投稿者 global-ai-media 
生成AIの業務適用が進む中、AIが事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」は依然として大きな課題です。米国国立州裁判所センター（NCSC）が法務専門家向けに公開したガイドラインを題材に、日本企業が信頼性の高いAI活用を進めるためのガバナンスと、実務家が持つべきマインドセットについて解説します。
「もっともらしい嘘」のメカニズムを理解する
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の導入において、避けて通れないのが「ハルシネーション（幻覚）」の問題です。これはAIが事実とは異なる内容を、さも真実であるかのように流暢に生成してしまう現象を指します。米国国立州裁判所センター（NCSC）の記事が警告するように、特に法務や医療、金融といった高い正確性が求められる分野では、このリスクは致命的な結果を招く可能性があります。
技術的な背景として理解すべきは、LLMは「真実を知っているデータベース」ではなく、「次に来る単語を確率的に予測するエンジン」であるという点です。AIは文脈上の流暢さを優先するため、学習データにない情報を補完しようとして虚偽の情報を生成することがあります。日本の実務担当者は、まずこの「確率的な挙動」というAIの本質を理解し、社内の期待値を適切にコントロールする必要があります。
専門家としての責任とAIの役割分担
NCSCのガイドラインは、法務専門家に対して「AIの使用は自己責任であり、AIが生成した内容の真偽確認は人間の義務である」と強調しています。これは米国の事例ですが、日本のビジネス環境にもそのまま当てはまります。例えば、契約書のドラフト作成や社内規定の検索、顧客への回答作成においてAIを活用する場合、最終的なアウトプットに対する責任は企業と担当者に帰属します。
日本企業、特にコンプライアンス意識の高い組織では、「AIが間違ったことを言うなら使えない」というゼロリスク信仰に陥りがちです。しかし、重要なのは「AIを信じない」ことではなく、「AIを検証可能なアシスタントとして位置づける」ことです。要約、翻訳、アイデア出しといった「正解が一つではないタスク」ではAIの能力を最大限に活かしつつ、事実確認が必須なタスクでは人間が必ず介在する（Human-in-the-Loop）プロセスを設計することが、実務的な解となります。
日本企業におけるRAG活用と精度の限界
現在、多くの日本企業が社内ナレッジを活用するために「RAG（検索拡張生成）」という技術に注目しています。これは社内文書を検索し、その内容に基づいてAIに回答させる手法ですが、RAGを使えばハルシネーションが完全にゼロになるわけではありません。参照ドキュメントの選び間違いや、AIによる誤読のリスクは残ります。
日本の商習慣では、曖昧さのない正確な回答が好まれますが、AIシステムに100%の精度を求めるのはコスト対効果の面でも現実的ではありません。プロダクト担当者やエンジニアは、ユーザー（社員や顧客）に対して、「AIは参照元を提示するが、最終確認はユーザーが行う必要がある」というUI/UXを設計し、過度な信頼を防ぐ工夫が求められます。また、ハルシネーションが起きた際の影響度に応じて、利用範囲を段階的に設定するリスクベースのアプローチが有効です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のNCSCの提言と日本のビジネス環境を踏まえ、企業が取るべきアクションは以下の3点に集約されます。
1. AIリテラシー教育の徹底：
全社員に対し、プロンプトエンジニアリングのスキルだけでなく、「AIは自信満々に嘘をつくことがある」という特性を周知徹底させること。特に管理職層がこの限界を理解していないと、現場に過度なプレッシャーがかかり、チェック体制の形骸化を招きます。
2. 「検証プロセス」の業務フローへの組み込み：
AIが出力した情報の「裏取り（ファクトチェック）」を業務フローとして明文化すること。特に法務、知財、広報などリスク感度の高い領域では、AI生成物をそのまま外部に出さないためのダブルチェック体制が不可欠です。
3. リスク許容度に応じたユースケースの選定：
ハルシネーションが許容されない領域（判例検索、医療診断の確定など）と、多少の誤りが許容される領域（議事録の要約、ブレインストーミングなど）を明確に区分けすること。すべての業務に同じ厳格さを求めるのではなく、適材適所でAIを配置する戦略的な意思決定が求められます。