投稿者 global-ai-media 
生成AIの実装フェーズにおいて、「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」は企業にとって看過できないリスク要因です。「事実を軽視すれば、より大きな代償を払うことになる」という教訓は、現在のAI開発においてもそのまま当てはまります。本稿では、事実性（Factuality）の担保に向けた技術的アプローチと、日本企業が取るべきガバナンス戦略について解説します。
「事実」を軽視することの代償
「事実を軽視して適当に扱えば、後で手痛いしっぺ返しを食らうことになる。ありのままを伝えるべきだ」――。これはある示唆的なメッセージの一節ですが、まさに現在の生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）をビジネスに実装しようとする企業が直面している課題そのものを言い当てています。
2023年から2024年にかけての「生成AIブーム」において、多くの組織がPoC（概念実証）を行いました。しかし、実運用への移行を躊躇させる最大の要因が「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。LLMは確率的に「次の単語」を予測するマシンであり、データベースのような「事実の検索エンジン」ではありません。この性質を理解せず、事実確認のプロセスを省略して顧客対応や重要や意思決定にAIを用いた場合、ブランド毀損や法的責任という形で「しっぺ返し」を受けることになります。
技術による「事実」のグラウンディング
AIに「事実」を語らせるための技術的アプローチとして、現在主流となっているのがRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）です。これは、LLMが回答を生成する前に、信頼できる社内ドキュメントや外部データベースを検索し、その根拠に基づいて回答させる手法です。
しかし、単にRAGを導入すれば解決するわけではありません。「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」の原則通り、参照元のデータが整備されていなければ、AIは不正確な情報を引用し続けます。また、最近では「引用元の提示（Citations）」や、AI自身に回答の確信度を評価させる「自己検証（Self-Correction）」の技術も進展しており、AIシステム全体で事実性を担保するアーキテクチャ（LLM Ops）の構築が求められています。
日本市場特有の「品質への期待値」とリスク管理
日本企業、および日本の消費者は、サービスに対して極めて高い品質と正確性を求める傾向にあります。欧米では「AIは間違えるもの」という前提でベータ版としてリリースされる機能であっても、日本では一度の誤回答がSNSでの炎上や、企業への不信感に直結するケースが少なくありません。
このため、日本企業においては「100%の精度を目指すあまり、プロジェクトが頓挫する」というジレンマが散見されます。しかし、確率論で動く現在のAI技術において、無謬（むびゅう）性を求めるのは現実的ではありません。重要なのは、AIが間違えることを前提とした「Human-in-the-loop（人が介在するプロセス）」の設計や、リスクの許容範囲（リスクアペタイト）を明確に定義することです。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本企業のリーダーや実務担当者は以下の点に留意してプロジェクトを推進すべきです。
1. 「回答」ではなく「参照」の質を管理する
AIモデル自体のトレーニングよりも、AIが参照する社内データの整備（ナレッジマネジメント）に投資してください。日本企業特有の「暗黙知」をいかにテキストデータ化し、構造化できるかが、AIの回答精度を決定づけます。
2. 免責とガバナンスのバランス
利用規約による免責はもちろん重要ですが、それだけではレピュテーションリスクは防げません。社内向け利用であれば「ファクトチェックは人間の責任」という文化を徹底し、対顧客サービスであれば、AIが回答できない領域を明確に定義し、ルールベースのチャットボットや有人対応へスムーズにエスカレーションする設計が不可欠です。
3. 「魔法」から「ツール」への認識転換
AIを「何でも知っている魔法の箱」として扱うのではなく、「指示された範囲の情報のみを整理する高度なツール」として位置づけてください。「事実に対して誠実であること」をシステム設計の最優先事項に据えることが、長期的な信頼とAI活用の成功につながります。