投稿者 global-ai-media 
ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）が高い精度で病状を分析できるようになった今、「医師は不要になるのか」という議論が海外で再燃しています。本稿では、医療AIの現状を整理しつつ、日本の法規制や商習慣に照らし合わせ、高度な専門業務におけるAI活用のあり方とリスク管理について解説します。
診断精度と「責任」の境界線
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIが患者の症状から病名を推測する能力は飛躍的に向上しています。海外の研究では、特定の条件下においてAIが専門医と同等、あるいはそれ以上の精度で診断の候補を挙げたという事例も報告されています。しかし、技術的に「可能であること」と、社会実装として「許容されること」の間には大きな溝があります。
生成AIは、膨大な医学論文や症例データを学習しており、統計的な確率に基づいて回答を生成します。これはあくまで「もっともらしい回答」であり、AI自身が生命への責任を負うことはありません。医療における診断は、単なるパズル解きではなく、患者の背景、身体的なニュアンス、そして治療に伴うリスクを総合的に判断する行為です。ここに、AIがどれだけ賢くなっても医師が必要とされる根本的な理由があります。
日本の法規制と「診断」の定義
日本国内におけるAI活用を考える際、法規制の理解は不可欠です。日本の医師法第17条において、医業は医師のみが行える行為と定められています。AIが診断結果を断定的に患者に伝えることは「無資格診療」に抵触する恐れがあります。
現在、厚生労働省のガイドラインでも、AIはあくまで「診断支援」を行うツールという位置づけです。画像診断AIなどがすでに実用化されていますが、それらは異常の疑いがある箇所を提示し、最終的な診断（確定）は医師が行います。日本企業がヘルスケア領域や、その他の高度な専門領域（法務、税務など）でAIプロダクトを開発・導入する場合、AIを「代替者」ではなく「拡張者（Co-pilot）」として設計し、最終判断のプロセスに人間（Human-in-the-Loop）を組み込むことが、コンプライアンス上極めて重要です。
ハルシネーションと「説明可能性」の課題
実務的な観点からAI活用のリスクとして見逃せないのが、ハルシネーション（もっともらしい嘘）の問題です。ChatGPTなどのLLMは、事実とは異なる情報を自信満々に生成することがあります。医療現場でこれが起きれば致命的ですが、ビジネスの現場でも同様のリスクがあります。
また、AIがなぜその結論に至ったのかという「説明可能性（Explainability）」も重要です。ディープラーニングのモデルはブラックボックス化しやすく、日本企業が重視する「納得感」や「根拠の明確化」と相性が悪い場合があります。特に金融や人事評価など、公平性と透明性が求められる領域では、AIの出力を鵜呑みにせず、参照元の確認や論理の検証を人間が行うプロセスを業務フローに組み込む必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
「AI対医師」の議論は、あらゆる業界の「AI対専門家」の議論に通じます。日本企業がAI活用を進める上で、以下の3点は重要な指針となります。
- 「判断」と「処理」の分離：AIは情報の整理、パターンの発見、下書きの作成（処理）において人間を凌駕しますが、最終的な意思決定や責任を伴う判断は人間が担うべきです。この役割分担を業務フローレベルで明確化することが、AI導入成功の鍵です。
- ドメイン知識の重要性：AIを使いこなすためには、そのAIが出力した内容が正しいかを検証できる専門知識（ドメイン知識）が必要です。AI導入は専門家を不要にするのではなく、専門家に「AIマネジメント」という新たなスキルを要求するものです。
- リスク許容度の設定：医療のようにミスが許されない領域と、広告コピー作成のように創造性が重視される領域では、AIのリスク管理アプローチが異なります。自社の業務において、ハルシネーションが許容される範囲はどこか、どのレベルのガバナンスが必要かを見極めることが、意思決定者には求められます。