投稿者 global-ai-media 
海外の医療テック動向において「LLMはデータを見ることはできても、臨床的な意味を理解する工学的判断力を持たない」という議論が注目されています。AI導入が一巡した近未来の視点から、専門業務におけるLLMの限界と、日本企業が今取り組むべき「データの文脈化」とガバナンスについて解説します。
「生データ」と「臨床的意味」の間にある深い溝
米国HLTH（ヘルスケア・イノベーション・イベント）関連の記事において、「LLMは生のエクスポートデータを見ることはできるが、そのデータを臨床的に意味のあるものにする『工学的判断力（Engineering Judgment）』を欠いている」という指摘がなされています。記事のタイトルが「2026年1月」という近未来の日付になっていることからも、これはAIブームが一巡し、実務定着期に入った段階での冷静な振り返り、あるいは予測シナリオとして読むことができます。
現在、多くの企業が大量の社内ドキュメントやログデータをLLMに読み込ませようとしています（RAGなどの技術を用いて）。しかし、医療現場における検査数値やカルテの記述と同様、ビジネスデータもまた「文脈」なしでは正しい解釈ができません。単なる数値の羅列や断片的なテキストデータをLLMに渡しても、LLMは確率的に「もっともらしい文章」を生成するだけで、その背後にある因果関係やリスクの重み付けといった「判断」を行うことはできないのです。
日本企業が直面する「暗黙知」の壁
この「工学的判断力の欠如」という課題は、日本のビジネス現場においてより顕著に現れる可能性があります。日本の組織文化では、業務プロセスや判断基準が明文化されず、ベテラン社員の「暗黙知」や「現場の勘」として蓄積されているケースが多いためです。
例えば、製造業における設備の異常検知や、金融機関における融資判断において、LLMを活用しようとする動きがあります。しかし、熟練者は単にマニュアル（形式知）だけでなく、過去の例外事例やその場の微妙なニュアンス（文脈）を総合して判断を下しています。これらの文脈情報を「データエンジニアリング」によって構造化し、LLMが解釈可能な形に変換して与えない限り、AIは表面的な回答しか返せません。日本企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）で苦戦してきた「業務の標準化・形式知化」の壁が、生成AI活用においても再び立ちはだかっていると言えます。
法規制と「Human-in-the-loop」の再評価
医療分野と同様、日本国内の法規制やコンプライアンスが厳しい領域では、AIの出力をそのまま最終判断とすることは現実的ではありません。特に2026年を見据えた場合、AIに対する法整備（EUのAI法や日本のガイドラインなど）はさらに進んでいるでしょう。
重要なのは、LLMを「判断者」ではなく「高度な検索・要約エンジン」あるいは「思考の壁打ち相手」として位置づけることです。最終的な意思決定プロセスには必ず人間が介在する「Human-in-the-loop（人間がループに入ること）」の設計が不可欠です。LLMが提示した分析結果に対し、専門家が「工学的判断」や「倫理的判断」を加えるフローを業務に組み込むことこそが、リスクを制御しつつ生産性を高める現実解となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の点に留意すべきです。
1. 「魔法の杖」思考からの脱却とデータ整備への回帰
LLMは未整備のデータを自動的に「良い感じ」に解釈してくれるわけではありません。AI活用を成功させるためには、その前段階であるデータの構造化、クレンジング、そして業務知識（ドメイン知識）のメタデータ化といった地道なエンジニアリングへの投資が必要です。
2. 専門職とエンジニアの協業体制
「工学的判断力」をシステムに組み込むには、現場の専門家（医師、弁護士、熟練工など）とAIエンジニアが対話し、暗黙知をアルゴリズムやプロンプトに落とし込む作業が求められます。IT部門任せにせず、現場主導のプロジェクト体制を組むことが重要です。
3. 責任分界点の明確化
AIが生成した内容に基づいて事故やコンプライアンス違反が起きた際、誰が責任を負うのか。社内規定や契約において、AI利用時の責任分界点を明確にし、あくまで人間が最終確認を行うワークフローを徹底する必要があります。