業界関係者から高度な問題解決を求められた際、大規模言語モデル（LLM）の利用を推奨する応対が急速に普及している。技術専門家や関係者は、AIによる事前調査でも解決できない文脈において、熟練者の暗黙知を代替する回答を得られないと指摘する。この傾向は、実務の繁忙化に伴う応対拒否として定着しつつある一方、企業運営にも影響を与えている。生成AIが標準的な情報提供を担う現代において、相反するデータの選別や未踏分野の判断は依然として人間の経験に依存している。LLMへの回答誘導は専門家の負担軽減には寄与するが、組織の意思決定の質を低下させるリスクを内包する。今後、企業はAIの効率化活用と人間の専門性を併用するハイブリッド運用へ移行すべきだ。経験則に基づく判断力維持が、次世代の技術競争における不可欠な基盤となる。