投稿者 global-ai-media 
生成AIの業務適用が進む中、正確性が求められる専門領域での活用には依然として課題が残ります。医療分野におけるLLMの臨床推論に関する最新の研究をもとに、AIの回答に至るプロセスを可視化する「CoT（Chain of Thought）」の有効性と、実務における「人間による評価（Human-in-the-loop）」の設計について解説します。
「答え」だけでなく「考え方」を提示させる意義
大規模言語モデル（LLM）をビジネスの現場、特に医療、法務、金融といった高度な専門知識を要する領域（ドメイン）で活用しようとする際、最大の壁となるのが「信頼性」です。単に流暢な日本語で回答が生成されたとしても、その内容が事実に基づいているか、論理的に正しいかを即座に判断することは困難だからです。
今回取り上げるJMIR（Journal of Medical Internet Research）掲載の研究事例は、医療分野における臨床推論（Clinical Reasoning）の信頼性をテーマにしています。ここで注目すべき技術的アプローチが「Chain of Thought（CoT：思考の連鎖）」です。
CoTとは、LLMに対して単に答えを出させるのではなく、「なぜその結論に至ったのか」という思考プロセスをステップ・バイ・ステップで出力させる手法です。この研究では、同じLLMエンジンを用いながら複数の異なる推論戦略でCoTを生成させ、それを専門家である医師がブラインドテスト形式で厳格に評価するという手法がとられています。これは、日本企業が専門業務にAIを組み込む際にも極めて重要な示唆を含んでいます。
「Human-in-the-loop」を前提としたプロセス設計
研究の中で触れられている「Doctor-in-the-loop」という表現は、より広義には「Human-in-the-loop（人間が介在するシステム）」として理解すべきです。特に日本では、AIの出力結果をそのまま顧客や最終意思決定に直結させることへの抵抗感が強く、製造業における品質管理や金融機関のコンプライアンス基準において、説明責任（アカウンタビリティ）が厳しく問われます。
CoTを用いたアプローチのメリットは、AIの推論過程がブラックボックス化せず、可視化される点にあります。専門家（医師やエンジニア、法務担当者など）は、AIの最終的な「回答」だけでなく、その「導出ロジック」を確認することで、AIがどこで事実誤認をしたか、あるいは論理飛躍をしたかを特定しやすくなります。
つまり、AIを「全自動の正解マシン」として扱うのではなく、「論理構成案を作成するパートナー」として位置づけ、最終的な品質保証は人間が行うという役割分担が、実務的な信頼性を担保する鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
本記事のテーマである医療AIの検証プロセスは、そのまま日本企業のハイレベルな業務へのAI導入に応用可能です。以下の3点が、実務を進める上での重要な指針となります。
1. 「思考過程（CoT）」の出力を標準化する
社内向けQ&Aボットや分析ツールを開発する際、単に回答だけを表示するのではなく、「根拠としたドキュメント」や「推論のステップ」を同時に表示させるUI/UXを設計してください。これにより、利用者はAIの回答を鵜呑みにせず、検証しながら業務を進める習慣がつきます。
2. 専門家による評価プロセスの確立
PoC（概念実証）段階では、現場のトップレベルの専門家（ベテラン社員など）がAIの推論プロセスを評価する時間を設けるべきです。研究事例のように「ブラインドテスト（AIが書いたか人間が書いたか伏せて評価）」を行うことで、先入観を排した客観的な精度検証が可能になります。
3. リスク許容度に応じた適用範囲の策定
CoTを用いてもハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクはゼロにはなりません。人の生命や企業の法的責任に関わる領域では、AIはあくまで「ドラフト作成」や「セカンドオピニオン」の役割に留め、最終承認権限は人間が持つというガバナンスルールを明確にすることが、日本国内での円滑な導入には不可欠です。