2022 年の ChatGPT のリリースは、人工知能 (GenAI) ツールが複雑なデータ セットをこれまでよりも迅速に分析できる機能を提供することで、この 10 年間のテクノロジーにおける最大の段階的な変化の 1 つを予告しました。
このテクノロジーは、組織の生産性と効率性を向上させるために世界中で採用されています。しかし、AI はユーザーに同意する傾向があるため、図らずもその導入における最大の課題の 1 つを引き起こしてしまいました。
GenAI は、多種多様な情報に基づいてトレーニングすることができ、人間が他の方法では認識できないデータのパターンに対する洞察を提供します。その用途は、会議の概要の作成から、新薬を特定するための臨床シミュレーションの実行まで多岐にわたります。
生成 AI の導入は分野と地域の両方で広く普及しており、データ管理と分析を必要とする多くの役割で AI がテストおよび使用されています。
顧客サービス部門の調査によると、GenAI ツールにより顧客との対話時間が 3 分半以上短縮され、生産性が 15% 向上することがわかりました。
2025 年 12 月、テスコはスーパーマーケットのデータ分析を改善するためにミストラル AI と契約を結び、スタッフが情報にアクセスして顧客を支援するための改善された方法を開発しました。
一方、マイクロソフトの AI ヘルスケア ツールである Dragon Copilot は、マンチェスター大学 NHS トラストで最近試験的に使用され、診察のメモを書き写すことで、医師が患者が話している間にメモを取る必要がなくなり、患者に集中できるようになりました。
おべっかなAI
ただし、GenAI には大きな課題もあります。 AI は利便性が高いため、精度を提供するというよりも、積極的に反応する可能性が高いことが判明しました。このいたずら好きな性格は、彼が自然にフレンドリーで礼儀正しいことを意味します。最小限の努力で、AI はほとんどのトピックについてユーザーの意見に従うことが多く、その結果、誤った物語や誤った仮定が永続化します。
生成型 AI のお調子者は、そのプログラミングにおける以前の動作に起因しています。開発者は人々に自社の AI ツールを使ってもらいたいと考えているため、AI ツールが魅力的で、ユーザーの質問に対してフレンドリーな回答を提供するよう宣伝してきました。したがって、ユーザーを満足させるために、偏りのない事実ではなく、ユーザーが聞きたい答えを提供する傾向があります。
「人々は人工知能について話しますが、私はそれを拡張知能と呼びたいと思います。人工知能は人間の行動によって養われるからです」と、フィアレス カルチャーの創設者グスタボ ラゼッティ氏は言います。
「それを作成したエンジニアも、それを使用する人々も、私たちは皆、それに集団的な偏見や視点を加えています。人間として、私たちに同意してくれる人が好きです。AIとこれらのモデルのほとんどは、たとえ押し付けられたとしても、それができるようになりました。人々に好かれるツールになろうとしているのに、部屋で何が起こったかを人々が話していると人々が言うのは本当に悪い行為です。人は好きになるものであり、自分が何を言うべきかではありません。」
ただし、多くの人が AI がすべてを知っていると想定しているため、この快適な性質はユーザーにも当てはまります。ユーザーは、答えに疑問を抱くのではなく、AI は常にユーザーの想定と一致するため、AI が常に正しいと盲目的に想定することがよくあります。
生成 AI に盲目的に従うことで、重要な情報が見落とされ、誤った仮定が永続する可能性があります。 GenAI システムは過去の会話に依存しているため、これらの仮定が内部化され、誤った物語が強化され、データに埋め込まれ、欠陥のある推論につながる可能性があります。
AI システムが学術論文のサポート ロジックに不正な参照を提供するケースがありました。
ユーザーの期待を強化することで、GenAI は効果的にブリンカーとして機能し、ユーザーがより効果的な結果を提供できる代替ソリューションを検討しなくなったり、データの重大な異常を見落としたりすることがあります。そのため、創造的思考が制限され、場合によってはイノベーションが阻害される可能性もあります。
「スピードは AI の最も重要な利点の 1 つですが、優れたアイデアを思いつくには深さが必要です」とラゼッティ氏は言います。 「人々は、迅速な解決策が必ずしも最善であるとは限らないことを理解する必要があります。人々が文書を作成し、会議を素早く要約するのに、それが間違っていて、その後、いわゆる作業勾配を作成して修正しなければならないチーム内の他の誰かにそれを送信するチームを多く見かけます。」
人工知能のおべっかを克服する
こうした懸念にもかかわらず、生成人工知能のおべっかな効果を軽減する解決策はあります。 AI ユーザー、トレーナー、開発者はこれに関与しています。
