投稿者 global-ai-media 
生成AIは驚異的な能力を持つ一方で、「金魚のような記憶力」と揶揄されるほどの不安定さや、情報の信頼性・権利関係におけるリスクも抱えています。本記事では、海外の批判的な視点を補助線としつつ、日本企業がLLM（大規模言語モデル）を実務に導入する際に直面する「幻覚」や「権利侵害」のリスクをどう制御し、成果に結びつけるべきかについて解説します。
「天才」だが「記憶喪失」？ 生成AIの二面性
海外のコラムにおいて、ChatGPTをはじめとする生成AIは「天才だが、金魚並みの記憶力しか持たない」と表現されることがあります。旅行の計画を一瞬で立て、古代ギリシャ語を翻訳し、複雑な調査を行う能力は間違いなく「天才」のそれです。しかしその一方で、直前の文脈を見失ったり、事実に基づかない情報を自信満々に語ったりする様子は、短期記憶が持続しない（という俗説のある）金魚に例えられても不思議ではありません。
この比喩は、技術的な観点から見れば、LLM（大規模言語モデル）が「確率的に次の単語を予測しているに過ぎない」という特性を突いています。最新のモデルではコンテキストウィンドウ（一度に処理できる情報量）が拡大し、記憶力は飛躍的に向上していますが、それでも「論理的な整合性を保ち続けること」や「事実を正確に記憶し続けること」は依然として課題です。
「嘘」と「盗用」のリスクを正しく恐れる
生成AIの実務利用において最大の障壁となるのが、いわゆる「ハルシネーション（幻覚）」と「知的財産権」の問題です。
元記事でも指摘されている通り、AIは時に平然と嘘をつきます。これは悪意があるわけではなく、学習データの中に存在しない情報を補完しようとして、確率的に「もっともらしい」答えを生成してしまう現象です。日本のビジネスシーン、特に金融や医療、製造業の品質管理といった正確性が生命線となる領域では、この「もっともらしい嘘」が致命的なリスクとなり得ます。
また、「人間の情報を盗んでいる」という批判も根強くあります。著作権に関する懸念です。日本では著作権法第30条の4により、AIの学習目的での著作物利用は比較的柔軟に認められていますが、生成されたアウトプット（出力物）が既存の著作物に酷似していた場合、著作権侵害のリスクが生じます。企業がマーケティング資材や製品コードに生成AIのアウトプットをそのまま利用する場合、権利侵害のチェックプロセスは必須となります。
日本企業における「記憶」の補完とガバナンス
では、これらのリスクを抱える「天才」を、日本企業はどう活用すべきでしょうか。鍵となるのは「外部記憶の付与」と「人間による監督」です。
AI単体の記憶力や知識に頼るのではなく、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる技術を用い、社内マニュアルやデータベースといった「信頼できる外部記憶」を参照させるアーキテクチャが有効です。これにより、AIは「金魚」ではなく、社内ナレッジという辞書を常に引ける優秀なアシスタントへと進化します。
また、日本企業の強みである「現場の品質意識」をプロセスに組み込むことも重要です。AIが出力したコード、文章、翻訳をそのまま採用するのではなく、必ず専門家や担当者が「Human-in-the-loop（人間が介在するループ）」として最終確認を行うフローを確立することで、AIの創造性と人間の正確性をハイブリッドに活用できます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者が意識すべき点は以下の3点に集約されます。
1. AIを「知識ベース」ではなく「推論エンジン」として扱う
AI自体に正確な知識を求めすぎないでください。知識は社内データ（社内Wiki、規定集、過去の議事録など）として外出しにし、AIにはそれらを読み解き、要約・加工する「処理能力」を期待する設計（RAGなど）が、現時点での実務の最適解です。
2. 「信じない」ことを前提としたワークフロー設計
「AIは嘘をつく可能性がある」という前提で業務フローを組み直す必要があります。特に顧客向けの出力に関しては、ファクトチェックの工程を必ず設けてください。これはリスク管理であると同時に、AI時代における人間の付加価値（責任を取る能力）の再定義でもあります。
3. 法的・倫理的ガイドラインの整備と教育
「盗用」リスクに対して過度に萎縮するのではなく、自社の業界や用途に合わせたガイドラインを策定しましょう。入力してよいデータ（個人情報や機密情報の扱い）と、出力物の利用範囲（著作権侵害の確認）を明確にルール化することで、現場は安心してAIという強力なツールを活用できるようになります。