投稿者 global-ai-media 
ChatGPT-4oやGemini、Llamaといった最新の大規模言語モデル（LLM）を用いた医療診断支援において、依然として回答の一貫性に課題があることが示唆されています。人命に関わる医療分野でのこの検証結果は、金融、法務、インフラなど、高い信頼性と説明責任が求められる日本企業のAI実装において、極めて重要な教訓を含んでいます。
最新モデルでも完全ではない「一貫性」の壁
生成AIの進化は目覚ましく、ChatGPT-4oやGemini、Llamaといった最新のモデルは、流暢な日本語を操り、高度な推論能力を見せています。しかし、最新の検証事例において、これらのモデルが医療上の意思決定支援（Clinical Decision Support）において「一貫性のない回答」を示す場合があることが報告されています。これは、同じ症例データを入力しても、タイミングやわずかなプロンプト（指示文）の違いによって、推奨される診断や治療方針が異なる可能性があることを意味します。
LLMは本質的に「確率的」なモデルです。次に続く言葉を確率に基づいて予測する仕組みである以上、数学的な計算のような「常に一つの正解」を導き出すことは苦手としています。クリエイティブな作業や一般的な文書作成支援ではこの「ゆらぎ」が創造性としてプラスに働くこともありますが、医療や金融、あるいは工場の安全管理といった「ミスが許されない領域（ミッションクリティカルな領域）」においては、重大なリスク要因となります。
日本の商習慣と法的リスクへの対応
日本国内におけるAI活用、特に専門領域での活用を考える際、この「一貫性の欠如」は法的なリスクと直結します。例えば、医師法においては診断は医師のみが行える医行為とされており、AIはあくまで「支援ツール」という位置づけです。しかし、現場のオペレーションにおいてAIの出力への依存度が高まりすぎると、誤った情報（ハルシネーション）に基づいた判断がなされた際、誰が責任を負うのかというガバナンスの問題が生じます。
また、日本の商習慣では「品質への厳しい要求」が特徴です。顧客対応チャットボットや社内マニュアル検索において、回答が毎回変わったり、事実と異なる内容が含まれたりすることは、ブランド毀損や現場の混乱に直結します。したがって、日本企業がLLMをプロダクトに組み込む際は、欧米以上に厳格な検証とガードレールの設置が求められます。
実務的な解決策：RAGと評価パイプラインの構築
では、企業はどのように対応すべきでしょうか。一つの有効な手段は、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の高度化です。LLMが持つ一般的な学習データだけに頼るのではなく、社内の信頼できるデータベースやマニュアルを参照させ、その根拠に基づいて回答を生成させることで、ハルシネーションを抑制し、回答の「拠り所」を明確にすることができます。
さらに重要なのが、MLOps（機械学習基盤の運用）の一環として「評価パイプライン」を確立することです。開発時だけでなく、運用フェーズにおいても、AIの回答精度や一貫性を定期的にテストし、ドリフト（精度の劣化）が発生していないか監視する仕組みが必要です。日本ではまだ「導入して終わり」というケースも散見されますが、継続的なモニタリングこそが信頼性の担保につながります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の医療分野における検証結果を踏まえ、日本企業の実務担当者は以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
- 「決定」ではなく「起案」として活用する：
高リスク領域において、AIに最終決定権を持たせるのは時期尚早です。AIはあくまで「ドラフト（下書き）」や「セカンドオピニオン」の提供者と位置づけ、最終的な確認・承認プロセス（Human-in-the-Loop）を業務フローに必ず組み込んでください。 - ドメイン特化の評価指標を持つ：
汎用的なベンチマークスコアだけでモデルを選定せず、自社の業務データを用いた独自の評価セットを作成してください。「自社の顧客からの問い合わせに対して、一貫して正しい回答ができるか」を定量的に測定する体制が必要です。 - 「答えられない」と言える設計にする：
無理に回答を生成させるよりも、「確信度が低い場合は回答を控え、人間にエスカレーションする」設計の方が、日本のビジネス現場では信頼を得られます。リスク許容度に応じたAIの振る舞いを設計段階で定義しておくことが重要です。