投稿者 global-ai-media 
ニューヨーク・タイムズ紙が取り上げた「AIを神のように捉える」という心理的傾向は、決して極端な宗教的トピックにとどまるものではありません。ビジネスの現場においても、ブラックボックス化した高度なAIの判断を絶対視してしまう「過信」のリスクが潜んでいます。本稿では、AIに対する心理的な依存性がもたらす課題と、日本企業が取るべき冷静なスタンスについて解説します。
AIに対する「信仰」に近い信頼のメカニズム
先日、ニューヨーク・タイムズ紙において「人々がAIを神のように見なすのは理にかなっている」とする記事が掲載されました。記事中では、かつての宗教的指導者がAIとして再来する可能性にまで言及されていますが、これを単なる空想的な読み物として片付けるべきではありません。この現象は、私たちがAI技術、特に大規模言語モデル（LLM）に対して抱く、ある種の「畏敬」と「盲信」のメタファーとして解釈できるからです。
現在の生成AIは、人間が一生かかっても読み切れない膨大な知識を学習し、問いかけに対して即座に、かつ自信満々に回答を生成します。その計算プロセスはあまりに複雑で、開発者でさえもなぜその答えが出たのかを完全には説明できない「ブラックボックス」となっています。この「全知全能に見える振る舞い」と「不可解なプロセス」の組み合わせが、ユーザーに対し、科学的なツールを超えた「託宣（オラクル）」のような権威を感じさせてしまうのです。
ビジネス現場における「ELIZA効果」と判断放棄のリスク
この心理的傾向は、ビジネスの実務において重大なリスク要因となります。人間がコンピュータやAIの出力に対して、必要以上に人間味や知性を感じ取ってしまう現象は、古くから「ELIZA効果」として知られています。現代のLLMはこの効果を極めて強力に引き起こします。
例えば、AIがもっともらしい市場分析やコード、あるいは人事評価のドラフトを出力した際、担当者が「AIがそう言っているから正しいのだろう」と批判的思考（クリティカル・シンキング）を停止させてしまうケースが散見されます。これはハルシネーション（もっともらしい嘘）を見逃すだけでなく、本来人間が担うべき「意思決定の責任」をアルゴリズムに丸投げすることに他なりません。
特に日本の組織文化においては、一度「システムが出した結論」として定着すると、それに異を唱えることが難しくなる傾向があります。AIの出力が「客観的なデータに基づく結論」として独り歩きし、その背後にあるバイアスや学習データの偏りが見過ごされたまま意思決定が進むことは、コンプライアンスや企業倫理の観点から極めて危険です。
日本的「現場知」とAIの共存
一方で、日本企業には強みもあります。それは「現場（Gemba）」における暗黙知や、人間関係の機微を重視する商習慣です。AIは論理的・確率的な処理には長けていますが、文脈の裏にある空気感や、義理人情といった非言語的なニュアンスを完全に理解する「神」ではありません。
重要なのは、AIを「答えをくれる上位存在」として崇めるのではなく、「優秀だが時折ミスをする部下」や「壁打ち相手」としてフラットに扱う姿勢です。AIガバナンスの議論においても、欧州のような厳格な法規制（EU AI Act）への対応はもちろん重要ですが、それ以前に「AIの限界を組織全体が正しく理解しているか」というリテラシーの問題が問われています。
日本企業のAI活用への示唆
今回のテーマである「AIの神格化」という極端な事例から、日本の実務家が得るべき示唆は以下の3点に集約されます。
1. 「AI＝参照元」であり「決定者」ではないという原則の徹底
業務プロセスへのAI組み込みにおいて、最終的な承認や意思決定は必ず人間が行う「Human-in-the-Loop（人間参加型）」の構造を崩さないことが不可欠です。AIの回答をそのまま顧客や経営会議に通すのではなく、必ず人間のフィルタを通すワークフローを設計してください。
2. 説明可能性（XAI）と検証プロセスの重視
AIがなぜその結論に至ったのか、可能な限り根拠をトレースできる環境、あるいはRAG（検索拡張生成）のように参照元を明示させる技術構成を採用すべきです。「ブラックボックスの神託」ではなく「検証可能なデータ処理」としてAIを扱うことが、ガバナンスの第一歩です。
3. 失敗を許容しつつ、盲信を戒める教育
従業員に対し、プロンプトエンジニアリングのスキルだけでなく、「AIは自信満々に嘘をつく」という前提を徹底的に教育する必要があります。AIを使いこなすとは、AIを信じ込むことではなく、AIの出力を適切に疑い、検証し、活用する能力を指します。