AIにおけるコンテキストのギャップ：エンタープライズAI組織は、リトリーバル（検索）ではなく信頼性の問題に直面しており、その解決策はまだ構築途上

AI（人工知能）が私たちの仕事や生活にどんどん入ってきていますね。特に企業では、AIに「この会社のことは、こういう背景があるんですよ」と、たくさんの情報を教え込んで、もっと賢く、もっと役に立つようにしようという動きが活発です。

でも、ちょっと待って！という調査結果が出てきました。101社の企業を対象にした調査によると、AIに会社の詳しい事情（これを「ビジネスコンテキスト」と言います）を教え込むための仕組みづくりは、AIが本当にそれを「信頼できる」と思えるようになるよりも、ずっと速いペースで進んでいるそうです。

つまり、AIに「あれこれ教えてあげるぞ！」と準備はしているけれど、AI側が「うん、それは本当だね」「なるほど、そういうことか」と納得してくれるレベルには、まだ追いついていない、という状況なのです。

これは、AIが単に情報を探し出す（リトリーバル）のが得意かどうか、という問題だけではない、と専門家は指摘しています。むしろ、AIが提供された情報を「信じていいのか」、そしてその情報に基づいて「正しい判断ができるのか」という「信頼性」が、今の企業にとっての大きな壁になっているのです。

例えるなら、優秀な新入社員にたくさんのマニュアルを渡しても、その内容を本当に理解して、自分で考えて行動できるようになるには時間がかかる、というのに似ています。会社のこと、業界のこと、過去の経緯など、言葉にならない「暗黙知」のようなものまで、AIに理解させるのは至難の業。

だから、企業はAIに情報を与えるだけでなく、その情報がどれだけ正確で、どれだけ信用できるかをAI自身に判断させるための、もっと高度な仕組みを開発する必要に迫られています。この「信頼性」の問題をクリアしないと、AIは期待通りの活躍をしてくれない、ということですね。この課題の解決策は、まだ発展途上なのです。