投稿者 global-ai-media 
生成AIは驚異的な進化を遂げていますが、「最新情報の正確性」に関しては依然として課題が残されています。著名なAI研究者であるゲイリー・マーカス氏の指摘を端緒に、大規模言語モデル（LLM）が速報ニュースやリアルタイム情報を扱う際のリスクと、日本企業が実務で踏まえるべき境界線について解説します。
「もっともらしい嘘」と最新情報のジレンマ
AI研究の第一人者であり、深層学習の限界について警鐘を鳴らし続けているゲイリー・マーカス（Gary Marcus）氏は、自身のニュースレターで「ChatGPTは速報ニュース（Breaking News）に関しては信頼できない」と指摘しています。具体例として、ベネズエラのマドゥロ大統領に関する情報の真偽を巡り、ChatGPTが事実関係を誤認、あるいは断定的に否定したケースが挙げられています。
なぜ、あれほど流暢に会話できるAIが、直近のニュースについては不正確な回答をしてしまうのでしょうか。ここには大規模言語モデル（LLM）の構造的な限界があります。LLMは基本的に、過去の学習データに基づいて「次に来る単語の確率」を計算する仕組みです。検索機能（ブラウジング）を備えたモデルであっても、ウェブ上の情報が錯綜している段階や、事実が確定していない「速報」のフェーズでは、信頼性の低いソースを参照したり、学習済みの古い知識を優先してしまったりする傾向があります。
日本企業が直面する「リアルタイム性」のリスク
この「速報への弱さ」は、日本企業がAIをビジネス活用する上で極めて重要な示唆を含んでいます。現在、多くの企業が「市場動向の自動調査」や「リスク情報の検知」に生成AIを活用しようとしています。しかし、ここには落とし穴があります。
例えば、広報部門が自社のブランド毀損リスク（炎上など）を検知するためにAI任せにしたとしましょう。AIはSNS上のノイズを事実と誤認して「不祥事が発生しました」と幻覚（ハルシネーション）を起こすリスクもあれば、逆に重大なニュースを「学習データにない」として無視するリスクもあります。
また、日本の商習慣においては「正確性」と「裏付け」が何よりも重視されます。欧米企業のように「まずはベータ版として導入し、走りながら修正する」アプローチよりも、一度の誤情報が致命的な信用失墜につながるケースが多いのが実情です。特に金融、医療、インフラなどの領域では、AIが自信満々に語る誤情報が、誤った経営判断の引き金になりかねません。
RAG（検索拡張生成）は万能薬か
この問題を解決する技術として、社内データや特定のニュースソースを検索させてから回答させる「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という手法が注目されています。確かにRAGは、AIに情報の根拠を持たせる有効な手段です。
しかし、RAGであっても「速報」の扱いには慎重であるべきです。検索対象となるソース自体が誤報を含んでいた場合、AIはその誤報を要約して「真実」として提示します。特に災害時や緊急事態においては、情報の更新頻度が高く、数分前の情報が陳腐化します。現在のLLMは、時系列に沿った情報の取捨選択や、「まだ情報が不十分である」というメタ認知的な判断を苦手としています。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本企業が生成AIを導入・運用する際に意識すべきポイントを整理します。
1. 用途の明確な切り分け
「リアルタイムの事実確認」をLLM単体に依存させるのは避けるべきです。最新ニュースの収集は従来のニュースアグリゲーターや信頼できるメディアのAPIで行い、AIの役割は「確定した情報の要約」「論点の整理」「翻訳」などに限定するのが安全です。
2. ヒューマン・イン・ザ・ループ（人間による介在）の徹底
特に社外への発信や経営判断に関わる情報については、必ず人間が一次ソースを確認するプロセス（Human-in-the-Loop）を組み込む必要があります。AIはあくまで「下書き」や「視点の提供者」であり、最終的な事実確認の責任者は人間であるというガバナンス体制を構築してください。
3. 「分からない」と言わせるプロンプトエンジニアリング
システム開発や社内ツールの導入時には、AIに対して「不確実な情報は推測せず、『情報が不足しています』と回答する」よう強く指示するシステムプロンプトの設計が不可欠です。日本では「知ったかぶり」よりも「確認中」と答える方が、ビジネス上の信頼性は担保されます。
生成AIは強力なツールですが、万能ではありません。その限界を正しく理解し、日本の組織文化に合わせた適切なガードレールを設けることこそが、AI活用の成功への近道となります。