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推論能力を見せる一方で、人間なら間違えないような単純なミスを犯すことがあります。この「能力の非対称性（Jaggedness）」こそが、AI導入における最大の混乱要因であり、多くの実証実験（PoC）が停滞する原因です。本記事では、AIの得意・不得意の境界線を正しく理解し、品質を重視する日本企業が実務で成果を出すための現実的なアプローチを解説します。
「一律に賢い」わけではない：AI能力の境界線を知る
現在の生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）を扱う上で最も理解すべき概念は、「Jagged Frontier（凸凹した能力の境界線）」です。これは、米国の研究者Ethan Mollick氏らが提唱している視点で、AIの能力は人間のように全方位的に均質に向上しているのではなく、ある分野では突出して優秀（Salients）である一方、隣接する分野では驚くほど無能（Bottlenecks）であるという現状を指します。
例えば、AIは複雑なプログラミングコードを一瞬で生成し、難解な契約書の要約も見事にこなします。しかしその一方で、単純な四則演算を間違えたり、直前の文脈を無視した回答をしたりすることがあります。人間であれば「難しい仕事ができるなら、簡単な仕事もできるはずだ」と考えがちですが、確率論に基づいて次の一語を予測するLLMにおいて、この直感は通用しません。
多くの日本企業がAI導入で躓くのは、この「凸凹」を「人間と同じような線形の能力」として期待してしまう点にあります。「誤字脱字がある」「嘘をつく」という一点のミスをもって「まだ使えない」と判断するか、逆に過信してチェックなしに実務に適用しトラブルになるか。この両極端を避けるためには、AIの能力の輪郭を正確に把握するプロセスが不可欠です。
日本企業における「ボトルネック」と向き合う
AIの能力におけるボトルネック（不得意領域）は、日本の商習慣において特にセンシティブな問題を引き起こします。日本企業は「正確性」や「説明責任」を重視する傾向が強く、AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は、コンプライアンス上の大きなリスクとなります。
しかし、ここで重要なのは「AIに完璧を求めない」という発想の転換です。ボトルネックを技術的に完全に解消するのを待つのではなく、ボトルネックが存在することを前提としたワークフロー（業務プロセス）の再設計が求められます。これを「Human-in-the-loop（人間がループの中に入る）」アプローチと呼びます。
例えば、カスタマーサポートの自動回答にAIを導入する場合、AIに直接回答させるのではなく、「オペレーター向けの下書き作成」に特化させることで、AIの創造性（突出部）を活かしつつ、不正確さ（ボトルネック）を人間がカバーできます。リスクを許容できる内部業務（アイデア出し、文書要約、コード生成）と、リスクが許されない外部業務（顧客対応、契約判断）を明確に区分けし、それぞれの「凸凹」に合わせた適用を行うことが肝要です。
突出した能力（Salients）を最大化する
一方で、AIの「突出部（Salients）」は、従来の業務効率化の枠を超えた可能性を秘めています。膨大な非構造化データ（テキスト、音声、画像など）から瞬時にパターンを見つけ出す能力や、複数の異なる視点からアイデアを結合する能力は、人間には真似できない領域です。
日本の製造業や専門職の現場においては、熟練者の暗黙知がドキュメント化されずに埋もれているケースが多々あります。社内Wikiや日報、技術マニュアルなどのデータをRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術を用いてAIに連携させることで、AIは「疲れを知らないアシスタント」として、過去のトラブル事例や技術的知見を瞬時に提示できるようになります。
ここでは、単なる「検索」ではなく、文脈を理解した「提案」ができる点がAIの強みです。この強みを活かすには、AIを単なるツールとしてではなく、新人だが驚異的な記憶力を持つ「パートナー」として扱い、継続的にフィードバックを与えていく組織文化が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの議論における「Jagged Frontier」の概念を踏まえ、日本企業が取るべきアクションは以下の3点に集約されます。
1. 能力の「凸凹」を探索する実験文化の醸成
AIは何が得意で何が苦手か、モデルのバージョンアップによって日々変化します。机上の空論で導入可否を決めるのではなく、現場レベルで「このタスクはAIで8割完了できるか？」を小さく試し続ける実験的なアプローチ（サンドボックス環境の提供など）が不可欠です。
2. 100点を目指さない業務設計（BPR）
日本の品質基準である「ゼロ・ディフェクト（無欠陥）」をAI生成物にそのまま適用すると、導入は永遠に進みません。AIは「70点～80点の下書き」を作る天才であると割り切り、人間が最後の「画竜点睛」を行うプロセスへと業務フロー自体を書き換える必要があります。
3. ガバナンスとイノベーションの両立
著作権法第30条の4など、日本はAIの学習利用に対して比較的柔軟な法制度を持っていますが、出力物の利用には侵害リスクが伴います。一律禁止にするのではなく、入力データに関するガイドライン（個人情報・機密情報の扱い）と、出力物の検証プロセス（ファクトチェックの義務化）をセットで整備し、従業員が安心して「凸凹」を使いこなせる環境を整えることが、リーダー層の責務です。