今日のビジネスにとっての意味
これは越えられない壁ではなく、言語生成AIを万病に効く特効薬と見なすべきではないというサインなのだ。
ここから導かれる教訓は3つある。
・適切なタスク選定：
AIの利用は、構造化され難易度が低〜中程度のタスクに集中させるのが最も効果的だ。たとえば法律事務所がAIに勝訴戦略を丸ごと作らせるのは不適切であり、モデルの限界を超えれば凡庸で役に立たない出力に終わる。だが契約書から要点を抽出する、過去判例を要約する、リスクを指摘する——といった作業には十分活用できる。
・ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）の徹底：
責任あるAI運用と説明責任には、人間による監督が不可欠である。ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-In-The-Loop）とは、AIシステムの設計・開発・運用面においては、人間による知見や倫理のもと評価・調整・監視・介入・判断などの関与を行い、責任と安全を担保する仕組みを指す。
・精度崩壊の兆候の早期検知：
モデルが推論を放棄し始めるとトークン消費が急減するなどのサインが表れる。こうした兆候を把握し影響を最小化することが重要だ。
AIの強みを最大限に活かし、弱点の衝撃を緩和する──それが肝心だ。
AIは行き詰まったのか
アップルの研究は、AIの「行き止まり」や終焉のシナリオを告げるものではない。むしろ、企業が成功を見込める分野に集中し、AIの失敗に対する耐性をどこに構築すべきかを理解するために指針として利用すべきである。
AIの限界を理解しつつも、その恩恵を受けることを諦める必要はない。正しい理解によって、推論崩壊による深刻な損害や時間・費用の浪費は避けられるようになる。
理解が深まるほど、真の価値を創出できる可能性が高まる
このような状況下で、エージェント型AIは、単独の推論では不十分な局面で多様なツールを組み合わせてギャップを埋める潜在力を持つ。同様に、説明可能AI（Explainable AI）を採り入れシステムの透明性を高めれば、崩壊が起きた際に原因をより正確に把握できる。
もちろん、AIが常に完璧に働き、あらゆる問題に最適解を示すなどと期待すべきではない。しかし理解が深まるほど、その長所を活かし真の価値を創出できる可能性は高まる。
