投稿者 global-ai-media 
生成AIは業務効率化の強力な武器ですが、事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」のリスクは依然として残ります。GoogleのGeminiが架空のインタビュー記録を生成した事例を端緒に、大規模言語モデル（LLM）の限界を正しく理解し、日本企業が採用すべきガバナンスと実務フローについて解説します。
「記録」ではなく「生成」であるという本質
Googleの生成AI「Gemini」が、実際には存在しないインタビューの録音記録（トランスクリプト）を捏造したという事例が報告されています。単なる要約の誤りではなく、会話の内容そのものをAIが創作してしまったというこのケースは、生成AIの本質的な仕組みとリスクを浮き彫りにしています。
大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習し、「次に来るもっともらしい言葉」を確率的に予測する仕組みで動いています。彼らにとって重要なのは「文脈として自然かどうか」であり、「事実かどうか」ではありません。そのため、学習データにない情報や、曖昧な指示に対しては、非常に流暢な日本語で嘘をつく（ハルシネーションを起こす）ことがあります。
日本企業の現場で想定されるリスク
日本のビジネス現場において、生成AIの活用用途として最も期待されているのが「議事録作成」や「ドキュメント要約」です。しかし、今回のGeminiの事例のように、AIが「発言されていない内容」をもっともらしく捏造した場合、企業にとって致命的なリスクとなり得ます。
例えば、経営会議の議事録で、社長が言ってもいない戦略方針が記載されたり、カスタマーサポートの記録でお客様が同意していない契約条件が生成されたりする恐れがあります。日本の商習慣では、正確性と記録の整合性が強く求められるため、こうしたAIのミスは企業の信頼失墜に直結しかねません。
技術と運用による二重の対策
この問題に対処するためには、技術と運用の両面からのアプローチが必要です。
技術的なアプローチとしては、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の活用が標準的になりつつあります。これは、AIに社内規定や過去の議事録などの「根拠となるデータ」を与え、その範囲内でのみ回答を生成させる手法です。これにより、AIが勝手に事実を創作するリスクを大幅に低減できます。
しかし、技術だけでは100%の精度は保証できません。そこで重要になるのが運用面での対策、すなわち「Human-in-the-Loop（人間が介在するプロセス）」です。生成されたアウトプットはあくまで「下書き」であり、最終的な確認と責任は人間が持つという業務フローを確立する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
- 用途の選定と期待値の調整：創造的なアイデア出しや文章の推敲にはAIを積極的に使いつつ、事実の正確性が求められる記録業務では、AIはあくまで補助ツールであると認識する。
- 根拠提示（グラウンディング）の徹底：業務システムにAIを組み込む際は、回答の根拠となったドキュメントの出典を必ず明記させるUI/UXを設計し、ユーザーが検証できる仕組みを作る。
- AIリテラシー教育の転換：プロンプトエンジニアリング（指示出しの技術）だけでなく、「AIは自信満々に嘘をつくことがある」という前提知識と、それを疑うクリティカルシンキングの教育を全社的に行う。
AIは魔法の杖ではありませんが、その特性を理解し、適切なガードレールを設けることで、日本の緻密なビジネスプロセスとも共存可能な強力なパートナーとなります。