投稿者 global-ai-media 
米WIRED誌の記事において、ある地政学的なトピックに対しGeminiとChatGPTが全く異なる「事実」を出力した事例が報告されました。生成AIがビジネスや社会実装のフェーズに進む中、こうした情報の不確実性は企業にとって看過できないリスクとなります。本稿では、LLM（大規模言語モデル）が抱えるリアルタイム情報の処理とハルシネーション（幻覚）の課題を整理し、信頼性を重んじる日本企業がとるべき現実的なアプローチについて解説します。
モデルによって異なる「真実」：ベネズエラ情勢の事例
WIREDの記事によれば、ベネズエラに関するある衝撃的なニュース（米国の軍事介入とマドゥロ大統領の拘束という未確認情報）について質問した際、GoogleのGeminiはこの攻撃が行われたことを肯定し、文脈情報まで付加して回答した一方で、OpenAIのChatGPTはこの情報を否定したとされています。
この事例は、生成AIを利用する私たちが常に意識しなければならない重要な事実を浮き彫りにしています。それは、「最先端のAIであっても、事実認定においては誤る可能性がある」だけでなく、「モデルによって提示される世界観や事実が異なる場合がある」ということです。
なぜAIは事実を誤認するのか：検索機能と学習データの狭間
このような食い違いが発生する主な要因は、LLMが情報を生成するメカニズムの違いにあります。ChatGPT（特にGPT-4以前のベースモデル）は、特定時点までの学習データに基づいて回答を生成するため、直近の出来事を知らないか、あるいは保守的に回答する傾向があります。一方、Web検索機能を統合したモデル（GeminiやCopilot、ChatGPTのブラウジング機能など）は、インターネット上の最新情報を取得して回答を生成（グラウンディング）します。
しかし、ここで「検索できる」ことが必ずしも「正確である」ことを意味しない点に注意が必要です。AIが参照したWebソース自体がフェイクニュースや誤報であった場合、AIはそれを「事実」として取り込み、もっともらしい文章でユーザーに提示してしまいます。これを防ぐための技術やフィルタリングは日々進化していますが、絶対的な精度には至っていません。
日本企業におけるリスク：誤情報の拡散と説明責任
正確性と品質を極めて重視する日本の商習慣において、AIによる事実誤認は深刻なリスクを招きます。例えば、競合他社の動向調査、金融市場のニュースサマリ、あるいは広報リスクのモニタリングに生成AIを活用しているシーンを想像してください。AIが誤ったニュースを「事実」として報告し、それに基づいて経営判断や顧客対応が行われた場合、企業の信用失墜は免れません。
また、日本国内ではAIガバナンスやコンプライアンスへの関心が高まっており、AIが出力した情報の「根拠」を説明できるかどうかが問われます。「AIがそう言ったから」という弁明は、株主や顧客には通用しないのが現状です。
実務的な対策：RAGとHuman-in-the-Loopの徹底
では、企業はこのリスクにどう対応すべきでしょうか。技術的なアプローチとしては、社内の信頼できるドキュメントのみを参照させる「RAG（検索拡張生成）」の構築が有効です。これにより、AIの回答ソースを社内規定や検証済みのデータに限定し、ハルシネーションのリスクを大幅に低減できます。
しかし、Web上の外部情報を扱う場合は、必ず「Human-in-the-Loop（人間による確認プロセス）」を組み込む必要があります。AIは情報の収集と要約のアシスタントとして活用し、最終的な事実確認（ファクトチェック）は人間が行うという役割分担です。特に、意思決定に直結するようなクリティカルな情報については、複数のモデルでクロスチェックを行うか、必ず一次情報源（元のニュース記事や公的発表）へのリンクを確認するフローを業務プロセスに組み込むことが推奨されます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業のリーダーや実務担当者は以下のポイントを意識してAI導入を進めるべきです。
1. 生成AIは「辞書」ではなく「推論エンジン」と捉える
LLMを正確な知識データベースとして過信せず、文章の要約、翻訳、アイデア出し、ドラフト作成といった「推論・生成能力」を活かすユースケースに注力することが、初期導入の成功の鍵です。
2. 「情報の鮮度」と「正確性」のトレードオフを理解する
リアルタイム性が求められる業務（ニュース監視など）にAIを使う場合は、誤検知が含まれることを前提とした運用フローを設計してください。逆に、正確性が最優先される業務（契約書チェックなど）では、外部ネット検索を遮断し、閉域網でのRAG活用を検討すべきです。
3. ガバナンスガイドラインの策定
従業員がAIの出力を鵜呑みにしないよう、「AI生成物の利用に関するガイドライン」を策定・周知することが急務です。特に「対外的な発表や意思決定に使用する場合は、必ず人間が裏付けを取る」というルールを企業文化として定着させることが、AI活用時代のリスク管理となります。