そのAI開発、ハルシネーションに耐えられる？ ― 何も知らずに開発すると、気づかないまま壊れていく

AIに何を見せるか、という選択は、開発者にとって一見すると単純な問題に見える。しかし現実には、この「視界を絞る」という操作は、かなり高度な設計判断を伴っている。AIに全てのデータを渡して「良い答えをください」と祈るのと、「このログの中だけで判断してください」と明示的に制限を加えるのでは、精度が劇的に変わる。しかし、その視界を適切に絞ると判断できない開発者は多い。気づかないまま、本番環境で壊れることもある。

AIの「幻覚」、つまりハルシネーションは、単なる回答の間違いではなく、モデルが訓練データから学んだ「もっともらしい推測」が、現実とズレている状態だ。これを防ぐには、AIが参照できる情報源を徹底的に限定し、その源泉の品質を保証する必要がある。日報システムなら、そのAIは「この社員の過去30日のログだけ」を見る。銀行の問い合わせなら、「この顧客の取引履歴だけ」に限定する。その程度の割り切りができない設計は、後々、訴訟や評判悪化につながる。AIの本質は、訓練データに依存する確率モデルであり、現実の唯一の真実を知らない存在だ。それを本番運用に乗せるには、極めて厳密な入出力の枠組みが要る。

中小企業がAIを導入する時は、「AIが何を知るべきか」を先に決めてから、開発に入る。ユースケースごとに、AIが参照すべき情報源を明確に切り出し、その品質をテストし、ハルシネーションが起きたときの許容度を事前に決めておく。この地道な設計が、失敗しないAI導入の分かれ目だ。