投稿者 global-ai-media 
Googleや有力スタートアップが、運用中に学習し進化し続ける「自己改善型AI」の開発に注力し始めています。学習と推論の境界が曖昧になるこの技術トレンドは、コスト削減や精度向上をもたらす一方で、日本企業が重視する品質保証やガバナンスに新たな問いを投げかけています。
「学習済み」の概念が変わる：自己改善型AIの台頭
これまでの生成AIや大規模言語モデル（LLM）の主流は、膨大なデータを時間をかけて学習させ、完成した「静的なモデル」を実務に投入するスタイルでした。しかし、Axiosなどの報道にもある通り、Googleをはじめとする主要なAIラボやスタートアップの間で、「運用しながら学習する（Learn as they go）」モデルへの関心が急速に高まっています。
これは、単にRAG（検索拡張生成）で外部知識を参照するだけでなく、モデル自体がユーザーとの対話やフィードバックを通じて、推論プロセスや回答精度を自律的・継続的に改善していく仕組みを指します。いわば、新入社員がOJT（実務訓練）を通じて業務知識を深めていくように、AIも実環境での経験を糧に賢くなるアプローチです。
なぜ「運用中の学習」が重要なのか
このトレンドの背景には、いくつかの実務的な課題があります。第一に、LLMの再学習（ファインチューニング）にかかる膨大なコストと時間です。日々の業務ルールや製品情報が変化するたびにモデル全体を更新するのは、ROI（投資対効果）の観点から現実的ではありません。
第二に、コンテキストの「鮮度」と「特異性」です。一般的な汎用モデルでは、特定の企業固有の暗黙知や、刻一刻と変わる市場の状況に対応しきれません。運用中に得られた正解データや人間の修正を取り込み、リアルタイムに近い形で適応できるAIは、特にカスタマーサポートや動的な需給予測といった分野で強力な武器となります。
日本企業にとっての壁：予測可能性とガバナンス
しかし、この技術は日本企業にとって「諸刃の剣」となる可能性があります。日本の多くの組織では、ITシステムの導入において「安定性」と「予測可能性」が最優先されます。「昨日と同じ質問をしたら、今日は違う回答が返ってきた（しかも間違っていた）」という挙動は、品質管理（QA）の観点から許容されにくい土壌があります。
AIが自律的に学習する場合、誤った知識を学習してしまうリスク（データポイズニング）や、学習によって以前できていたことができなくなる現象（破滅的忘却）への対策が不可欠です。また、金融や医療など規制が厳しい業界では、「なぜAIがそのように変化したのか」という説明責任（アカウンタビリティ）が問われるため、ブラックボックス化が進む自己改善機能は導入のハードルとなり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
「自ら成長するAI」の潮流を踏まえ、日本企業は以下の3つの視点で準備を進めるべきです。
1. 「人と共に育つ」プロセスの設計
AIを完全な自律型として放置するのではなく、現場の専門家（Human-in-the-loop）がフィードバックを与え、それをAIが学習するサイクルを業務フローに組み込むことが重要です。日本企業の強みである「現場力」をAIの教師データとして活かす好機となります。
2. 動的なガバナンス体制の構築
一度決めたガイドラインを守るだけの静的なガバナンスではなく、AIの挙動変化を常時モニタリングし、ドリフト（精度のズレ）を検知する「MLOps」の高度化が求められます。特に、AIが学習してはいけないデータ（個人情報や機密情報）を明確に定義するガードレールの設置が急務です。
3. 適用領域の選定とリスク許容度の明確化
すべての業務に自己改善型AIを導入する必要はありません。社内ヘルプデスクのように失敗の影響が比較的小さく、改善効果が見えやすい領域から試験的に導入し、ミッションクリティカルな領域では引き続き固定的なモデルを使用するなど、リスク許容度に応じた使い分けが、現実的な解となるでしょう。