投稿者 global-ai-media 
カナダからドイツへの移住先選定をChatGPTに相談し、その提案通りに実行へ移した事例が海外で話題となっています。個人の重要なライフイベントにおけるAI活用の浸透は、ビジネスにおける「意思決定支援」のあり方にも大きな示唆を与えています。本稿では、AIを単なる検索ツールではなく「相談相手（パートナー）」として活用する際の実務的なポイントと、日本企業が留意すべきリスクについて解説します。
検索から「相談」へ：AI活用の質の変化
ニュージーランドのメディア「Stuff」で紹介された事例によると、あるカップルはカナダからの移住を検討する際、自分たちの希望条件（生活の質、仕事の機会、文化など）をリストアップしてChatGPTに入力しました。その結果、AIが提案したのがドイツの「ミュンヘン」であり、彼らは実際に移住を決断しました。
このエピソードは、生成AIの活用フェーズが「情報の検索」や「文章の作成」から、より高度な「意思決定の支援」へとシフトしつつあることを象徴しています。従来の検索エンジンであれば、ユーザー自身が「ドイツ 移住 メリット」などで検索し、断片的な情報を統合して判断を下す必要がありました。しかし、大規模言語モデル（LLM）は、複数の複雑な条件（トレードオフ）を考慮した上で、論理的な推奨案を提示することが可能です。
ビジネスにおける意思決定支援への応用
この「条件に基づいた推奨」という機能は、企業活動においても多くの応用が考えられます。例えば、新規事業の進出国選定、オフィスの移転先分析、あるいは採用候補者と職務要件のマッチングなどです。
特に、膨大なパラメーターを考慮する必要がある場面で、AIは人間の認知限界を補う役割を果たします。日本企業においても、経営企画やマーケティングの現場で、初期の仮説出しやブレインストーミングの相手（壁打ち相手）としてLLMを活用するケースが増えています。「なぜその結論に至ったか」という論理構成をAIに出力させることで、人間が見落としていた視点に気づくことができるのが最大のメリットです。
ハルシネーションと「自己責任」の壁
一方で、AIに意思決定の一部を委ねる際には重大なリスクも伴います。生成AIには「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクが常に存在します。先のミュンヘンの事例で言えば、もしAIが現地のビザ要件や税制について誤った情報を根拠に推奨していた場合、移住後に深刻なトラブルに直面する可能性があります。
ビジネスにおいては、このリスクはよりシビアです。AIが提示した市場データや法的解釈が誤っていた場合、企業は大きな損失を被る可能性があります。また、LLMの学習データは過去のものであり、最新の地政学リスクや法改正が反映されていないケースも多々あります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例および現在のAI技術の特性を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意して活用を進めるべきです。
1. 意思決定の「起案者」として使い、最終決定は人間が行う
AIは優れた「起案者」ですが、責任を取れる「決定者」ではありません。日本企業の稟議（りんぎ）プロセスにおいて、AIをドラフト作成や選択肢の洗い出しに活用することは業務効率化に直結します。しかし、最終的な事実確認（ファクトチェック）と決断は必ず人間が行う「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」を徹底する必要があります。
2. 根拠データの明確化（RAGの活用）
一般的なChatGPTなどのモデルは、学習した不透明なソースをもとに回答します。業務で利用する場合は、社内規定や信頼できる外部データベースを検索・参照して回答を生成する「RAG（検索拡張生成）」の仕組みを導入し、回答の根拠を常に確認できる環境を構築することが、ガバナンスの観点から推奨されます。
3. 文化・文脈の補完
AIは論理的な最適解を出せますが、組織文化や社内の政治的な文脈（根回しの必要性など）までは完全には理解できません。AIの提案をそのまま鵜呑みにせず、自社の企業文化や商習慣に照らし合わせて調整する「翻訳」のプロセスが、日本の実務担当者には求められます。