投稿者 global-ai-media 
オーストラリアのヘルステック企業Heidi Healthが、医師向けの新たな生成AIツール「Heidi Evidence」を発表しました。広告なし、かつ独自の医療情報ソースに基づいた回答生成を特徴とするこのツールは、医療や金融、法務といった「ミスが許されない」高リスク領域におけるAI活用のあり方を象徴しています。本稿では、この事例を起点に、日本企業が専門領域でAIを導入・開発する際の重要ポイントと、信頼性担保のアプローチについて解説します。
「ハルシネーション」を許容しない現場でのAI活用
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）のビジネス活用において、常に最大の懸念事項となるのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。一般的なチャットボットであれば笑って済ませられる誤りも、人の生命に関わる医療現場や、法的責任を問われる法務・契約業務においては致命的なリスクとなります。
今回、オーストラリアで発表された「Heidi Evidence」は、OpenEvidenceやDoxGPTといった既存の医療用AIツールに対抗するサービスです。特筆すべきは、臨床医が「自分たちが信頼する情報ソース」をアップロードし、その範囲内で回答を生成させることができる点にあります。これは、AIモデルが学習した膨大な（しかし玉石混交の）インターネット上の知識だけに頼るのではなく、特定のガイドラインや医学論文に基づいた回答を引き出すアプローチです。
バーティカルAI（業界特化型AI）とRAGの実装
この事例は、AI業界全体のトレンドである「汎用AIからバーティカルAI（特定業界特化型AI）へのシフト」を明確に示しています。GPT-4のような汎用モデルは高い能力を持ちますが、専門用語の厳密な解釈や、最新の臨床ガイドラインへの準拠という点では、そのままでは不十分なケースが多々あります。
技術的な観点からは、これはRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の有用性を再確認させるものです。企業や組織がAIを導入する際、汎用モデルをゼロから再学習（ファインチューニング）させるのはコストと時間がかかります。しかし、RAGを用いれば、自社の社内規定、マニュアル、過去の信頼できるナレッジベースを外部知識としてAIに参照させ、その根拠に基づいた回答を生成させることが可能です。「Heidi Evidence」が独自のソースをアップロード可能にしたことは、まさにこの「根拠の明確化」をユーザー主導で行えるようにした点に価値があります。
日本市場における「信頼」と「実務」の壁
日本国内で同様のAI活用を進める場合、欧米以上に「正確性」への要求レベルが高いことを認識する必要があります。日本の商習慣や医療現場では、AIが99%正しくても、残りの1%の不確実性が導入の障壁となることが少なくありません。
また、日本特有の課題として「言語とコンテキストの壁」があります。例えば医療分野では、日本語のカルテ記事特有の略語や、日本の保険診療制度に基づいた判断が求められます。海外製の優れたツールであっても、そのまま日本の現場に適用できないことが多いのはこのためです。したがって、日本のプロダクト担当者やエンジニアには、グローバルの最先端モデルをベースにしつつ、RAGの参照データとして「日本の法規制や現場の暗黙知」をいかに高品質に整備し、組み込めるかが問われています。
ガバナンスとプライバシーへの配慮
元記事で触れられている「広告なし（Ad-free）」という点も、エンタープライズや専門職向けAIでは極めて重要な要素です。無料のWebサービス版生成AIでは、入力データがモデルの再学習に利用されるリスクが懸念されます。特に医療情報や企業の機密情報を扱う場合、データが学習に使われないことが保証された環境（エンタープライズプランやローカル環境でのLLM稼働など）が必須です。
日本企業がAIプロダクトを選定、あるいは開発する際は、単に機能が優れているかだけでなく、データレジデンシー（データの保存場所）が国内にあるか、入力データがどのように扱われるかといったガバナンス面の透明性が、採用の可否を分ける決定打となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例およびAIの最新動向から、日本の意思決定者や実務者が押さえておくべきポイントは以下の通りです。
- 「汎用」より「特化」への戦略シフト：
何でもできるAIを目指すのではなく、医療、法務、製造現場の保守など、特定の業務ドメインに特化し、その領域の専門知識（独自データ）をRAG等で連携させることが、実用的なAI活用の近道です。 - 独自データの整備が競争力の源泉：
AIモデル自体はコモディティ化が進んでいます。他社と差別化するのは、AIに読み込ませる「社内マニュアル」「熟練者のノウハウ」「過去の事例集」といった独自データの質と量です。アナログ情報のデジタル化・構造化が急務です。 - 「根拠の提示」をUI/UXに組み込む：
AIの回答を鵜呑みにさせるのではなく、「どの資料の何ページに基づいているか」を提示する機能を設けることで、最終判断を行う人間の負担を減らし、組織としてのガバナンスを効かせることができます。 - リスクベースのアプローチ：
「ハルシネーション」のリスクをゼロにはできません。AIを「自律的な判断者」ではなく「高度な検索・要約アシスタント」として位置づけ、人間が必ず介在するワークフロー（Human-in-the-loop）を設計することが、日本企業における現実的な導入解となります。