投稿者 global-ai-media 
生成AIブームにより「プロンプトエンジニアリング」が注目されていますが、企業経営やプロダクト開発に必要なAIリテラシーはそれだけではありません。「AIを使うべきではない場面」を正確に判断し、リスクとコストを見極める能力こそが、日本企業における持続可能なAI活用の鍵となります。
プロンプトエンジニアリングだけが「リテラシー」ではない
現在、多くの日本企業が生成AIの導入を急ピッチで進めています。その過程で、従業員教育として最も頻繁に行われているのが「プロンプトエンジニアリング（AIへの指示出し技術）」の研修です。もちろん、LLM（大規模言語モデル）から望ましい回答を引き出すスキルは現場レベルでは重要です。
しかし、組織の意思決定者やエンジニアにとっての「真のAIリテラシー」は、単にツールを使いこなすことではありません。それは、「この課題解決に、本当にAI（特に生成AI）を使うべきか？」を批判的に検討し、場合によっては「AIを使わない」という判断を下す能力を指します。
元記事でも指摘されている通り、AIを魔法の杖のように捉え、あらゆる業務に適用しようとする姿勢は、かえって生産性を下げ、予期せぬリスクを招く可能性があります。
「AIを使わない」と判断すべき3つの視点
日本企業が実務においてAI導入を検討する際、以下の観点から「待った」をかける判断力が求められます。
1. 確実性と説明責任が最優先される領域
生成AIには「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクがつきまといます。金融商品の推奨や医療的な助言、あるいは法的拘束力のある契約書の最終確認など、100%の正確性と根拠の説明が求められるタスクにおいて、AIに自律的な判断をさせることは極めて危険です。
日本では特に、誤情報によるコンプライアンス違反や信頼失墜に対する社会的な制裁が厳しい傾向にあります。「人間による確認（Human-in-the-loop）」のコストがAIによる自動化のメリットを上回る場合、その工程へのAI導入は見送るべきです。
2. コスト対効果（ROI）が見合わないケース
LLMの運用には、トークン課金やGPUリソースといったコストがかかります。単純なルールベースのプログラムや、既存の検索システムで十分解決できる課題に対して、わざわざ高コストな生成AIを導入する必要はありません。「DX（デジタルトランスフォーメーション）」という名目のもと、手段が目的化していないか常に自問する必要があります。
3. 「人肌」や「文脈」が価値の源泉である場合
日本のサービス業における「おもてなし」や、組織内のメンタリングなど、相手の感情や微妙なニュアンスを汲み取ることが価値となる領域では、AIによる画一的な対応が顧客体験（CX）や従業員エンゲージメントを損なう可能性があります。AIは効率化には寄与しますが、信頼関係の構築を代替することは困難です。
日本企業特有の課題と「技術的負債」への懸念
日本の組織文化として、一度導入したシステムやプロセスを変更・撤廃することへの抵抗感が強い傾向があります。これはAI導入においてもリスクとなります。
明確な出口戦略やガバナンスなしに、「とりあえずPoC（概念実証）」としてAIツールを現場にばら撒いてしまうと、管理不能な「野良AI」が増殖する恐れがあります。また、プロンプトに依存した業務フローは、モデルのバージョンアップや仕様変更の影響を受けやすく、将来的に巨大な「技術的負債」となり得ます。
現場がプロンプト作成に躍起になる一方で、システム全体としての堅牢性やデータガバナンスが置き去りにされていないか、IT部門や経営層は注視する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな議論を踏まえ、日本企業は以下の指針を持ってAI活用を進めるべきです。
1. 「引き算」の意思決定プロセスを確立する
AI活用を推進するチームこそ、積極的に「AIを使わない選択肢」を検討テーブルに載せるべきです。「なぜAIでなければならないのか」を突き詰めることで、真にAIが輝くユースケース（大量データの要約、ドラフト作成、翻訳など）が明確になります。
2. AIリテラシー教育の再定義
社員研修の内容を「プロンプトの書き方」から「AIの得意・不得意の理解」「リスクの見極め方」「著作権・個人情報保護の基礎」へと広げる必要があります。ツールを使うスキルだけでなく、ツールを評価するスキルを養うことが重要です。
3. ガバナンスとイノベーションの両立
「禁止」ばかりではイノベーションは生まれませんが、無法地帯も危険です。サンドボックス（隔離された実験環境）を用意するなど、安全に失敗できる環境を作りつつ、本番環境への適用には厳格な基準（品質、倫理、コスト）を設ける「メリハリ」のある運用が、日本企業には適しています。