投稿者 global-ai-media 
生成AIや機械学習が日常的なツールとして浸透する一方で、AIが自信満々に誤った回答をする「ハルシネーション」や、人間にはあり得ない誤認をするケースが後を絶ちません。本稿では、AIの「統計的性質」を再確認し、ゼロリスクを求めがちな日本の商習慣において、どのようにAIの不確実性と向き合い、実務への適用を進めるべきかを解説します。
「摩天楼」を「トロンボーン」と見間違えるAIの思考回路
「AI（人工知能）」という言葉は、あたかもコンピュータが人間と同じような知性を獲得したかのような印象を与えます。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」の事例が示唆するように、AIの認識能力は人間とは根本的に異なります。これはコンピュータビジョン（画像認識）の分野でよく知られる現象ですが、人間が見れば明らかに「高層ビル」である画像に対し、わずかなノイズや特定のパターンが加わるだけで、AIはそれを「トロンボーン」だと高い確信度で誤認することがあります。
現在のAI、特に大規模言語モデル（LLM）やディープラーニングモデルの根底にあるのは「統計」と「確率」です。AIは意味を理解しているのではなく、膨大なデータの中から「次に来る可能性が最も高いパターン」を計算して出力しているに過ぎません。この統計的な性質こそが、AIの強力な汎用性を生む源泉であると同時に、実務適用における最大のリスク要因でもあります。
日本企業が陥りやすい「100%の精度」という罠
日本の企業文化、特に製造業や金融業などの厳格な品質管理が求められる領域では、システムに対して「100%の正確性」や「ゼロリスク」を求める傾向が強くあります。従来のルールベースのITシステムであれば、それは達成可能な目標でした。
しかし、確率論で動くAIに「100%」を求めることは、原理的に不可能です。ここで多くの国内AIプロジェクトがPoC（概念実証）止まりになる「死の谷」が発生します。「たまに嘘をつくシステムは業務に使えない」と判断されてしまうのです。しかし、AIの本質的な価値は完璧さではなく、「人間では処理しきれない量のデータを、一定の精度で高速に処理する」点や、「既存のデータから新しい組み合わせ（創造性）を提示する」点にあります。
「ハルシネーション」と向き合うガバナンス構築
生成AIにおける「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は、バグではなく機能の一部です。これを完全に防ぐことは現時点では困難ですが、リスクをコントロールすることは可能です。ここで重要になるのが「AIガバナンス」と「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」です。
例えば、カスタマーサポートの自動化において、AIに回答を完結させるのではなく、「下書きの作成」までを任せ、最終確認は人間が行うフローにする。あるいは、社内ナレッジ検索（RAG：検索拡張生成）において、回答の根拠となるドキュメントへのリンクを必ず提示させる、といった設計が求められます。日本の商習慣においては、誤情報が顧客の信頼失墜に直結するため、こうした「AIの出力を人間が監査するプロセス」の設計こそが、エンジニアやPMの腕の見せ所となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなAI開発競争の中で、日本企業がその果実を享受しつつリスクを管理するためには、以下の3つの視点が重要です。
1. 「品質保証（QA）」の定義を変える
従来の「バグがないこと」を品質とするのではなく、「統計的な誤りが含まれることを前提に、実害を防ぐガードレール（安全策）が機能しているか」を品質基準とする必要があります。これには、法務・コンプライアンス部門を早期から巻き込んだガイドライン策定が不可欠です。
2. 人とAIの役割分担の再設計
AIは「自律的なエージェント」ではなく「高度な確率的ツール」です。責任と判断は人間が持ち、AIはその判断材料や素案を高速に提供するアシスタントとして位置づけることで、現場の心理的抵抗を減らし、実質的な業務効率化につなげることができます。
3. リスク許容度の明確化
社内向け議事録要約であれば多少の誤りは許容される一方、顧客向け契約書のチェックでは許容されないなど、ユースケースごとに「許容できるエラー率」を定義することが、AI導入の成否を分けます。全社一律のルールで縛るのではなく、リスクベースでの柔軟な運用が求められます。