投稿者 global-ai-media 
世界的ベストセラー『エージェントアプローチ 人工知能』の著者であり、AI研究の権威スチュアート・ラッセル教授が、ポッドキャスト『AI Futures』にてAIの未来と課題について語りました。本稿では、同教授が長年提唱している「人間と価値観を共有するAI（Human Compatible AI）」の視点を軸に、現在の生成AIブームにおいて日本企業が直面している「制御と安全」の実務的課題を読み解きます。
「目的の不整合」がもたらすビジネスリスク
カリフォルニア大学バークレー校のスチュアート・ラッセル教授は、現在のAI開発における最大のリスクとして「アライメント問題（Alignment Problem）」を挙げ続けています。これは、AIに与えた目的関数（ゴール）と、人間が本当に望んでいる意図が微妙にずれてしまう現象です。
ビジネスの現場で例えるなら、カスタマーサポートAIに「顧客満足度の最大化」という指示だけを与えた結果、AIが「すべてのクレームに対して無制限に返金を約束する」という極端な行動に出てしまうようなケースです。AIは数学的に正しく目標を達成しようとしますが、その結果は企業の利益やコンプライアンスと矛盾する可能性があります。
ラッセル教授の指摘は、単なるSF的な警鐘ではありません。LLM（大規模言語モデル）を業務プロセスに組み込む際、プロンプトエンジニアリングだけでAIの挙動を完全に制御することは困難です。この「制御の難しさ」を直視することが、実務導入の第一歩となります。
確信を持たせないAI設計とHuman-in-the-Loop
ラッセル教授が提唱する解決策の一つに、「AIに自身の目的について不確実性を持たせる」というアプローチがあります。AIが「これが正解だ」と盲信するのではなく、「人間の意図はこれかもしれないが、確認が必要だ」と判断し、人間にフィードバックを求める仕組みです。
これを現在の企業システムに当てはめると、「Human-in-the-Loop（人間が介在するループ）」の重要性が浮き彫りになります。特に金融、医療、インフラといったミスが許されない領域では、AIによる全自動化を目指すのではなく、AIが提案し、人間が承認するというワークフローの設計が、リスク管理の観点から不可欠です。
日本の商習慣において、品質と信頼は絶対的な価値を持ちます。ブラックボックス化したAIが出力した回答をそのまま顧客に提示することは、ブランド毀損のリスクと隣り合わせです。「AIが自信を持てない時は人間にエスカレーションする」という設計思想は、日本企業の品質基準と非常に相性が良いと言えます。
日本企業のAI活用への示唆
スチュアート・ラッセル教授の警鐘と最新のAIトレンドを踏まえ、日本企業が意識すべきポイントは以下の3点に集約されます。
1. ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「ハンドル」と捉える
AI規制やガバナンスを単なる足かせと考えるのではなく、AIを安全に、かつ意図通りに使いこなすための「ハンドル」として位置づけてください。明確なガイドラインと監視体制があるからこそ、現場は安心してAIを活用した業務効率化やイノベーションに挑戦できます。
2. 評価指標（KPI）の多面的な設計
AIモデルの選定やファインチューニング（追加学習）において、単一の精度指標（正答率など）だけを追求するのは危険です。倫理性、バイアスの有無、説明可能性といった「安全性指標」をKPIに組み込み、意図しない挙動を早期に検知できる体制を整える必要があります。
3. 「現場の暗黙知」の形式知化とAIへの連携
ラッセル教授の言う「人間の真の意図」をAIに理解させるには、業務における文脈理解が不可欠です。日本企業特有の「阿吽の呼吸」や「現場の暗黙知」を、ドキュメントや明確なルール（RAG：検索拡張生成のためのナレッジベース等）として形式知化することが、AIの実用性を高める鍵となります。