投稿者 global-ai-media 
ChatGPTやGeminiの登場以降、生成AIは急速に普及しましたが、同時にAIが全く関係のない事象を結びつけたり、事実に基づかない情報を生成したりするリスクも顕在化しています。本記事では、AIが「暴走（haywire）」するメカニズムを紐解きつつ、品質と正確性を重視する日本企業が、いかにしてこの不確実な技術を実務に落とし込み、ガバナンスを効かせるべきかを解説します。
AIが「摩天楼」と「トロンボーン」を混同するとき
GoogleのGeminiをはじめとする最新の生成AIモデルは、テキストだけでなく画像や音声も扱うマルチモーダル能力を飛躍的に向上させています。しかし、その裏で「AIが予期せぬ挙動（haywire）」を見せるケースも後を絶ちません。元記事のタイトルにある「摩天楼（skyscraper）とスライドトロンボーン」という一見不可解な組み合わせは、AIが私たちの常識とは異なる特徴量に基づいてデータを分類・生成してしまうリスクを示唆しています。
生成AIは、膨大なデータの中から統計的な確率に基づいて「次に来るもっともらしい答え」を導き出します。これは論理的な推論ではなく、あくまで確率論的な予測です。そのため、文脈によっては人間には理解不能な幻覚（ハルシネーション）や、視覚的な誤認を引き起こすことがあります。特に日本企業が期待する「100%の正解」を求める業務領域においては、この特性が大きな障壁となります。
日本企業が直面する「品質保証」のジレンマ
欧米のスタートアップ文化では「まずはリリースし、走りながら修正する」アプローチが許容される場面も多いですが、日本の商習慣においては、誤情報の拡散や不適切なコンテンツ生成は深刻なブランド毀損につながりかねません。製造業における「カイゼン」や「ゼロディフェクト（無欠陥）」の文化が根強い日本において、確率的にミスをするAIをどう扱うかは、技術的な課題であると同時に、組織文化的な課題でもあります。
例えば、カスタマーサポートの自動化や社内ドキュメント検索システム（RAG：検索拡張生成）の構築において、AIが自信満々に嘘をつくリスクをどう許容するか。ここでは、「AIの出力をそのまま顧客に見せない」というUI/UX上の工夫や、最終確認は必ず人間が行う「Human-in-the-loop（人間参加型）」のプロセス設計が不可欠です。AIを「全知全能の回答者」ではなく、「優秀だが時折ミスをするアシスタント」として位置づける期待値の調整が求められます。
マルチモーダル化とガバナンスの複雑化
テキスト生成以上にリスク管理が難しいのが、画像や動画生成の領域です。学習データに含まれるバイアスがそのまま出力に反映されたり、著作権侵害のリスクを孕んだ画像が生成されたりする可能性があります。グローバルでは、AIモデルの出力に対する「レッドチーミング（攻撃者視点での脆弱性テスト）」が標準的なプロセスとなりつつありますが、日本国内ではまだこのプロセスが体系化されていない企業も少なくありません。
また、欧州の「AI法（EU AI Act）」のような厳格な規制への対応と、日本政府が推進する「AI事業者ガイドライン」のようなソフトローへの対応のバランスも重要です。日本企業は、法的なグレーゾーンに対して過度に萎縮する傾向がありますが、リスクを恐れて活用を止めるのではなく、利用範囲を限定したサンドボックス（実証環境）での検証を重ねることが、競争力を維持する鍵となります。
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適用を進めるために、以下のポイントを整理します。
- 確率的性質の受容とスコープ定義：AIは確率で動くものであり、誤りがゼロにはならないことを前提とする。その上で、ミスが許されない「重要意思決定」ではなく、修正可能な「下書き作成」や「要約」から導入を進める。
- グラウンディング（根拠付け）の徹底：社内規定やマニュアルなどの信頼できる情報ソースのみを参照させるRAG（検索拡張生成）の技術を活用し、ハルシネーションを抑制する。
- 品質評価の仕組化：AIの回答精度を継続的にモニタリングするMLOps（機械学習基盤）の体制を整える。場合によっては、LLM（大規模言語モデル）そのものを使って別のAIの回答を評価させる手法（LLM-as-a-Judge）も検討に値する。
- AIリテラシー教育の転換：プロンプトエンジニアリングのスキルだけでなく、「AIがいつ間違えるか」「どこにリスクがあるか」を見極める批判的思考（クリティカルシンキング）の教育を従業員に行う。
「摩天楼」と「トロンボーン」のような突飛な誤りは、AIの限界を示すと同時に、人間による監督の重要性を再認識させるものです。技術の進化をただ待つのではなく、その特性を理解した上で使いこなす「運用力」こそが、日本企業のAI活用における勝負所となるでしょう。