投稿者 global-ai-media 
医療・ヘルスケア分野の研究プロセスにおいて、ChatGPTを用いた文献スクリーニングの有用性が注目されています。本稿では、海外の最新動向をもとに、専門性の高い領域でAIをどのように「優秀なアシスタント」として組み込むべきか、その可能性とリスクを日本企業の視点から解説します。
医療研究における「スクリーニング」の負荷とAIの可能性
BIOENGINEER.ORGで紹介された記事では、ヘルスケア分野における「スコーピングレビュー（Scoping Review）」のスクリーニング工程にChatGPTを活用する動きが取り上げられています。スコーピングレビューとは、特定のトピックに関する既存の研究を広範に調査し、エビデンスの全体像を把握するための手法です。
従来、このプロセスには膨大な時間と労力が必要でした。研究者は数千件、時には数万件に及ぶ論文のタイトルや要旨（アブストラクト）を目視で確認し、その研究がレビューの対象として適切かどうかを判断（スクリーニング）しなければなりません。ここにChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）を導入することで、一次選別の時間を劇的に短縮し、研究者がより深い分析や考察に時間を割けるようになることが期待されています。
「効率」と「正確性」のバランス
しかし、専門領域でのAI活用には常にリスクが伴います。特に医療分野では、情報の正確性が人命や健康に関わるため、一般的なビジネス文書の作成以上に慎重な取り扱いが求められます。
生成AIにおける最大のリスクは、事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション（幻覚）」です。また、スクリーニング業務においては、本来含めるべき重要な論文をAIが誤って除外してしまう「取りこぼし（偽陰性）」のリスクも懸念されます。現段階の技術水準では、AIはあくまで「人間の判断を支援するツール」であり、最終的な意思決定は専門家が行う「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」が不可欠です。
日本のビジネス・研究開発現場への応用
この事例は、医療分野に限らず、日本の多くの企業活動に応用可能です。例えば、製造業における特許調査、法務部門における契約書のレビュー、金融機関における規制対応文書のチェックなど、「大量のテキストデータから特定の条件に合致する情報を抽出する」業務は、あらゆる業界に存在します。
特に日本企業においては、海外の論文や技術文書（英語）の調査が必要な場面で、AIのメリットが際立ちます。LLMは多言語処理に優れているため、「英語の大量の文献を読み込み、日本語で要約を作成し、関連度を判定する」といったタスクを行わせることで、言語の壁による業務の遅延を解消できる可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業が専門業務にAIを導入する際の要点を以下に整理します。
- 「ゼロか百か」ではなく「一次スクリーニング」から導入する
AIに最終判断を委ねるのではなく、「膨大な候補の中から人間が見るべきものを絞り込む」工程に導入することで、リスクを管理しつつ業務効率を上げることができます。 - 専門家の知見をプロンプトに落とし込む
AIの精度を高めるためには、どのような基準で選別すべきかという「選定基準」を明確に指示（プロンプトエンジニアリング）する必要があります。この基準作りこそが、社内のベテラン社員や専門家の役割となります。 - セキュリティと著作権への配慮
社外秘の技術情報や、著作権で保護された論文データを商用AIに入力する際は、データの学習利用をオプトアウト（拒否）する設定や、エンタープライズ版の契約が必須です。特に機密性の高い情報を扱う日本企業においては、ガバナンスの徹底が活用の大前提となります。
AIは「魔法の杖」ではありませんが、使い手である人間が適切な設計と監督を行うことで、専門業務の生産性を大きく向上させる強力なパートナーとなり得ます。