投稿者 global-ai-media 
最新の研究によると、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は、都市の比較においてサンフランシスコを過度に高く評価する傾向があることが判明しました。この事実は単なる雑学にとどまらず、学習データに潜む「バイアス（偏り）」がAIの出力にいかに色濃く反映されるかを示唆しています。本稿では、この事例を起点に、グローバルモデルを利用する日本企業が留意すべき文化的な偏りと、実務におけるリスクコントロールの方法について解説します。
学習データが作り出す「世界の偏り」
Axiosが取り上げた最新の研究によると、ChatGPTをはじめとする主要なLLMに対して「最もスマートな都市」や「イノベーションの中心地」といった評価を求めると、サンフランシスコが不釣り合いなほど頻繁に上位にランクインすることが明らかになりました。これは、サンフランシスコが客観的に全ての指標で優れているというよりも、AIの学習データにおいて同地域に関する言及量（特にテクノロジーやスタートアップに関する文脈）が圧倒的に多いためと考えられます。
LLMは確率論的に「次に来るもっともらしい言葉」を紡ぎ出す仕組みです。学習データの大半を占める英語圏、とりわけ北米のテック業界のデータセットが、モデルの「世界観」を形成します。その結果、AIは「イノベーション＝シリコンバレー的アプローチ」というステレオタイプを内面化し、出力に反映してしまうのです。
日本企業にとっての「隠れたリスク」
この「サンフランシスコ偏重」の現象は、対岸の火事ではありません。日本企業がグローバルなLLMを業務活用する際、同様のバイアスが意図せぬリスクとなる可能性があります。
例えば、人事評価制度や組織文化の改革案をAIに壁打ちさせるシーンを想像してください。モデルが欧米型の「ジョブ型雇用」や「急進的な成果主義」を（学習データの量に基づき）暗黙の正解として提案してくる可能性があります。日本の商習慣、労働法規制、あるいは長期的な雇用関係を重視する組織文化といった「文脈」は、グローバルなインターネットデータの中では少数派に過ぎないため、明示的な指示がない限り軽視されがちです。
また、マーケティングや市場調査においても注意が必要です。「魅力的な都市」や「有望な市場」をAIにリストアップさせた際、日本の地方都市やアジア特有の商圏が見過ごされ、欧米中心の視点が提示されるリスクがあります。これを鵜呑みにすることは、戦略的なミスリードにつながりかねません。
RAGとプロンプトエンジニアリングによる「ローカライズ」
では、このバイアスにどう対処すべきでしょうか。最も有効な手段の一つが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の活用です。
RAGは、AIが学習した汎用的な知識だけでなく、社内文書や信頼できる日本の公的統計、特定のドメイン知識を外部から参照させて回答を生成させる技術です。例えば、日本の都市開発について分析させるなら、AIの記憶に頼るのではなく、国土交通省のデータや国内シンクタンクのレポートを「参照データ」として渡すことで、バイアスを大幅に軽減し、日本の現実に即した回答を得ることができます。
また、プロンプト（指示文）において「日本の商習慣に基づいて」「日本の法規制（XX法）を考慮して」といった制約条件を明確に設けることも不可欠です。AIは「察する」ことが苦手であるため、前提条件を言語化して与えるスキルが、現場の担当者には求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業がAI活用を進める上で得られる示唆は以下の通りです。
- モデルの「出身地」を意識する：
主要なLLMは欧米のデータと価値観をベースに構築されていることを前提とし、そのままでは日本の文脈にそぐわない出力が含まれる可能性を常に疑う必要があります。 - 評価・判断業務への適用は慎重に：
コード生成や要約といったタスクに比べ、人事、戦略、格付けといった「価値判断」が伴う領域では、学習データのバイアスが致命的な影響を与える可能性があります。最終決定権は必ず人間が持つ「Human-in-the-loop」の体制が必須です。 - 国産LLMやドメイン特化モデルの検討：
高度な日本語処理能力や、日本の文化・商習慣を深く学習した国産モデル（NTT、ソフトバンク、各研究機関などが開発するもの）の活用も、用途によっては有効な選択肢となります。 - ファクトチェックの徹底：
AIが提示するランキングや評価は「統計的な偏り」の結果であることを理解し、裏付けとなるデータソースを別途確認するプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。