投稿者 global-ai-media 
何気ない日常のAI活用事例――「ChatGPTに知られざる名作映画を尋ねたら最高だった」というエピソードは、実は企業における「検索」と「提案」の在り方に重要な示唆を与えています。本稿では、生成AIが変える情報のディスカバリー（発見）体験と、それを日本企業が顧客サービスや社内ナレッジ活用にどう転用すべきか、技術的背景とリスクの両面から解説します。
キーワード検索から「文脈理解」へのシフト
元となったトピックでは、ユーザーがChatGPTに対し「あまり知られていないが優れたNetflix映画」を尋ね、その回答の精度の高さに驚いたという体験が語られています。これは単なる雑談の一幕に見えますが、技術的な観点からは「セマンティック検索（意味検索）」と「ロングテール情報の活用」という、従来のシステムが苦手としていた領域をLLM（大規模言語モデル）が補完した好例と言えます。
従来のキーワード検索や協調フィルタリング（「この商品を買った人はこれも買っています」というロジック）では、人気度や単純な単語の一致にバイアスがかかりがちでした。しかし、LLMは「知られていない（＝人気スコアは低い）」かつ「名作（＝質的評価は高い）」という、相反するような抽象的な意図を文脈として理解し、膨大なデータセットの中から適切な回答を導き出しました。
この能力は、日本企業が抱える課題――例えばECサイトにおける「こだわり条件での商品検索」や、社内ドキュメントからの「過去の類似トラブル事例の抽出」などに、極めて大きな変革をもたらす可能性を秘めています。
日本企業における活用：顧客体験と社内ナレッジの深化
日本市場、特にB2C領域においては、顧客の「言外の意図」を汲み取る接客（いわゆる「おもてなし」や「気配り」）が重視されます。従来のチャットボットはシナリオ型が多く、少しでも質問の表現がズレると回答できませんでしたが、LLMベースのシステムであれば、顧客の曖昧な要望（「なんとなく落ち着ける旅行先」「派手すぎないけど高級感のあるギフト」など）に対しても、納得感のある提案が可能になります。
また、社内活用に目を向けると、日本の組織特有の課題である「属人化したナレッジ」の継承に役立ちます。ベテラン社員だけが知っている過去の技術資料や、整理されずにファイルサーバーの奥に眠っている日報（ダークデータ）も、LLMによる意味検索を導入することで、「あの時のあの案件」といった曖昧な記憶から正確に引き出せるようになります。これは、少子高齢化による熟練工不足に悩む日本の製造業や建設業において、技術伝承の強力なツールとなり得ます。
「もっともらしい嘘」への対策とガバナンス
一方で、映画の推薦のようなカジュアルな用途と、ビジネス用途では求められる信頼性が異なります。元記事の事例でも、もしChatGPTが「Netflixに存在しない映画」を自信満々に推薦していたら、ユーザーは失望したでしょう。ビジネスにおいては、これが「在庫のない商品の案内」や「誤った社内規定の回答」につながれば、コンプライアンス問題や信用毀損に直結します。
AIが事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション（幻覚）」は、企業利用における最大のリスクです。この対策として、現在主流となっているのがRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という手法です。これは、AIに「記憶」だけで答えさせるのではなく、社内データベースや信頼できる外部ソースを「カンニング」させてから回答を生成させる技術です。
日本企業が導入を進める際は、単にAIを導入するだけでなく、「AIが参照すべき正しいデータは整備されているか」というデータガバナンスの視点が不可欠です。また、誤った回答をした際の責任の所在や、AIの回答を人間がどう検証するかという業務フローの再設計も求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「映画レコメンド」の事例から、日本企業の実務担当者が持ち帰るべき要点は以下の3点です。
1. 「検索」の再定義とUXの向上
ユーザーインターフェースを単なる「検索窓」から「対話型コンシェルジュ」へと進化させる余地があります。特に商品点数が多いECや、複雑な仕様を持つB2B製品の選定支援において、LLMの文脈理解力は強力な差別化要因となります。
2. データ整備とRAGの活用
「嘘をつかせない」ためには、AIモデルの性能だけでなく、参照元となる自社データの品質が重要です。AI導入プロジェクトは、実は「社内文書のデジタル化と構造化」という地道なDX（デジタルトランスフォーメーション）とセットで進める必要があります。
3. 「曖昧さ」への許容とリスク管理のバランス
映画の推薦のような「正解が一つではない」領域ではAIの創造性が活きますが、契約や法務など「正確性が唯一の正義」である領域では慎重な運用が必要です。適用業務の性質を見極め、AIに任せる範囲と人間が確認する範囲を明確に区分けすることが、日本的な品質基準を維持しながらAIを活用する鍵となります。