投稿者 global-ai-media 
AI開発の最前線は、単なるデータの大量学習から、医師や弁護士といった高度専門人材による「指導（ファインチューニング）」へとシフトしています。グローバルで急拡大する「専門家によるAIトレーニング」の潮流を解説し、日本の「職人芸・暗黙知」の継承や、高精度な業務特化型AIの開発において、日本企業が採るべき戦略とリスク対応について考察します。
専門領域の知見をAIに移植する「RLHF」の深化
CNNの記事で紹介されている「医師がAIをトレーニングする」という事例は、生成AI開発における重要なパラダイムシフトを象徴しています。初期の大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上のあらゆるテキストを学習することで汎用的な言語能力を獲得しました。しかし、医療、法務、金融、高度なエンジニアリングといった専門領域においては、一般的なWebデータだけでは正確性や推論能力に限界があります。
そこで現在、重要視されているのが「RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback：人間からのフィードバックによる強化学習）」の高度化です。これまではクラウドワーカーが一般的な文章の自然さを評価していましたが、現在はその役割が各分野のトップエキスパートに移行しています。医師が診断推論のロジックを添削し、弁護士が契約書の条文解釈を修正する。つまり、AIに「言葉」を教える段階から、「専門的思考」を教える段階へと進んでいるのです。
「データの量」から「質の高い教師」への転換
かつてAI開発においては「データは石油」と言われ、量の確保が最優先されました。しかし、専門特化型AIの構築においては「誰が教えたデータか」という質が問われます。グローバル市場では、Scale AIなどのデータプラットフォーム企業が高額な報酬で博士号取得者や専門職を雇用し、高品質な教師データの作成競争が激化しています。
これは日本企業にとっても重要な示唆を含んでいます。社内に蓄積されたドキュメントをただRAG（検索拡張生成）で参照させるだけでは、表面的な回答しか得られない場合があります。社内の熟練社員（SME：Subject Matter Expert）が、AIの回答に対して「何が間違っているか」「どう考えるべきか」をフィードバックし、そのプロセス自体をデータ化してモデルを調整する取り組みが、競争力の源泉になりつつあります。
日本企業における「暗黙知の継承」としてのAI活用
日本企業、特に製造業や専門サービス業には、ベテラン社員の中に言語化されていない「暗黙知」が多く存在します。「長年の勘」や「文脈の読み取り」といったスキルです。従来、これらはOJT（実務訓練）でしか伝承できないとされてきましたが、専門家によるAIトレーニングはこの壁を突破する可能性があります。
ベテラン社員がAIの出力を監修・修正するプロセスを業務フローに組み込むことで、AIは徐々にその組織特有の判断基準を学習します。これは単なる業務自動化ではなく、少子高齢化で失われつつある「職能のデジタル保存」という側面を持ちます。一方で、これには「ベテラン社員の時間をAI教育に割く」というコストが発生するため、経営層に中長期的な投資対効果への理解が不可欠です。
リスクと限界：ハルシネーションと責任の所在
もちろん、専門家が学習に関与したとしても、生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクはゼロにはなりません。特に日本の医療法や弁護士法などの規制産業においては、AIはあくまで「支援ツール」であり、最終的な判断と責任は人間が負う必要があります。
また、日本特有の商習慣や「阿吽の呼吸」のようなハイコンテキストなコミュニケーションは、グローバルモデルの微調整だけでは再現が難しい場合があります。過度な期待は禁物であり、AIに任せる領域（ドラフト作成、要約、論点整理）と、人間が担う領域（最終意思決定、責任ある対人折衝）を明確に切り分けるガバナンス設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの動向と日本の現状を踏まえ、以下の3点を意識してAI戦略を構築することを推奨します。
- 「AIを育てる」業務の定義と評価：社内のエース級人材がAIのフィードバックに関わることを「雑務」ではなく、組織の知的財産を構築する「高度な業務」として定義し、評価制度に組み込む必要があります。
- 日本語・日本法・日本商習慣への適応：海外製の汎用モデルをそのまま使うのではなく、国内の法規制や自社のコンプライアンス基準に合わせた「ガードレール（出力制御）」の構築と、自社固有データによる追加学習（またはRAGの高度化）への投資が不可欠です。
- Human-in-the-Loop（人間が介在するループ）の恒久化：完全自動化を目指すのではなく、専門家とAIが協働するワークフローを設計すること。AIの成長に合わせて、人間側の役割を「作業者」から「監督者・承認者」へとシフトさせる組織変革（チェンジマネジメント）が成功の鍵を握ります。