投稿者 global-ai-media 
著名なAI研究者であり、過熱するAIブームに対して冷静な視点を提供するゲイリー・マーカス氏が、ある風刺漫画を「今年のベスト」に選出しました。それは「準備不足のままAIを展開すること」への皮肉が込められたものです。本稿では、この警鐘を起点に、ハイプ（過度な期待）の裏にあるリスクを直視し、日本企業が2026年を見据えて取るべき堅実なAI戦略について解説します。
「とりあえずAI」が招く現場の混乱とリスク
認知科学者でありAI分野の論客として知られるゲイリー・マーカス氏は、トム・フィッシュバーン氏（著名なマーケティング風刺漫画家）による「AIの早すぎる展開（Premature Deployment）」を描いた作品を高く評価しました。この風刺が示唆するのは、技術的な成熟度やガバナンス体制が整わないまま、経営層の「他社に遅れるな」という号令のもとで現場にAI導入を強いることの危うさです。
日本国内でも、2023年から2024年にかけて多くの企業が生成AIの導入に踏み切りました。しかし、チャットボットや社内検索システムの導入が一巡した今、多くの現場で「回答精度が業務レベルに達していない」「ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクが拭えない」といった課題が浮き彫りになり、いわゆる「PoC（概念実証）疲れ」のような停滞感も見受けられます。
マーカス氏が一貫して指摘するように、現在のLLM（大規模言語モデル）は確率論的に次の単語を予測しているに過ぎず、論理的な推論や事実確認の能力には限界があります。この限界を理解せずに、顧客対応などのクリティカルな領域へ拙速にAIを適用することは、企業の信頼を損なう最大のリスク要因となり得ます。
2026年に向けた視点：規模の追求から「信頼性」の確保へ
マーカス氏が2026年を見据えた再読を推奨していることからも分かるように、これからの数年は「魔法のようなAI」を追い求めるフェーズから、「信頼できるシステムとしてのAI」を構築するフェーズへと移行します。
欧米ではAI規制法（EU AI Actなど）の整備が進んでいますが、日本においても内閣府のAI事業者ガイドラインをはじめ、ソフトローベースでのガバナンス強化が求められています。著作権侵害のリスクや個人情報の取り扱い、そして出力結果に対する説明責任は、技術的な問題であると同時に、法務・コンプライアンス上の重要課題です。
特に日本の商習慣において、顧客への誤案内や不適切な言葉遣いは致命的なブランド毀損につながります。したがって、今後の開発・導入においては、単に高性能な最新モデルをAPIで叩くだけでなく、RAG（検索拡張生成）による社内ナレッジの正確な参照や、ガードレール（不適切な入出力を防ぐ仕組み）の実装など、MLOps（機械学習基盤の運用）の観点を取り入れたエンジニアリングが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
ゲイリー・マーカス氏の懸念と日本の実情を踏まえ、意思決定者や実務担当者は以下のポイントを重視すべきです。
1. 「全自動」の幻想を捨て、人間参加型（Human-in-the-loop）を前提にする
AIに全ての判断を委ねる「早すぎる展開」は避けるべきです。日本の強みである「現場の質の高さ」を活かし、AIはあくまで下書きや提案作成の支援に留め、最終確認は必ず人間が行うプロセスを業務フローに組み込んでください。
2. 汎用モデルへの依存から、特化型・小規模モデルへのシフト
何でもできる巨大なLLMはコストが高く、制御も困難です。特定の業務知識を学習させた小規模なモデル（SLM）や、特定のタスクに特化したファインチューニングの活用が進んでいます。これにより、セキュリティを担保しつつ、日本企業特有の細やかな業務要件に対応しやすくなります。
3. ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「ハンドル」と捉える
法規制やリスク対策をイノベーションの阻害要因と見なさず、安全に走るための制御機能と考えてください。AI利用ガイドラインを策定し、従業員へのリテラシー教育を徹底することが、結果として現場が安心してAIを活用できる土壌を作ります。
「AIを使っている」こと自体がニュースになる時期は終わりました。これからは、AIがいかに黒子として業務に溶け込み、確実な成果を出しているかが問われます。ハイプに踊らされず、実利を見据えた着実な実装を進めることが、2026年に生き残るための鍵となるでしょう。