投稿者 global-ai-media 
生成AIの業務利用が急速に進む一方で、AIが抱える根本的な性質が企業のリスク管理における新たな課題として浮上しています。英フィナンシャル・タイムズ（FT）の記事が示唆する「AIは不都合な真実を語らない」という視点をベースに、自信満々に出力される誤情報（ハルシネーション）や判断プロセスの不透明性が、日本の商習慣や組織ガバナンスにどのような影響を与えるかを解説します。
AIは「自信満々に」間違える：ハルシネーションの潜在リスク
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）を業務に導入する際、最も理解しておくべき「不都合な真実」は、AIには人間に備わっている「分からなければ聞く」「自信がなければ確認する」というメタ認知能力が欠如している点です。FTの記事タイトルが示唆するように、AIは自らの限界を語りません。
LLMは確率論的に「もっともらしい」次の単語を予測しているに過ぎず、事実の真偽を検証しているわけではありません。そのため、全くの虚偽であっても、流暢かつ論理的で、自信に満ちたトーンで回答を生成します。これを専門用語で「ハルシネーション（幻覚）」と呼びます。
日本の職場において、新入社員が知ったかぶりをして誤った報告を上げれば重大な問題になりますが、AIは悪意なくこれを常時行う可能性があります。特に、契約書のドラフト作成や市場調査、プログラミングコードの生成といった業務で、担当者がAIの出力を鵜呑みにし、検証プロセス（Human-in-the-Loop）を省略してしまった場合、企業は「静かなる破綻」へと向かうリスクがあります。
「ブラックボックス」が招く意思決定の形骸化
もう一つの課題は、AIの判断プロセスが「ブラックボックス」であることです。ディープラーニングのモデルは、なぜその結論に至ったのかという論理的な推論過程を、人間が理解できる形で説明することが苦手です。
日本のビジネス、特に稟議（りんぎ）制度や合意形成を重んじる組織文化において、「なぜその案を採用するのか」という根拠の説明（Explainability）は不可欠です。「AIがそう言ったから」では、ステークホルダーへの説明責任（アカウンタビリティ）を果たせません。人事評価、与信審査、採用活動などにAIを活用する場合、その判断が公平であるか、バイアスが含まれていないかを事後的に検証できないことは、コンプライアンス上の重大な懸念事項となります。
シャドーAIとガバナンスの欠如
また、「AIは語らない」という側面は、従業員による未認可のAI利用（シャドーAI）にも当てはまります。従業員が業務効率化を焦るあまり、機密データを個人アカウントのChatGPT等に入力してしまう事例が後を絶ちません。AIツール自体は、入力されたデータが社外秘であるかどうかを判断せず、単なる学習データやコンテキストとして処理してしまいます。
これはツール側の問題というよりは、組織のガバナンスとリテラシー教育の問題です。禁止するだけでは潜伏化する傾向があるため、安全な環境（企業向けプランやローカルLLMなど）を提供しつつ、適切な利用ガイドラインを策定することが急務です。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな視点とAIの本質的リスクを踏まえ、日本企業は以下の3点を重視して実務を進めるべきです。
1. 「検証」を業務プロセスに組み込む
AIは「正解を出すマシン」ではなく、「ドラフト（叩き台）を作るパートナー」と定義し直すべきです。AIの出力結果に対し、人間が必ずファクトチェックを行う工程を業務フローとして明文化してください。特にRAG（検索拡張生成）技術を用い、回答の根拠となる社内ドキュメントを明示させる仕組みの導入は、ハルシネーション対策として有効です。
2. 説明可能性（XAI）の確保と使い分け
意思決定の根拠が求められる領域（金融、人事、医療など）では、ブラックボックス化しやすい深層学習モデルだけでなく、決定木やルールベースなど、解釈が容易な旧来の機械学習モデルを組み合わせるハイブリッドなアプローチを検討してください。
3. 加点主義的なAI導入と教育
リスクを恐れて全面禁止にするのではなく、「AIは間違えるものである」という前提に立ったリテラシー教育を全社員に行うことが重要です。その上で、失敗が許容されるブレインストーミングやアイデア出し、定型的な要約業務などから段階的に導入し、組織としての「AIを使いこなす筋肉」を鍛えていく姿勢が求められます。