投稿者 global-ai-media 
Google Geminiが生成したあるインフォグラフィックが、旧ソ連のルイセンコ論争と現代の科学政策を比較したとして議論を呼んでいます。この事例は、単なるAIのミスではなく、大規模言語モデル（LLM）の「アライメント（調整）」が抱える本質的な課題を示唆しています。本記事では、AIモデルに内在するバイアスがビジネスに与えるリスクと、日本企業が取るべき現実的な対策について解説します。
「制度化された虚偽」とAIアライメントの課題
最近、Googleの生成AI「Gemini」が生成したコンテンツにおいて、旧ソ連時代の疑似科学「ルイセンコ学説」と現代の米国の科学政策を構造的に比較するような出力がなされたことが話題となりました。元記事で触れられている「制度化された虚偽（Institutionalized Untruth）」という言葉は、イデオロギーや特定のポリシーが、客観的な事実や科学的真実を歪めてしまう状況を指しています。
これを生成AIの文脈で捉え直すと、モデルの安全性を担保するための「アライメント（人間の意図や価値観への適合）」プロセスが、時として過剰に働き、事実とは異なる出力を強要してしまう現象として理解できます。例えば、過去にGeminiが歴史的人物の画像を生成する際、人種的多様性を過度に配慮した結果、史実と矛盾する画像を生成した事例もこれに類します。
企業がAIを活用する際、AIは「中立で公平なマシーン」であると誤解されがちですが、実際には開発元の企業方針や、学習データに含まれる文化的背景、そしてRLHF（人間によるフィードバックを用いた強化学習）の過程で、特定のバイアスが組み込まれています。これはAIの欠陥というよりも、現在の技術的な特性です。
米国中心の価値観と日本企業のリスク
日本企業にとっての課題は、現在主流となっているLLM（OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeなど）の多くが、主に米国の文化的・社会的規範に基づいて調整されている点にあります。
米国では「ポリティカル・コレクトネス（政治的妥当性）」やDEI（多様性・公平性・包摂性）が極めて重要な社会課題であり、AIモデルもこれに抵触しないよう厳格に調整されています。しかし、この「安全性」の基準が、日本の歴史的文脈や商習慣、あるいは社内の常識と必ずしも一致するとは限りません。
例えば、人事評価や採用の補助、マーケティングコピーの作成に海外製LLMをそのまま利用した場合、日本市場の文脈では不自然な配慮が含まれたり、逆に日本特有のニュアンスが「不適切」としてフィルタリングされたりする可能性があります。グローバルな「正しさ」が、ローカルな「事実」や「実用性」と衝突するリスクがあるのです。
実務における「真実性」の担保：RAGとガバナンス
では、企業はこの「内在するバイアス」にどう向き合うべきでしょうか。最も重要なのは、LLMを「知識の源泉（データベース）」としてではなく、「推論・処理エンジン」として利用するという意識転換です。
実務においては、RAG（検索拡張生成）の活用が標準的な解となります。AIモデルが持つ一般的な（そしてバイアスのかかった可能性のある）知識に頼るのではなく、社内規定、マニュアル、過去の議事録といった「信頼できる社内データ」を検索させ、それを根拠に回答を生成させる手法です。これにより、モデル自体のイデオロギー的な傾向を抑制し、企業のコンテキストに沿った回答を得やすくなります。
また、生成されたアウトプットをそのまま顧客や意思決定に使用せず、必ず「Human-in-the-loop（人間が介在するプロセス）」を設けることも、AIガバナンスの観点から不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの事例は、AIモデルが決して「完成された真実の語り手」ではないことを再認識させます。日本企業が取るべきアクションは以下の通りです。
- モデルの特性を理解する：使用しているLLMがどのようなアライメント（調整）を受けているか、特に米国由来のバイアスが含まれている可能性を前提にシステムを設計する。
- 事実の根拠を外部化する（RAG）：「何が正しいか」の判断をLLMの学習済み知識に委ねず、RAG技術を用いて自社データや信頼できる外部ソースに基づかせることで、ハルシネーションやバイアスの影響を最小化する。
- 国産・特化型モデルの検討：用途によっては、日本の商習慣や言語文化に特化した国産LLMや、特定の業界データでファインチューニングされたモデルの採用を視野に入れる（いわゆる「ソブリンAI」の視点）。
- AIガバナンスの策定：AIが出力した内容に対する責任は人間（企業）にあることを明確にし、リスクの高い領域（採用、法務、医療など）ではAIをあくまで「補助」として位置づけるガイドラインを整備する。