「AIを導入すれば、業務が劇的に自動化される」「何でも質問に答えてくれる万能なアシスタントが手に入る」。
2023年の熱狂的なブーム以降、多くの企業が過度な期待を抱いて生成AIを導入しました。
しかし今、現場からは「思ったより賢くない」「嘘をつくから業務に使えない」といった落胆の声が聞こえ始めています。
ガートナーのハイプ・サイクルで言う「幻滅期」に直面している企業に対し、AIの本質的な限界と、それを乗り越えて実務定着させるための「現実的な解」を提示します。
1. 「確率論的マシン」の限界を知る
AIに対する失望の多くは、「AI＝知識データベース（検索エンジン）」という誤解から生じています。LLM（大規模言語モデル）の本質は、次に来る単語を確率的に予測する「言葉の計算機」であり、事実を正確に記憶しているわけではありません。
そのため、もっともらしい嘘（ハルシネーション）をつくことは、欠陥ではなく「仕様」です。これを「創造性」と捉えるか「虚偽」と捉えるかで、活用の成否が分かれます。
❌ 失敗する適用領域
「正確性」が100%求められる業務
- ・未チェックでの数値計算
- ・事実確認なしの顧客回答
- ・法的判断の自動化
⭕ 成功する適用領域
「0から1」を生み出す業務
- ・アイデアの壁打ち
- ・メール/文章のドラフト作成
- ・コードの雛形生成
AIは「正解を出すマシン」ではなく、「思考の初速を上げるブースター」であるという認識の転換が必要です。
2. 「ラストワンマイル」の壁とチューニング
導入直後のAIは、あくまで「汎用的な知能」に過ぎません。自社の専門用語を知らなければ、独特の商習慣も理解していません。これを実務レベル（精度90%以上）に引き上げるには、泥臭いエンジニアリングが不可欠です。
汎用AIを「御社のエース」にするプロセス
多くの企業がここで挫折します。「導入すれば魔法のように動く」と思っていたが、実際にはRAG（検索拡張生成）の構築や、データの整備といった地道な作業が必要だと知るからです。しかし、この「ラストワンマイル」の調整こそが、競合他社には真似できない競争優位性の源泉となります。
3. AIは「育てる道具」である
AI導入プロジェクトに「完了」はありません。モデルは日々進化し、社内のデータも更新され続けます。一度作って終わりのシステム開発とは異なり、AIは運用しながら育てていく「植物」に近い性質を持ちます。
成功企業の共通点：フィードバックループ
成功している組織では、現場のユーザーから「この回答は役に立った/立たなかった」というフィードバックを収集し、継続的にプロンプトや参照データを改善する仕組み（MLOps/LLMOps）が回っています。
「AIが悪い」と嘆くのではなく、「AIを教育する」というオーナーシップを持てるかどうかが分かれ道です。
By Affelhansa Strategic Research
