投稿者 global-ai-media 
生成AIの急速な普及は業務効率化の福音となる一方で、情報の信頼性や社会制度に対する脅威も指摘されています。著名なAI研究者ゲイリー・マーカス氏らが警鐘を鳴らす「社会への悪影響」という視点を踏まえ、日本企業が信頼（トラスト）を損なわずにAIを活用するためのリスク管理と実務的アプローチについて解説します。
生成AIに対する警鐘：技術的負債から「社会的負債」へ
昨今の生成AIブームの裏側で、認知科学者でありAI研究の第一人者でもあるゲイリー・マーカス（Gary Marcus）氏のように、AIがもたらす社会的リスクに対して強く警鐘を鳴らす専門家が増えています。彼らの主な懸念は、生成AIが大量の偽情報（ディープフェイクやハルシネーションを含む）を安価かつ高速に生成することで、民主主義的な制度や公的機関、ひいては社会全体の「信頼」を空洞化させるという点にあります。
これは単なる哲学的な議論ではありません。ビジネスの現場においても、生成AIは「技術的負債」だけでなく、企業のブランドや信頼性を毀損しかねない「社会的負債」を生み出すリスクを孕んでいます。不正確な情報の拡散や、AIによる差別的な出力、著作権侵害といった問題は、コンプライアンス意識の高い日本企業にとって、看過できない経営リスクとなります。
情報の「量」より「質」：日本企業の勝ち筋
生成AIはコンテンツの「量」を爆発的に増やすことに成功しましたが、「質」の担保には依然として課題が残ります。インターネット上がAI生成の低品質な情報で溢れかえる中、日本企業が目指すべきは、情報の正確性と信頼性を担保した「高品質なAI活用」です。
日本の商習慣において「安心・安全」や「品質」は極めて重要な価値を持ちます。欧米のテック企業が「Move fast and break things（素早く行動し破壊せよ）」の精神で開発を進める一方で、日本企業は石橋を叩いて渡るような慎重さが求められる場面が多々あります。しかし、この慎重さはAIガバナンスの文脈では強みになり得ます。無批判にAI導入を進めるのではなく、品質管理（QA）のプロセスにAI監査を組み込むことで、競合他社との差別化要因となる「信頼できるAIサービス」を構築できるからです。
実務におけるリスクコントロール：RAGとヒトの介在
では、具体的にどのようにリスクを制御すべきでしょうか。技術的なアプローチの一つとして、大規模言語モデル（LLM）の知識のみに頼らず、社内の正確なドキュメントやデータベースを参照させて回答を生成する「RAG（検索拡張生成）」の導入が標準的になりつつあります。これにより、AIが事実に基づかない情報をでっち上げる「ハルシネーション（幻覚）」のリスクを大幅に低減できます。
また、オペレーション面では「Human-in-the-loop（ヒトの介在）」の原則が不可欠です。顧客接点や重要な意思決定のプロセスにおいて、AIはあくまで「草案作成」や「サジェスト」に留め、最終的な確認と責任は人間が負うという体制を明確にすることです。特に日本では、AIが出力した誤情報が原因でトラブルが発生した場合、AIベンダーではなく、それを利用した企業の管理責任が厳しく問われる傾向にあります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな視点でのAIリスク論を踏まえ、日本企業が取るべきアクションは以下の3点に集約されます。
1. ガバナンス体制の確立とガイドラインの策定
総務省や経済産業省の「AI事業者ガイドライン」などを参考に、自社のAI利用ポリシーを明確化してください。特に「何をしてはいけないか」という禁止事項だけでなく、「どのように品質を保証するか」というプロセスを定義することが重要です。
2. 従業員のAIリテラシー教育の深化
プロンプトエンジニアリング（AIへの指示出し技術）だけでなく、AI生成物の真偽を見抜くクリティカルシンキングの教育が必要です。「AIは嘘をつく可能性がある」という前提を組織全体で共有し、ファクトチェックのスキルを向上させることが、組織を守る防波堤となります。
3. 「信頼」を商品価値に転換する
AIによる自動化が進むほど、人間による確認や、出典が明らかな「真正な情報」の価値が高まります。自社のサービスやプロダクトにおいて、AIの透明性を確保し、セキュリティやプライバシー保護を徹底することは、コストではなく「信頼という付加価値」への投資と捉えるべきです。