投稿者 global-ai-media 
韓国のソウル聖母病院（Seoul St. Mary's Hospital）をはじめ、近隣諸国では大規模言語モデル（LLM）を活用した「スマートホスピタル」への転換が加速しています。本記事では、医療というミスの許されない領域での生成AI活用動向を概観し、日本の法規制や組織文化を踏まえた上で、高信頼性が求められる業界におけるAI導入の現実解を考察します。
韓国医療界におけるLLM導入の潮流
デジタル・トランスフォーメーション（DX）への投資に積極的な韓国において、医療現場でのAI活用が新たなフェーズに入りつつあります。Healthcare IT Newsの記事によると、ソウル聖母病院のスマートホスピタルおよびバイオバンク責任者であるChan Kwon Jung教授らが中心となり、大規模言語モデル（LLM）を基盤とした病院運営の高度化（スマートホスピタル化）が進められています。
これまでも電子カルテ（EMR）や画像診断AIの導入は進んでいましたが、現在のトレンドは「生成AIによるワークフローの変革」です。膨大な医療データの要約、医師・看護師の事務作業支援、そして患者向けの対話型インターフェースなど、LLMの特性を活かした実証と実装が急ピッチで進んでいます。
なぜ今、医療現場でLLMなのか
医療現場、特に大規模病院における課題は世界共通で「医療従事者の疲弊」と「情報の断絶」です。専門医は診療以外のドキュメンテーション（診断書作成、サマリー記述、研究データの整理）に忙殺されています。
LLMは、非構造化データ（テキスト形式の診療記録など）の処理に長けています。例えば、過去の膨大なカルテから特定の症例に関連する情報を抽出・要約したり、患者への説明文章の草案を作成したりすることで、医療従事者が「人間にしかできない判断やケア」に集中する時間を創出することが期待されています。これは単なる効率化にとどまらず、医療過誤のリスク低減や医療の質向上に直結する重要なアプローチです。
高信頼性領域におけるリスクと課題
一方で、医療分野へのLLM適用には極めて慎重な設計が求められます。最大のリスクは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。AIが架空の治療法や誤った薬用量を提示することは許されません。また、患者のプライバシー（機微情報）をどのように保護するかというセキュリティの問題も重要です。
そのため、多くの先進的な事例では、LLMを単独で使うのではなく、RAG（検索拡張生成：信頼できる外部データベースを参照して回答を生成する技術）と組み合わせたり、最終的な出力には必ず医師の確認（Human-in-the-loop）を挟んだりする運用が標準となりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
韓国の事例は、日本の医療業界のみならず、金融、製造、公共インフラなど「失敗が許されない」産業においてAIを導入しようとする企業にとって、多くの示唆に富んでいます。日本の商習慣や法規制（個人情報保護法や医療法など）を踏まえると、以下の3点が重要なアクションとなります。
1. 業務の「切り出し」と「リスク許容度」の定義
いきなり「診断支援」のようなコア業務にAIを適用するのではなく、まずは「退院サマリーの下書き作成」や「院内規定の検索チャットボット」など、リスクコントロールが可能なバックオフィス業務や支援業務から導入を開始すべきです。日本では「ゼロリスク」を求めがちですが、リスクレベルに応じた段階的な導入計画が不可欠です。
2. 「Human-in-the-loop（人間による介在）」の制度化
AIはあくまで「副操縦士（Copilot）」であるという位置づけを組織内で徹底する必要があります。AIの出力を人間が監査・承認するプロセスを業務フローに組み込むことで、AIの不確実性を担保しつつ、業務効率化の恩恵を享受することが可能になります。これはガバナンスの観点からも重要です。
3. 独自データ（オンプレミス/プライベート環境）の活用
日本の企業はデータセキュリティへの意識が非常に高い傾向にあります。パブリックなLLMにデータを流すのではなく、Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなどのセキュアな環境、あるいは自社専用の小規模言語モデル（SLM）を活用し、組織内部のデータを安全に学習・参照させるRAGアーキテクチャの構築が、日本企業における現実的な解となるでしょう。
結論として、AI導入の成否は技術選定だけでなく、「どの業務にならAIを適用でき、どこで人間が責任を持つか」という業務設計にかかっています。韓国のスピード感ある事例を参考にしつつ、日本企業らしい堅実なガバナンスと品質管理を組み合わせることが、成功への鍵となります。