投稿者 global-ai-media 
「PRの父」と呼ばれる歴史的偉人の知見を再現した特化型AIの事例から、日本企業が直面する「暗黙知の継承」への応用可能性を探ります。自社独自のナレッジを活用するメリットとともに、過去のデータに依存するからこそ生じるリスクやガバナンス上の注意点について解説します。
歴史的偉人を再現する「クローズドコーパスLLM」というアプローチ
米国で「PR（広報）の父」と呼ばれるエドワード・バーネイズの知見を、大規模言語モデル（LLM）を用いて現代に蘇らせた「Ask Eddie」というプロジェクトが注目を集めています。このAIの最大の特徴は、一般的なAIのようにインターネット上の無数の情報を学習するのではなく、バーネイズ自身の著作や録音データのみを参照する「クローズドコーパス（特定の閉じられたデータ群）」のLLMとして構築されている点です。
一般的なLLMは幅広い質問に答えられる反面、事実と異なるもっともらしい嘘（ハルシネーション）を生成したり、回答のトーンが均質化したりする課題があります。一方、クローズドコーパスを用いたアプローチでは、特定の人物の思考プロセスや専門用語、独特の語り口までを忠実に再現することが可能になります。実務的には、特定の文書群のみを検索して回答を生成するRAG（検索拡張生成）技術を用いることで、比較的容易にこうした特化型AIを社内構築できるようになっています。
日本企業における「暗黙知の継承」と「理念の浸透」への応用
このアプローチは、日本企業が抱える独自の課題解決に大きな示唆を与えます。日本の組織文化において、ベテラン社員が長年培ってきた「暗黙知」や「職人技」の継承は喫緊の課題です。定年退職等で失われゆく技術やノウハウをインタビューや業務記録によってデータに落とし込み、それをクローズドコーパスとしてAI化できれば、次世代のエンジニアや担当者がいつでも「熟練の先輩」に相談できる環境を構築できます。
また、日本企業では創業者の理念や社是を重視する経営が根付いています。創業者の残した膨大な社内報、講演録、社内通達などをAIに読み込ませることで、新規事業の立ち上げや経営判断の迷いが生じた際に、「創業者ならこの状況をどう考えるか」を壁打ちする仮想的なメンターシステムを作ることも可能でしょう。これは単なる業務効率化を超えた、組織文化の維持・強化という新しいAI活用の形と言えます。
過去のデータに依存するリスクと「時代のズレ」
一方で、クローズドコーパスに依存することのリスクも正しく認識しなければなりません。「Ask Eddie」の事例において興味深いのは、このAIが「時代遅れの人（a man out of time）」であると評されている点です。AIの知識は過去の著作物に限定されているため、現代のデジタルマーケティングの手法や、最新のSNSの炎上リスクといった概念を持ち合わせていません。
これを日本企業の実務に置き換えると、深刻なコンプライアンスリスクに発展する可能性があります。例えば、数十年前のベテランの営業ノウハウや創業者の言葉の中には、現代の労働法制やハラスメント防止の観点、あるいはダイバーシティの価値観に照らし合わせると不適切な内容が含まれているかもしれません。過去の成功体験をそのままAIが「正解」として出力し、若手社員がそれを無批判に実行してしまうことは、企業ガバナンスの観点から非常に危険です。
日本企業のAI活用への示唆
日本企業が自社独自のデータを活用した特化型AIを構築・運用する際の実務的な示唆は、以下の3点に集約されます。
第一に、自社の競争力の源泉となる「独自のナレッジ」を棚卸しし、デジタル化することです。汎用的なAIが普及すればするほど、外部のAIには学習できない「自社内の良質なデータ」の価値が高まります。退職者のノウハウや過去の成功・失敗事例をいち早くデータ化することが、将来のAI活用の基盤となります。
第二に、過去のデータと現代のコンプライアンスをすり合わせるフィルタリング機能の設計です。AIが過去の知見を回答する際、現代の法規制や倫理観から逸脱しないよう、システム側でガードレール（安全対策）を設けるか、AIの出力結果を現代の基準で検証するプロセスが必要です。
第三に、AIの役割を「絶対的な正解を出すツール」ではなく「壁打ち相手」として位置づける組織文化の醸成です。過去の専門知は強力な武器になりますが、最終的にそれが現代のビジネス環境や社会通念に適合するかを判断し、責任を負うのは人間の役割です。独自のナレッジを活かしつつ、人間が批判的思考を持ってAIを使いこなす体制づくりが求められます。