投稿者 global-ai-media 
OpenAIなどの主要ベンダーが、AIによる「欺瞞（Deception）」やハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクに対し、安全性強化への注力を再確認しています。本稿では、このグローバルな動向を背景に、高い品質と信頼性が求められる日本のビジネス環境において、企業がどのようにAIのリスクと向き合い、実務への実装を進めるべきかを解説します。
AIにおける「欺瞞」とハルシネーションの本質
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用が進む中で、OpenAIをはじめとする開発企業が改めて「Safety（安全性）」に焦点を当てています。ここで議論されているリスクの中心にあるのが、「AIによる欺瞞（Deception）」や「ハルシネーション（幻覚）」の問題です。
ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報を、あたかも事実であるかのように自信満々に生成してしまう現象を指します。実務において厄介なのは、AIが明らかな誤りを犯すことよりも、非常に論理的で説得力のある文体で嘘をつくことです。これは、AIが悪意を持っているわけではなく、確率的に「もっともらしい次の単語」をつなげているというモデルの構造上の特性に起因します。
日本企業、特に金融や製造、医療といったミッションクリティカルな領域では、情報の正確性が最優先されます。「90%は正しいが、10%の嘘が混じる」ツールをどのように業務プロセスに組み込むかは、技術的な課題であると同時に、組織的なリスク管理の課題でもあります。
機密情報の取り扱いと意図しない漏洩リスク
もう一つの重要な観点は、機密情報の取り扱いです。元記事の文脈でも触れられていますが、ChatGPTのような対話型AIがセンシティブな情報の発生源となるリスク、あるいは入力された情報が予期せぬ形で保持・利用されるリスクに対する懸念は根強く残っています。
現在、エンタープライズ向けのプランやAPI経由の利用であれば、入力データが学習に利用されない設定（ゼロデータリテンション等）が一般的になりつつあります。しかし、技術的な仕様とは別に、「従業員がどのような情報を入力しているか」というガバナンスの観点が重要です。特に日本では個人情報保護法や秘密保持契約（NDA）の遵守が厳格に求められるため、意図せず顧客データや社外秘の技術情報をプロンプトに入力してしまうヒューマンエラーを防ぐ仕組みが必要です。
日本企業に求められる「人間中心」のAI運用設計
こうした「欺瞞」や「漏洩」のリスクがあるからといって、AI活用を全面的に禁止するのは、競争力の観点から得策ではありません。重要なのは、AIの出力を鵜呑みにせず、人間が最終的な判断を下す「Human-in-the-loop（人間が介在する）」プロセスの設計です。
例えば、カスタマーサポート業務においてAIを活用する場合、AIが直接顧客に回答するのではなく、オペレーター向けの回答候補作成（ドラフト）に留め、人間が内容を確認してから送信するといった運用が挙げられます。また、社内ドキュメント検索においては、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という技術を用い、回答の根拠となる社内規定やマニュアルの参照元を必ず提示させることで、ハルシネーションのリスクを低減し、ファクトチェックを容易にするアプローチが有効です。
日本企業のAI活用への示唆
OpenAI等のベンダーが安全性に注力している事実は、裏を返せば「まだAIは完全に自律させて任せられる段階ではない」ことを示しています。日本の実務者が意識すべき点は以下の3点です。
1. 「AIは間違える」を前提とした業務フローの構築
AIを「正解を出す辞書」ではなく、「優秀だが確認が必要な新人アシスタント」と捉え直す必要があります。AIの出力に対する人間のチェック工程（承認プロセス）を業務フローに組み込むことで、日本の商習慣である「品質へのこだわり」を担保しつつ、効率化を図ることができます。
2. データガバナンスの徹底とガイドラインの策定
「入力してよいデータ」と「いけないデータ」を明確に区分けし、社内ガイドラインを整備することが急務です。特に機密性の高い情報については、マスキング処理を行うか、あるいはオンプレミス環境や専用クラウド環境（VPCなど）でのLLM利用を検討するなど、データの重要度に応じた使い分けが求められます。
3. AIリテラシー教育の実施
ツールを導入するだけでなく、現場の従業員に対して「なぜAIが嘘をつくのか」「どのようなプロンプトがリスクを招くか」といった基本的な仕組みを教育することが、最大のリスク対策となります。現場レベルでの正しい理解が、炎上や事故を防ぐ最後の防波堤となります。