投稿者 global-ai-media 
米国の麻酔科学分野において、ChatGPTを用いたリスク要因特定に関する研究が注目を集めています。医師の燃え尽き症候群（バーンアウト）を防ぐ切り札として期待される一方、臨床利用における精度の限界も浮き彫りになりました。本記事では、この事例を端緒に、日本企業が専門性の高い領域でAIを活用する際に直面する「効率化とリスク管理」のバランスについて解説します。
専門業務における「副操縦士」としての生成AI
近年、医療をはじめとする高度な専門知識を要する分野において、大規模言語モデル（LLM）の活用検証が進んでいます。今回取り上げる麻酔科学の事例では、ChatGPTが局所麻酔におけるリスク要因をどの程度正確に特定できるかが検証されました。
この研究の背景には、深刻な「医師のバーンアウト（燃え尽き症候群）」の問題があります。膨大な文献の確認、カルテの精査、リスク評価といった認知的負荷の高い作業をAIが肩代わりすることで、医師の負担を軽減できるのではないかという期待です。これは医療に限らず、法務、金融、エンジニアリングなど、日本の多くの専門職が抱える「業務過多」の課題と共通しています。
精度の壁とハルシネーションのリスク
しかし、この研究結果は同時に、生成AIの「精度の限界」にも警鐘を鳴らしています。AIはもっともらしい回答を生成することには長けていますが、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）」のリスクを完全には排除できていません。
人命に関わる医療現場において、99%の精度は賞賛されますが、残りの1%の誤りが致命的な結果を招く可能性があります。これは企業の基幹業務やコンプライアンス関連業務においても同様です。AIが提示したリスク評価や判断材料を鵜呑みにすることは、企業にとって重大なガバナンスリスクとなり得ます。
日本企業における「Human-in-the-Loop」の重要性
日本においては、2024年から医師の働き方改革が適用されるなど、労働時間短縮と業務効率化は待ったなしの課題です。AI活用はその有力な解決策ですが、日本の商習慣や法規制の下では、AIの出力を最終的に誰が保証するのかという「責任の所在」が厳しく問われます。
したがって、専門業務へのAI導入においては、AIを完全な自動化ツール（オートパイロット）としてではなく、あくまで人間の専門家を支援するツール（コパイロット）として位置づける「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」の設計が不可欠です。AIが一次スクリーニングを行い、最終的な判断は人間が行うというプロセスを構築することで、効率化と安全性の両立を図る必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の医療分野の事例から、日本企業が専門業務でAIを活用する際に考慮すべきポイントは以下の3点に集約されます。
1. 「下書き」と「決裁」の明確な分離
生成AIの出力はあくまで「ドラフト（下書き）」や「セカンドオピニオン」として扱い、最終的な意思決定や承認（決裁）は人間が行うという業務フローを確立してください。特にリスク評価や契約書チェックなどの領域では、AIの看過によるミスを防ぐための二重チェック体制が必要です。
2. ドメイン特化型評価指標の策定
汎用的なAIの性能ではなく、自社の特定業務（例：社内規定の照会、設計書のレビュー）において、どの程度のリスク許容度があるかを事前に定義する必要があります。「誤りを含む可能性がある」ことを前提に、業務への組み込み方を設計してください。
3. 従業員へのAIリテラシー教育と心理的安全性の確保
AIを利用する従業員に対し、ハルシネーションのリスクやプロンプトエンジニアリングの基礎を教育することは必須です。また、AIを使うことで業務が効率化される一方で、「AIに仕事を奪われる」という不安や、「AIのミスを自分の責任にされる」という懸念を払拭するため、組織としてのサポート体制と責任分界点を明確に示すことが、現場での定着には不可欠です。