「AIに社内規定を聞いたら、存在しないルールを自信満々に回答された」
「顧客への回答案を作らせたら、架空のサービス機能を捏造していた」
AI導入を検討されている管理職の方々から、このようなご相談を頻繁に受けます。業務効率化の切り札として期待される生成AIですが、この「もっともらしいウソ（ハルシネーション）」こそが、企業が導入に二の足を踏む最大の障壁となっています。
誤った情報を顧客に伝えれば、それは企業のコンプライアンス違反や信用の失墜に直結します。管理職として「事故」を恐れるのは当然の防衛本能です。
しかし、断言します。その不安は、AIを「丸腰」で使わせているから生じるものです。
AIは魔法の杖ではありません。適切な「道具」としてセットアップされていないAIを現場に放り込むのは、包丁の使い方も知らない子供を厨房に立たせるようなものです。本稿では、AIを「嘘つきな部下」から「根拠に基づいて正確に報告する優秀なアシスタント」へと変貌させる技術、RAG（検索拡張生成）について、現場の視点から解説します。
なぜAIは息を吐くように嘘をつくのか
まず、敵（ハルシネーション）の正体を知る必要があります。多くのビジネスパーソンは「AIは膨大な知識データベースから正解を検索している」と誤解されていますが、これは大きな間違いです。
大規模言語モデル（LLM）の本質は、「次に来る言葉を確率的に予測しているだけ」に過ぎません。
例えるなら、「即興劇の役者」だと思ってください。彼らは事実を知らなくても、その場の空気を読み、前後の文脈に合わせて「それっぽいセリフ」を流暢に繋げることができます。観客（ユーザー）が「もっともらしい答え」を求めていれば、役者（AI）は事実確認もせずに、自信たっぷりにその期待に応えるストーリーを創作してしまうのです。これがハルシネーションのメカニズムです。
「知らない」と言えずに「創作」してしまうこの特性を理解せずに、正確性が求められる業務にそのまま投入すれば、失敗するのは火を見るよりも明らかです。
「暗記テスト」から「カンニング推奨」へ：RAGの仕組み
この「即興劇役者」に、正確な事実を語らせるにはどうすればよいのでしょうか。答えはシンプルです。台本（事実データ）を持たせればよいのです。
これを技術的に実装したのがRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）です。
従来のAI利用が、学習したデータのみで答える「持ち込み不可の暗記テスト」だとすれば、RAGは「教科書持ち込み可のテスト」と言えます。RAGを導入したAIは、質問を受けると以下のように動きます。
- 検索する: ユーザーの質問に関連する社内ドキュメント（マニュアル、規定集、過去の対応履歴など）を検索します。
- 読む: 検索でヒットした「正解データ」を読み込みます。
- 答える:「この資料に書いてある内容に基づいて答えなさい」という指示のもと、回答を生成します。
「記憶」に頼るのではなく、手元にある「カンニングペーパー（社内データ）」を見て答えさせる。たったこれだけの仕組みで、AIの回答精度は劇的に向上し、根拠のないウソをつくリスクは極限まで低減されます。
現場の泥臭い経験則：「AIは道具」というManPlusの哲学
弊社はシステム導入の最前線で「泥臭い現場」を見てきた経験を持ちます。そこで痛感するのは、「どんなに高機能なツールも、使い手と環境が整わなければ凶器になる」という事実です。
多くの企業がAI導入で失敗するパターンは、高額な「何でもできるAIパッケージ」を導入し、現場に丸投げすることにあります。用途が定まっていないAIは、単なるおもちゃか、あるいは混乱の種にしかなりません。
ManPlusの哲学は明確です。AIは魔法ではなく「道具」です。 包丁が料理にも凶器にもなるように、AIもRAGという「安全装置（ガイド）」があって初めて、業務に耐えうるツールとなるのです。
【実例】「架空の社内規定」を一掃したRAG構築
過去に弊社が相談を受けた中堅企業の事例をご紹介します。その企業では、業務効率化のためにをGPTsを導入しましたが、現場は大混乱に陥っていました。AIが「育児休暇に関する架空の社内ルール」を回答し、それを信じた社員が人事部に問い合わせる事案が多発したためです。
私たちは、AIに自由な回答をさせることを即座に禁止し、「最新の就業規則PDFのみを参照元とするRAGアプリ」構築しました。
結果は劇的でした。 AIは「就業規則の第○条に基づき～」と、常に根拠を提示して回答するようになり、ハルシネーションは消失。人事部への単純な問い合わせ工数は激減し、回答精度は実質100%近くまで安定しました。これは「AIが賢くなった」からではありません。「参照すべきデータ」を人為的に制限したからです。
中小・中堅企業こそ「一点突破型」のRAGを
大手ベンダーは、全社横断的な大規模AIシステムを提案しがちです。しかし、コストとリスクを考えれば、それは中小・中堅企業にとって賢明な選択とは言えません。
- 特定の業務マニュアル検索
- 過去のトラブル対応履歴の参照
- 契約書チェック
このように、**特定の業務・特定のデータに絞った「身の丈に合ったRAG」**を構築することこそが、最短でROI（投資対効果）を出す道です。
結論：「AIの不正確さ」を嘆く段階は終わりました
「AIは嘘をつくから使えない」と嘆いている時間は、もはや機会損失でしかありません。問題はAIの能力ではなく、「自社のデータをどう整備し、AIに食わせるか（RAG化するか）」という設計の問題に移っています。
ハルシネーションを恐れず、しかし過信もせず、コントロール可能な「道具」としてAIを飼いならす。そのための現実的な解がRAGです。
もし貴社が、「AIに正確な仕事をさせたいが、何から手をつけるべきかわからない」「高額なシステムではなく、現場で本当に使えるツールが欲しい」とお考えなら、現場を知り尽くしたManPlusの視点を取り入れてみてはいかがでしょうか。私たちは、実利のない夢物語ではなく、明日の業務を変える具体的な「道具」をご提案いたします。
