投稿者 global-ai-media 
EUのサイバーセキュリティ専門機関（ENISA）が報告書作成に生成AIを使用し、架空の参照リンクを含む「ハルシネーション」を見落としたまま公開していた事実が発覚しました。この事例は、AI活用を推進する日本企業にとっても、アウトプットの品質管理、透明性の確保、そして組織的なガバナンスの在り方を再考する重要なケーススタディとなります。
信頼の失墜を招く「AI任せ」のリスク
欧州連合サイバーセキュリティ庁（ENISA）のような権威ある機関でさえ、生成AI（大規模言語モデル：LLM）が生成するもっともらしい誤情報、いわゆる「ハルシネーション（幻覚）」の罠に陥るという事実は、AI活用の現場に衝撃を与えました。報道によると、同庁の報告書にはMicrosoftのページへのリンクが含まれていましたが、それらは実在しない架空のURLでした。これはLLMが確率的に「ありそうな文字列」を生成する過程で頻発する典型的なエラーです。
問題の本質は、AIを使用したこと自体ではありません。AIを使用した事実を公表せず、かつ専門家による十分なファクトチェックを経ずに公開してしまった点にあります。セキュリティや正確性を担保すべき機関がこのような初歩的なミスを犯すことは、組織の信頼性を著しく損なうリスクがあります。
日本企業におけるドキュメント作成とAI活用の現在地
日本国内でも、議事録の要約、市場調査レポートの作成、あるいは社内稟議書のドラフト作成などにChatGPTやClaude、Copilotといった生成AIを活用する動きが急速に広まっています。人手不足が深刻化する日本企業において、これらのツールによる業務効率化は不可欠な戦略です。
しかし、今回のEUの事例は、日本企業が陥りやすい「効率化の落とし穴」を浮き彫りにしています。「AIが書いた文章は論理的に整っているため、内容も正しいだろう」というバイアス（自動化バイアス）がかかり、担当者が裏取りを省略してしまうケースです。特に、日本のビジネス文書は形式や丁寧さが重視されるため、LLMが得意とする「整った文章」に安心してしまい、その中身に含まれる数字や参照元の誤りを見過ごすリスクが高まります。
「ハルシネーション」を前提とした業務フローの構築
生成AIは「知識ベース」ではなく、あくまで「確率的な単語予測エンジン」です。実務においては、ハルシネーションは「起こるかもしれない」ではなく「必ず起こるもの」としてプロセスを設計する必要があります。
具体的には、AIが生成したアウトプットに対して、必ず人間が介在する「Human-in-the-loop（ヒトがループに入る）」の仕組みを徹底することが求められます。特に外部へ公開する資料や意思決定に関わる重要なドキュメントにおいては、AIによる下書き作成と、人間による事実確認（ファクトチェック）の工程を明確に分離し、誰が最終責任を負うかを定義しておく必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業がAI活用を進める上で意識すべきポイントは以下の3点に集約されます。
1. 利用の透明性と説明責任（Accountability）
対外的な発表資料や重要なレポートにおいて生成AIを使用した場合は、その旨を明記するか、少なくとも組織内で「AI利用」の履歴を残すべきです。これは、万が一誤情報が含まれていた際の原因究明や、著作権・コンプライアンス上のリスク管理においても重要となります。
2. 「禁止」ではなく「正しい怖がり方」の教育
リスクを恐れてAI利用を一律禁止にするのは、競争力を削ぐ悪手です。必要なのは、従業員に対し「AIは嘘をつくことがある」という特性を正しく理解させ、ファクトチェックのスキルや、機密情報を入力しないといったリテラシー教育を徹底することです。
3. ガバナンスによる品質保証体制
個人の注意喚起に留めず、組織としてダブルチェックの体制を敷くことが重要です。また、参照元のURLが正しいか自動検証するツールの導入や、RAG（検索拡張生成）技術を用いて社内データベースに基づいた回答のみを生成させるなど、技術的なアプローチによるハルシネーション対策も検討すべき段階に来ています。