投稿者 global-ai-media 
19世紀、天文学者たちは水星の軌道のズレを説明するために、存在しない「惑星バルカン」を仮定しました。現代のAIもまた、膨大なデータの中から存在しないパターンや事実を見つけ出し、私たちに「もっともらしい答え」として提示することがあります。この歴史的教訓をメタファーに、生成AIのハルシネーション（幻覚）や予測モデルの誤謬リスクを解説し、日本企業が取るべき品質管理とガバナンスの要諦を紐解きます。
「データ駆動」の落とし穴と幻の惑星
19世紀、フランスの著名な天文学者ルヴェリエは、ニュートン力学では説明のつかない水星の軌道の揺らぎを解決するために、未知の惑星「バルカン」が存在すると予言しました。多くの観測者が「バルカンを見た」と報告しましたが、実際にはそのような惑星は存在せず、後にアインシュタインの一般相対性理論によって水星の軌道は正しく説明されました。
このエピソードは、現代のAI活用においても重要な示唆を与えています。機械学習モデル、特に大規模言語モデル（LLM）や予測AIは、膨大なデータの中から相関関係を見つけ出す能力に長けていますが、時として「存在しないパターン」をあたかも真実であるかのように学習してしまうことがあります（過学習や偽の相関）。AIが提示する予測や回答が、データの本質的な因果関係に基づいているのか、それとも「バルカン」のような幻影を見ているだけなのか、私たちは常に見極める必要があります。
生成AIにおける「もっともらしさ」の罠
特に生成AI（Generative AI）の領域では、「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象がビジネス上の大きなリスクとなっています。ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報を、自信満々に、かつ論理的に生成してしまう現象です。
日本のビジネスシーンにおいては、礼儀正しく整った日本語で出力されると、その内容の真偽を疑わずに受け入れてしまう傾向が見られます。しかし、文法的な正確さと事実の正確さは別物です。例えば、社内ドキュメントの検索・要約システムにおいて、AIが存在しない社内規定や過去の事例を「捏造」して回答した場合、意思決定に重大なミスが生じる可能性があります。また、対顧客サービスにおいて誤った情報を提供すれば、企業の信頼失墜やコンプライアンス違反（景品表示法違反など）につながるリスクもあります。
組織としての「検証力」をどう高めるか
「幻の惑星」を信じ込まないためには、AIを盲信するのではなく、適切な距離感と検証プロセスを持つことが不可欠です。日本では「AIに任せれば正解が出る」という過度な期待や、「AIの言うことだから」という責任転嫁が起きがちですが、最終的な責任は常に人間が負わなければなりません。
具体的には、「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」の構築が重要です。AIが出力したドラフトや予測結果を、専門知識を持つ人間（ドメインエキスパート）が確認・修正するプロセスを業務フローに組み込むこと。そして、AIがなぜその回答に至ったのかを確認できる「説明可能性（XAI）」や「参照元の提示（RAG：検索拡張生成など）」の技術を導入することが、リスク低減の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIは強力なツールですが、それはあくまで計算と確率に基づく道具であり、真実を保証する神託ではありません。19世紀の科学者たちがニュートン力学という既存の枠組みに固執して幻の惑星を見てしまったように、私たちも既存のデータやAIの出力に固執しすぎると、誤った経営判断を下す恐れがあります。
日本企業がAIを活用して実質的な成果を上げるためには、以下の3点を意識すべきです。
1. 「批判的思考」を組織文化に組み込む
AIの出力を鵜呑みにせず、「その根拠は何か？」「別の可能性はないか？」と問う姿勢をエンジニアだけでなく、ビジネスサイドの担当者も持つこと。
2. 失敗を許容しつつ、ガードレールを設ける
ハルシネーションをゼロにすることは現状の技術では困難です。リスクの低い社内業務から導入を始め、誤りがあった場合の影響範囲を限定する「ガードレール」を設けた上で活用を進めること。
3. 技術とドメイン知識の融合
外部の汎用的なAIモデルをそのまま使うのではなく、自社の業界知識や商習慣、独自のデータ（社内規定、過去のトラブル事例など）を適切に組み合わせ（ファインチューニングやRAG）、自社の文脈に合った「確からしさ」を高めること。