投稿者 global-ai-media 
著名な神経科医オリバー・サックスの著作に見られる「事実の潤色」疑惑と、大規模言語モデル（LLM）が引き起こす「ハルシネーション（幻覚）」の類似性を指摘する論考をもとに、AIの出力する「もっともらしい嘘」の本質を解説します。正確性が求められる日本企業の業務において、このリスクをどう管理し、活用につなげるべきかを考察します。
「物語」を優先するAIの構造的課題
Observer Research Foundation（ORF）の論考は、映画『レナードの朝』の原作者としても知られる神経科医オリバー・サックス氏の著作に対し、近年ジャーナリストのレイチェル・アヴィヴィ氏らが提起した「事実の潤色」や「作話」の疑惑を引き合いに出し、生成AIの本質的な課題を浮き彫りにしています。
サックス氏の描く医療ノンフィクションは文学的に美しく、読者の感情を揺さぶる説得力を持っていました。しかし、そこには劇的な効果を高めるために事実が改変されたり、曖昧な記憶が事実として語られたりする側面があったと指摘されています。この「事実よりも、一貫性のある美しい物語（ナラティブ）を優先する」という傾向は、まさに現在の大規模言語モデル（LLM）が抱える「ハルシネーション（幻覚）」の特性と酷似しています。
流暢さが招く「もっともらしさ」の罠
LLMは、次に来る確率の高い単語を予測して文章を紡ぐ「確率的なオウム（Stochastic Parrots）」としての側面を持ちます。モデルの目的関数は「真実を語ること」ではなく、「文脈として自然で、人間が好むような流暢なテキストを生成すること」に最適化されています。
ビジネスの現場において最も危険なのは、明らかに支離滅裂な回答ではなく、オリバー・サックスの文章のように「論理的で、専門用語が適切に使われ、非常に説得力があるが、事実関係だけが誤っている」ケースです。これをAI研究の文脈では「グラウンディング（根拠付け）の欠如」と呼びます。
日本企業におけるリスクと期待値の調整
日本の商習慣において、企業の公式文書や顧客対応には極めて高い正確性と誠実さが求められます。「嘘をつくつもりはなかった」という弁明は、コンプライアンスやガバナンスの観点からは通用しません。特に、契約書作成、マニュアル生成、顧客への回答作成といった業務において、AIの「流暢な嘘」を見抜けないまま発信してしまうことは、深刻なレピュテーションリスクや法的責任（製造物責任や著作権侵害など）につながる可能性があります。
また、日本の組織文化では「書かれたものへの信頼」が高い傾向にあり、AIが出力した立派な体裁のドキュメントに対し、担当者が批判的な検証（ファクトチェック）を怠る「自動化バイアス」が働きやすい点にも注意が必要です。
技術と運用によるリスク低減策
この課題に対処するため、エンジニアリングの現場ではRAG（検索拡張生成）という手法が標準化しつつあります。これは、AIの内部知識だけに頼るのではなく、社内データベースや信頼できる外部ソースを検索し、その情報を根拠として回答を生成させる技術です。これにより、ハルシネーションのリスクを大幅に抑制できます。
しかし、技術だけでリスクをゼロにすることはできません。最終的には「Human-in-the-loop（人間が介在するプロセス）」が不可欠です。AIを「全知全能の回答者」ではなく、「優秀だが時に知ったかぶりをするアシスタント」として位置づけ、最終責任は人間が負うという業務フローの設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
本記事の議論を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下のポイントを重視すべきです。
1. 「正解」のない領域での活用を優先する
事実の正確性が100%求められる検索用途よりも、アイデア出し、要約、翻訳、メールのドラフト作成など、人間が後から修正・評価しやすいタスクから導入を進めることが推奨されます。
2. RAGと引用元の明示を必須要件とする
社内データを活用する際は、必ず回答の根拠となるドキュメントへのリンク（引用元）を提示させるシステム設計にするべきです。これにより、ユーザー（社員）は即座に事実確認が可能となります。
3. AIリテラシー教育の再定義
プロンプトエンジニアリングの技術だけでなく、「AIは自信満々に嘘をつく」という前提を組織全体で共有し、出力結果に対する批判的思考（クリティカルシンキング）を養う研修が必要です。これは、総務省や経済産業省が推進する「AI事業者ガイドライン」における利用者の責務とも合致します。