投稿者 global-ai-media 
GoogleのAIによる検索概要機能（AI Overviews）が、健康に関する誤ったアドバイスを提供しリスクをもたらしているという報道がなされました。この事例は、生成AIがあらゆる質問に答えられる万能なツールではなく、特に「正確性」が生命線となる領域においては慎重な設計と運用が不可欠であることを示唆しています。
巨大テック企業でも避けられない「ハルシネーション」の壁
GoogleのAI検索機能（AI Overviews）が、ユーザーに対して誤解を招く、あるいは健康被害をもたらす可能性のある医療アドバイスを生成したという事例は、AI開発者や導入企業の間に改めて警鐘を鳴らしました。世界最高峰の技術力とデータ量を持つGoogleでさえ、生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を完全に制御することは困難であるという事実は、実務上極めて重要な意味を持ちます。
生成AI（大規模言語モデル）の本質は、確率に基づいて次の単語を予測することであり、事実の真偽を論理的に検証しているわけではありません。特に医療や法律といった専門性が高く、かつ誤りが重大な結果を招く領域において、AIの出力をそのままエンドユーザーに提示することのリスクは、技術の進化とともに解消される性質のものではなく、「仕様上の限界」として常に意識する必要があります。
RAG（検索拡張生成）は万能薬ではない
多くの日本企業では現在、社内文書や特定データを検索させて回答を生成する「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」の導入が進んでいます。RAGはハルシネーションを抑制する有効な手段とされていますが、今回の事例は「検索結果に基づいているからといって、必ずしも正しいとは限らない」ことを示しています。
AIが参照元の情報を読み間違えたり、文脈を無視して切り貼りしたりすることで、元の情報とは異なるニュアンスの回答が生成されるリスクは依然として残ります。日本企業が社内ナレッジ検索や顧客対応にAIを組み込む際、「参照元を提示しているから免責される」という考え方は通用しにくく、誤った情報を提示した際の企業の責任論やブランド毀損のリスクをあらかじめ想定した設計が求められます。
日本の法規制と「YMYL」領域への慎重なアプローチ
Web業界には「YMYL（Your Money or Your Life）」という言葉があり、医療、金融、法務など、人々の生活や財産に直結する情報は特に厳格な正確性が求められます。日本の法規制、例えば薬機法（医薬品医療機器等法）や景品表示法、金融商品取引法などは非常に厳格であり、AIチャットボットが不適切なアドバイスを行った場合、企業はコンプライアンス違反に問われる可能性があります。
日本企業、特に信頼性を重んじる金融機関やヘルスケア関連企業においては、AIを「回答者」としてではなく、あくまで人間の専門家を支援する「下書き作成者」や「要約者」として位置づけることが、現時点での現実的な解と言えるでしょう。完全自動化によるコスト削減を急ぐあまり、安全性を犠牲にすることは、長期的には最大のコストになりかねません。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業がAIプロダクトを開発・導入する際に考慮すべきポイントを以下に整理します。
1. 適用領域の選定（Use Case Selection）
健康、安全、法務などのクリティカルな領域では、AIによる直接的な回答生成を避け、参照情報の提示に留めるか、人間による最終確認（Human-in-the-loop）をプロセスに組み込むことを前提とすべきです。
2. ガードレールの設置と評価の徹底
「知らないことは知らないと答える」「特定のトピックには回答しない」といった制御（ガードレール）をシステム的に実装することが不可欠です。また、開発段階での精度評価だけでなく、運用開始後も継続的に回答品質をモニタリングする体制（LLM Ops）が求められます。
3. UXデザインによる期待値コントロール
ユーザーに対し、これはAIによる生成であり誤りを含む可能性があることを明確に伝えるUI/UX設計が必要です。日本のユーザーは品質に対する要求レベルが高いため、過度な期待を持たせず、リスクを正直に伝える誠実なコミュニケーションが、結果として技術への信頼醸成につながります。