投稿者 global-ai-media 
生成AIの企業導入が進む中、社内データや専門知識を回答させるRAG（検索拡張生成）への期待が高まっています。しかし、最新の研究（Nature Scientific Reports掲載）は、医療という高リスク領域において、現在のLLMが「背景知識の提供」には優れるものの、「個別具体的な判断」には依然として課題を抱えていることを示唆しています。本記事では、この研究結果を起点に、日本企業が専門業務にAIを組み込む際の現実的なアプローチとリスク管理について解説します。
RAGは「知識」は持っているが「判断」は苦手か
企業が生成AIを活用する際、最も一般的な手法の一つがRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。これは、LLM（大規模言語モデル）が学習していない社内規定や専門文献を検索し、その内容に基づいて回答を生成させる技術です。しかし、Nature Scientific Reportsに掲載された医療QAデータセットとChatGPTの最適化に関する研究は、RAGシステムの重要な限界を示唆しています。
研究によると、LLMは医学的な質問に対して「一般的な背景情報」を提供する点では一貫した性能を示しました。しかし、患者ごとの状況に応じた「適切かつ個別化されたアドバイス」の提供においては、信頼性に欠ける結果となりました。これは、単に医学知識があるかどうかという問題ではなく、文脈を読み解き、複合的な要因を考慮して結論を導き出す「推論・判断能力」の限界を示しています。
日本企業が直面する「一般論」と「個別解」の壁
この「一般論は得意だが、個別解は苦手」という特性は、医療に限らず、日本企業の多くの業務に共通する課題です。例えば、法務部門で契約書レビューを行う場合、AIは「民法の条文解説」や「一般的なリスク条項の定義」は完璧に回答できるでしょう。しかし、「当社と取引先A社との過去の経緯や、今回の特約事項を踏まえた上で、この条項を受け入れるべきか」という個別判断においては、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクが高まります。
日本のビジネス現場では、暗黙知や過去の経緯（コンテクスト）が重視される傾向があります。RAGシステムに単にドキュメントを読み込ませるだけでは、こうした文脈を汲み取った「実務に耐えうる回答」を引き出すことは難しく、これがPoC（概念実証）から本番運用へ進めない大きな要因となっています。
法規制と「Human-in-the-Loop」の重要性
特に医療、金融、法律といった領域では、情報の正確性が人命や財産に直結します。日本では医師法や弁護士法などの規制により、AIが人間の専門家に代わって最終判断を下すことは原則として認められていません。今回の研究結果が示すように、AIが個別化された回答に失敗するリスクがある以上、完全自動化を目指すのは時期尚早であり、リスクが高いと言わざるを得ません。
したがって、日本企業における現実的な解は、AIを「自律的なアドバイザー」ではなく「情報の整理・一次スクリーニングを行うアシスタント」として位置づけることです。最終的な判断プロセスには必ず人間が介在する「Human-in-the-Loop」の設計が、ガバナンスと品質維持の両面で不可欠となります。
評価用データセットの整備という課題
また、本研究は「評価用データセット」の重要性も浮き彫りにしています。RAGの精度を向上させるには、単にプロンプトを工夫するだけでなく、「何をもって正解とするか」を定義した高品質なQAデータセットで継続的に評価・チューニングを行う必要があります。
英語圏に比べ、日本語の専門領域における高品質な評価用データセットは圧倒的に不足しています。企業が自社の業務に特化したAIを構築する場合、既存のモデルを使うだけでなく、自社の業務知識を反映した独自の評価基準（ゴールデンデータセット）を整備する地道な作業こそが、競争力の源泉となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下のポイントを重視すべきです。
1. 「判断」ではなく「支援」に徹するユースケース選定
専門性が高く、個別事情の考慮が必要な業務（医療診断、法的判断、複雑な融資審査など）において、AIに「答え」を出させようとしないことが肝要です。代わりに、関連資料の要約、論点の抽出、過去事例の提示といった「判断材料の準備」にAIを活用し、最終決定権と責任は人間が持つフローを構築してください。
2. 独自の評価基盤への投資
「なんとなく便利」で終わらせず、業務特有の正解データ（QAペア）を作成し、RAGの回答精度を定量的に計測できる環境を整えるべきです。特に日本語の専門用語や業界特有の言い回しに対する理解度は、一般的なベンチマークテストだけでは測れません。
3. リスク許容度の明確化とガイドライン策定
AIが「一般的な背景情報」を回答する場合と、「個別のアドバイス」を試みる場合とで、リスクレベルは異なります。どのレベルの回答までをAIに許可するか、社内ガイドラインで明確な線引きを行うことが、現場の混乱を防ぎ、安全なAI活用を促進します。