投稿者 global-ai-media 
現在の生成AIは驚くべき流暢さで言葉を紡ぎますが、それは「確率的な予測」の結果であり、現実世界の仕組みを真に「理解」しているわけではありません。AI研究者ゲイリー・マーカス氏らの指摘を端緒に、大規模言語モデル（LLM）の本質的な限界と、高い品質基準を持つ日本企業が向き合うべき「次のAI戦略」について解説します。
「言葉の予測」と「意味の理解」の決定的な違い
現在、ビジネスの現場で活用が進む大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習し、ある単語の次にくる「最も確からしい単語」を予測することで文章を生成しています。これは確率統計的なアプローチであり、AI界隈では「確率論的オウム（Stochastic Parrots）」とも形容されることがあります。
元記事で触れられているように、例えば英語の「bar」という単語には、名詞だけでも「棒」「酒場」「法廷」「障害物」など20以上の異なる意味があります。LLMは文脈（前後の単語の並び）から確率的にどの意味で使われているかを推測することは得意です。しかし、人間のように現実世界の物理法則や社会通念、因果関係といった「世界モデル」を持って、その概念を深く「理解」しているわけではありません。
この「予測能力」と「理解力」のギャップこそが、現在の生成AIが抱えるハルシネーション（もっともらしい嘘）や論理破綻の根本原因です。文法的に完璧な日本語が出力されたとしても、そこに論理的な裏付けがあるとは限らないのです。
日本企業が直面する「99%の壁」と説明責任
日本の商習慣において、この「理解していない」という特性は看過できないリスクとなります。日本企業は伝統的に「品質」と「説明責任（アカウンタビリティ）」を極めて重視します。製造業における品質管理や金融機関のコンプライアンス業務において、99%の精度は素晴らしい成果ですが、残りの1%が「AIがなぜそう判断したか説明できない」ブラックボックスである場合、そのシステムを基幹業務に組み込むことは困難です。
例えば、AIに契約書のチェックをさせる場合、単に過去のデータに基づいて「修正案」を予測させるだけでは不十分です。日本の複雑な法規制や個別の取引背景という「構造」を理解し、なぜその条項がリスクなのかを論理的に導き出す能力が求められます。単なる確率論に依存したシステムでは、未知のケースや例外処理において致命的なミスを犯す可能性があります。
ニューロシンボリックAIとハイブリッドなアプローチ
こうしたLLMの限界を突破するために、グローバルなAI研究の最前線では「ニューロシンボリックAI」などのアプローチが再評価されています。これは、現在のディープラーニング（ニューラルネットワーク）による学習能力と、古くからの記号論理（シンボリックAI）によるルールベースの推論能力を組み合わせようとする試みです。
つまり、データを大量に読み込ませて「なんとなく正解に近いもの」を出させるのではなく、論理的なルールや知識グラフといった「構造化された知識」をAIに与え、推論のプロセスを確かなものにしようという動きです。AIが現実世界の仕組み（物理法則や因果関係）をモデルとして持ち、単語の羅列ではなく概念の操作を行えるようになることが、次世代のAI開発の焦点となっています。
日本企業のAI活用への示唆
現行のLLMが「理解」ではなく「予測」を行っているという事実は、AIの有用性を否定するものではありません。しかし、その特性を正しく把握した上で、適切な期待値管理とリスクコントロールを行う必要があります。
1. 「創造」と「論理」の使い分け
アイデア出し、要約、ドラフト作成など、多少の揺らぎが許容される「創造的タスク」には現在のLLMが極めて有効です。一方で、厳密な事実確認、計算、法的判断など、論理的な正確性が求められるタスクには、RAG（検索拡張生成）による事実のグラウンディングや、ルールベースのシステムとの併用を前提とする必要があります。
2. 「Human-in-the-loop」の制度化
AIが現実を「理解」していない以上、最終的な責任を持つ人間がプロセスに介在すること（Human-in-the-loop）は、日本の品質基準を守るために不可欠です。AIを「自律した担当者」ではなく「優秀だが時折嘘をつくアシスタント」として位置づけ、チェック体制をワークフローに組み込むことが重要です。
3. ガバナンスにおける透明性の確保
AIの出力結果に対し、「なぜそうなったか」を説明できる透明性の確保が今後の競争優位になります。ブラックボックスなモデルだけに頼るのではなく、知識グラフ等を活用して根拠を提示できるハイブリッドなシステム構成を検討することが、信頼性の高いAIサービス構築の鍵となるでしょう。