投稿者 global-ai-media 
米ABCニュースの元記者Terry Moran氏が、ChatGPTに繰り返し「Joni」という誤った名前で呼ばれ、訂正しても直らなかったというエピソードが話題になっています。これは単なる笑い話ではなく、企業がAIチャットボットを導入する際に見落とせない「ハルシネーション（もっともらしい嘘）の持続性」や「対話制御の難しさ」という本質的な課題を示唆しています。
AIが一度思い込んだら訂正できない？「頑固さ」の正体
大規模言語モデル（LLM）は、確率的に次の単語を予測する仕組みで動いています。通常、ユーザーからの訂正指示があれば、AIは文脈（コンテキスト）を更新し、挙動を修正します。しかし、今回のTerry Moran氏の事例のように、AIが特定の誤った前提（この場合はユーザーの名前）に固執し、ユーザーがいくら「私はJoniではない」と伝えても修正を受け付けない現象が稀に発生します。
技術的には、これはモデルの推論過程において、誤った情報の確信度が異常に高まってしまった状態、あるいはコンテキスト内で「名前を呼びかける」というパターンが強く作用しすぎた結果と考えられます。人間であれば「失礼しました」と即座に切り替えられる場面でも、LLMは確率の罠にハマると「頑固」に見える挙動をとることがあるのです。
日本企業における「名前の間違い」のリスク
米国では「AIが喧嘩を売ってきた」とジョークとして消費されることもありますが、日本の商習慣において、顧客の名前を間違え続けるというのは致命的なミスです。特にカスタマーサポートや社内ヘルプデスクに生成AIを導入する場合、相手を特定し、適切な敬称で呼ぶことは信頼の基本となります。
もし、貴社の自動応答AIが、大切なお客様を別人の名前で呼び続けたり、誤った会員ランクを前提に会話を進めたりしたらどうなるでしょうか。日本では「AIだから仕方がない」という免罪符は通用しにくく、ブランド毀損やクレームに直結するリスクがあります。
「ハルシネーション」への技術的・運用的対策
このようなリスクを回避するためには、LLM単体の能力に依存しすぎないアーキテクチャが必要です。
まず、ユーザー情報などの確定的な事実は、LLMに推測させるのではなく、自社のデータベースから取得し、プロンプト（指示文）の中に「事実」として埋め込む必要があります。これを「グラウンディング（Grounding）」と呼びます。例えば、「あなたはカスタマーサポートです」という指示だけでなく、「現在対話しているユーザーの名前は〇〇様です。これ以外の名前で呼ばないでください」とシステム側で厳密に制御することが重要です。
また、AIが誤った回答を固持した場合に備え、ユーザーが「AIでは話が通じない」と感じた瞬間に有人対応へスムーズにエスカレーションできる導線設計も、UX（ユーザー体験）の観点から必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業が生成AIを活用する上で意識すべき点は以下の3点です。
1. 「おもてなし」の品質管理は人間が握る
LLMは流暢な日本語を話しますが、事実の正確性や礼節を100%保証するものではありません。顧客名や契約内容などのクリティカルな情報は、LLMの推論に任せず、従来のシステム連携で確実性を担保するハイブリッドな設計が求められます。
2. 「訂正を受け入れない」リスクを想定する
AIが暴走や固執をした際、ユーザー側で制御不能になるケースを想定し、会話履歴のリセット機能や、強制的なシナリオ変更などの「非常停止ボタン」的な機能をUIに組み込んでおくことが安全策となります。
3. AIの限界を社内外に周知する
「AIは時に間違い、時に頑固になる」という特性を、開発者だけでなく、企画担当者や経営層も理解しておく必要があります。完全無欠な魔法の杖として導入するのではなく、特性を理解した上で、リスクを許容できる範囲（社内検索やアイデア出し）から適用範囲を広げていくアプローチが賢明です。