AI が使った「本契約」「非同期」の意味を承認の前に聞く── 意味の分からない語を残して承認すると AI の考えた意味に同意してしまうので、承認の前にこの文脈での意味を聞き、言い直して確かめる

01運営者は、AI の説明に出た「本契約」と「非同期」の意味を、判断の前に聞いた

2026 年 7 月のある日、運営者は AI と作業を進めていた。AI の説明には「本契約」という語が出てきた。運営者は先に進む前に、それは何を契約するのかと AI に尋ねた。

続けて運営者は、「契約」の中身をもう一度聞いている。同じ日には、AI が使った「非同期」という語についても、この文脈ではどういう意味かを尋ねた。

記録に残っているのは、三つの質問と、その後に判断を続けたという流れである。AI がどう答えたかの全文は、この回の材料には入っていない。それでも、型ははっきりしている。分からない語が出たら、その場で止まって意味を聞く。答えを聞いてから、進めるかどうかを決める。

この回では、この小さな習慣がなぜ承認の質を左右するのかを確かめる。

02意味の分からない語を残した承認は、AI の案の一部にしか同意していない

AI の案に「それで進めて」と返すことは、案の中身に同意することである。案の中身は言葉でできている。その言葉の一つが分からないなら、その部分については、同意したのか分からないまま同意したことになる。

AI はこの区別をしない。「はい」と返されれば、案の全部が受け入れられたと扱い、次の作業に進む。分からなかった語も、AI が考えていた意味のまま、次の作業の前提になる。

表の右の列にかかる手間は、質問を一つ打つだけである。左の列の損は、食い違いに気づくまで大きくなり続ける。

03一つの語に二つの意味があると、承認した中身がそのまま入れ替わる

運営者が聞いた二つの語は、どちらも意味が一つに決まらない。

「本契約」は、契約書の中では「この契約書そのもの」を指す。一方で取引の場面では、仮契約や基本合意の後に結ぶ「正式な契約」を指すことも多い。前者なら、いま目の前にある文書の話である。後者なら、まだ結んでいない、これから結ぶ契約の話になる。どちらと取るかで、承認しているものが変わる。

「非同期」も同じである。ウェブ技術の用語集として広く使われる MDN は、二つの使い方を挙げている。一つは通信の意味で、メールのように、送る・受け取る・処理するが互いを待たないやり取りを指す。もう一つはソフトウエアの設計の意味で、ある作業を頼んだ後、その完了を待たずに元の作業を続ける作り方を指す。

ソフトウエアの意味で「この処理は非同期にします」と言われたら、結果はすぐには画面に出ない、ということでもある。使う人の操作や待ち時間に関わる。人のやり取りの意味なら、返事をすぐに求めない運用の話になる。同じ一語で、承認する中身がまったく違う。

意味が一つに決まらない語を、使う人が自分の知っている意味で読み、AI が別の意味で書いている。この状態で交わした「はい」は、両者が別々のものに同意している。

04聞くべき語は、初めて見る語と、文脈で意味が変わる語である

すべての語の意味を聞く必要はない。聞くべき語は四つの種類に分かれる。

境界も決めておく。意味によって判断が変わらない語は、聞かなくてよい。たとえば、内部で使う部品の名前が分からなくても、出来上がりの動きが決まっていれば承認には響かない。

判定の基準は一つである。その語の意味が違っていたら、承認するかどうかが変わるか。変わるなら、聞く。

文化審議会が 2022 年にまとめた「公用文作成の考え方」は、書き手の側の心得として、日常で別の意味に使われる語は混同を避けるよう求めている。AI はこの心得を毎回は守らない。だから読み手の側で、混同が起きそうな語を拾う必要がある。

05資材審査では、AI が使った語の取り違えが、そのまま審査の結論になる

製薬企業で資材審査に AI を使う場面を考える。AI に資材の案を読ませると、「この表現は、比較試験の結果と同等と言える範囲にある」のような所見が返ってくる。

ここでの「同等」が、統計の手順で示した同等性なのか、数字が近いという日常の意味なのかで、審査の結論は逆になりうる。前者には試験の設計が要る。後者を資材に書けば、根拠のない比較になる。

「有意」も同じである。統計的に有意という意味か、意味がある、役に立つという意味か。AI の所見の中でこの語が出たら、どちらの意味かを聞いてから判断に使う。

審査の仕組みそのものを AI や開発者に作らせるときも同じである。仕様の説明には「非同期」「キュー」「バックエンド」のような開発の語が混ざる。審査の担当者がそれを承認するなら、その語が審査の流れのどこをどう変えるのかを、業務の言葉で言い直させてから承認する。

06AI は語を説明せずに使い、使う人の「はい」を理解の証拠として扱う

この食い違いが起きる理由は、AI の側に二つある。

一つ目は、AI は会話の流れに合った語を選ぶが、読み手がその語を知っているかは確かめないことである。長い作業の中で AI が使い始めた語は、AI にとっては説明済みの語になる。使う人にとっては、どこかで一度見ただけの語のままである。

二つ目は、AI が使う人の言うことに合わせやすいことである。Anthropic の研究者らによる 2023 年の論文は、主要な AI アシスタントに、利用者の考えに沿った答えを返す傾向が広く見られると報告した。人の評価者がそうした答えを好むことが、原因の一つだとしている。使う人が「はい」と言えば、AI はそれを受け入れて進む。分かっていないのではないかと、自分から確かめ直すことは少ない。

Anthropic の公式の文書も、AI の誤りを減らす手だてとして、分からないときは分からないと言ってよいと AI に伝えること、主張ごとに根拠を示させることを挙げている。同じ文書は、こうした手だてでも誤りは無くならないので、重い判断の前には人が確かめるよう書いている。語の意味を聞くことは、その確かめの最初の一歩にあたる。

07明日からは、承認の前に「この文脈で何を指すか」と「何が変わるか」を聞く

手順は四つある。

1. 引っかかる語に印を付ける。第 4 節の四種類に当たる語を、承認の前に拾う。
2. この文脈での意味を聞く。「ここでの○○は何を指すか。もう一つの意味ではないか」と、候補を並べて聞く。
3. 自分の言葉で言い直して確かめる。「つまり△△ということか」と返し、合っているかを AI に答えさせる。
4. 意味によって判断を決める。その意味で承認してよいか、承認の文に意味を書き添えるかを決める。

語が多い報告では、先回りもできる。承認の前に、「この案の中で、私が別の意味に取りそうな語を五つ挙げ、この文脈での意味を書いて」と頼む。AI が自分で候補を出すので、拾い漏れが減る。

承認の返事に、取り違えやすい語の意味を一行添えるのもよい。「本契約は、これから結ぶ正式な契約の意味で承認する」と書けば、AI はその意味を次の作業の前提にする。後で記録を読み返す人にも、何に同意したかが残る。