投稿者 global-ai-media 
生成AIのブームが一巡し、多くの企業がPoC（概念実証）から実運用へと移行する中で、大規模言語モデル（LLM）単体での能力の限界が浮き彫りになりつつあります。AI研究者ヴィシャル・シッカ氏が指摘するように、LLMが複雑な推論や正確性を求められるタスクで「相棒（Friend）」を必要とする理由と、日本企業が採るべき現実的なAIアーキテクチャについて解説します。
LLMの「確率的」な限界とハルシネーション
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習し、次に来る単語を確率的に予測することで、驚くほど流暢な文章を生成します。しかし、AI研究者でありVianai Systemsの創業者であるヴィシャル・シッカ（Vishal Sikka）氏が指摘するように、LLMはあくまで計算資源の制約の中で統計的な推論を行っているに過ぎません。
LLMに対して、その学習データの分布を超えるような未知の問題や、厳密な論理的整合性が求められるタスクを強いると、モデルはもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」を起こしやすくなります。これはバグではなく、確率モデルというLLMの性質そのものに由来する特性です。
日本のビジネス現場、特に金融や製造、医療といったミッションクリティカルな領域では、99%の精度でも許容されないケースが多々あります。「たまに嘘をつく優秀なアシスタント」を、そのまま基幹業務の自動化に組み込むことのリスクを、我々は直視する必要があります。
LLMに必要な「相棒」：ニューロシンボリックAIへの回帰
シッカ氏が「LLMには相棒（Friend）が必要だ」と述べるのは、LLM単体での解決を諦め、他のシステムと組み合わせるアプローチの重要性を示唆しています。これは近年、「ニューロシンボリックAI」として再注目されている概念に通じます。
- ニューラルネットワーク（LLM）：直感、パターンの認識、曖昧な自然言語の処理、創造的な生成が得意。
- シンボリックAI（記号論理・ルールベース）：論理推論、数学的計算、ルールの厳格な適用、事実の検索が得意。
これらを組み合わせることで、ユーザーの曖昧な指示をLLMが解釈し、実際の処理や計算は厳格なルールベースのシステムや外部データベース（RAG：検索拡張生成）に行わせるという役割分担が可能になります。たとえば、タンパク質の構造解析（フォールディング）のような科学的発見の分野でも、自律エージェントの開発でも、この「ハイブリッドな構成」こそが、実用的な信頼性を生み出す鍵となります。
自律型エージェント開発における実務的な課題
現在、AIトレンドは単なるチャットボットから、ユーザーの代わりにタスクを完遂する「AIエージェント」へとシフトしています。しかし、ここでも「LLM一本足打法」は危険です。
例えば、企業の経費精算を自動化するエージェントを考えた場合、領収書の読み取りや分類にはLLMの柔軟性が役立ちますが、最終的な金額の計算や社内規定（コンプライアンス）のチェックにおいては、1円の誤差も許されません。ここでLLMに計算をさせず、Pythonコードの実行環境や既存の業務システム（ERP）のAPIという「相棒」に処理を委譲する設計が必要です。
日本の商習慣は複雑で、暗黙知や例外処理が多く存在します。これらをすべてプロンプトエンジニアリングだけで制御しようとすると、メンテナンス不能な複雑怪奇なシステムになりかねません。既存の確実なシステム資産とLLMをどう接続するかという、システムインテグレーションの視点が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
ヴィシャル・シッカ氏の視点は、品質と信頼性を重視する日本企業にとって非常に親和性の高いものです。今後のAI活用において、以下の3点を意識することが推奨されます。
1. LLMを万能視せず「インターフェース」として位置づける
LLMを「知識の源泉」や「論理計算機」として過信せず、人間とシステムをつなぐ優れた「翻訳機・インターフェース」として活用してください。裏側の処理は、信頼性の高いデータベースやルールエンジンに任せるアーキテクチャ（ReActパターンやRAGなど）を採用することで、ガバナンスを効かせやすくなります。
2. 既存の「枯れた技術」との融合
日本企業には長年運用されてきた、信頼性の高いレガシーシステムや業務マニュアルが存在します。これらはAI導入の阻害要因と見なされがちですが、ニューロシンボリックなアプローチにおいては、ハルシネーションを防ぐための強力な「ガードレール」となり得ます。既存資産をLLMの「相棒」として再評価すべきです。
3. 人間参加型（Human-in-the-loop）の維持
どれほどAIエージェントが高度化しても、最終的な責任は人間が負う必要があります。特に法規制や倫理に関わる判断においては、AIが提示した根拠を人間が検証できるプロセスを業務フローに組み込むことが、日本国内でのコンプライアンス対応において不可欠です。