAIに行わせる場合、LLMに直接計算させるのではなく、Pythonなどのプログラムコードを生成させ、計算処理自体はプログラムに実行させる（Code Interpreter等の機能を利用する）アプローチが有効です。エンジニアは「LLMは思考エンジンとして使い、計算はツールに任せる」という設計思想を持つ必要があります。
3. 最新情報の把握と「空気を読む」文脈理解
ChatGPTなどのモデルは、特定の時点までのデータで学習されています（ナレッジカットオフ）。そのため、昨日のニュースや、今日の株価、自社の最新の人事異動などは「知らない」のが前提です。
また、日本のビジネスにおけるハイコンテクストなコミュニケーション、いわゆる「空気を読む」ことや、微妙な社内政治を考慮した根回しの文面作成などは、明文化された情報が少ないため苦手とします。「丁寧すぎる敬語」や「慇懃無礼な表現」になることもあり、顧客対応（カスタマーサポート）の自動化においては、ブランド毀損のリスクを避けるため、事前のプロンプト（指示出し）エンジニアリングによるトーン＆マナーの厳密な調整が必要です。
4. 創造性における「平均点」の壁
生成AIは、膨大な学習データの「平均値」や「典型的なパターン」を出力するのが得意です。これは、定型業務の効率化には極めて有効ですが、誰も思いつかないような斬新なアイデア出し（0から1を生む作業）においては、ありきたりな回答に終始することがあります。
新規事業開発などでAIを壁打ち相手にする場合は、「あえて常識とは逆の視点で考えて」といった制約条件を与えるなど、人間の側がAIの「平均への回帰」を防ぐような工夫をする必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の限界を踏まえ、日本企業は以下のような指針でAI活用を進めるべきです。
1. 「ヒト・イン・ザ・ループ（Human in the Loop）」の徹底
AIの出力をそのまま最終成果物とするのではなく、必ず人間が承認・修正するプロセスを業務フローに組み込んでください。特にコンプライアンスや品質管理が厳しい日本企業では、責任の所在をAIではなく人間に残す設計が重要です。
2. チャットボット以外の活用模索
ChatGPTのような対話型インターフェースだけでなく、APIを通じて自社の基幹システムやデータベースと連携させ、特定のタスク（例：会議議事録からのTo-Do抽出、特定フォーマットへのデータ変換）に特化させることで、弱点を補い業務効率化を実現できます。
3. ガバナンスと砂場（サンドボックス）の両立
「間違えるから禁止」ではなく、「間違えることを前提とした利用ガイドライン」を策定してください。機密情報の入力禁止などのルールを定めた上で、現場が試行錯誤できる環境を提供することが、組織のAIリテラシー向上につながります。