投稿者 global-ai-media 
著名投資家によるGoogle Geminiの誤回答指摘と、NVIDIA CEOによる精度の見解に関する議論は、企業が生成AIを実務導入する際の核心的な課題を浮き彫りにしています。モデルの進化をただ待つのではなく、「不完全さ」を前提としたシステム設計と、日本企業特有の品質基準に合わせた運用体制の構築こそが、AI活用の成否を分けます。
「90%の正解率」はビジネスで通用するか
米国の著名投資家ジム・クレイマー氏がGoogleの生成AI「Gemini」を使用した際、自身の所在地に関して誤った情報（ハルシネーション）が出力されたと指摘した一件が話題となりました。一方で、NVIDIAのジェンスン・フアンCEOはAIの回答精度について「90%は正しい」とし、そのギャップは急速に埋まりつつあると述べています。
このエピソードは、現在の生成AIが抱える根本的なジレンマを象徴しています。日常会話やアイデア出しにおいては「90%の精度」は驚異的であり、十分に有用です。しかし、企業の基幹業務や顧客対応、意思決定支援といった「プロフェッショナルな領域」において、残りの10%の誤り、特にもっともらしい嘘（ハルシネーション）は致命的なリスクとなり得ます。
日本企業の「品質文化」とAIの「確率的性質」の衝突
特に日本企業においては、製造業を中心として「欠陥ゼロ」を目指す品質管理文化が根付いています。そのため、確率的に誤りが発生する生成AIの性質は、従来の業務フローや品質基準と相性が悪い側面があります。「たまに嘘をつくシステムを業務に組み込めるのか」という懸念が、多くの現場で導入の障壁となっています。
しかし、ここで重要なのは「AIモデル単体で100%を目指さない」という発想の転換です。大規模言語モデル（LLM）は、あくまで「確率的に次の単語を予測するエンジン」であり、データベースのような正確な事実検索エンジンとは異なります。この特性を理解せず、モデルの性能向上だけを待っていては、競合他社に遅れをとることになります。
実務的な解法：RAGとHuman-in-the-Loop
では、ビジネスの現場で「残りの10%」のリスクをどう管理すべきでしょうか。技術的には、社内データや信頼できる外部ソースを検索させ、その情報に基づいて回答を生成させる「RAG（検索拡張生成）」の導入が必須となります。これにより、AIの知識を事実に「グラウンディング（根拠付け）」させ、ハルシネーションを大幅に抑制することが可能です。
また、運用面では「Human-in-the-Loop（人間が介在するプロセス）」の設計が重要です。AIを「最終決定者」にするのではなく、あくまで「ドラフト作成者」や「リサーチャー」として位置づけ、最終確認は人間が行うフローを構築します。日本企業が得意とする「ダブルチェック」や「承認プロセス」の文化は、実はAIガバナンスと親和性が高く、これをデジタルのワークフローとして再定義することで、安全かつ効果的な活用が可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の議論から、日本企業がAI活用を進める上で意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 用途に応じた精度の定義と合意形成
すべての業務に100%の精度を求めず、議事録要約やアイデア出しなど「90%で十分な領域」と、契約書チェックや数値分析など「人間による厳密な確認が必要な領域」を明確に区分けし、社内で合意形成を図ることが重要です。
2. 「AI＋人間」の協働プロセスの標準化
AIの出力結果を人間がどのように検証するか、その責任分界点を業務マニュアルやガイドラインに落とし込む必要があります。これはAIリテラシー教育の一環としても機能します。
3. 失敗を許容するUI/UX設計
社内ツールやプロダクトにAIを組み込む際、「AIは誤る可能性がある」ことを前提としたインターフェース設計（例：参照元の明示、フィードバックボタンの設置、確信度が低い場合の警告表示など）を行うことで、ユーザーの過度な期待を抑制し、リスクをコントロールすることが求められます。