投稿者 global-ai-media 
ClaudeやGPTなどのLLMは、コード生成や文章作成において高い能力を発揮し、実務での活用が進んでいます。しかし、最新の議論では「AIは既存のブロックを組み立てるのは得意だが、ゼロから何かを創り出すのは依然として苦手である」という指摘もなされています。本記事では、この「組み立て」と「創造」のギャップに焦点を当て、日本企業が現在のAI技術をどう評価し、実務に組み込むべきかを解説します。
「組み立て（Assembling）」と「創造（Creating）」の決定的な違い
最近のエンジニアや実務家の間では、Claude 3.5 Sonnetなどの最新モデルに対し、「指示されたコンポーネント（部品）を組み立てる能力は極めて高い」という評価が定着しつつあります。例えば、明確な要件定義書や既存のコードベースがある状態で、「この機能を追加して」「このバグを修正して」といったタスクを依頼すれば、人間以上のスピードと精度で成果物を返すことも珍しくありません。
一方で、Hacker Newsなどの技術コミュニティで議論されているように、AIは「ブロックを組み立てること」は得意でも、「どのようなブロックが必要で、全体としてどのような構造にするべきか」という上位レイヤーの意思決定、すなわち「創造（Creating）」においては依然として脆さを露呈します。これは、現在のLLM（大規模言語モデル）が確率的なトークン予測に基づいているため、論理的な整合性を長期的に保つことや、未知の課題に対して独自の解決策を導き出す「推論」の深さに限界があるためです。
次世代モデルへの期待と「自律性」の課題
元記事の議論にもあるように、GPT-5など次世代モデルへの期待として、単なる知識の検索や要約だけでなく、より深い「推論（Reasoning）」能力の向上が挙げられます。OpenAIのo1シリーズやDeepSeekなどが示しているように、モデル自身が思考プロセス（Chain of Thought）を持つことで、複雑な問題解決能力は向上しつつあります。
しかし、ビジネス実務、特に日本の組織においては、AIにどの程度の「自律性」を持たせるかが重要な論点となります。AIがもっともらしいが誤った設計図（ハルシネーションを含む）を自信満々に提示した際、それを見抜く「目利き」の力が人間側に求められます。AIの能力が上がるほど、それを監督する人間のスキルセットも高度化する必要があるというパラドックスが生じているのです。
日本企業における「丸投げ」のリスクとガバナンス
日本のビジネス現場では、業務効率化への圧力から「AIへの丸投げ」が起きやすい傾向にあります。しかし、「組み立て」が得意なAIに対し、「設計」まで丸投げすることは、システム開発における技術的負債や、ビジネスにおけるコンプライアンスリスクを増大させる可能性があります。
例えば、AIが生成したコードや文章が、既存の著作権や社内規定に抵触していないか、あるいはセキュリティ上の脆弱性を含んでいないか。日本の著作権法（特に第30条の4）はAI学習に対して柔軟ですが、生成物の利用（依拠性と類似性）については通常の著作権侵害のリスクが存在します。また、AIが提示する「正解らしきもの」を検証せずに意思決定に用いることは、企業のガバナンスとして大きな問題となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下のポイントを意識してAI活用を進めるべきです。
- 「副操縦士」としての位置づけを明確にする：AIは優秀な「実装担当者」あるいは「部品加工業者」として扱い、全体の設計や最終的な品質責任（アーキテクトの役割）は必ず人間が担う体制を維持してください。
- 検証プロセスの標準化：AIの出力には必ずエラーやハルシネーションが含まれる前提で、人間によるレビュー工程（Human-in-the-loop）を業務フローに組み込んでください。特に「創造」に近いタスクほど、厳格なチェックが必要です。
- ミドルマネジメント層のAIリテラシー向上：現場任せにするのではなく、管理職層がAIの「得意（定型的な組み立て）」と「不得意（非定型な創造・判断）」を理解し、適切な業務配分を行うことが、組織的な生産性向上の鍵となります。
- 過度な期待をせず、着実な効率化を狙う：次世代モデルの登場を待つのではなく、現行モデルが得意とする「要約」「翻訳」「定型コード生成」「ドキュメント作成」などの領域で、確実に工数を削減する「守りのDX」から固めていく姿勢が、結果として成功への近道となります。