投稿者 global-ai-media 
米Ciscoがセキュリティインシデントレポート作成にAIを活用した事例から、大規模言語モデル（LLM）の「再現性の低さ」という課題が浮き彫りになりました。本記事では、この事例を糸口に、正確性と一貫性が求められる日本のビジネス現場においてAIをどう安全かつ効果的に活用すべきか、実務的な視点から解説します。
AIによるセキュリティレポート作成における課題
近年、生成AIや大規模言語モデル（LLM）を業務効率化に活用する動きが急速に進んでいます。しかし、すべての業務がAIによってシームレスに自動化できるわけではありません。米Ciscoがセキュリティインシデントレポートの作成にAIを活用した事例では、非常に示唆に富む結果が報告されました。
同社がレポート作成をLLMに委ねたところ、結果は「賛否両論」であったとされています。最大の要因は、同じような指示（クエリ）を与えても毎回異なるデータが参照・生成されることでした。これにより、「再現性があり、標準化された調査結果を得るためにLLMに依存することは困難である」という結論に至っています。これは、AIの導入を検討する企業が直面する本質的な課題の一つです。
LLMの「非決定性」とハルシネーションのリスク
LLMは、入力されたテキストの次に続く可能性の高い単語を確率的に予測して文章を生成します。そのため、本質的に「非決定的（実行するたびに結果が変わる可能性がある）」な性質を持っています。クリエイティブなアイデア出しや文章の推敲においては、この揺らぎがメリットとなりますが、セキュリティインシデントやシステム障害の報告書など、厳密な事実関係の整理が求められる場面では致命的な欠点となり得ます。
また、事実に基づかないもっともらしい嘘を出力する「ハルシネーション」のリスクも忘れてはなりません。レポートに誤った影響範囲や原因が含まれてしまえば、組織の対応を大きく誤らせるだけでなく、対外的な信用問題にも発展しかねません。
日本の組織文化における報告業務とAIの相性
日本企業は、品質やプロセスに対する要求が厳格であり、トラブル発生時の障害報告書や原因究明においては、極めて高い正確性と一貫性が求められます。「なぜ発生したのか」「影響範囲はどこか」「再発防止策は何か」といった項目が、属人性を排除した形で標準化されていることが重視されます。
このような組織文化において、出力が安定しないAIに報告書の作成を丸投げすることは、ガバナンスの観点から非常に高いリスクを伴います。承認プロセス（いわゆるハンコ文化）が根付いている日本企業では、AIが生成したドキュメントの「責任の所在」を明確にしなければ、実運用に載せることは困難です。
実務にAIを組み込むための現実的なアプローチ
では、正確性が求められる業務にAIは不必要なのでしょうか。結論から言えば、役割を明確に区切ることで十分に活用可能です。AIを「意思決定者」や「最終執筆者」として扱うのではなく、「優秀なアシスタント」として位置づけるアプローチが有効です。
例えば、膨大なログデータやアラート履歴から関連する部分を抽出・要約させる、あるいは人間が箇条書きにした事実ベースのメモから、標準的な報告書フォーマットに沿った「下書き」を生成させるといった使い方です。また、技術的な対策として、自社の社内規定や過去のインシデント対応マニュアルをAIに参照させるRAG（検索拡張生成：自社データを外部データベースとして連携させる技術）を導入し、ハルシネーションを抑制する工夫も求められます。ただし、設定でAIの出力のランダム性を下げることはできても、再現性を100%保証することは現在でも困難です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から得られる日本企業への実務的な示唆は以下の通りです。
第一に、AIの得意領域と不得意領域を見極めることです。レポート作成の「完全自動化」を目指すのではなく、情報の整理やドラフト作成に留め、最終的な事実確認と責任は人間が担う「Human-in-the-Loop（人間を介在させるプロセス）」を業務フローに組み込むことが不可欠です。
第二に、品質評価の基準を設けることです。AIが生成した成果物が、自社のコンプライアンスやガバナンス基準を満たしているかを検証する体制を整える必要があります。特にセキュリティ領域では、情報の取り扱いそのものが機密事項に関わるため、入力データのマスキングやセキュアなAI環境の構築といった基本的な対策も同時に進めるべきです。
AIは強力なツールですが、魔法の杖ではありません。自社の業務特性と組織文化に合わせ、適切にリスクをコントロールしながら段階的に適用していくことが、持続可能なAI活用の鍵となります。