投稿者 global-ai-media 
生成AIは驚異的な能力を持つ一方で、時に人間には理解しがたい誤り（ハルシネーション）を起こすことがあります。本記事では、AIが予期せぬ挙動を示す「暴走」のメカニズムを紐解き、日本企業が実務においてリスクを制御しながらAIを活用するための現実的なアプローチを解説します。
「摩天楼」と「トロンボーン」：AI特有の誤認識とは
GoogleのGeminiやOpenAIのChatGPTをはじめとする生成AIモデルは、日進月歩で進化を続けています。しかし、元記事のタイトルにある「摩天楼とスライドトロンボーン（The skyscraper and the slide trombone）」という奇妙な並びが示唆するように、AIは時に人間には想像もつかないような誤った関連付けや分類を行うことがあります。
これは、AIが人間のように「意味」を理解しているのではなく、膨大なデータの中から統計的な確率に基づいてパターンを見つけ出しているに過ぎないためです。高次元のベクトル空間において、AIにとっては「摩天楼の形状」と「トロンボーンの構造（あるいは音の波形）」が、ある特定の文脈やノイズの影響下で数学的に類似していると判定されてしまう可能性があります。
こうした現象は、一般に「ハルシネーション（幻覚）」として知られていますが、ビジネスの現場では笑い話では済みません。顧客向けのチャットボットが不適切な回答を生成したり、契約書レビューAIが存在しない法律を引用したりするリスクは、常に潜んでいるのです。
確率論的アプローチの限界と「正解のない」技術
従来のITシステムは、入力Aに対して必ず出力Bを返す「決定論的」な動作が基本でした。しかし、生成AIは「確率論的」に動作します。これは、毎回同じ答えが返ってくるとは限らず、またその答えが常に事実に基づいている保証もないことを意味します。
日本企業、特に金融や製造、インフラといった信頼性が最優先される業界において、この性質は導入の大きな障壁となりがちです。「100%の精度」を求めがちな日本の品質基準に対し、現在のLLM（大規模言語モデル）は「もっともらしい嘘」をつくリスクを内包しているからです。
しかし、リスクがあるからといって活用を避ければ、グローバルな競争力維持が困難になるのも事実です。重要なのは、AIを「完璧な知性」としてではなく、「時折ミスをするが、非常に有能なアシスタント」として捉え、ミスを許容できる設計を行うことです。
日本企業におけるガバナンスと「Human-in-the-Loop」
AIが「暴走」した際に企業を守るのは、技術的なガードレールと、人間の判断です。これを実務に落とし込むには、以下の2点が重要になります。
第一に、RAG（検索拡張生成）などの技術的な対策です。AIの知識だけに頼るのではなく、社内規定やマニュアルなどの信頼できる外部データを参照させ、回答の根拠をそこに限定させることで、ハルシネーションを大幅に抑制できます。これは、日本の商習慣における「エビデンス重視」の姿勢とも親和性が高い手法です。
第二に、「Human-in-the-Loop（人間が介在するプロセス）」の徹底です。最終的な意思決定や顧客へのアウトプットの直前には、必ず担当者が目を通すフローを構築することです。特にクリティカルな業務においては、AIはあくまで「下書き」や「提案」の作成に留め、責任は人間が負うという構造を明確にする必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
AIの不確実性と向き合いながら、実務への適用を進めるためのポイントは以下の通りです。
1. 「ゼロリスク」を目指さない業務設計
AIに100%の精度を求めるとプロジェクトは頓挫します。「誤りが起きても修正可能な業務（例：議事録作成、アイデア出し、社内文書検索）」から導入を始め、徐々に適用範囲を広げることが肝要です。
2. 独自の評価指標（Evaluation）の確立
「なんとなく便利」ではなく、自社の業務ドメインにおいてAIがどの程度の精度を出せば合格とするか、定量的な評価基準（ベンチマーク）を設けてください。MLOpsの観点からも、継続的なモニタリングとモデルの更新が必要です。
3. AIリテラシーの底上げとガイドライン策定
現場の社員が「AIは嘘をつく可能性がある」ことを正しく理解していなければ、誤った情報を鵜呑みにしてトラブルに発展します。禁止事項ばかりを並べたガイドラインではなく、リスクを踏まえた「上手な使い方」を教育することが、組織全体の生産性向上につながります。