投稿者 global-ai-media 
元米空軍中将ジャック・シャナハン氏が、現在のLLM（大規模言語モデル）を自律型兵器システムに使用することを「馬鹿げている」と痛烈に批判しました。この発言は、軍事領域に限らず、金融、医療、インフラ制御など、高い信頼性が求められる業務において生成AIをどう位置付けるべきか、日本企業の意思決定者にとっても極めて重要な示唆を含んでいます。
軍事利用さえ躊躇させる、現在のLLMが抱える不確実性
AI研究者ゲイリー・マーカス氏の記事において、元米空軍中将であり国防総省のAIセンター（JAIC）初代所長を務めたジャック・シャナハン氏は、現在の技術レベルにあるLLMを「完全に致死的な自律型兵器システム」に使用することに対し、強い懸念を表明しました。「それを提案すること自体が馬鹿げている（ludicrous）」という言葉には、現場を知る実務家ならではの危機感が込められています。
昨今、Anthropicのような安全性を重視するAI企業と国防総省との連携などが話題になりますが、シャナハン氏の指摘は、LLMの本質的な課題である「予測不可能性」と「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」に向けられています。いかに高度なモデルであっても、確率論的に次の単語を予測する現在のアーキテクチャでは、人命に関わるような極限状況での完全な自律判断を任せるには信頼性が不足しているという判断です。
ミッションクリティカルな領域における「幻覚」のリスク
この議論は、平和産業に身を置く私たち日本企業にとっても対岸の火事ではありません。企業活動において、人命や巨額の損失、社会的信用の失墜に関わる「ミッションクリティカル」な領域は数多く存在します。例えば、金融機関における融資判断の自動化、医療現場での診断支援、電力や交通などの社会インフラ制御、あるいは工場の安全管理システムなどです。
生成AIは流暢な文章やコードを生成するため、一見すると論理的な思考を行っているように見えます。しかし、その判断プロセスはブラックボックスであり、特定の入力に対して予期せぬ挙動を示すリスク（敵対的攻撃への脆弱性など）も排除しきれません。日本の商慣習では、製品やサービスに対して極めて高い品質と説明責任（アカウンタビリティ）が求められます。もしAIが誤った判断を下し、重大な事故やコンプライアンス違反を引き起こした場合、「AIが勝手にやったこと」という言い訳は通用しません。
日本企業に求められる「Human-in-the-loop」の設計思想
では、企業はリスクを恐れてAI活用を諦めるべきなのでしょうか。答えは否です。重要なのは、AIを「自律的な意思決定者（Agent）」としてではなく、あくまで「人間の判断を支援する高度なツール（Copilot）」として位置付ける設計思想です。
欧米の規制議論や日本の「AI事業者ガイドライン」でも重視されているのが、「Human-in-the-loop（人間がループの中にいる）」という概念です。提案や下書き、異常検知まではAIが行い、最終的な承認や重要な意思決定のアクションは必ず人間が行うというプロセスを業務フローに組み込むことです。
特に日本では、現場の知見（ドメイン知識）を持つ熟練者が多く存在します。AIによる完全自動化を目指してコスト削減を急ぐのではなく、AIを「熟練者の判断材料を揃えるアシスタント」として活用することで、リスクを管理しながら生産性を向上させるアプローチが、組織文化にも適合しやすいと言えます。
日本企業のAI活用への示唆
元米空軍高官の警告を踏まえ、日本企業が生成AIの実装を進める上で留意すべきポイントを整理します。
- 適用領域の厳格な選別： 失敗が許容される「クリエイティブ・事務効率化」領域と、失敗が許されない「ミッションクリティカル」領域を明確に区分けする。後者への適用は慎重に行い、PoC（概念実証）段階での厳密なリスク評価を必須とする。
- 人間による監督（Oversight）の維持： 重要な意思決定プロセスにおいて、AIを完全に自律させず、必ず人間が最終確認を行う「Human-in-the-loop」の仕組みをシステムおよび業務フローの両面で担保する。
- 説明可能性とガバナンスの確保： なぜAIがその出力をしたのかを可能な限り追跡できるようにし、万が一の誤作動時に備えた責任分界点を明確にする。RAG（検索拡張生成）などを活用し、回答の根拠を提示させる技術的工夫も有効である。
- 過度な擬人化の排除： AIを「判断できる存在」として過信せず、あくまで統計的な予測モデルであるという事実を、経営層から現場まで正しく認識するためのリテラシー教育を徹底する。