投稿者 global-ai-media 
患者が自身の症状をAIに相談する時代、専門家である医師にも同等以上のAI活用能力が求められています。ダートマス大学やハーバード大学医学部でのAI教育導入の事例を端緒に、顧客やユーザーが先行してAIを利用する現代において、日本の企業や専門職がどのようにAIと向き合い、リスクを管理しながら実務に取り入れるべきかを解説します。
「患者がAIを使う」という現実と専門職の責務
米国の医療系メディアSTAT Newsが報じた「患者がAIに相談しているのだから、医師もそうすべきだ（Patients are consulting AI. Doctors should, too）」という記事は、医療分野に限らず、すべての専門職や企業にとって示唆に富むテーマを投げかけています。
記事によれば、ダートマス大学ガイゼル医学部やハーバード大学医学部といった名門校において、臨床トレーニングの一環として「AIリテラシー」の教育が組み込まれ始めています。これは単に最新ツールの使い方を教えるだけでなく、AIが提示する情報の正確性を批判的に吟味し、患者との対話にどう活かすかを学ぶものです。
生成AIの普及により、一般ユーザー（患者・顧客）が専門家に相談する前に、ChatGPT等のLLM（大規模言語モデル）を使って予備知識を得ることが日常的になりました。顧客がAIによって高度な情報を得ている状態で、専門家側がAIを拒絶したり、その特性を理解していなかったりすれば、信頼関係の構築は困難になります。
日本国内における「AI×専門業務」の現状と課題
この潮流は日本企業にとっても対岸の火事ではありません。法律、金融、コンサルティング、そして医療といった高度な知識を要する分野において、AIの活用は不可避です。しかし、日本では「ハルシネーション（AIがもっともらしく嘘をつく現象）」への懸念や、情報漏洩リスクへの警戒感から、組織的な導入が慎重に進められる傾向があります。
特に医療分野においては、医師法等の法規制により、診断・治療の最終決定権と責任は人間にあります。AIはあくまで「支援ツール」であり、医師に代わるものではありません。これは一般企業の業務においても同様です。AIが出力したコード、契約書のドラフト、あるいは企画案に対して、最終的な品質保証と責任を負うのは「人間」であるという原則は揺らぎません。
日本の商習慣において「品質」と「信頼」は極めて重要視されます。したがって、AIの出力を鵜呑みにせず、ファクトチェックを行い、コンテキスト（文脈）に合わせて修正する能力こそが、これからの専門職に求められる核心的なスキルとなります。
教育機関と企業に求められる「AIリテラシー」の再定義
米国の医学部がカリキュラムにAIを導入したように、日本の企業も社員教育（リスキリング）の在り方を見直す必要があります。ここでの「AIリテラシー」とは、プロンプトエンジニアリングのような操作技術だけを指すのではありません。
実務で求められるリテラシーには、以下の要素が含まれます。
- 限界の理解：生成AIが得意なタスクと、苦手なタスク（正確な計算や最新の事実確認など）を区別できること。
- ガバナンスへの意識：機密情報を入力しない、著作権リスクを考慮するなど、コンプライアンスを遵守する姿勢。
- 協調能力：AIを「対話の相手」として使いこなし、思考の壁打ち相手やドラフト作成者としてワークフローに組み込む力。
特に日本の組織文化では、ボトムアップでの「シャドーAI（会社が許可していないAIツールを個人が勝手に業務利用すること）」がリスクとなりがちです。これを防ぐためには、一律の禁止ではなく、適切なガイドラインを設け、安全な環境（サンドボックス）を提供することが、組織全体のAIリテラシー向上につながります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と国内事情を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
1. 「人間中心」の業務フロー再設計（Human-in-the-loop）
AIを完全自動化の手段としてではなく、人間の判断を補佐する「副操縦士（Copilot）」として位置づけてください。特に日本市場では、AIのミスが企業の信頼失墜に直結しやすいため、最終確認プロセスには必ず人間が介在するフローを構築することが不可欠です。
2. 顧客のリテラシー向上を前提としたサービス設計
ユーザー自身がAIを使って情報を武装していることを前提に、プロダクトやサービスを設計する必要があります。「AIがこう言っていたが、本当か？」という問い合わせに、専門家として論理的かつ誠実に回答できる体制やナレッジベースの整備が求められます。
3. ガバナンスと活用のバランス
リスクを恐れてAIを遠ざけることは、中長期的には競争力の低下という最大のリスクを招きます。日本の個人情報保護法や著作権法の改正動向を注視しつつ、「やってはいけないこと」を明確にした上で、現場が積極的に試行錯誤できる余地を残すことが、イノベーションの土壌となります。