投稿者 global-ai-media 
生成AIによる業務効率化として最も身近な「メール作成」。GoogleのGeminiを用いた実証実験からは、AIの有用性とともに、ビジネス現場でAIに任せきりにすることのリスクも浮き彫りになりました。本稿では、AIによるテキスト生成の限界と、日本企業が導入する際に求められる「Human-in-the-loop（人間による判断の介在）」の重要性について解説します。
AIは「優秀なドラフト作成者」だが「決裁者」ではない
生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）を業務フローに組み込む際、多くの企業が最初に検討するのがメールやドキュメントの下書き作成です。GoogleのGeminiなどの最新モデルは、文脈を理解し、流暢な文章を生成する能力に長けています。しかし、実際に1週間、自身のメール作成をAIに委ねてみたという海外の事例からは、ある重要な事実が見えてきます。それは「AIはあくまでドラフト（下書き）を作るツールであり、最終的な送信ボタンを押す前の『介入』が不可欠である」という点です。
AIは指定されたトピックについて、一般的で整った文章を書くことは得意です。しかし、送信相手との過去の人間関係、直前の会議での空気感、あるいは社内政治的なニュアンスといった「行間」の情報を持ち合わせていません。結果として、AIが書いたメールは一見完璧でも、文脈にそぐわない冷淡な表現になったり、逆に不自然に親しげになったりすることがあります。
日本特有の「ハイコンテクスト文化」とAIの相性
この「文脈の欠如」という課題は、英語圏以上に日本のビジネス環境において顕著に現れます。日本のビジネスコミュニケーションは、敬語（尊敬語・謙譲語・丁寧語）の使い分けだけでなく、相手の立場やその場の状況を察する「ハイコンテクスト」な文化に基づいています。
例えば、GeminiなどのAIに「取引先への謝罪メール」を依頼した場合、論理的に正しい謝罪文は生成されます。しかし、長年の付き合いがある相手に対して、あまりに定型的な「教科書通りの謝罪」を送れば、かえって「心がこもっていない」と受け取られ、信頼を損なうリスクがあります。また、日本企業特有の「根回し」が必要な場面など、明文化されていない暗黙のルールをAIが自律的に理解することは、現状の技術レベルでは困難です。
ハルシネーションと情報漏洩のリスク管理
実務的な観点からは、AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」への警戒も怠れません。メールの自動生成において、AIが架空の会議日時を提案したり、存在しない添付ファイルに言及したりする事例は珍しくありません。エンジニアやプロダクト担当者は、AIをシステムに組み込む際、出力内容のファクトチェックを行うプロセスを必ず設計に含める必要があります。
また、ガバナンスの観点からは、プロンプト（指示文）に機密情報や個人情報を含めないよう、徹底した社内教育が必要です。メールの下書きを作成させるために、顧客の個人名や未発表のプロジェクト詳細をそのままパブリックなAIサービスに入力することは、深刻なセキュリティインシデントにつながりかねません。
日本企業のAI活用への示唆
以上の事例と日本の商習慣を踏まえ、日本企業が生成AIをメールや文書作成に活用する際の要点は以下の通りです。
1. 「AI＋人間」のワークフローを標準化する
AIによる完全自動化を目指すのではなく、「AIが8割を作成し、人間が最後の2割（ニュアンス、事実確認、礼儀）を仕上げる」というプロセスを標準とすべきです。これにより、業務効率化と品質維持の両立が可能になります。
2. 用途に応じたガイドラインの策定
定型的な通知や日程調整など、AIが得意とする領域と、クレーム対応や重要事項の交渉など、人間が最初から書くべき領域を明確に区分けしましょう。すべてのメールを一律にAI化しようとすると、かえって修正の手間が増える場合があります。
3. 文章力から「編集力」へのスキルシフト
従業員には、ゼロから文章を書く能力に加え、AIが生成した文章の違和感を即座に検知し、適切なトーンに修正する「編集力」や「監督能力」が求められるようになります。人材育成の観点でも、このシフトを意識する必要があります。