ハルシネーション（幻覚）
もっともらしいが事実と異なる答え。学習データにない事柄を答えさせると起きやすく、出典や根拠を示させて原典で確認する必要があります。
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もっともらしい誤り、入力する情報の線引き、速くなった分だけ増える仕事と疲れ、任せきりによる確かめる力の低下。公表された調査と指針から、注意点と使い方をまとめました。
広がる利用と、決めごとの遅れ、増える仕事、確認せずに渡すことの4つを選びました。
86.4%
自社の何らかの業務で生成AIを利用していると答えた日本企業（2026年1〜2月、515社）
2024年度の調査では55.2%でした。使うかどうかではなく、どう使うかを決める段階に入っています。
27.0%
生成AIによる業務変革について「組織的な取組はない」と答えた日本企業
米国1.4%、ドイツ4.9%、中国2.6%と比べて高い割合です。使い方と確認の手順を決めないまま、個人の判断で使う状態が続きやすくなります。
77%
AIを使う従業員のうち「AIで仕事の量が増えた」と答えた人（米国・英国・オーストラリア・カナダ）
同じ調査で、フルタイム従業員の71%が燃え尽きを感じ、47%は期待される生産性をどう出せばよいか分からないと答えています。
40%
直近1か月に、中身の足りないAI生成の成果物（workslop）を同僚から受け取った米国の働く人
受け取った側は対処に1件あたり約2時間かかり、42%が送り手を信頼しにくいと感じました。人の目で確認してから渡すことが、結局は早道になります。
調査によって結果が分かれます。AIで時間が短くなった分、仕事の範囲と確認が増えるという報告と、仕事の質や満足度が上がったという報告の両方があります。
AIで短くなった時間は、確認と区切りに使います。作業ひとつを終えてから次へ進み、速くなった分だけ仕事を増やすことはおすすめしていません。
ニュースや資料に出てくる4つの言葉を、事業者の方の目線で短く説明します。
もっともらしいが事実と異なる答え。学習データにない事柄を答えさせると起きやすく、出典や根拠を示させて原典で確認する必要があります。
AIの結果を、確かめずに正しいものとして受け入れてしまう傾向。AI事業者ガイドライン第1.2版は、利用者の留意点として「過度な依存」の記載を強化しました。
考える作業をAIなどの道具に預けること。666人の調査では、頻繁に預ける人ほど批判的思考の得点が低い傾向が報告されています（相関で、因果ではありません）。
見た目は整っているが中身が足りず、仕事を前に進めないAI生成の成果物。受け取った側が作り直すことになります。
守ることは、AIに特有の新しい決まりというより、個人情報と著作権の扱い、そして国が示した指針です。
個人情報を含む内容を入力する場合は、あらかじめ特定した利用目的の範囲内かを確認します。本人の同意なく要配慮個人情報が取得されないよう、サービスの設定も確認します。
生成物が既存の著作物に似ていて、その著作物に依拠していると判断されれば、著作権侵害となりえます。特定の作家名や作品名を指示に入れない、どんな指示で生成したかを記録する、といった対応が挙げられています。
業務でAIを使う事業者（AI利用者）は、提供者が示す利用規約を守り、過度な依存を避け、異常があれば提供者に共有することが望ましい行動として挙げられています。第1.2版でAIエージェントの定義と留意事項が追加されました。
AIが原因で損害が生じたときの民事責任の解釈を、開発者・提供者・利用者の立場ごとに整理した手引きが公表されています。
特別な道具は要りません。確認の項目、入力しない情報、時間の使い方の3つを先に決めます。
もっともらしい誤りへの備え
根拠を出させ、人の目で確認する項目を決めます数字・固有名詞・日付・金額は原典で確認します。AIに出典を示させ、最終判断は人が行います。
個人情報保護委員会の注意喚起
入力しない情報を、1枚で決めます個人情報、取引先の非公開情報、パスワードは入力しません。入力内容が学習に使われない設定になっているかも確認します。
仕事が増えた 77%
短くなった時間を、確認と区切りに使います目的を自分で書いてから頼み、読んでから渡します。 作業ひとつを終えてから次へ進み、注意の切り替えを増やさないようにします。