投稿者 global-ai-media 
占星術において「水星の逆行（Mercury retrograde）」はコミュニケーションの齟齬や混乱を象徴するとされますが、現在の生成AI導入現場でも、まさに類似の「予測不能な事態」が頻発しています。本稿では、Vice誌の記事が示唆する「混乱と急激な変化」をメタファーとして捉え、LLM（大規模言語モデル）特有の不確実性やハルシネーションのリスクを、日本企業がいかに管理・制御し、実務価値へと転換すべきかを解説します。
不確実性との対峙：AIは「託宣」ではなく「確率」である
元記事では星の動きによる感情の揺れ動きや予測不能な事態について触れられていますが、これは現在のAI技術、特に生成AI（Generative AI）が抱える本質的な課題と重なります。多くの企業経営者や現場担当者がAIに対して「正解を導き出す予言者（オラクル）」のような期待を抱きがちです。しかし、LLMの本質は「次にくる可能性の高い単語を確率的に予測する計算機」に過ぎません。
占星術の「水星逆行」がコミュニケーションの不調和を招くとされるように、AIもまた、もっともらしい嘘（ハルシネーション）を出力したり、プロンプトの微細な変化で挙動が大きく変わったりする「ゆらぎ」を持っています。日本のビジネス現場、特に金融や製造業など高い正確性が求められる領域では、この「確率的な曖昧さ」をいかに許容し、コントロールするかが最大の障壁となります。
「コミュニケーションの齟齬」を防ぐ技術的アプローチ
記事にある「火星と天王星のスクエア（緊張関係）」のような衝突を、AIとユーザーの間で避けるためには、単なるモデルの性能向上だけでなく、システム的な枠組み（MLOps/LLMOps）が不可欠です。
具体的には、以下の3つのアプローチが日本企業において有効です。
- RAG（検索拡張生成）の高度化：社内ドキュメントなどの「根拠」を明示的に参照させることで、AIの回答を事実に基づいたものに限定させる手法です。
- ガードレールの設置：AIの入出力に対してフィルタリングを行い、不適切な発言や機密情報の漏洩、コンプライアンス違反を防ぐ仕組みを実装します。
- Human-in-the-loop（人間による確認）：AIを完全自律させるのではなく、最終的な意思決定や品質チェックに必ず人間が介在するプロセスを設計します。
日本独自の商習慣と「説明責任」
欧米企業が「まずはリリースし、問題があれば修正する」アジャイルな姿勢をとるのに対し、日本企業は「瑕疵のない完璧な状態」を求める傾向が強くあります。AIのような不確実な技術を導入する際、この文化的なギャップがプロジェクトの遅延を招くことがあります。
日本では、著作権法第30条の4など、AI開発に有利な法制度が整いつつある一方で、企業倫理や社会的責任（ELSI）への配慮が厳しく問われます。「AIが勝手にやったこと」という言い訳は通用しません。したがって、技術的な精度向上と同じくらい、AIガバナンス（AIがなぜその回答をしたかの説明可能性や、学習データの透明性確保）への投資が重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
「星占い」のように運命を天に任せるのではなく、AI活用においては、不確実性を工学的・組織的に管理する姿勢が求められます。
- 過度な期待の排除：AIは万能な魔法ではなく、エラーを含む確率的なツールであることを組織全体で共有する（リテラシー教育）。
- リスクベース・アプローチ：すべての業務に完璧を求めず、リスクの低い社内業務（議事録作成、翻訳補助など）から導入し、徐々に顧客接点へと広げる。
- 「人」の役割の再定義：AIによる自動化が進む中で、最終的な責任を負い、文脈を判断する「人間」の価値を再定義し、業務プロセスを再構築する。