投稿者 global-ai-media 
米国にて、ChatGPTによる税務アドバイスの不正確さが話題となり、従来の税務ソフトや専門家への相談が推奨される事態となっています。この事例は、日本企業が専門性の高い領域（法務、税務、医療など）で生成AIを活用する際のリスクと、正しい実装アプローチを考える上で重要な示唆を含んでいます。
汎用LLMが抱える「正確性」の限界
米国において「ChatGPTに税務相談をしたら誤ったアドバイスを受けた」という事例が報告され、専門家やメディアが警鐘を鳴らしています。このニュースは、生成AIの基本的な仕組みを理解しているエンジニアや実務者にとっては驚くべきことではありませんが、ビジネス現場でのAI活用を検討する意思決定者にとっては重要な教訓となります。
ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータから「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。これは非常に流暢な文章を作成する能力に長けている一方で、事実関係の正確性を保証するものではありません。特に、税法のように厳密なルールに基づき、かつ頻繁に改正が行われる分野においては、もっともらしい嘘をつく現象、いわゆる「ハルシネーション（Hallucination）」のリスクが顕著になります。
日本の商習慣・法規制とAIの親和性
この問題は、日本国内でのAI活用においても同様、あるいはそれ以上に慎重になるべき点です。日本の税制や法律は非常に複雑であり、毎年のように法改正が行われます。また、企業のコンプライアンス意識が高く、一つのミスが大きな信用の毀損につながる日本社会において、汎用的なAIモデルの回答をそのまま実務に適用することは極めて危険です。
例えば、経理部門が「インボイス制度の例外規定」についてChatGPTに尋ねた場合、一般的な解説は返ってくるかもしれませんが、その企業の特定の取引条件に合致した正確な判断が得られる保証はありません。AIは学習データのカットオフ（知識の期限）以降の最新情報を知らない場合があり、また、日本の法律特有の曖昧な表現や文脈を正確に解釈できないケースも多々あります。
「AIか人間か」ではなく「AIをどう組み込むか」
では、専門領域でAIは使えないのでしょうか？ 答えはNoです。重要なのは、生のLLMに直接判断を委ねるのではなく、適切なアーキテクチャの中にAIを組み込むことです。
現在、多くのリーガルテック（法律×IT）やタックス・テクノロジーの分野では、**RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）**という手法が主流になりつつあります。これは、信頼できるデータベース（最新の法令、判例、自社規定など）をAIに参照させ、その根拠に基づいて回答を生成させる技術です。「AI自身の知識」ではなく「信頼できる外部知識」を使って回答させることで、ハルシネーションを抑制し、回答の根拠を提示させることが可能になります。
日本企業が専門業務の効率化を目指す場合、汎用AIチャットボットをそのまま導入するのではなく、こうしたドメイン特化型のAIソリューションを採用するか、社内データを安全に参照できるRAG環境を構築することが、実務的な最適解となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国の事例を踏まえ、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. 「回答作成」と「最終判断」の分離
AIはあくまで「草案作成」や「情報整理」のツールとして位置づけ、最終的な判断や法的責任（Liability）を伴う決定は必ず人間（Human-in-the-loop）が行うフローを確立すること。特に日本では「AIが言ったから」という言い訳は通用しません。
2. 汎用モデルと特化型モデルの使い分け
メールの作成や一般的なアイデア出しには汎用LLMが有用ですが、税務、法務、人事労務などのルールベースの業務には、その領域に特化したSaaSや、社内規定を学習・参照させた専用のAIエージェントを活用すべきです。
3. リスク・リテラシーの教育
従業員に対し、AIの利便性だけでなく「誤る可能性がある」という特性を周知徹底することが重要です。特に機密情報や専門的な判断を要する場面での利用ガイドラインを策定し、現場が迷わず安全にツールを使える環境を整えることが、経営層やリーダーの役割となります。