ChatGPT×アバターで実現する「眠らない図書館」：ハルシネーションを制御するRAG実装戦略

1. 司書の知見をAIの「参照先」にする：RAGによる精度管理

「ChatGPTは嘘をつく」という課題は、2026年現在、特定のデータベースを参照するRAG技術の実装により、過去と比べて劇的に抑制されています。

「館内データ」をグラウンディング（根拠付け）に

汎用的なAIの知識に頼るのではなく、自館の蔵書目録、地域資料、過去のレファレンス事例のみを優先的に参照させます。これにより、「根拠のない作り話」を排除し、「その本は今、3番の棚にあります」といった事実に即した回答を導き出します。

出典の明示と「確信度」の管理

アバターの回答時に「出典：〇〇市地域史 第4巻」といった根拠を必ず表示します。また、AIが参照データを見つけられない場合は、曖昧な回答を避け「司書へお繋ぎします」と回答させることで、公共機関としての信頼性を担保します。

2. インクルーシブな窓口：音声アバターが「デジタル格差」を埋める

図書館は「最も公共性が高い場所」です。最新のAIアバターは、スマホを使わない高齢者や、視覚・聴覚に障がいのある方にとっても「最も優しい窓口」になります。

音声対話による「対話型レファレンス」

「昔読んだ、タイトルは忘れたが青い表紙の……」といった曖昧な相談に対し、AIアバターが頷きながら対話を通じて本を絞り込みます。キーボード入力が困難な高齢者にとって、アバターは「デジタルを人間化するインターフェース」です。

多言語・手話対応

2026年、増加する在住外国人の方々の「市役所の手続きが分からない」といった生活相談にも、多言語アバターが対応。多言語対応が可能な司書を確保するコストを大幅に削減します。

3. 「司書 vs AI」ではない：プロフェッショナルのためのタスクシフト

「AIが導入されたら司書はいらなくなる」という誤解を解き、現場の支持を得ることが成功の鍵です。

AIの役割（一次対応）

「トイレはどこ？」「貸出延長はどうやるの？」といった低付加価値・高頻度のルーチン対応を24時間体制で処理。

司書の役割（高度レファレンス）

AIが不得意とする「複雑なリサーチ支援」「情緒的な選書相談」「地域コミュニティの醸成」など、高度な専門知識と人間的ケアが必要な業務へリソースをシフトします。

AIアバターは、図書館を「地域知の心臓部」へ蘇らせる

2026年、図書館DXの目的は「無人化」ではなく、AIという「デジタルな盾」が単純業務や一次対応を引き受け、司書が本来の志である「知との出会いを創出するプロ」に戻ることです。

AIの回答精度をRAGでコントロールし、最終的な情報の重みを司書が担保する。この「人間とテクノロジーの信頼の二重構造」こそが、議会を納得させ、市民に愛され続ける図書館を作る唯一の道です。