投稿者 global-ai-media 
米Googleが一部の医療関連クエリに対し、検索結果への「AIによる概要表示（AI Overviews）」を停止しました。テックジャイアントであっても専門領域における正確性の担保に苦慮している事実は、AI活用を目指す日本企業にとって重要な示唆を含んでいます。本稿では、この事例を背景に、特に規制の厳しい日本市場において企業が生成AIとどう向き合い、リスクをコントロールすべきかを解説します。
Googleが医療クエリでAI表示を制限した背景
TechCrunch等の報道によると、Googleは一部の医療に関連する検索クエリに対し、「AI Overviews（旧SGE：Search Generative Experience）」の表示を停止しました。この措置は、英Guardian紙の調査によって、AIが健康に関する誤解を招く情報や不正確な回答を提供している実態が指摘されたことを受けたものです。
Googleのような世界最高峰の技術力を持つ企業であっても、医療情報の正確性をAIだけで100%担保することは極めて困難であることを、この事例は浮き彫りにしています。生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「もっともらしい言葉」をつなぎ合わせる能力には長けていますが、情報の真偽を論理的に検証する機能は本来持ち合わせていません。そのため、事実に基づかない情報を自信満々に回答する「ハルシネーション（幻覚）」のリスクを完全になくすことは、現時点の技術では難しいのが実情です。
日本企業が直面する「信頼性」と「法規制」の壁
このニュースは、日本国内でAIを活用したサービス開発や業務効率化を進める企業にとっても、対岸の火事ではありません。日本では、医療・ヘルスケア領域において「医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律（薬機法）」や「医師法」などの厳格な規制が存在します。もし企業のAIチャットボットが不適切な医療的アドバイスを行えば、法的な責任問題に発展するだけでなく、ブランドへの信頼を回復不可能なレベルで毀損する可能性があります。
また、日本特有の商習慣として、企業には「誤謬（ごびゅう）ゼロ」を求める高い品質基準があります。欧米では「ベータ版」として許容されるようなミスも、日本のBtoBやBtoC市場ではクレームの対象となりやすく、これがAI導入の心理的な障壁となっています。
リスクを制御しつつ活用するためのアプローチ
では、専門性が高くリスクの伴う領域で、日本企業はAI活用を諦めるべきなのでしょうか。答えは否です。重要なのは「AIに全権を委ねない」という設計思想です。
まず、技術的な対策として「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」の精度向上が挙げられます。AIに勝手に答えを作らせるのではなく、信頼できる社内ドキュメントや公的なガイドラインのみを参照元として回答を生成させる手法です。しかし、今回のGoogleの事例が示すように、それでも誤りは起こり得ます。
そこで重要になるのが、UX（ユーザー体験）上のガードレールです。医療や金融、法律といった「YMYL（Your Money or Your Life：人々の幸福、健康、経済的安定に影響を与える領域）」に関わる質問に対しては、AIが回答を生成せず、専門家への相談を促すようフィルタリングをかける設定が現実的です。また、「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」を構築し、AIはあくまで下書きや要約に徹し、最終確認は人間が行うという業務フローを確立することが、当面の実務における最適解と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの対応から、日本企業のリーダーや実務者が得られる教訓は以下の3点に集約されます。
1. 「万能性」への過度な期待を捨てる
AIは全ての質問に答えられる魔法の杖ではありません。特に正確性が生命線となる領域（医療、法務、インフラ制御など）では、AIが誤ることを前提としたシステム設計と運用ルールが必要です。
2. ドメイン特化型のガバナンス策定
全社一律のAI利用規定ではなく、扱うデータの重要度や領域に応じた細やかなガイドラインが必要です。特にヘルスケア関連など規制産業においては、法務部門と連携した厳格な出力テストが不可欠です。
3. 「回答しない」勇気を持つプロダクト設計
AIサービスの品質は「何でも答えること」ではなく、「答えられないことは答えないと判断できること」で決まります。リスクの高いクエリを検知し、有人対応や公式サイトへ誘導する「フォールバック（代替処理）」の設計こそが、日本市場で信頼されるAIプロダクトの条件となります。