投稿者 global-ai-media 
「ChatGPTに筋トレメニューを作らせると、怪我をするような酷い提案が返ってくることがある」という記事が話題です。これはフィットネスに限らず、企業の専門業務におけるAI活用でも同様に起こり得る問題です。なぜ汎用的な生成AIは専門タスクに弱いのか、そして日本企業がAIを「信頼できるパートナー」にするために必要なシステム設計と指示（プロンプト）の要諦について解説します。
「具体的な指示」がないAIは役に立たない
米国のテックメディアTom’s Guideの記事では、「ChatGPTは個人的なフィットネストレーナーとしては最悪だ」という刺激的なタイトルが掲げられています。その理由は単純で、「私に合ったトレーニングメニューを作って」といった曖昧な指示を投げると、個人の身体的特徴や怪我のリスク、使用可能な器具を無視した、一般的すぎて効果が薄い、あるいは危険なメニューを生成してしまうからです。記事では、これを改善するために「制約条件」「目標」「現在の状況」を具体的に定義する3つのプロンプトの重要性を説いています。
この事例は、ビジネスの現場における生成AI活用への重要な教訓を含んでいます。大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の膨大なテキストデータから「確率的に尤もらしい答え」を生成する能力には長けていますが、あなたの会社の「内部事情」や「独自ルール」については何も知りません。この「コンテキスト（文脈）の欠如」こそが、多くの企業でPoC（概念実証）が失敗する最大の要因です。
日本企業特有の「ハイコンテキスト文化」の落とし穴
特に日本企業において、この問題は顕著に現れます。日本のビジネスコミュニケーションは、言わなくても伝わる「阿吽の呼吸」や「行間を読む」ハイコンテキストな文化に支えられています。しかし、AIは究極のローコンテキスト（明示的な言語化が必要な）存在です。
例えば、上司が部下に「いい感じに議事録まとめておいて」と指示する感覚で、AIに「会議の要約を作成して」とだけ指示しても、期待するアウトプットは得られません。誰に向けたものか、決定事項を優先するのか、ネクストアクションを抽出するのか――これらを言語化して指示（プロンプト）に含めるか、システム側で事前に定義しておく必要があります。曖昧な指示は、AIのハルシネーション（もっともらしい嘘）を誘発するだけでなく、実務で使えない成果物を量産する原因となります。
プロンプトエンジニアリングからRAGへの進化
個々の社員がプロンプト（指示文）のスキルを磨くことも重要ですが、組織としての活用を考える場合、それだけでは限界があります。そこで重要になるのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という技術です。
これは、AIに回答させる前に、社内のマニュアル、過去の事例、法規制などの信頼できるデータベースを検索させ、その情報を「教科書」として回答を生成させる仕組みです。冒頭のフィットネスの例で言えば、AIに「一般的な筋トレ知識」だけで答えさせるのではなく、「その人のカルテとジムにある器具リスト」を読み込ませた上で答えさせるアプローチに相当します。
特に金融や製造、法務といった専門性が高くミスが許されない領域では、汎用的な知識ではなく、自社のドメイン知識（専門知識）に根差した回答が不可欠です。RAGのようなアーキテクチャを採用することで、AIのリスクである「嘘」を抑制し、実務への適用度を高めることができます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「AIトレーナー」の事例から、日本企業がAI活用を進める上で意識すべき点は以下の3点に集約されます。
1. 「暗黙知」の形式知化と言語化
「常識的に考えてわかるだろう」はAIには通用しません。業務フローや判断基準を明文化し、AIが処理可能な形式知へと落とし込む作業が、AI導入の前提条件となります。これはDX（デジタルトランスフォーメーション）の本質的なプロセスでもあります。
2. 汎用モデルと専門データの分離・結合
ChatGPTのような汎用モデルをそのまま専門業務に使うには限界があります。社内データと連携させるRAGの構築や、特定タスクに特化した小規模モデル（SLM）の活用など、用途に応じたシステム設計が必要です。ベンダー選定の際も、単にモデルの性能だけでなく、自社データとの連携容易性を評価軸に入れるべきです。
3. 「Human-in-the-Loop」による品質保証
AIが作成したトレーニングメニューで怪我をしても、AIは責任を取れません。同様に、AIが提案した事業計画やコードに致命的な欠陥がある可能性は常に残ります。最終的な意思決定やチェックは必ず人間が行う「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」を業務プロセスに組み込み、AIをあくまで「強力な支援ツール」として位置づけるガバナンスが不可欠です。