投稿者 global-ai-media 
米マウントサイナイ医科大学の研究によると、ChatGPTを用いた医療トリアージにおいて、重大な疾患の兆候を見落とす事例が確認されました。この事実は、医療分野に限らず、高リスク領域での生成AI活用において「確率的な正しさ」に依存することの危険性を示唆しています。本記事では、このニュースを起点に、日本の法的環境やビジネス習慣を踏まえたAIの実務的な適用範囲とリスク対策について解説します。
「もっともらしい回答」と「正確な判断」の決定的な違い
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習し、非常に流暢で人間らしい対話を行うことができます。しかし、米マウントサイナイ医科大学（Mount Sinai）による最近の研究は、ChatGPTが医療トリアージ（重症度判定）のシナリオにおいて、緊急を要する重大な疾患の兆候（Red Flags）を見落とし、適切な受診行動をユーザーに促せなかったケースがあったことを指摘しています。
この事例が示唆するのは、LLMが持つ根本的な特性である「確率的な単語予測」の限界です。LLMは論理的思考や医学的な因果関係を完全に理解しているわけではなく、文脈上「ありそうな」回答を生成します。一般的な会話や要約業務ではこの特性が強力な武器になりますが、医療や金融、インフラ制御といった「一度のミスが致命的となる（Mission Critical）」領域では、この「確率的な誤り」すなわちハルシネーションや推論ミスが許容されないリスクとなります。
日本の法規制と「医療AI」の現状
日本国内に目を向けると、AIを医療現場で活用するハードルは技術面だけでなく、法規制面でも非常に高いものがあります。医師法第17条により、医業（診断・治療など）は医師のみに許されています。AIが自律的に診断を下すことは現行法上認められておらず、AIはあくまで「診断支援プログラム（SaMD: Software as a Medical Device）」としての承認が必要です。
今回のマウントサイナイの研究結果は、日本の規制当局や医療機関が抱く懸念を裏付けるものとも言えます。もし日本企業がヘルスケアアプリや社内システムに汎用的なLLMを組み込み、「この症状なら様子を見ても大丈夫です」といった回答をAIに生成させた場合、それが誤りであれば深刻な健康被害を招くだけでなく、医師法違反や製造物責任法（PL法）に基づく訴訟リスクに直面する可能性があります。
高リスク領域におけるAI活用の現実解
では、医療や重要インフラなどの領域でAIは使えないのでしょうか？ 答えは否です。重要なのは「適材適所」と「Human-in-the-loop（人間が判断のループに入ること）」の徹底です。
現在、日本の医療現場で実用化が進んでいる生成AIのユースケースは、診断そのものではなく、以下のような周辺業務が中心です。
- 電子カルテの要約・構造化：医師が記録した非構造化データを整理し、事務作業を効率化する。
- 紹介状や退院サマリのドラフト作成：最終確認は必ず医師が行う前提で、下書きを生成する。
- 患者向け説明資料の平易化：専門用語を一般的な言葉に翻訳するサポート。
つまり、「判断（Decision）」をAIに委ねるのではなく、「処理（Process）」や「提案（Suggestion）」に留めることで、リスクをコントロールしながら生産性を向上させることが、日本の実務における現実解となります。
RAGとガードレールの重要性
企業が専門的なドメインでAIチャットボットなどを構築する場合、汎用モデルをそのまま使うのではなく、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の導入が必須です。信頼できる社内マニュアルや医学ガイドラインのみを根拠として回答を生成させることで、根拠のない回答を抑制できます。
しかし、今回の研究が示唆するように、RAGを用いても「文脈の読み違え」による見落としはゼロにはなりません。したがって、システム側で「胸痛」「激しい頭痛」などの特定のキーワード（Red Flags）が入力された場合、LLMの生成をバイパスして、強制的に「直ちに専門医を受診してください」という定型メッセージを表示させるような、ルールベースの「ガードレール」を併用する設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが得るべき教訓は以下の通りです。
- 「汎用モデル」への過信を捨てる：ChatGPTなどの汎用モデルは、専門的な判断能力において、まだ専門家（人間）の代替にはなり得ません。特に「見落としが許されない」業務への適用は慎重であるべきです。
- 責任分界点の明確化：AIによる出力はあくまで「参考情報」であり、最終決定権と責任は人間にあることを、利用規約やUI（ユーザーインターフェース）上で明確にする必要があります。
- ハイブリッドな設計思想：すべてをAIに任せるのではなく、AIが得意な「要約・生成」と、ルールベースが得意な「確実な分岐・警告」を組み合わせたシステム設計が、日本の高い品質基準を満たす鍵となります。
- ガバナンス体制の構築：AIが予期せぬ挙動をした際に、誰がどう対応するのか、ログをどう監査するのかといった「AIガバナンス」の体制整備は、技術導入とセットで進める必要があります。