投稿者 global-ai-media 
ChatGPTをはじめとする生成AIの普及が進む中、AIが人間の指示をどのように処理しているかを正しく理解することは、経営判断やシステム設計において不可欠です。本稿では、大規模言語モデル（LLM）がテキストを「読む」メカニズムを実務的な観点から解説し、そこから生じるリスクの正体と、日本企業が採るべき現実的な対策について論じます。
「理解」ではなく「確率」と「トークン」のプロセス
私たちがチャットボットに日本語で指示を出すとき、AIはそれを人間のように文脈や情緒を含めて「読んで」いるわけではありません。大規模言語モデル（LLM）にとって、言葉は意味を持つ記号ではなく、計算処理可能な数値の列として認識されます。
具体的には、入力されたテキストはまず「トークン」と呼ばれる最小単位に分解されます。英語であれば単語単位に近い区切りになりますが、日本語の場合は、漢字、ひらがな、カタカナが複雑に混じるため、トークン化のプロセスが複雑になりがちです。実務上の重要なポイントとして、一般的に日本語は英語に比べてトークン数が多くなる傾向があり、これがAPI利用時のコスト増や処理速度（レイテンシ）への影響、さらにはモデルが一度に扱える情報量（コンテキストウィンドウ）の消費量に関わってくるという点は、エンジニアだけでなくプロダクトオーナーも認識しておくべき事実です。
なぜAIはもっともらしい嘘をつくのか
トークン化された入力に対し、モデルが行っているのは「次に来る確率が最も高いトークン」の予測です。膨大な学習データに基づき、統計的に「ありそう」な言葉を繋げているに過ぎません。このメカニズムこそが、LLMの流暢な会話能力の源泉であると同時に、事実とは異なる内容を自信満々に語る「ハルシネーション（幻覚）」の原因でもあります。
日本の商習慣では、情報の正確性が極めて厳格に求められます。しかし、LLMの基本動作は「検索」ではなく「生成（確率的予測）」であるため、原理的に100%の正確性を保証することは不可能です。したがって、企業の意思決定者や法務担当者は、「AIは嘘をつくリスクがある」という前提に立ち、特に顧客対応や契約関連業務への適用においては、慎重な設計を行う必要があります。
「ハイコンテキスト」な文化とプロンプトエンジニアリングの壁
日本企業におけるAI活用でしばしば課題となるのが、言語文化の違いです。日本語のコミュニケーションは「察する」文化、すなわちハイコンテキスト（文脈依存）な要素が強く、主語や目的語が省略されがちです。しかし、機械は書かれていない情報を確率計算に含めることが苦手です。
「いい感じにまとめておいて」といった曖昧な指示は、人間同士であれば通用しても、AIに対しては期待外れな出力を招く原因となります。AIに意図通りの挙動をさせるためには、背景情報、制約条件、出力形式などを明示的に言語化するスキル（プロンプトエンジニアリング）が求められます。これは単なる技術的な小手先のテクニックではなく、業務プロセスを標準化・言語化できるかという組織能力の問題でもあります。
日本企業のAI活用への示唆
AIがコマンドを処理する仕組みを踏まえ、日本企業は以下の3点を意識して実装を進めるべきです。
1. 「正解」を求めない業務設計
LLMは確率論で動くため、ゼロリスクを求める領域には不向きです。クリエイティブな案出しや要約、ドラフト作成など、最終的に人間が確認・修正することを前提とした「Human-in-the-Loop（人間が介在する）」フローを構築することが、品質と効率のバランスを保つ鍵となります。
2. 社内データの活用（RAG）による「グラウンディング」
ハルシネーションを抑制し、自社業務に即した回答を得るためには、LLMの知識のみに頼らず、社内データベースなどの信頼できる外部情報を参照させて回答を生成させる技術（RAG: Retrieval-Augmented Generation）の導入が推奨されます。これにより、情報の出典を明確にし、ガバナンスを効かせやすくなります。
3. 組織的な言語能力の向上
AIのポテンシャルを引き出すには、指示出しの明確化が不可欠です。これはAI活用に限らず、リモートワークや多様な人材との協働においてもプラスに働きます。業務要件を論理的に言語化するトレーニングを組織全体で推進することが、結果としてAI活用の成功率を高めることにつながります。