投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiにおいて「思考プロセス（Chain of Thought）」が不可解な挙動を示すという報告が、一部のユーザーコミュニティで議論されています。OpenAIのo1など「推論（Reasoning）」を強化したモデルが世界的なトレンドとなる中、AIの「思考の過程」をどこまで信頼すべきか、日本企業はこの技術的限界とどう付き合うべきか、実務的な観点から解説します。
Geminiの「思考」に対するユーザーからの違和感
Googleの生成AIであるGemini（特に高性能モデルであるGemini Ultra）において、回答に至るまでの「思考プロセス」が奇妙な挙動を示すという報告がユーザーフォーラムに投稿されています。具体的には、論理の飛躍やループ、あるいは文脈と無関係な推論が展開されるケースなどが指摘されています。
昨今の生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）のトレンドは、単に質問に即答するだけでなく、人間のように段階的に論理を組み立てて答えを導き出す「Chain of Thought（思考の連鎖）」能力の強化にあります。しかし、今回の報告は、AIが提示する「もっともらしい思考の過程」が、必ずしも人間が期待する論理的整合性を担保しているわけではないという事実を再認識させるものです。
「推論モデル」の台頭と実務上のリスク
OpenAIの「o1」シリーズやGoogleのGeminiなどが注力しているのは、複雑なタスクを処理するための推論能力です。これまでのモデルが「確率的に次の単語を予測する」ことに特化していたのに対し、最新のモデルは答えを出す前に内部的な思考時間を設け、自己検証を行うよう設計されています。
しかし、企業が実務でこれらを利用する際には注意が必要です。AIが表示する「思考プロセス」は、あくまでモデルが生成したテキストの一部であり、システムが論理的に「理解」している証拠ではありません。Geminiの事例のように、思考プロセス自体がハルシネーション（もっともらしい嘘）を含んでいたり、非合理的な道筋を辿っていたりする場合、最終的な回答の信頼性も揺らぎます。
特に日本のビジネス現場では、結果の正確性だけでなく「なぜその結論に至ったか」という説明責任（アカウンタビリティ）が強く求められます。AIの出した推論プロセスをそのまま業務報告や意思決定のエビデンスとして利用することは、現段階ではリスクが高いと言わざるを得ません。
日本企業における活用とガバナンスのあり方
では、日本の組織はこうした「思考するAI」をどう活用すべきでしょうか。重要なのは、AIの推論を「正解」としてではなく、「ドラフト（叩き台）」や「多角的な視点の提供」として位置づけることです。
例えば、企画書作成や複雑なデータ分析の際、AIに思考プロセスを展開させることは、人間の担当者が見落としていた視点に気づくきっかけになります。しかし、その論理構成が妥当かどうかは、必ず人間の専門家（Human-in-the-loop）が検証する必要があります。これは、日本の製造業が培ってきた厳格な品質管理（QC）の考え方を、AIの出力管理にも適用するイメージに近いでしょう。
また、金融や医療、インフラなど、ミスが許されない領域（ミッションクリティカルな領域）での完全自動化は時期尚早です。一方で、社内ナレッジの検索や、定型業務の補助といった「失敗しても修正が容易な領域」では、推論モデルの高い能力が業務効率化に大きく寄与します。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの事例を含め、最新のAI動向から日本企業が得るべき示唆は以下の通りです。
1. 「思考プロセス」の過信を避ける
AIが提示する論理的推論は、人間に分かりやすく見せるための演出を含む場合があります。プロセスが合理的でも、事実関係が誤っている可能性があるため、ファクトチェックの体制は必須です。
2. 説明責任をAIに委ねない
日本的な組織文化において、AIの判断ミスによるトラブルが発生した場合、「AIがそう考えたから」という理由は通用しません。最終的な判断責任は人間が持つというガバナンスルールを明確にする必要があります。
3. 「評価指標」の確立
導入するAIモデル選定において、単にベンチマークスコアが高いだけでなく、自社の業務データを用いた際に「推論が安定しているか」「期待外れの挙動（ウィアードな挙動）をしないか」をテストするPoC（概念実証）プロセスが重要です。