投稿者 global-ai-media 
米国運輸省が安全規制の草案作成に生成AIを利用し、内部スタッフから「極めて無責任」と強い反発を受けた事例が波紋を呼んでいます。人命に関わる「セーフティクリティカル」な領域において、大規模言語モデル（LLM）をどこまで信頼すべきか。この事例を対岸の火事とせず、DX推進とリスク管理の狭間で揺れる日本企業が学ぶべきガバナンスの要諦を解説します。
行政の効率化か、安全の軽視か：米運輸省の事例が投げかける問い
米国のテックメディアArs Technicaなどが報じたところによると、米国運輸省（DOT）の一部門において、安全規制の草案作成にGoogleの「Gemini」などの生成AIが使用されていたことが明らかになりました。これに対し、同省の専門職員からは「極めて無責任（Wildly irresponsible）」であるとの警告が発せられています。具体的には、AIが生成した草案に誤りが含まれていた場合、それがそのまま規制として施行されれば、最悪の場合、怪我や死亡事故につながるリスクがあるという指摘です。
生成AIによる業務効率化は世界的な潮流ですが、この事例は「文書作成の補助」と「ルールの策定」の間に横たわる、超えてはならない一線を浮き彫りにしました。特に人命や公共の安全に直結する領域において、確率的に単語を紡ぐLLMにドラフトを委ねることの是非が問われています。
なぜ「規制・ルールのドラフト」はLLMにとって鬼門なのか
大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータから「もっともらしい次の単語」を予測することには長けていますが、物理的な因果関係や法的な整合性を論理的に理解しているわけではありません。これを専門用語で「幻覚（ハルシネーション）」と呼びますが、どれだけ高性能なモデルであっても、事実に基づかない情報を自信満々に生成するリスクはゼロになりません。
一般的なマーケティングコピーやメールのドラフトであれば、人間が後から修正することで十分な価値を発揮します。しかし、航空、鉄道、自動車などの安全規制においては、数値の桁一つ、「推奨する」と「義務付ける」という言葉の綾一つが、現場の運用と安全性に決定的な影響を与えます。専門家がゼロから思考を組み立てるべき場面で、AIが生成した「もっともらしいが不正確な文章」をベースにすることは、かえって確認作業（ファクトチェック）のコストを増大させ、人間の認知バイアス（AIが書いたものは正しいだろうという思い込み）による見落としを誘発する恐れがあります。
日本企業における「AIガバナンス」の盲点
この問題は、日本の企業や組織にとっても他山の石ではありません。現在、日本国内でも多くの企業が社内規定の改定、契約書のレビュー、マニュアル作成などに生成AIを活用し始めています。特に人手不足が深刻な日本では、ドキュメントワークの自動化に対する期待値は米国以上に高いと言えます。
しかし、「効率化」の名のもとに、本来人間が責任を持って判断すべきプロセスまでAIに丸投げしていないでしょうか。例えば、工場の安全管理マニュアルや、金融商品のコンプライアンス規定など、ミスが許されない領域で「とりあえずAIに案を出させる」というアプローチは、米運輸省の事例と同様のリスクを孕んでいます。日本の組織文化では、一度ドキュメント化されると「前例」として独り歩きしやすい傾向があるため、初期段階での誤り混入は後の工程で修正困難な手戻りを生む可能性があります。
「Human-in-the-loop」を実務にどう組み込むか
リスクを回避しつつAIを活用するためには、「Human-in-the-loop（人間がループの中に入り続けること）」の徹底が不可欠です。しかし、単に「最後は人間が確認しましょう」という精神論だけでは機能しません。実務的には、以下のようなプロセス設計が必要です。
- 用途の格付け（ティアリング）： クリエイティブな案出しにはAIを積極利用する一方、安全・法務・品質保証に関わる領域ではAIの利用を制限、あるいは「参照用」に留めるといった明確な線引きを行う。
- 検証コストの試算： AIが生成した専門的な文書の真偽を検証する時間は、専門家がゼロから書く時間よりも長くかかる場合があります。この「検証コスト」を無視した導入は、現場の疲弊を招きます。
- RAG（検索拡張生成）の過信を避ける： 社内データを参照させるRAG技術を使えばハルシネーションは減らせますが、参照元のデータ自体が古い場合や、AIが文脈を読み違える可能性は残ります。「RAGだから安全」という認識は危険です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米運輸省の事例から、日本のビジネスリーダーや実務者が持ち帰るべき要点は以下の通りです。
1. 「安全重要（Safety Critical）」領域の特定と保護
自社の業務の中で、ミスが物理的な損害、人命、あるいは重大な法的責任につながる領域を特定してください。それらの領域でのAI利用は「禁止」または「最高レベルの監視下」に置くべきです。効率化よりも信頼性が優先される聖域を定義することが、AIガバナンスの第一歩です。
2. 「作成者」の責任所在を曖昧にしない
日本の組織では、稟議書や仕様書の作成者が曖昧になりがちですが、AIを利用した場合は特に「誰が最終的な内容に責任を持つか」を明確にする必要があります。「AIがそう出力したから」という言い訳は、事故が起きた際の社会的な説明責任として通用しません。
3. AIは「思考の代替」ではなく「作業の補助」
規制やルールの策定には、背景にある文脈や暗黙知、倫理的な判断が必要です。これらは現在のAIが最も苦手とする部分です。AIを「思考のアウトソーシング先」として使うのではなく、あくまで下調べや要約、形式の整頓といった「作業のアシスタント」として位置づけることが、健全な活用への近道です。