投稿者 global-ai-media 
BMC Rheumatologyに掲載された、リウマチ性疾患の診断と治療におけるChatGPTとDeepSeekの精度・一貫性を比較した研究は、専門領域における大規模言語モデル（LLM）の実用性を測る上で重要な示唆を含んでいます。本記事では、この研究を起点に、新興モデルの台頭、特定領域での精度検証の重要性、そして日本企業が直面するAIガバナンスとセキュリティの課題について解説します。
専門領域におけるLLMの精度検証：ChatGPT対DeepSeek
BMC Rheumatologyで発表された研究では、リウマチ性疾患という高度な専門知識を要する医療分野において、OpenAIの「ChatGPT」と中国発の「DeepSeek」という2つのモデルの診断および治療提案の精度が比較評価されました。医療分野は、情報の正確性（Accuracy）と回答の一貫性（Consistency）が極めて重要視される領域であり、いわゆる「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が許容されないハイリスクなユースケースの代表格です。
この研究が注目に値するのは、単にAIが医療診断に使えるかという点だけでなく、米国製のデファクトスタンダードであるChatGPTに対し、急速に性能を向上させているDeepSeekのような新興モデルが、専門的なタスクでどの程度肉薄しているか、あるいは特性が異なるかを検証している点にあります。
モデル多様化と「DeepSeek」の台頭
現在、世界のAI開発競争は、OpenAI（GPT-4等）、Google（Gemini）、Anthropic（Claude）といった米国勢がリードしていますが、DeepSeekなどの中国発のモデルや、オープンソースモデルの進化も著しいものがあります。特にDeepSeekは、コーディング能力や推論能力において高いベンチマークスコアを記録しており、コストパフォーマンスの観点からエンジニアコミュニティで注目を集めています。
しかし、モデルの性能が高いことと、それを実際のビジネスや専門業務に適用できるかは別の問題です。今回の医療分野での比較研究のように、汎用的な会話能力ではなく、自社のドメイン（金融、製造、法務、医療など）に特化したタスクでの性能評価（ベンチマーク）が、企業におけるモデル選定の鍵となります。
日本企業におけるリスクとガバナンス：データの取り扱い
日本企業がDeepSeekを含む海外製、特に中国製のAIモデルを検討する際、避けて通れないのが「データガバナンス」と「経済安全保障」の観点です。
技術的な性能がいかに優れていても、入力したデータがどのように処理され、どの国に保存されるか、学習に再利用されるかといった規約はモデルや提供事業者によって異なります。日本の個人情報保護法や、企業の機密情報管理の観点からは、データの保存場所（データレジデンシー）やアクセス権限の管理が厳格に求められます。
特に医療や金融、インフラに関わるシステムにおいては、コンプライアンスの観点から、利用できるモデルの原産国や運営元が制限されるケースも少なくありません。したがって、技術的な精度検証（PoC）と並行して、法務・セキュリティ部門を交えたリスクアセスメントが必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の比較研究事例を踏まえ、日本企業がAI活用を進める上での要点を以下に整理します。
1. 特定領域での独自ベンチマークの実施
汎用的なベンチマーク（MMLUなど）のスコアを鵜呑みにせず、自社の業務データや専門用語を用いた独自の評価セットを作成し、テストすることが重要です。医療分野での比較と同様、自社の「正解」に対してどのモデルが最も精度と一貫性を発揮するかを実証する必要があります。
2. マルチモデル戦略の検討
「とりあえずChatGPT」一択ではなく、タスクの難易度やコスト、セキュリティ要件に応じてモデルを使い分ける「モデルアグノスティック」な設計がトレンドになりつつあります。例えば、高度な推論はGPT-4やClaude 3.5 Sonnetを使い、軽量な要約タスクには安価なモデルや自社ホストのLLMを使うといった構成です。
3. 地政学的リスクとコンプライアンス対応
DeepSeekのような高性能な非米国製モデルが登場していますが、日本企業としては導入前にカントリーリスクやデータの取り扱い規約を慎重に確認する必要があります。機密情報を入力しない「ローカル環境での利用（オープンウェイト版の利用）」や、個人情報を含まないタスクへの限定など、利用範囲の明確な線引きが求められます。
4. RAG（検索拡張生成）による事実確認の強化
どれほど優秀なモデルであっても、専門知識におけるハルシネーションのリスクはゼロになりません。実務適用においては、モデル単体の知識に頼るのではなく、社内データベースや信頼できる外部文献を参照して回答を生成するRAGの構築が、信頼性担保の必須条件となります。