投稿者 global-ai-media 
ロシアのサッカークラブで、監督がスターティングメンバーの選出にChatGPTを利用していたという疑惑が報じられました。単なるスポーツ界のゴシップに見えますが、企業の実務家にとっては「AIへの過度な依存」と「意思決定の責任」という本質的な課題を浮き彫りにする事例です。本稿では、このニュースを起点に、生成AIを専門的な意思決定に用いる際のリスクと、日本企業が取るべきガバナンスについて解説します。
プロフェッショナルな意思決定と汎用LLMの限界
報道によると、ロシアのサッカークラブ「PFCソチ」の元CEOが、かつて指揮を執ったロベルト・モレノ監督について「スターティングメンバーを決めるためにChatGPTを使っていた」と告発しました。真偽のほどは定かではありませんが、もし事実であれば、これは生成AIの活用方法として極めて不適切かつ危険な事例と言わざるを得ません。
ChatGPTのような汎用的な大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の膨大なテキストデータをもとに確率的に「もっともらしい回答」を生成するツールです。しかし、特定のサッカーチームの「今週の選手のコンディション」「ロッカールームの雰囲気」「対戦相手との相性」といった、リアルタイムかつ非公開の固有データ（ドメイン知識）は学習していません。
ビジネスに置き換えれば、これは「自社の在庫状況や競合の最新の動きを知らないコンサルタント」に、経営戦略の決定を丸投げするようなものです。LLMは一般的なフレームワークやアイデア出しには有用ですが、現場の文脈（コンテキスト）が欠落した状態での具体的な意思決定支援には限界があります。
「Copilot（副操縦士）」か「Autopilot（自動操縦）」か
AI活用において重要な概念に、「Copilot（副操縦士）」と「Autopilot（自動操縦）」の違いがあります。現在の生成AIは、あくまで人間の判断を支援するCopilotとしての利用が適しています。
今回の事例で問題視されるべきは、監督がAIを「思考の壁打ち相手」としてではなく、「意思決定の代行者」として扱った（とされる）点です。「どのような戦術オプションがあるか？」をAIに問いかけ、その回答を参考に監督自身が最終決定を下すのであれば、それは有効な活用と言えます。しかし、出力された結果をそのままメンバー選考に適用したのであれば、プロフェッショナルとしての職務放棄と見なされても反論できません。
日本企業においても、業務効率化を急ぐあまり、若手社員や現場担当者がAIの出力を検証（ファクトチェック）せずにそのまま報告書やコードに流用するケースが散見されます。これは組織全体のリスク管理に関わる問題です。
機密情報の入力とデータガバナンス
さらに懸念されるのがデータプライバシーの問題です。もし仮に、監督がより精度の高い回答を得るために、選手の怪我の情報や個人的なトラブルなどの機密情報をChatGPT（特にパブリック版）に入力していたとしたらどうでしょうか。
これは企業における顧客データや技術情報の流出リスクと全く同じ構図です。現在、多くの日本企業が生成AIの利用ガイドラインを策定していますが、「個人情報や機密情報を入力しない」というルールは、徹底周知してもし過ぎることはありません。特に欧州のGDPR（一般データ保護規則）や日本の個人情報保護法に抵触する可能性があり、コンプライアンス上の重大なリスクとなります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のスポーツ界の事例は、AI導入を進める日本企業のリーダー層に以下の3つの重要な視点を提供しています。
1. 「Human-in-the-Loop」の徹底
AIはあくまで選択肢を提示するツールであり、最終的な意思決定と結果責任は人間が負うべきです。特に人事評価、採用、経営判断など、説明責任（アカウンタビリティ）が求められる領域では、AI任せにせず、必ず人間が介在するプロセスを構築してください。
2. 汎用モデルとRAG（検索拡張生成）の使い分け
一般的なChatGPTでは、自社固有の事情を考慮できません。業務特化型のAI活用を目指すなら、社内ドキュメントやデータベースを安全に参照させるRAG（Retrieval-Augmented Generation）のような技術アーキテクチャの導入を検討すべきです。これにより、AIは「一般的な正論」ではなく「自社の状況に即した回答」を生成できるようになります。
3. 現場の暗黙知とAIの融合
日本の現場には、言語化されていない「暗黙知」や「勘所」が多く存在します。これらは現在のLLMが苦手とする領域です。AI導入によってベテランの知見を軽視するのではなく、AIが処理するデータと、人間が現場で感じる直感をどのように組み合わせるか、というハイブリッドな運用設計が成功の鍵となります。