投稿者 global-ai-media 
スウェーデンの現地メディアがChatGPTに対して移民法に関する質問を行ったところ、約3分の1で誤りや誤解を招く回答が含まれていたと報じられました。特定の法規制や専門知識を要する領域において、生成AIをどのように活用すべきか。この事例を教訓に、日本企業が直面する法的リスクと、実務におけるガバナンスのあり方を解説します。
「もっともらしい嘘」を見抜く難しさ
スウェーデンのニュースメディア「The Local」の報道によれば、スウェーデンの移民・移住に関する複雑な質問をChatGPTに投げかけたところ、その回答の約3分の1が不正確、あるいは誤解を招く内容であったとされています。これは、生成AI（Generative AI）が抱える構造的な課題である「ハルシネーション（Hallucination：事実に基づかない情報を生成する現象）」が、法務や行政手続きといった高リスクな領域で顕在化した典型的な事例と言えます。
大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、文脈に沿って「次に来る確率の高い言葉」を予測しています。しかし、LLM自体は法律家ではなく、学習データに含まれる情報が古かったり、ネット上の不正確な情報を学習していたりする場合、平然と嘘をつく可能性があります。特に、法改正が頻繁に行われる分野や、個別の事情によって判断が分岐するケースにおいて、汎用的なモデルに正解を求めることは現時点ではリスクが高いと言わざるを得ません。
日本企業が直面する「ローカルナレッジ」の壁
この問題は、日本企業にとっても対岸の火事ではありません。主要なLLM（GPT-4やClaude 3など）は、圧倒的に英語圏のデータで学習されています。日本の法律、商習慣、行政手続きに関するデータ量は相対的に少なく、学習の重みづけも低くなる傾向があります。
例えば、日本の労働基準法や下請法、あるいはインボイス制度のようなドメスティックかつ複雑なルールについて、汎用モデルが常に最新かつ正確な解釈を出力できる保証はありません。さらに、日本語特有の「文脈依存」や「曖昧さ」が、AIの解釈ミスを誘発する可能性もあります。社内の法務相談や顧客対応チャットボットに、未調整のLLMをそのまま組み込むことは、コンプライアンス違反や誤った案内による信用の失墜を招く恐れがあります。
RAGと「Human-in-the-Loop」によるリスク低減
では、専門領域でAIを活用することは不可能なのでしょうか。答えはNoです。重要なのは、LLMが持つ「学習済み知識」に依存せず、外部の正確な情報源を参照させるアーキテクチャを採用することです。
現在、実務で主流となっているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」という手法です。これは、社内規定、法令データベース、マニュアルなどの信頼できるドキュメントをAIに検索させ、その検索結果に基づいて回答を生成させる技術です。これにより、AIは「記憶」ではなく「参照」に基づいて回答するため、ハルシネーションのリスクを大幅に低減できます。
しかし、RAGを用いても100%の精度は保証されません。最終的な意思決定や対外的な回答においては、必ず人間が内容を確認する「Human-in-the-Loop（人間が介在するプロセス）」の構築が不可欠です。AIはあくまで「草案作成」や「情報整理」のパートナーとして位置づけ、責任の所在は人間が持つというガバナンス体制が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
スウェーデンの事例は、AIの限界を知らずに依存することの危うさを示しています。日本企業がAIを実務に導入する際は、以下の3点を意識する必要があります。
- 「汎用モデル」の限界を理解する：法務、税務、医療など、正確性が生命線となる領域では、ChatGPTなどの汎用モデルの回答を鵜呑みにせず、必ず一次情報を確認する習慣を組織全体で徹底する必要があります。
- RAGなどの技術的対策への投資：業務特化型のAIを構築する場合、社内のナレッジベースを整備し、RAGなどの技術を用いてAIに「カンニングペーパー」を与える仕組み作りが重要です。データの質がAIの回答精度を左右します。
- 明確なガイドラインの策定：「どの業務でAIを使ってよいか」「最終確認は誰が行うか」という利用ガイドラインを策定し、従業員のリテラシー向上を図ることが、AI活用の成功とリスク管理の両立につながります。