投稿者 global-ai-media 
米国の教育現場で「生徒がChatGPTでレポートを書き、教師がそれをChatGPTで採点する」という事象が話題になっています。これは単なる笑い話ではなく、企業活動においても既に起きつつある「情報の形骸化」への警鐘です。生成AIが日常化した今、日本企業が直面するコミュニケーションの質の変化と、実務におけるガバナンスのあり方について解説します。
学校で起きていることは、企業でも起きている
米国のティーンエイジャー向けメディアに寄せられた「学校の生徒たちがChatGPTを使ってレポートを書き、一部の先生たちもChatGPTを使ってそれを採点している」という相談が、AI業界や教育界で波紋を呼んでいます。父親がAI嫌いであることに悩む相談者の声は、技術の急速な普及と、それに伴う倫理観や世代間のギャップを象徴しています。
しかし、これは対岸の火事ではありません。日本のビジネス現場に目を向けてみましょう。部下が生成AIを使って日報や企画書のドラフトを作成し、上司がその大量のテキストを生成AI要約ツールにかけて「要点」だけを確認する――このような光景は、すでに一部の先進的な企業や、いわゆる「シャドーAI（会社が許可していないツールを個人判断で利用すること）」が横行している現場で現実のものとなっています。
「AIが生成したテキストを、AIが読み解く」というこのサイクル（ループ）は、業務効率を劇的に向上させる一方で、ビジネスコミュニケーションの本質的な価値を空洞化させるリスクを孕んでいます。
「AIループ」がもたらす品質と責任の所在
AIが作成し、AIが評価するプロセスにおける最大の問題は、「中身の正確性と文脈」を誰が保証するのかという点です。
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「もっともらしい文章」を生成することに長けていますが、事実誤認（ハルシネーション）を起こす可能性があります。書き手（部下）が内容を精査せず、読み手（上司）も要約しか読まない場合、誤った情報が誰のフィルターも通らずに意思決定プロセスに乗ってしまう恐れがあります。
日本企業、特に製造業や金融業など高い信頼性が求められる業界において、このリスクは致命的です。「稟議書」や「仕様書」がこのループに陥った場合、後工程で重大なトラブルを引き起こす可能性があります。日本の商習慣において重視される「説明責任（アカウンタビリティ）」が、AIのブラックボックスの中に消えてしまうことは避けなければなりません。
日本企業に求められる「Human-in-the-Loop」の再定義
だからといって、AIの利用を一律に禁止することは、競争力の低下を招くだけでなく、隠れて利用するシャドーAIを助長するだけで逆効果です。重要なのは、「人間がどこに介在すべきか（Human-in-the-Loop）」を明確にすることです。
日本の組織文化である「すり合わせ」や「文脈の共有」は、AIが苦手とする領域です。ドラフト作成や要約といった「作業」はAIに任せつつ、最終的なファクトチェック、倫理的判断、そして相手への「意図の伝達」は人間が行うという役割分担を、業務フローとして設計する必要があります。
また、著作権法第30条の4など、日本は機械学習に対して比較的柔軟な法的環境を持っていますが、生成物の利用に関しては依拠性や類似性の観点から著作権侵害のリスクが存在します。AIが作ったものをそのまま社外に出す、あるいはAIの評価だけで人事を決定するといった行為は、コンプライアンス上の大きなリスクとなります。
日本企業のAI活用への示唆
「AIが書き、AIが読む」時代において、日本企業は以下の3点を意識して実務を進めるべきです。
1. 「承認プロセス」への人間の回帰
作成と要約をAIが行うとしても、意思決定のポイント（承認、決済、公開）では必ず人間が原文または根拠データを確認するフローを義務付けること。AIはあくまで「補佐」であり、責任主体は人間であることを社内規定で明確にします。
2. シャドーAIの可視化とガイドライン策定
「AI嫌い」の上層部がいる組織ほど、現場は隠れてAIを使いがちです。禁止するのではなく、安全な環境（法人契約されたセキュアなAI環境）を提供し、入力してはいけない情報（個人情報や機密情報）と、出力結果の検証義務を定めたガイドラインを整備することが急務です。
3. 「問いを立てる力」と「審美眼」の育成
AI同士の対話で完結させないためには、人間が適切なプロンプト（指示）を出し、出力されたものの良し悪しを判断する「審美眼」を持つ必要があります。新入社員研修や管理職研修において、ツールの操作方法だけでなく、AI時代のリスクテラシーと品質管理の視点を教育することが重要です。