投稿者 global-ai-media 
トロント・スター紙が未解決事件の膨大な資料分析に生成AIを活用した事例は、調査報道や法務・監査分野におけるAIの可能性とリスクを浮き彫りにしました。数千ページの文書を一括で読み込む「ロングコンテキスト」技術の進化と、日本企業が実務適用する際に直面するハルシネーション（もっともらしい嘘）への現実的な向き合い方について解説します。
4,000ページの資料を「読む」AIの衝撃
カナダの有力紙トロント・スターが、バリー＆ハニー・シャーマン夫妻殺害事件という著名な未解決事件の調査報道において、Googleの生成AI「Gemini」を活用したという記事が注目を集めています。記事によれば、記者は約4,000ページにも及ぶ事件関連の文書をAIに読み込ませ、防犯カメラに映った人物（walking man）に関する分析を行わせました。AIは膨大な資料の中から関連情報を統合し、「決定的な」回答を導き出したといいます。
この事例は、近年の大規模言語モデル（LLM）における「コンテキストウィンドウ（一度に入力・処理できる情報量）」の拡大がいかに実務的なインパクトを持つかを示しています。従来、AIに大量の文書を読ませるにはテキストを細切れにするなどの技術的工夫が必要でしたが、現在では書籍数冊分や企業の膨大なマニュアルを一括で入力し、文脈を維持したまま高度な推論を行わせることが可能になりつつあります。
「自信満々の回答」に潜むリスクとハルシネーション
しかし、この事例は同時にAI活用の危うさも示唆しています。AIが「断定的に（definitively）」回答したという点こそ、実務家が最も警戒すべきポイントです。生成AIは確率的に次の言葉を予測する仕組みであり、事実に基づかない情報をあたかも真実であるかのように生成する「ハルシネーション」のリスクを常に抱えています。
特に、殺人事件の捜査や企業のコンプライアンス調査、契約書レビューといった「事実の正確性」が法的責任に直結する領域では、AIの回答を鵜呑みにすることは致命的なリスクとなります。4,000ページの中に本当にその根拠が存在するのか、あるいはAIが複数の断片情報を誤ってつなぎ合わせ、存在しない因果関係を捏造していないか、人間による検証（ファクトチェック）が不可欠です。
日本企業における「文書分析AI」の活用処方箋
日本企業、特に法務、知財、監査、経営企画といった部門においては、膨大な日本語文書の処理が常態化しており、この種の「長文脈AI」へのニーズは極めて高いと言えます。稟議書、契約書、特許明細書、過去のトラブル報告書などを横断的に分析し、知見を抽出する業務です。
活用にあたっては、以下の2つのアプローチを区別することが重要です。
一つは「要約・抽出」タスクです。「この4,000ページの中に『〇〇』という単語が含まれるページをリストアップせよ」や「第3章の議論を要約せよ」といったタスクは、現在のLLMが得意とするところであり、業務効率化に直結します。
もう一つは「判断・推論」タスクです。「この資料に基づき、法的リスクがあるか判定せよ」といった問いに対しては、AIはあくまで「補助的な意見」を出す存在に留めるべきです。AIが出した回答には、必ずその根拠となる「参照元（ソース）」を提示させ、最終的な判断は人間が行うプロセスを業務フローに組み込む必要があります。これを「Human-in-the-Loop（人間が関与するループ）」と呼び、AIガバナンスの基本となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のトロント・スター紙の事例および技術動向を踏まえ、日本企業が押さえるべきポイントは以下の通りです。
1. 「読む」コストの劇的な低下を活かす
数千ページの文書を瞬時に処理できる能力は、DD（デューデリジェンス）や内部監査の予備調査において圧倒的な時間短縮をもたらします。人手不足が深刻化する日本において、読む作業をAIに一次請けさせることは合理的な選択肢です。
2. 根拠提示機能（RAG等）の実装を必須とする
業務利用においては、AIに回答させるだけでなく「どの文書の何ページ目を根拠にしたか」を必ず提示させるシステム構成（RAG：検索拡張生成など）を採用すべきです。回答の根拠が確認できないAIシステムは、高リスク業務には適用すべきではありません。
3. 「断定」を疑う組織文化の醸成
AIが自信満々に回答しても、それは確率的な計算結果に過ぎません。特に日本語のビジネス文書は曖昧な表現が多いため、AIが文脈を読み違える可能性があります。「AIの出力はドラフト（下書き）であり、完成品ではない」という認識を、経営層から現場まで徹底することが、予期せぬ事故を防ぐ鍵となります。