AIの進化は、私たちが「計算」に抱く信頼感を揺るがしています。

興味を引く問いかけ

ポケットに入る電卓と、ChatGPTのような生成AI。両者は同じ「答え」を出す場面もありますが、求められる役割は違います。どちらを信用し、いつ使い分けるべきか――この問いが今、現場で重くのしかかっています。

まずは用語を一つだけ

ハルシネーションとは、AIが自信たっぷりに事実と異なる情報を「創作」してしまう現象です。ここでは生成AIに見られる副作用として説明します。

計算機が守るべき二つの価値

  1. 数学的厳密さ（誤差の小ささ）
    電卓や数値ライブラリは、設計次第で誤差を極限まで抑えます。金融や計測、組み込み制御ではこれが命になります。

  2. 非ハルシネーション（事実に基づく出力）
    従来の計算機は入力に対して決定論的に結果を返します。言い換えれば、勝手に物語を作らない安心感が強みです。

この二つは似ているようで別の価値です。厳密さは数の正確さ。非ハルシネーションは情報の信頼性を指します。

現場で起きる違和感の正体

現場の違和感は、多くの場合「得意領域の違い」から来ます。生成AIは文脈を補完して説得的な文章を作れる一方、数値の端数処理や境界条件でミスをすることがあります。逆に電卓や数値ライブラリは数式処理に強いが、自然言語での解釈や提案は苦手です。

たとえば、開発チームがプロトタイプの評価指標をAIにまとめてもらい、その数値を手作業で電卓に移すと誤入力が起きがちです。ここが信頼性のボトルネックになります。

現場でできる実践的な対策

  • 役割を明確にする：探索や仮説生成は生成AI、最終的な数値検証は計算機で行う
  • 検算の自動化：AI出力を数値チェックするパイプラインを組む
  • ロギングと再現性：計算手順を保存して再検証できるようにする
  • フォールバック設計：AIが不確かなら既知のアルゴリズムに戻す

これらは大がかりな準備ではなく、設計思想の一部として取り入れられます。

設計者と利用者に期待する視点

エンジニアはツールの長所と短所を設計段階で組み込んでください。利用者は結果を盲信せず、どのツールがどの値を保証するのか理解しておくと安心です。

例えるなら、計算機は定規、生成AIは地図です。地図は便利ですが、新しい道を勝手に描くことがあります。定規は地道で確実です。両方を持ち、用途に応じて使い分けるのが賢明です。

最後に：読者への提案

AIは便利です。けれど信頼性がそのまま仕事の安全や品質に直結する場面では、従来の計算機的な検証を忘れないでください。両者のバランスを取ることが、これからの計算環境の真価を決めます。