投稿者 global-ai-media 
Esquire Singaporeの記事において、ChatGPTは「人類の相談相手（Sounding board）」と形容されました。この視点は、生成AIを単なる検索や自動化のツールとしてではなく、思考を深めるためのパートナーとして捉え直す重要性を示唆しています。本稿では、この概念を日本のビジネス現場に適用し、AIと共創するための具体的なアプローチと、それに伴うリスク管理について解説します。
AIは「正解」を持たないが「視点」を提供する
生成AI、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の本質を理解する上で、「Sounding board（壁打ち相手／相談役）」という表現は非常に的確です。従来のITシステムは、入力されたデータに対してあらかじめ定められた「正解」や「処理結果」を返すことが求められました。しかし、現在の生成AIが得意とするのは、膨大なテキストデータに基づく「もっともらしい文脈の補完」です。
これは日本のビジネスパーソンにとって、思考のプロセスを変革するツールとなり得ます。例えば、新規事業のアイデア出しや複雑なメールのドラフト作成において、AIは必ずしも完璧な事実を提示するわけではありません。しかし、人間が見落としていた視点や、異なる切り口からの表現を瞬時に提示することは可能です。AIを「検索エンジン」として使うと情報の不正確さに失望することになりますが、「思考の壁打ち相手」として使うことで、人間の認知バイアスを打破し、意思決定の質を高めることができます。
日本企業における「壁打ち」の効用と限界
日本企業、特に稟議や合意形成（コンセンサス）を重視する組織文化において、生成AIは「起案の質」を高めるための強力な武器となります。企画書の下書きや、想定される反論（Q&A）の洗い出しにAIを活用することで、準備時間を大幅に短縮しつつ、論理の穴を事前に塞ぐことができるからです。
一方で、実務への適用には明確な限界も存在します。LLMは確率的に次の単語を予測しているに過ぎず、事実確認（ファクトチェック）能力は持ち合わせていません。もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」のリスクは常に存在します。したがって、最終的なアウトプットの責任は人間が負うという「Human-in-the-loop（人間参加型）」のプロセス設計が不可欠です。AIが出した案を鵜呑みにせず、あくまで「素案」として扱い、日本の商習慣や自社の文脈に合わせて人間がリライトすることが求められます。
セキュリティとガバナンス：組織で使うための前提条件
「壁打ち」を安全に行うためには、ガバナンスの整備が急務です。日本国内でも、入力データがAIの学習に利用されることによる情報漏洩リスクが懸念されています。企業向けプラン（ChatGPT EnterpriseやAPI経由の利用など）を採用し、学習データとして利用されない設定（オプトアウト）を確実に実施することは、技術的な最低ラインです。
また、著作権法などの法的側面についても、文化庁の見解や最新の判例を注視する必要があります。生成されたコンテンツが既存の著作物に酷似していないかを確認するフローや、機密情報・個人情報をプロンプト（指示文）に入力しないための社内ガイドライン策定は、AI活用のブレーキではなく、アクセルを全開にするための安全装置として機能します。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と日本の実情を踏まえ、企業がとるべきアクションを以下の3点に整理します。
1. 「効率化」から「拡張」への意識転換
単なる定型業務の自動化（工数削減）だけでなく、AIを従業員の思考能力を拡張するパートナーとして位置づけてください。全社員が安全にアクセスできる「社内版GPT」のような環境を整備し、日々の業務で「壁打ち」を習慣化させることが、組織全体の生産性向上につながります。
2. RAG（検索拡張生成）による自社特化
汎用的なAIモデルだけでは、自社固有の業務には対応しきれません。社内マニュアルや過去の議事録などの内部データを安全に参照させ、回答生成に活かす「RAG」技術の導入を検討すべきです。これにより、ハルシネーションを抑制しつつ、実務に即した回答を得ることが可能になります。
3. AIリテラシー教育の徹底
ツールを導入するだけでは不十分です。「AIは何が得意で、何が苦手か」「どこにリスクがあるか」を正しく理解するための教育が不可欠です。プロンプトエンジニアリングのような技術的スキルだけでなく、AIの出力を批判的に吟味するクリティカルシンキングの能力が、これからの人材には求められます。