投稿者 global-ai-media 
大規模言語モデル（LLM）の驚異的な言語能力は、あたかもAIが人間のように「思考」しているかのような錯覚（The Illusion of AGI）を私たちに与えます。しかし、技術的な実態は高度な確率計算に過ぎません。本記事では、このギャップがビジネスにもたらすリスクを整理し、日本の法慣習や組織文化を踏まえた上で、企業がとるべき現実的なAI活用戦略を解説します。
「機能主義」の罠：テストに合格することの意味
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の進化を語る際、「司法試験に合格した」「医師国家試験レベルの回答をした」といったベンチマーク結果が頻繁に引用されます。しかし、TechPolicy.Pressの記事「The Illusion of AGI」が指摘するように、これらを以てAIが人間と同等の知性や推論能力を獲得したと判断するのは危険です。
LLMは、膨大なテキストデータから「次に来る単語」を確率的に予測するシステムです。エンジニアたちは、人間が見て「知的だ」と感じる出力（機能主義的な成果）を返すようにモデルを調整（ファインチューニング）しています。つまり、LLMは「正解の論理を理解している」のではなく、「人間が正解だと判定しそうな文字列を生成すること」に特化して設計されているのです。この「思考なき流暢さ」を、真の知性と混同することは、ビジネス上の意思決定において重大なリスク要因となります。
日本企業特有の「文脈」とAIの限界
この技術的特性は、ハイコンテキストなコミュニケーションを重視する日本のビジネス環境において、特に注意が必要です。LLMは敬語やビジネスメールの定型文を完璧に模倣できますが、その背後にある「行間」や「阿吽の呼吸」、あるいは「忖度」といった社会的・文化的文脈を理解しているわけではありません。
例えば、顧客からのクレーム対応や社内の稟議書作成において、AIは表面上完璧な文章を作成するでしょう。しかし、そこに潜む政治的なニュアンスや、倫理的な判断、過去の複雑な経緯（コンテキスト）を踏まえた「落とし所」の判断は、確率論的なモデルには不可能です。日本企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）の一環としてAIを導入する際、業務効率化を急ぐあまり、こうした「判断」の領域までAIに委ねてしまうと、予期せぬトラブルや信頼の失墜を招く恐れがあります。
ハルシネーションは「バグ」ではなく「仕様」である
実務担当者が最も頭を悩ませるのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」の問題です。しかし、前述の通りLLMが確率的な文章生成器である以上、事実に基づかない内容が出力されるのはバグではなく、仕組み上の「仕様」と言えます。
したがって、日本企業におけるAIガバナンス（統制）の要諦は、「いかにハルシネーションをなくすか」に固執することではなく、「ハルシネーションが起きることを前提としたワークフロー」を構築することにあります。特に金融や医療、インフラといった高い信頼性が求められる領域では、RAG（検索拡張生成：社内文書などの根拠データを参照させる技術）を導入しても、最終的な事実確認（ファクトチェック）の責任を人間が負うプロセスが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
「思考なき知性」というLLMの本質を踏まえ、日本の組織リーダーやエンジニアは以下の視点でAI活用を進めるべきです。
- 「判断」ではなく「作業」を委譲する：
AIを「意思決定者」として扱わず、要約、翻訳、草案作成、コード生成といった「タスクの実行者」として位置づけること。責任の所在（アカウンタビリティ）は常に人間が保持する必要があります。 - 「人間参加型（Human-in-the-loop）」プロセスの標準化：
日本の製造業が得意とする品質管理（QC）の考え方をAIプロセスにも適用し、AIの出力に対する人間のチェック工程を業務フローに組み込むこと。これはコンプライアンス順守の観点からも重要です。 - 過度な擬人化を避ける組織文化の醸成：
「AI先生」「AI社員」といった表現は親しみやすい反面、AIの能力を過信させる副作用があります。ツールとしての限界を正しく理解するためのリテラシー教育を、現場レベルまで徹底することが求められます。 - 独自データの価値再認識：
汎用的なLLMは「一般的な正解」しか返せません。日本企業が競争優位を築く鍵は、自社に蓄積された「暗黙知」や「固有データ」をいかに整備し、安全な環境でAIに参照させるか（オンプレミスやプライベートクラウドでのLLM活用など）にかかっています。