投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は、一般的なタスクで高い能力を発揮する一方で、科学・工学（STEM）などの専門領域では致命的な誤りを含むことがあります。本稿では、STEM教育におけるAI利用への警鐘を鳴らす記事を起点に、日本の製造業や高度な専門技術を要する企業が、いかにして生成AIのリスクを制御し、実務に活かすべきかを解説します。
理系学生への警告が示唆する、生成AIの「知ったかぶり」
Channel News Asia（CNA）が掲載したコメンタリー記事において、STEM（科学・技術・工学・数学）分野の学生が学習補助としてChatGPTを利用することの危険性が指摘されています。記事中では「フッ化カルシウムがなぜ水に溶けないのか」という化学的な問いに対し、熱力学的な条件が溶解を示唆しているにもかかわらず、ChatGPTが誤った、あるいは矛盾した説明を行うケースが紹介されています。
この事象は、生成AIの基本的な仕組みである「確率的な単語（トークン）予測」に起因します。LLMは物理法則や化学反応の原理を人間のように「理解」して計算しているわけではなく、学習データ内のテキストパターンに基づいて「次に続くもっともらしい言葉」を繋げているに過ぎません。そのため、一般的な文章作成や要約は得意でも、厳密な論理的整合性が求められる科学的推論や、高度な計算が必要なエンジニアリングの課題においては、自信満々に誤った情報を出力する（ハルシネーション）リスクが高まります。
日本の「モノづくり」現場におけるリスクと「流暢性の罠」
このSTEM教育における課題は、そのまま日本の企業活動、特に製造業や専門的な技術開発の現場にも当てはまります。日本企業は「モノづくり」において世界的に高い品質基準と厳密なプロセスを持っていますが、生成AIの回答は一見すると非常に論理的で流暢であるため、経験の浅い若手エンジニアや専門外の担当者が、AIの出力を「正解」として鵜呑みにしてしまう危険性があります。
例えば、素材開発における特性の予測、複雑なレガシーシステムのコード解析、あるいは法規制に関わるコンプライアンスチェックなどにおいて、AIが「もっともらしい嘘」をついた場合、その確認コストは甚大です。特に日本の組織文化では、一度作成されたドキュメントや仕様書が独り歩きし、後工程で手戻りが発生することを極端に嫌う傾向があります。AIの誤情報が初期段階で混入することは、プロジェクト全体のリスク管理において重大な懸念事項となります。
ドメイン特化と「Human-in-the-loop」の徹底
では、専門領域で生成AIは役に立たないのでしょうか。決してそうではありません。重要なのは、汎用的なLLMをそのまま専門的な意思決定に使わないことです。実務においては、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）などの技術を用い、社内の信頼できる技術文書やデータベースを回答の根拠として参照させる仕組みが不可欠です。
また、AIを「答えを出すマシン」ではなく「思考の壁打ち相手」や「ドラフト作成ツール」として位置づけることが重要です。最終的な判断プロセスには必ず人間の専門家が介在する「Human-in-the-loop」の体制を構築し、AIの出力に対するファクトチェックを業務プロセスに組み込む必要があります。AIは定型的なコーディングや実験データの整理には強力な効果を発揮しますが、そこから導き出される科学的な結論については、あくまで人間が責任を持たなければなりません。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの動向と今回の事例を踏まえ、日本企業は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. 利用用途の明確な棲み分け
アイデア出しや文書の要約、定型コードの生成など「創造性・効率」が重視されるタスクと、科学的根拠や正確性が求められる「論理・検証」タスクを明確に区別してください。後者においてAIを利用する場合は、必ず検証プロセスをセットにする必要があります。
2. 社内データの整備とRAGの活用
汎用モデルの知識に頼るのではなく、自社が長年蓄積してきた技術情報、実験データ、マニュアルをAIに参照させる（RAG）ことで、ハルシネーションを抑制し、自社の文脈に沿った回答精度を高めることができます。日本企業が持つ質の高い社内データこそが、AI活用の競争力の源泉となります。
3. エンジニア・社員へのAIリテラシー教育
「AIは間違えるものである」という前提を組織全体で共有することが重要です。特に若手社員に対しては、AIの回答を批判的に読み解くクリティカルシンキングの能力開発が、従来の技術教育と同様に必須となります。