投稿者 global-ai-media 
米著名投資番組のホストであるジム・クレイマー氏が、Googleの生成AI「Gemini」の利用中に位置情報に関する重大な誤りを指摘しました。NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが絶賛する技術であっても、実用段階では依然として「事実性の担保」が課題であることを示唆しています。本記事では、この事例を端緒に、LLM（大規模言語モデル）が抱えるハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクと、日本企業が実務でAIを活用する際に取るべき現実的なアーキテクチャとガバナンスについて解説します。
「現在地」すら間違えるAIの現実
米国の著名な投資番組『Mad Money』のホスト、ジム・クレイマー氏が最近、Googleの生成AI「Gemini」を使用した際の不満を露わにしました。彼が指摘したのは、Geminiが彼自身の現在地や特定の場所（Rockport）に関する情報を正確に把握できず、誤った内容を出力したという点です。NVIDIAのCEOであるジェンスン・フアン氏がGeminiを高く評価している一方で、エンドユーザーの体験として基本的な「事実」の提示に失敗したこの事例は、生成AIの現状を冷静に捉えるための良い教訓となります。
この問題は単なる「バグ」ではなく、LLM（大規模言語モデル）の構造的な特性に起因するものです。LLMは確率的に「次に来るもっともらしい単語」を予測するマシンであり、データベースのように確定した事実を検索して表示するシステムとは根本的に異なります。最新モデルであっても、位置情報や固有名詞、最新の時事問題といった「厳密な事実性」が求められるタスクにおいては、依然としてハルシネーション（幻覚：事実に基づかない回答を生成すること）のリスクを抱えています。
日本国内における「位置情報」とAIの難しさ
この事例は、日本のビジネス環境においても重要な示唆を含んでいます。日本国内でAIサービスを展開する場合、位置情報や住所の扱いはさらに複雑です。日本の住所表記は表記揺れが多く（例：「１丁目１番地」と「1-1」）、同名の地名が全国に点在しています（例：府中市は東京都と広島県に存在）。
もし、企業が顧客対応チャットボットや、物流・観光向けのアシスタントAIを開発する際、LLMの知識のみに依存して案内を行わせるとどうなるでしょうか。「一番近い支店を教えて」という問いに対し、AIが確率的に生成した「実在しない住所」や「遠く離れた同名の地名」を回答してしまうリスクがあります。米国以上に文脈依存度が高い日本語環境では、こうしたミスは顧客の信頼を即座に損なう原因となり得ます。
「餅は餅屋」のアーキテクチャ設計
では、企業はこのリスクにどう対応すべきでしょうか。重要なのは、LLMにすべての処理を丸投げしないことです。現在、AI活用のベストプラクティスとされているのは、LLMを得意な領域（自然言語の理解、要約、翻訳、トーンの調整）に集中させ、事実確認が必要なタスクは外部ツールに任せる「Function Calling（関数呼び出し）」や「RAG（検索拡張生成）」という手法です。
例えば、位置情報についてはGoogle Maps Platformや国内の地図データベースAPIを呼び出して正確なデータを取得し、LLMはその結果をユーザーに分かりやすく伝える「インターフェース役」に徹する構成が推奨されます。「AIは間違える可能性がある」という前提に立ち、事実性の担保をAIモデル自体に求めすぎないアーキテクチャを組むことが、実務的な解決策となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの事例を踏まえ、日本企業がAIプロダクトを開発・導入する際には、以下の3点を意思決定の軸に据えるべきです。
1. 「確率」と「事実」の分離
LLMは論理推論や文章生成には優れていますが、知識の正確なリポジトリではありません。社内規定、法律、地図情報など、100%の正解が求められるデータについては、必ず信頼できる外部データベースを参照させる仕組み（RAGやAPI連携）を組み込んでください。
2. 期待値コントロールとUX設計
日本のユーザーは品質に対する要求水準が極めて高い傾向にあります。「AIだから多少の間違いは仕方ない」という態度は、BtoCサービスでは通用しにくいのが現状です。AIが回答に自信がない場合に人間にエスカレーションする仕組みや、回答の根拠（ソース）を明示するUI設計など、リスクを回避するUX（ユーザー体験）の作り込みが重要です。
3. 継続的な評価（Evaluation）の仕組み化
AIモデルは頻繁にアップデートされますが、それによって以前正しかった回答が間違ったものになる（リグレッション）こともあります。開発段階だけでなく、運用開始後も特定の質問セット（ゴールデンデータセット）を用いて回答精度を自動テストする「MLOps」の体制を整えることが、持続可能なAI活用の鍵となります。