投稿者 global-ai-media 
米国にて、インターベンショナル・ラジオロジー（IVR：画像下治療）のレポートからLLM（大規模言語モデル）を用いてCPTコード（医療行為コード）を予測する事例が報告されました。高度な専門知識を要する非構造化テキストを、実務に必要な構造化データへと変換するこのアプローチは、日本の医療DXや「働き方改革」、さらには複雑なバックオフィス業務を持つ企業にとって重要な示唆を含んでいます。
IVRレポートとLLMによるコード予測の背景
米国AuntMinnieの記事によると、インターベンショナル・ラジオロジー（IVR）のレポート内容に基づき、LLMが適切なCPTコード（Current Procedural Terminology：米国における医療行為の分類コード）を予測・割り当て可能であるという研究結果が示されました。
IVRは、X線やCTなどの画像ガイド下で行う低侵襲治療であり、その手技は複雑多岐にわたります。医師が記述する手術・検査レポートは自由記述（非構造化データ）であることが多く、そこから正確な請求コードを特定する作業は、高度な医学知識とコーディングルールの理解を必要とする負荷の高い業務です。LLMがこの「翻訳作業」を担うことで、請求漏れの防止や事務作業の大幅な効率化が期待されています。
非構造化データから「構造化データ」への変換
この事例の本質的な価値は、生成AIを単なる「チャットボット」や「文章作成ツール」としてではなく、「情報の抽出と構造化エンジン」として利用している点にあります。
ビジネスの現場には、日報、契約書、技術報告書など、膨大なテキストデータが存在します。これらを特定の分類コードやタグ（医療であれば診療報酬コード、一般企業であれば商品コードや経費区分など）にマッピングするタスクは、従来、人間が目視で行うか、ルールベースのシステムで対応してきましたが、柔軟性や精度に課題がありました。文脈理解に優れたLLMを活用することで、表記ゆれや複雑な表現を吸収し、高精度な分類が可能になりつつあります。
日本国内の文脈における適用可能性
日本においては、米国のCPTコードとは体系が異なりますが、診療報酬点数表に基づいたレセプト（診療報酬明細書）作成業務が存在します。特に2024年度から始まった「医師の働き方改革」において、医師の事務作業負担軽減（タスク・シフト）は喫緊の課題です。
日本の医療現場では、電子カルテの普及は進んでいますが、入力データは依然としてテキストベースが主流です。LLMを活用してカルテ記載から診療行為や病名コード（ICD-10等）の候補を提示するシステムは、医師や医療クラーク（事務作業補助者）の確認時間を短縮し、業務効率化に直結します。ただし、日本特有の複雑な算定要件（「注加算」や「併算定不可」のルールなど）をLLMにどう学習させるか、あるいはRAG（検索拡張生成）でどう補完するかは、エンジニアリング上の重要な挑戦となります。
リスク管理とガバナンス：Human-in-the-loopの必須性
一方で、医療や金融といったミッションクリティカルな領域でLLMを活用する場合、リスク管理は避けて通れません。LLMには「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクが常に伴います。誤ったコードが出力され、そのまま保険請求が行われれば、過誤請求や不正請求とみなされ、医療機関の信用問題や監査リスクに発展する可能性があります。
したがって、現段階での実務適用においては、AIによる「完全自動化」ではなく、あくまで人間が最終確認を行う「Human-in-the-loop（人間が介在するプロセス）」の設計が不可欠です。AIは「確度の高い下書き・候補」を提示し、専門家がそれを承認・修正するというワークフローを構築することで、生産性と品質担保の両立を図るべきです。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本の企業・組織がAI活用を進める上で得られる示唆は以下の通りです。
1. 「専門業務の翻訳」に着目する
汎用的なチャットボット導入にとどまらず、社内の専門家しか理解できない「専門文書」を「業務コード」や「標準フォーマット」に変換するタスクにLLMを適用することで、高いROI（投資対効果）が期待できます。
2. 既存システムとの連携を前提とする
AI単体で完結させるのではなく、既存の基幹システム（医療であれば医事会計システム、一般企業であればERPなど）への入力補助として組み込むことが、現場への定着を早める鍵となります。
3. 責任分界点の明確化
AIの出力を最終決定とするのではなく、あくまで「サジェスト（提案）」と位置づけ、最終的な責任は人間が負うというガバナンス体制を明確にすることが、日本の商習慣やコンプライアンス観点では特に重要です。