投稿者 global-ai-media 
米国移民・関税執行局（ICE）関連のプロジェクトにおいて、AIが警備員（モール・コップ）と法執行官の区別がつかず、不適切な権限付与を推奨してしまったという事例が報告されています。この一件は、DX推進や人手不足解消のために「判断業務」のAI化を急ぐ日本企業に対し、LLM（大規模言語モデル）の限界と「Human-in-the-Loop（人間参加型）」プロセスの重要性を強く示唆しています。
文脈を理解できないAIが生むセキュリティリスク
米国での報道によると、AIを用いたバッジ（身分証・権限）発行の判定プロセスにおいて、AIが「ショッピングモールの警備員」と「法執行機関の捜査官」の違いを適切に認識できず、申請者に対して安易に承認を与えてしまった事例が指摘されています。これは、生成AIやLLMが持つ典型的な課題である「もっともらしさ」と「事実上の正しさ」の乖離を象徴しています。
LLMは膨大なテキストデータから確率的に「次に来る言葉」を予測することには長けていますが、現実世界の厳密な職務権限や、法的・組織的な階層構造（コンテキスト）を、人間と同じ常識レベルで理解しているわけではありません。特に、記述内容が類似している場合（例：「警備を行う」という記述はモール警備員も捜査官も共通する）、AIがそれを同一視し、誤った推論を行うリスクは常に存在します。
日本企業における「丸投げ」の危険性
日本国内でも、労働人口の減少に伴い、採用活動における書類選考や、金融機関でのKYC（本人確認）、企業の与信審査などにAIを導入する動きが加速しています。業務効率化の観点からは非常に有効ですが、今回の米国の事例は、判断の最終決定権（ディシジョン・メイキング）をAIに「丸投げ」することの危険性を浮き彫りにしました。
例えば、日本の商習慣において「契約書のチェック」や「承認ワークフロー」をAIに任せきりにした場合、文言上の整合性は取れていても、商流の力関係や過去の経緯といった「暗黙知」が抜け落ち、重大なコンプライアンス違反や損失につながる可能性があります。AIは「自信満々に間違える（ハルシネーション）」ことがあるため、セキュリティや権限付与といったゼロ・トラストが求められる領域では、特に慎重な設計が必要です。
実務的な解：AIは「判定者」ではなく「補佐役」へ
このリスクを回避するために、実務担当者は「Human-in-the-Loop（人間参加型）」のアプローチを徹底する必要があります。AIの役割を「合否の決定」ではなく、「情報の構造化」や「リスクフラグの提示」に留めるという考え方です。
具体的には、AIには申請書類から「職歴」「資格」「所属組織」を抽出させ、データベースと照合してスコアリングまでを行わせます。しかし、最終的な承認ボタンを押すプロセス、あるいは閾値（しきい値）を下回るグレーゾーンの案件については、必ず人間の担当者が目視確認を行うフローを組み込むべきです。これにより、AIの処理速度というメリットを享受しつつ、致命的な誤判定（偽陽性・偽陰性）を防ぐことができます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業がAIを業務プロセス、特に判断業務に組み込む際に考慮すべきポイントを整理します。
1. ドメイン知識のグラウンディング（Grounding）
汎用的なLLMをそのまま使うのではなく、社内規定や業界用語、職務定義などをRAG（検索拡張生成）などの技術を用いて正確に参照させる仕組みが必要です。「警備員」と「警察官」の違いのような、業界特有の定義をシステムに明示的に教え込む必要があります。
2. 「決定」と「推論」の分離
AIに「許可するか？」を直接問うのではなく、「許可基準A、B、Cを満たしているか？」を判定させ、その結果をもとに人間または決定ロジック（ルールベース）が最終判断を下す構成が安全です。説明可能性（Explainability）の観点からも、なぜその判断に至ったかの根拠を提示できる設計が求められます。
3. リスクベースのアプローチ
すべての業務で人間が確認するのは非効率です。ミスの許容度に応じて業務を分類し、リスクが低い処理（例：社内会議室の予約推奨）は完全自動化、リスクが高い処理（例：入館証の発行、決済承認）は人間による承認必須とするなど、メリハリのある運用設計がDX成功の鍵となります。