投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入が進む中、単に回答を生成するだけの「反応的」なモデルから、自律的に検証・判断を行う「内省的」なアーキテクチャへの移行が注目されています。本稿では、安全性と信頼性を高めるための構造化されたアプローチについて、日本企業のガバナンス視点を交えて解説します。
LLMは「反射」しているだけで「思考」はしていない
現在、多くの日本企業が導入しているChatGPTなどのチャットボットやLLM（大規模言語モデル）ベースのアプリケーションは、本質的に「反応的（Reactive）」なシステムです。これらは、入力されたプロンプトに対して、確率的に最もらしい次の単語を予測し、即座に出力します。これは人間の思考プロセスで言う「システム1（直感的・反射的な思考）」に近い動きです。
しかし、企業の基幹業務や意思決定支援にAIを活用する場合、この反射的な挙動だけでは不十分であり、時に危険です。事実に基づかないハルシネーション（もっともらしい嘘）や、文脈を無視した不適切な回答のリスクがあるからです。
そこで現在、グローバルのAI開発のトレンドは、「反応的」なAIから「内省的（Reflective）」なAIへとシフトしています。これは、AIが出力する前に一呼吸置き、「この回答は事実に即しているか？」「安全な手順を踏んでいるか？」を自ら検証させるアーキテクチャです。元記事で紹介されている「Jeremy」プロトコルも、AIを単なるチャットボットとしてではなく、厳格なルールと階層構造を持ったシステムとして設計することで、この安全性を確保しようとしています。
厳格な「構造化」がAIガバナンスの鍵になる
元記事では、AIを安全にするために「厳格なファイルベースの階層構造（strict, file-based hierarchy）」を採用している点に言及しています。これは、AIがアクセスできる情報や実行できるアクションを、物理的なファイル構造や権限設定によって明確に制限することを意味します。
日本企業、特に金融や製造、ヘルスケアといった規制の厳しい業界において、この考え方は非常に親和性が高いと言えます。AIに全知全能の権限を与えるのではなく、部署や役職に応じた「権限の階層」と同様に、AIにもアクセス可能なデータ範囲と決定権限を構造的に強制するのです。
例えば、稟議書の作成支援AIであれば、過去の類似案件のデータ（参照用）にはアクセスできても、承認者のデータベース（機密情報）には物理的にアクセスできないよう、プロンプトレベルではなくシステムアーキテクチャレベルで遮断します。これにより、プロンプトインジェクション（悪意ある命令による乗っ取り）などの攻撃を受けても、AIが物理的にアクセスできない領域の情報は守られます。
プロンプトエンジニアリングから「フローエンジニアリング」へ
「内省的なAI」を実現するためには、単一のプロンプトで最高の結果を出そうとするのではなく、複数のステップに分けて処理を行う「フローエンジニアリング」の考え方が重要になります。
具体的には、以下のようなステップをプログラム的に構築します。
- ステップ1：ユーザーの意図を理解し、必要な情報を検索する。
- ステップ2：検索結果に基づき、ドラフトを作成する。
- ステップ3（内省）：作成したドラフトが社内規定や事実に反していないか、別のAIエージェント（または検証ロジック）がチェックする。
- ステップ4：問題がなければ回答を出力する。
このように、AIの思考プロセスを可視化・構造化することで、ブラックボックス化を防ぎ、エラーが発生した際の原因特定も容易になります。これは、品質管理（QC）やカイゼン活動に馴染みのある日本の現場にとって、非常に受け入れやすいアプローチです。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流は、「賢いモデルを使う」ことから、「賢いアーキテクチャでモデルを制御する」ことへと変化しています。日本企業がこの変化を取り入れ、実務でAIを活用するためのポイントを整理します。
- 「即答」を求めない設計：
チャットボットのような即時応答だけでなく、バックグラウンドで時間をかけて推論・検証を行う非同期型のAI活用を検討してください。特に契約書レビューや複雑なデータ分析では、速度よりも正確性（内省プロセス）が優先されます。 - ガバナンスをアーキテクチャに組み込む：
「AI利用ガイドライン」という文書を作るだけでなく、AIが参照できるデータ範囲や実行権限をシステム的に制限（構造化）してください。元記事にある「ファイルベースの階層」のように、物理的な制約を設けることが安全装置となります。 - AIを「新人担当者」として扱う：
新人にいきなり全ての権限を与えないのと同様に、AIにもチェック工程（Human-in-the-loop）や承認フローを組み込んでください。AIの出力をそのまま顧客に出すのではなく、一度「内省（自己チェック）」させるプロセスを挟むだけで、リスクは大幅に低減します。
AIは魔法の杖ではなく、高度な情報処理システムです。日本の商習慣である「確認」や「承認」のプロセスをAIアーキテクチャとして実装することが、結果として最も実用的で安全なAI活用につながります。