重要なことは、ユーザーは慎重かつ批判的な分析を持って GenAI に取り組む必要があるということです。ユーザーは、AI ツールがデータを分析したからといって、AI ツールが導き出したソリューションが最適であると考えるべきではありません。人間に解決策が提供されるのと同じように、AI が生成した応答は受け入れられる前に個別に検証およびレビューされる必要があります。
「かつては誰もが情報を検索するために使っていたのは Google でしたが、今では AI です」とラゼッティ氏は言います。 「人々が最初の Google の結果を無視しないのと同じことが AI でも起こります。70% 以上の人は AI に二度質問しません。彼らは質問をしますが、その答えが何であれ、それを当然のことだと考えます。人々は AI を使用する際、単なる受動的なユーザーではなく、ジャーナリストのようにならなければなりません。」
この質問アプローチはすべてのユーザーに共通である必要があり、ツールを最も効果的に使用するために AI システムを使用するすべてのユーザーをトレーニングの対象とする必要があります。
さらに、メリットを最大化するには、AI を組織に慎重に導入する必要があります。間違ったソリューションは潜在的な混乱につながる可能性があります。 GenAI は人間の知能を置き換えるのではなく、AI の強力な分析を人間の監視と組み合わせることができる、既存の役割を強化するための拡張ツールと見なされるべきです。
AIテクノロジーへの投資の一環として、生産性向上の主張を正当化するために大規模な人員削減を行った企業もある。ただし、重要なスタッフや貴重な知識が失われる可能性があるため、これは短期的な利益しか得られない可能性があります。代わりに、再研修制度を導入することで、スタッフとその貴重な知識を確実に保持することができます。人工知能を理解している新しいチームを採用するには費用がかかり、提案された人工知能ソリューションが実際にビジネスに適しているかどうかについての洞察が得られない可能性があります。
「AI はさまざまな面で私たちの生産性を高めるのに役立ちますが、AI による人間の才能の強化、それが私たちが見逃している議論です」とラゼッティ氏は言います。 「人工知能で人々の才能に力を与える企業が勝つが、人を解雇する企業は4分の1でコストを節約できるが、2年後にはその結果に苦しむことになるだろう。」
これに加えて、AI モデルは、潜在的な不確実性や仮説を指摘し、解決策のソースを引用するように設計およびトレーニングする必要があります。これにより、トレーニングも必要なユーザーがデータを探索し、ソリューションが理にかなっていて適切であることを確認できるようになります。
未来を定義する
2023 年 10 月、当時の米国大統領ジョー バイデンは大統領令 14110 を発行し、人工知能システムの透明性と説明責任の確立に重点を置いた枠組みを確立しました。これは 2025 年初めに取り消され、イノベーションの障壁を取り除くために AI 規制の見直しを義務付けるドナルド・トランプ大統領の大統領令 14179 に置き換えられました。一方、提案されている 2024 年米国公民権法は、イノベーションと人工知能の安全性および透明性のバランスをとることを目的としています。
年末までに、さまざまな人工知能ツールがガートナーの誇大宣伝サイクルの「期待のピーク」に達するか、または新しいテクノロジーの最初の誇大宣伝が減退し、そのテクノロジーで何が可能になるかについての期待が薄れる「幻滅の谷」に向かうと推定されています。
こうした見方は金融機関にも共通しているようで、「AIバブル」が崩壊しつつあると予測している。 2025年12月、イングランド銀行がこの理由でテクノロジー企業の価値の「急激な修正」を警告したと報じられた。
誇大宣伝に関係なく、AI は存在します。膨大なデータセットを分析し、この情報のパターンを特定する機能は非常に貴重であり、効率と生産性の大幅な向上につながる可能性があります。
GenAIのおべっかを減らすと、盲目的なコンプライアンスも減ります。しかし、2025 年 8 月にリリースされた ChatGPT-5 はあまり受け入れられなかったことに対して反発がありました。このユーザーからのフィードバックに応えて、OpenAI の代表者は、今後のバージョンを「より温かく、よりフレンドリーに」すると述べました。残念ながら、パッシブAIの利益のほとんどはユーザーエンゲージメントによるものであるため、AIの精神異常を減らすと、その後の利益も減少します。
知識の範囲を認識できる、拒否を認識する AI モデルが開発されています。否定認識モデルは、適切な応答を予測しようとして間違った答えを想像するのではなく、何かを知らないときに通知するように訓練されています。
最終的に、AI が精度よりもコンセンサスを優先すると、誤解を招くバイアスが強化され、重要な判断に欠陥が生じ、誤ったソリューションの開発や開発の停滞につながる可能性があります。したがって、現在では、ロジックが透過的になるように開発およびトレーニングされた AI ツールに焦点が移り、ユーザーは AI によるソリューションを確実に検証して検証し、それが適切で正しいかどうかを判断するようにトレーニングされています。
