投稿者 global-ai-media 
生成AIは、司法試験に合格するほどの高度な知能を見せる一方で、小学生でも解けるような単純な計算や論理タスクでミスを犯すことがあります。この「能力の凸凹（Jagged Frontier）」と呼ばれる現象は、AI導入を進める企業にとって大きな落とし穴となり得ます。本記事では、この不確実性が生じる背景と、品質への要求レベルが高い日本企業がとるべき現実的なアプローチについて解説します。
「天才」であり「凡人以下」でもあるAIのパラドックス
Business Insiderの記事でも触れられているように、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）を利用していると、ある種の苛立ちを覚える瞬間があります。複雑なプログラミングコードを一瞬で生成したり、難解な契約書の要約を見事にこなしたりする一方で、非常に単純な数のカウントや、基本的な指示の遵守（「〇〇を含めないで」といった否定命令など）に失敗することがあるからです。
ハーバード・ビジネス・スクールとボストン・コンサルティング・グループの研究チームは、この現象を「Jagged Frontier（ギザギザの能力境界線）」と表現しました。AIの能力は、人間のように難易度に応じて均一に広がっているわけではありません。ある領域では人間の専門家を凌駕する一方で、少し角度を変えた隣の領域では初歩的なミスを犯す。この境界線が「ギザギザ（Jagged）」であり、直感的に予測しづらいことが、ビジネス実装における最大のリスク要因となっています。
なぜAIは単純なタスクで失敗するのか
この現象を理解するには、LLMの仕組みを再確認する必要があります。LLMは論理的な思考や計算を行っているのではなく、膨大なテキストデータをもとに「次に来る確率の高い言葉」を予測しています。
したがって、インターネット上に類似のパターンが大量に存在する「典型的な難問」には強く、逆にデータが少ない、あるいは人間にとっては当たり前すぎて言語化されていない「常識的な単純作業」でつまずくことがあります。また、確率論的に出力するため、同じ入力に対しても結果が揺らぐことが避けられません。
日本のビジネス現場、特に製造業や金融業のように「100点満点の正確性」が前提となる文化においては、この「時々嘘をつく（ハルシネーション）」性質や「単純ミスのリスク」は、導入の大きな障壁となりがちです。
「過信」と「過小評価」の二重のリスク
「Jagged Frontier」がもたらす実務上の問題は、ユーザーがAIの能力を見誤ることです。
一つは「過信（Over-reliance）」です。難しいタスクをこなせたのだから、簡単なタスクも当然できるだろうと思い込み、AIの出力をノーチェックで業務フローに流してしまうリスクです。特に経験の浅い若手社員が、AIの回答を鵜呑みにしてしまうケースが散見されます。
もう一つは「過小評価による放棄」です。一度単純なミスを目撃したことで、「このAIは使えない」と判断し、本来享受できるはずの生産性向上のチャンスを捨ててしまうことです。日本企業では、PoC（概念実証）段階で一度でもハルシネーションが発生すると、「信頼性に欠ける」としてプロジェクトが頓挫するケースが少なくありません。
日本企業のAI活用への示唆
AIの「能力の凸凹」を前提とした上で、日本企業はどのようにAI戦略を進めるべきでしょうか。以下の3点が重要です。
1. 「AIに任せる領域」と「人間が担う領域」の再定義
AIが得意な領域（境界線の内側）と、不得手な領域（境界線の外側）を見極めるための検証プロセスが不可欠です。「AIなら何でもできる」という魔法の杖としての期待を捨て、自社の業務タスクを細分化し、どのタスクが「Jagged Frontier」の内側にあるかを実験的に特定する必要があります。
2. 「Human-in-the-loop（人間による確認）」のプロセス化
日本企業の強みである「品質管理」のノウハウを、AIプロセスにも適用すべきです。AIはドラフト作成やアイデア出しには極めて有効ですが、最終的な事実確認や意思決定は人間が行うというルールを徹底する必要があります。特に、責任の所在を明確にするガバナンス体制の構築が急務です。
3. AIリテラシー教育の転換
単にプロンプトエンジニアリング（指示出しの技術）を教えるだけでは不十分です。「AIはどのような時に間違えるのか」「どのようなタスクが苦手なのか」という限界やリスクを正しく理解させる教育が必要です。AIを「完璧な上司」ではなく「優秀だがうっかり屋の部下」として扱うマインドセットを組織全体で共有することが、実用的な活用の第一歩となります。
AIの進化は続いていますが、この「凸凹」が完全に解消されるにはまだ時間がかかります。テクノロジーの完成を待つのではなく、その特性を理解し、人間がうまく補完しながら使いこなす組織こそが、次世代の競争力を手にするでしょう。