これまでの連載で、AIは「膨大なデータから確率で答えを出す仕組み」であることを学びました。しかし、AIも万能ではありません。時には嘘をつき、時には的外れな回答をします。
最終回では、AIの弱点を補い、その能力を最大限に引き出すための「操縦術」を紹介します。
1. RAG（検索拡張生成）：AIに「参考書」を持たせる
第4回で解説した通り、AIは自分の記憶だけで話そうとすると「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」をつくことがあります。これを解決するのが**RAG（ラグ）**です。
- 通常のAI： 記憶力だけで挑む「持ち込み不可のテスト」。
- RAGを使ったAI： 分からないことを図書館で調べてから答える「資料持ち込みOKのテスト」。
AIに最新のニュースや自社のマニュアルなどの外部データを与え、「この資料を読んでから答えて」と指示する仕組みです。これにより、回答の正確性が飛躍的に向上します。
【イメージ：RAGの仕組み】
- 質問： 「最新の投資トレンドは？」
- 検索： AIがネットや専用データベースから最新資料を探してくる。
- 生成： その資料を読み込み、根拠に基づいた回答を作成する。
2. CoT（思考の連鎖）：AIに「深呼吸」をさせる
AIに難しい問題を出すとき、「ステップ・バイ・ステップで考えて」と一言添えるだけで正解率が上がります。これが**CoT（Chain-of-Thought）**です。
数学の試験で、いきなり答えを書かずに**「途中式」**を丁寧に書くことでミスを防ぐのと同じ原理です。AIに思考のプロセスを書き出させることで、論理の飛躍を防ぎ、より正確な結論に導くことができます。
例え：ベテラン秘書への指示
- 指示A： 「明日の会議の準備をしておいて」（AIは適当に資料を作るかも）
- 指示B（CoT）： 「まず参加者を確認し、次にアジェンダを作り、最後に必要な資料を揃えて」（AIは手順を追って正確に動く）
3. 日本と英語圏の比較：AIをどう「定義」するか
シリーズの締めくくりとして、これからのAIとの向き合い方の違いを整理します。
- 日本の視点： **「ヒューマン・イン・ザ・ループ（人間が輪の中にいること）」**を重視します。AIに丸投げするのではなく、最終的には人間が確認し、AIと人間が「共創」する温かい関係性を理想とします。
- 英語圏の視点： **「AIエージェント（自律的な実行者）」**としての完成度を求めます。人間が介在しなくても、AIが自ら考え、判断し、タスクを完遂する「自律性」の追求に非常にストイックです。
どちらが正解というわけではありません。AIの仕組みを理解した私たちは、この両方のバランスを保ちながら、自分なりの「AIとの付き合い方」をデザインしていく必要があります。
最後までお読み頂き、ありがとうございます。
免責事項 本記事に掲載されている情報は、執筆時点（2026年2月）の技術水準に基づくものです。AI技術は急速に進化しているため、最新の仕様とは異なる場合があります。また、AIの動作原理を分かりやすく説明するために概念を簡略化しており、厳密な数学的定義とは一部異なる箇所があります。
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