投稿者 global-ai-media 
英オックスフォード大学の研究チームは、一般消費者向けのAIチャットボットによる医療診断や治療推奨は「まだ実用段階にない（Not Ready for Prime Time）」とする調査結果を発表しました。この警鐘は医療分野に限らず、金融、法務、インフラなど、高い信頼性が求められる領域で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。本記事では、この研究結果を起点に、日本国内の法規制や商習慣を踏まえた「専門領域でのAI実装」の勘所を解説します。
「もっともらしい嘘」のリスクと専門領域の壁
オックスフォード大学の研究が指摘した「コンシューマー向けLLM（大規模言語モデル）による医療アドバイスの危険性」は、生成AIの本質的な課題を浮き彫りにしています。LLMは確率的に「次に来るもっともらしい言葉」を紡ぐ能力には長けていますが、事実の正確性を保証するデータベースではありません。いわゆる「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は、創作活動では創造性として機能しますが、医療や金融といったミッションクリティカルな領域では致命的なリスクとなります。
特に、一般的なチャットボットはインターネット上の広範なテキストデータを学習しているため、最新の医学的エビデンスに基づかない民間療法や、文脈を無視した一般論を「自信満々に」回答してしまう傾向があります。ユーザーがその回答を専門家の意見と同等に扱ってしまった場合、健康被害や重大な判断ミスにつながる恐れがあるのです。
日本の法規制と「責任の所在」
この課題を日本国内の文脈に落とし込むと、法規制とコンプライアンスの壁に直面します。例えば、日本の医師法第17条では医師以外の医業を禁じており、AIが自律的に診断や具体的な治療方針を決定し、患者に伝えることは法的にグレー、あるいはブラックとなる可能性が高いです。
これは医療に留まりません。金融商品取引法における投資助言や、弁護士法における非弁行為など、日本の法規制は「誰が責任を持って判断を下したか」を厳格に問います。したがって、日本企業が専門領域でAIサービスを展開する場合、AIを「代替者（Replacement）」としてではなく、あくまで専門家の判断を支援する「副操縦士（Copilot）」として位置づけることが、現時点での法的な最適解となります。
実務における技術的アプローチ：RAGとガードレール
では、企業はどのように対応すべきでしょうか。単に「使わない」という選択肢は競争力を削ぐことになります。実務的な解決策の一つは、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の高度化です。AIに勝手な知識で語らせるのではなく、信頼できる社内ドキュメントや専門データベースを検索させ、その内容に基づいて回答を生成させる手法です。
しかし、オックスフォード大の研究が示唆するように、単にRAGを組むだけでは不十分です。回答が「わからない」場合は正直にそう答えるよう指示するプロンプトエンジニアリングや、不適切な回答を出力前にブロックする「ガードレール（Guardrails）」機能の実装が不可欠です。また、最終的な出力には「これはAIによる参考情報であり、専門家の判断を仰いでください」という免責やUX上の注意喚起を明確に組み込む必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の研究結果と日本のビジネス環境を踏まえ、意思決定者やエンジニアが意識すべき点は以下の3点に集約されます。
1. 「汎用モデル」と「特化型システム」の峻別
ChatGPTのような汎用モデルをそのまま顧客接点で使うことは、専門領域では避けるべきです。RAGによるドメイン知識の注入や、特定タスクにファインチューニング（追加学習）されたモデルの採用を検討し、業務特有のコンテキストを理解させる必要があります。
2. ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）の堅持
「完全自動化」を目指すのではなく、最終承認プロセスに必ず人間が介在するフローを設計してください。特に日本の商習慣では、トラブル時の説明責任が重視されます。「AIが勝手にやった」という弁明は通用しません。AIは下書きや要約を行い、最終判断は人間が行うという役割分担をプロダクトや業務フローに落とし込むことが重要です。
3. 期待値コントロールとガバナンス
社内利用・社外提供問わず、AIの限界をユーザーに正しく理解させるコミュニケーションが必要です。AIガバナンスの観点から、出力精度のモニタリング体制を構築し、誤った回答をした際のフィードバックループを回せるMLOps（機械学習基盤の運用）環境を整えることが、長期的な信頼獲得につながります。