投稿者 global-ai-media 
米国の地方選挙に関連して、ある候補者が対立候補に関する偽情報を流布し、その原因を「ChatGPTの誤回答」と主張する事案が発生しました。この事例は、生成AIのハルシネーション（もっともらしい嘘）が実社会に与える混乱と、それを業務や公的な活動で利用する際のアカウンタビリティ（説明責任）の所在という、極めて現代的な課題を浮き彫りにしています。日本企業がAI活用を進める上で避けて通れない「正確性の担保」と「責任分界点」について解説します。
「AIが言ったから」は通用しない：ハルシネーションの実務的リスク
フロリダ州の政治的論争において、ある関係者がChatGPTが出力した誤った情報を事実確認（ファクトチェック）なしに公表し、問題が発覚した後に「スタッフとAIのせいである」と釈明した件は、生成AIを利用するすべての組織にとっての他山の石となります。
大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習し、文脈に基づいて「次に来る確率の高い単語」を予測して文章を生成する仕組みを持っています。これはいわば高度な確率計算機であり、事実を検索・参照するデータベースではありません。そのため、事実に基づかない情報を自信満々に生成する「ハルシネーション（幻覚）」が発生するリスクは、現在の技術レベルでは完全にゼロにすることは不可能です。
ビジネスの現場において、議事録の要約やアイデア出しの段階であれば多少の誤りは許容されるかもしれません。しかし、対外的な発信、契約書の作成、顧客対応、あるいは今回の事例のような公的な主張においてAIの出力をそのまま利用することは、企業の信用失墜（レピュテーションリスク）や法的責任に直結します。
日本企業における「Human-in-the-Loop」の重要性
日本の商習慣において、正確性と品質は極めて重視されます。そのため、生成AIの導入に際しては「AIに任せきりにしない」という原則、すなわち「Human-in-the-Loop（人間が判断のループに入ること）」の徹底が不可欠です。
多くの日本企業では、AI活用におけるガイドライン策定が進んでいますが、現場レベルでの運用ルールはまだ曖昧なケースが見受けられます。例えば、「AIが出力した数値や固有名詞は必ず一次情報源（元のドキュメントや信頼できるWebサイト）で裏付けを取る」といった基本的なワークフローが形骸化している場合、いつ「AIの嘘」による事故が起きても不思議ではありません。
また、技術的な対策として、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の導入も有効です。これは、社内データベースや信頼できる外部ソースを検索し、その情報を根拠としてAIに回答を作成させる手法です。RAGを用いることで、ハルシネーションを抑制し、回答の根拠を提示させることが可能になりますが、それでも最終的な確認責任は人間にあります。
日本の法規制とガバナンスのあり方
現在、日本ではAI開発・利用に関して、欧州の「AI法（AI Act）」のような罰則付きのハードローによる規制ではなく、ガイドラインベースの「ソフトロー」による規律が中心となっています。これはイノベーションを阻害しないための配慮ですが、だからといって「何をやっても許される」わけではありません。
AIが生成した偽情報によって他者の名誉を毀損すれば刑法や民法上の責任が問われますし、誤った製品情報で損害を与えれば製造物責任法（PL法）や消費者契約法の観点からも問題となります。「AIが勝手に出力した」という弁明は、法的な責任回避の理由にはなりません。
したがって、企業のAIガバナンスにおいては、情報システム部門だけでなく、法務・コンプライアンス部門が早期から関与し、想定されるリスクシナリオとそれに対する防衛策（利用規約の整備、出力結果の免責事項の明記、社内教育の徹底など）を構築する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国の事例を踏まえ、日本企業が意識すべき要点は以下の通りです。
- 責任の所在を明確化する：「AIをどう使うか」の前に「AIの出力結果に誰が責任を持つか」を定義してください。最終的な意思決定者は常に人間であるという原則を組織文化として定着させる必要があります。
- 検証プロセスの業務への組み込み：生成AIを業務フローに組み込む際は、必ず「生成」プロセスの直後に「検証（ファクトチェック）」プロセスを配置してください。特にRAGなどを活用する場合でも、参照元情報の正しさを確認するリテラシーが従業員に求められます。
- リスク許容度の設定：すべての業務にAIが適しているわけではありません。ハルシネーションが許されない領域（医療、法務、高額な金融取引など）と、許容される領域（ブレインストーミング、下書き作成など）を明確に区分けし、領域ごとに異なる運用ルールを適用することが現実的です。
- 過度な萎縮を避ける：リスクを強調しすぎると「AIを使わないことが正解」というゼロリスクバイアスに陥りがちです。リスクを正しく理解し、コントロールしながら生産性を向上させるという、攻めと守りのバランス感覚が経営層と現場のリーダーには求められます。