投稿者 global-ai-media 
外交・安全保障の領域で議論される「AIの霧（The Fog of AI）」という概念は、ビジネスにおけるAI活用の本質的なリスクを浮き彫りにしています。AIへの依存が深まる中、意思決定のブラックボックス化や過信のリスクをどう管理すべきか。日本企業の組織文化や法規制の動向を踏まえ、実務的なアプローチを解説します。
「AIの霧」とは何か―アルゴリズムへの過度な依存
軍事戦略の古典的概念に、戦場の不確実性を示す「戦場の霧（Fog of War）」という言葉があります。近年、外交専門誌『Foreign Affairs』などが提唱する「AIの霧（The Fog of AI）」は、これの現代版とも言える警鐘です。国家安全保障のような極めて重大な意思決定において、AIによる分析や予測への依存度が急速に高まっていますが、それ自体が新たな不確実性やリスクを生み出している現状を指します。
これは決して遠い世界の話ではありません。企業経営においても同様の現象が起きています。需要予測、与信審査、採用活動、さらには経営戦略の立案に至るまで、AIが提示する「もっともらしい答え」に対し、人間が批判的思考を持たずに従ってしまう「自動化バイアス（Automation Bias）」のリスクです。AIの判断根拠が不明瞭なまま意思決定が行われる状況は、経営における視界不良、すなわち「霧」の中にいる状態と言えるでしょう。
ブラックボックス化する意思決定と説明責任
深層学習（ディープラーニング）や最新の大規模言語モデル（LLM）は、その構造上、なぜその結論に至ったのかを完全に説明することが困難な「ブラックボックス」の性質を持っています。欧米ではAIの不透明性が法的・倫理的な問題として厳しく追及される傾向にありますが、日本企業にとっても、これは「説明責任（アカウンタビリティ）」の観点から看過できない課題です。
日本の商習慣では、稟議制度に代表されるように、合意形成と論理的な根拠が重視されます。「AIがそう言ったから」という理由だけでは、ステークホルダーへの説明として不十分であるだけでなく、万が一AIが誤った判断（ハルシネーションなど）を下した場合の責任の所在が曖昧になります。特に金融、医療、インフラといった高リスク領域でのAI活用では、精度の高さだけでなく、「解釈可能性（Explainability）」の確保が必須要件となります。
日本企業に求められる「Human-in-the-loop」の再定義
この「霧」の中で羅針盤となるのが、「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」という考え方です。完全な自動化を目指すのではなく、AIはあくまで判断材料を提供する補佐役とし、最終的な意思決定のトリガーは人間が引くという設計です。
日本企業、特に製造業や現場業務の強い組織において、このアプローチは親和性が高いと言えます。日本の強みである「現場の知見」や「暗黙知」をAIの出力と照らし合わせるプロセスを業務フローに組み込むことで、AIの暴走を防ぎつつ、人間の判断精度を向上させることが可能です。AIガバナンスとは、単に禁止事項を決めることではなく、このように「どの地点で人間が介入し、誰が最終責任を負うか」を明確にするプロセス設計そのものを指します。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな議論である「AIの霧」から得られる、日本企業への実務的な示唆は以下の通りです。
1. 「AIを信じすぎない」文化の醸成
経営層から現場まで、AIは確率論的なツールであり、誤る可能性があることを前提とした教育が必要です。プロンプトエンジニアリングのスキルだけでなく、AIの出力に対して常に「なぜ？」と問いかけるクリティカルシンキングの研修が重要になります。
2. 評価指標の多角化とモニタリング（MLOps）
AIモデルは導入して終わりではなく、環境変化によって性能が劣化（ドリフト）します。開発だけでなく運用（MLOps）の体制を整え、精度の監視だけでなく、公平性やバイアスのチェックを継続的に行う仕組みへの投資が必要です。
3. リスクベース・アプローチによる段階的導入
すべての業務に同レベルの厳格さを求める必要はありません。EUのAI法案や日本のAI事業者ガイドラインを参考に、自社のユースケースを「高リスク（人権や安全に関わる）」「限定的リスク」「低リスク」に分類し、高リスクな領域ほど人間の関与度（Human-in-the-loop）を高めるメリハリのあるガバナンスを構築してください。