投稿者 global-ai-media 
生成AIブームが一巡し、多くの企業が実用化のフェーズで「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」という壁に直面しています。計算科学者スティーブン・ウルフラム氏が指摘する「LLMと計算知能の違い」を起点に、確率的な言語モデルの限界をどう乗り越え、日本の商習慣に適合した信頼性の高いシステムを構築すべきかを解説します。
「言葉を操るAI」と「論理を解くAI」の決定的な違い
昨今の生成AIブームにおいて、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）は「万能な知能」であるかのように語られることが少なくありません。しかし、Mathematicaの開発者であり計算科学の権威であるスティーブン・ウルフラム氏は、自身の計算知識エンジン「Wolfram Alpha」と比較し、LLMの本質的な限界を指摘しています。
LLMの本質は、膨大なテキストデータから「次にくる単語」を確率的に予測することにあります。これは文章の要約や翻訳、アイデア出しには極めて有効ですが、厳密な論理計算や事実の正確性が求められるタスクにおいては脆弱性を露呈します。たとえば、LLMは「2つの大きな数の掛け算」を、計算しているのではなく、学習データにあるパターンとして「それらしい数字」を出力しようとします。その結果、平然と計算ミスや事実誤認を起こします。
一方で、従来のプログラムやWolfram Alphaのようなシステムは、ルールベースや数式に基づき、決まった手順で「正解」を導き出します。ウルフラム氏の視点は、AI活用において「確率（LLM）」と「論理（計算エンジン）」を混同してはならないという、極めて重要な示唆を含んでいます。
日本企業が直面する「正確性」の壁と解決策
日本のビジネス現場、特に金融、製造、行政などの領域では、欧米以上に「ゼロリスク」や「正確性」が求められる傾向にあります。「95%正しいが、5%の確率で重大な嘘をつくAI」は、日本の稟議システムや顧客対応においては、導入のハードルが極めて高くなります。
ここで重要になるのが、LLM単体にすべてを任せるのではなく、外部ツールやデータベースと連携させる「RAG（検索拡張生成）」や「Function Calling（機能呼び出し）」といったアーキテクチャです。
- 自然言語インターフェースとしてのLLM： ユーザーの意図を汲み取り、翻訳する役割。
- 実行エンジンとしての既存システム： 正確な計算、社内データベースの検索、APIの実行を行う役割。
このように役割を分担させることで、LLMの「流暢さ」と、既存システムの「正確さ」を組み合わせるアプローチこそが、現在のアカデミアおよび実務の主流となりつつあります。ウルフラム氏が提唱するように、LLMが苦手なことは、それが得意な専門ツール（計算エンジン等）に任せればよいのです。
ブラックボックス化するAIとガバナンス
また、ガバナンスや説明責任（アカウンタビリティ）の観点からも、このハイブリッドなアプローチは有効です。ディープラーニングに基づくLLMは、なぜその答えを出したのかという「思考のプロセス」がブラックボックスになりがちです。
一方、外部ツールを呼び出して回答を作成する仕組みであれば、「どのデータベースを参照したか」「どの計算式を使ったか」というログが残ります。これは、日本の厳格なコンプライアンス要件や、監査対応が必要な業務システムにおいて、非常に重要な「安心材料」となります。
日本企業のAI活用への示唆
ウルフラム氏の主張やグローバルの技術トレンドを踏まえ、日本企業は以下のポイントを意識してAI実装を進めるべきです。
1. 適材適所の見極め（「魔法」からの脱却）
LLMを「何でも知っている賢者」として扱うのではなく、「優秀な通訳者・オーケストレーター」として定義し直すことが重要です。数値計算や正確な事実確認が必要な業務では、LLMに回答を生成させるのではなく、必ず社内の信頼できるデータベースや計算モジュールを参照させる設計にしてください。
2. 既存のIT資産（レガシーシステム）の再評価
多くの日本企業が抱える「レガシーシステム」は、AI時代においてお荷物ではなく、「信頼できる知識の源泉」となり得ます。LLMとレガシーシステムをAPIでつなぐことで、過去の蓄積データを安全かつ対話的に活用する道が開けます。
3. 人間参加型（Human-in-the-loop）のプロセス設計
どれほど技術（Neuro-symbolic AIなど）が進化しても、最終的な責任は人間が負う必要があります。特に日本では、AIのミスが企業の信頼失墜に直結しやすいため、AIの出力を人間が確認・承認するフローを業務プロセスの中に明示的に組み込むことが、実運用への近道となります。