投稿者 global-ai-media 
ExpediaのCEOが指摘した「顧客がLLMに求めるのは『もっともらしさ』ではなく『確実性』である」という言葉は、AIのビジネス実装において重要な示唆を含んでいます。本記事では、LLM特有の不確実性とどう向き合い、自社データを活用して顧客の信頼を獲得すべきか、日本企業の商習慣や組織文化を踏まえて解説します。
LLMの「もっともらしさ」が抱えるビジネス上の限界
近年、大規模言語モデル（LLM）は急速に進化し、人間が書いたかのような自然で流暢な文章を生成できるようになりました。しかし、LLMの根本的な仕組みは「次に来る確率が高い単語を予測して繋ぎ合わせる」というものであり、事実の真偽を自律的に検証しているわけではありません。そのため、事実と異なる情報をあたかも真実であるかのように出力してしまう「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクが常に伴います。
米大手オンライン旅行会社ExpediaのCEOは最近のインタビューで、「旅行者が求めているのは、もっともらしい（plausible）LLMではなく、確実な（certain）ものである。だからこそ我々のデータが重要になる」と発言しました。旅行の予約において、フライトの時間やホテルの空室状況といった情報の正確性は死活問題です。いくらAIの回答が流暢で「もっともらしく」見えても、それが事実に基づいた「確実な」情報でなければ、顧客の信頼を根本から損なってしまうというビジネス上の本質を突いています。
日本市場における「確実性」と「信頼」の重要性
このExpediaの指摘は、日本市場においてAIを活用しようとする企業にとって特に重い意味を持ちます。日本の商習慣や消費者心理は、世界的に見てもサービスの品質や情報の正確性に対して非常に厳しい傾向があります。少しの誤情報や不適切な対応が、SNS等での炎上やブランドの毀損に直結しやすい環境だと言えます。
また、日本企業の組織文化としても「リスクを最小化する」「完璧を求める」という気風が根強く残っています。そのため、カスタマーサポートやプロダクトのユーザーインターフェースなど、直接顧客に触れる領域にLLMをそのまま組み込むことには慎重にならざるを得ません。万が一、AIが誤った料金プランや存在しないサービスを案内した場合、景品表示法などのコンプライアンス上のリスクや、顧客への損害賠償といった深刻な事態に発展する可能性も孕んでいます。
自社データが「確実性」を担保する鍵となる
では、企業はLLM特有の不確実性とどう向き合い、活用を進めていけばよいのでしょうか。その鍵となるのが、ExpediaのCEOも言及した「自社データ」の活用です。汎用的なLLMが持つ一般的な知識の「もっともらしさ」に依存するのではなく、企業が独自に保有する正確なデータを組み合わせることで、回答の「確実性」を高めるアプローチが主流となっています。
実務においては、「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」と呼ばれる手法がよく用いられます。これは、ユーザーからの質問に対して、まず自社のデータベース（社内規程、最新の在庫状況、過去の正確な対応マニュアルなど）から関連する情報を検索し、その事実情報のみに基づいてLLMに回答を生成させる仕組みです。これにより、LLMの流暢な対話能力を活かしつつ、情報の正確性を自社のデータで統制することが可能になります。しかし、この仕組みを機能させるためには、ベースとなる自社データ自体が最新かつ正確に管理され、AIが読み取れる形式で整備されている必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
これまでの考察を踏まえ、日本企業がAIの実装を進める上で意識すべき要点と実務への示唆を整理します。
第一に、タスクの性質に応じたAIの使い分けです。ブレインストーミングや企画書の構成案作成など「もっともらしさ」や「創造性」が役立つ領域と、顧客への案内や意思決定など「確実性」が求められる領域を明確に切り分ける必要があります。確実性が求められる領域では、LLM単体での運用は避け、RAGなどの技術を用いた事実の裏付けを必須とするべきです。
第二に、AI時代における「データガバナンス」への投資です。AIのアウトプットの品質は、インプットされるデータの品質に直結します。社内でサイロ化（孤立）しているデータを統合し、常に最新の状態に保つためのデータ基盤の整備やルール作りは、地味ではありますがAI活用を成功させるための最大の要件となります。
第三に、最終的な責任を担保する仕組みの構築です。AIがどれほど進化しても、不確実性をゼロにすることは困難です。そのため、AIの回答をそのまま公開するのではなく、人間が最終確認を行うプロセス（Human-in-the-Loop）を組み込んだり、顧客に対してAIによる回答であることを明示して免責事項を設けるなど、法務・コンプライアンス部門と連携したリスクコントロールを並行して進めることが、日本企業が安全かつ継続的にAIの恩恵を享受するための鍵となります。