投稿者 global-ai-media 
「LLM」という言葉を目にした際、技術者は「大規模言語モデル」を想起しますが、医療・法務の文脈では「法学修士（Master of Laws）」を指すことがあります。Pharmacy Timesに掲載されたTony Yang氏のプロフィールは、まさにこの二つの「LLM」が交錯する現代の課題を象徴しています。本記事では、医療・製薬分野における生成AI活用の可能性と、それを支える高度な法規制・ガバナンスの重要性について、日本の実情を踏まえて解説します。
言葉の定義から見る「専門性」と「技術」の融合
Pharmacy Timesの著者紹介にある「LLM」は、AI技術ではなく、法学修士（Legum Magister）の学位を指しています。しかし、この偶然の一致は、現在のAI業界にとって極めて重要な示唆を含んでいます。それは、医療や製薬といった高度に規制された産業でAI（Large Language Models）を成功させるためには、法務・コンプライアンス（Master of Laws的な知見）との融合が不可欠であるという点です。
現在、生成AIは創薬プロセスの効率化、膨大な医学論文の要約、治験データの解析などで革命的な可能性を秘めています。しかし、人命に関わるこの領域では、技術的な「性能」以上に、倫理的・法的な「安全性」が問われます。
製薬・医療現場における生成AIの活用とリスク
日本国内でも、製薬企業による生成AIの導入検討が進んでいます。主なユースケースとしては、創薬ターゲットの探索、安全性情報管理（ファーマコビジランス）における報告書作成の補助、そして医療従事者向け資材の作成支援などが挙げられます。
一方で、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。一般的なビジネス文書であれば修正ですむ誤りも、医療情報においては許されません。また、患者のプライバシー情報や、企業の知的財産である化合物データの取り扱いには、極めて慎重な設計が求められます。
日本の法規制と商習慣を踏まえたアプローチ
日本において医療AIを展開する場合、薬機法（医薬品医療機器等法）や次世代医療基盤法、そして個人情報保護法への準拠が必須です。特に、生成AIが出力した内容を、医師や薬剤師がどのように「最終確認」するかという責任分界点の明確化は、日本の商習慣上、非常に重視されます。
米国では技術主導で先行する事例も見られますが、日本では「現場の安心感」と「説明責任」が導入の鍵を握ります。したがって、AIモデル単体の精度を追求するだけでなく、人間の専門家（HIL: Human-in-the-Loop）をプロセスにどう組み込むかという業務フローの設計こそが、エンジニアやPMに求められる役割となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のトピックから得られる、日本企業の意思決定者・実務者への示唆は以下の通りです。
- ドメイン知識とAIの分離不可：「LLM」という言葉一つとっても文脈で意味が異なるように、医療分野のAI開発には、エンジニアだけでなく、医師・薬剤師・法務専門家を初期段階からチームに巻き込むことが不可欠です。
- ガバナンスはブレーキではなくガードレール：法規制対応を「面倒な手続き」と捉えず、AIを安全に高速走行させるための「ガードレール」として捉え直し、ガバナンス体制を早期に構築すべきです。
- 日本独自の「信頼」の構築：欧米製のモデルをそのまま適用するのではなく、日本の医療商習慣や日本語のハイコンテクストなニュアンスに対応したチューニング（RAGの活用など）が、現場の信頼獲得には近道となります。