投稿者 global-ai-media 
シンガポールの著名俳優がChatGPTの助言により失明の危機を回避したという事例は、生成AIが専門領域においても強力な「気づき」のツールになり得ることを示唆しています。本記事では、汎用LLMを高度な専門判断の補助として用いる際の可能性と、日本の法規制や商習慣に照らした実務的なリスク管理について解説します。
懐疑派をも動かした「AIによるトリアージ」の実例
シンガポールの著名な俳優、エルヴィン・ン（Elvin Ng）氏が、ChatGPTの助言をきっかけに緊急の目の手術を受け、失明の危機を免れたというニュースが話題となっています。興味深いのは、彼自身が元々「アンチChatGPT」であり、生成AIの利用に懐疑的だったという点です。しかし、自身の症状を検索・相談する中でAIが提示した「緊急性が高い」という判断に従い、結果として視力を救うことになりました。
この事例は、単なる芸能ニュースを超え、AI実務者にとって重要な示唆を含んでいます。それは、汎用的な大規模言語モデル（LLM）が、専門的な知識体系（この場合は眼科学）においても、初期的なスクリーニングやトリアージ（重症度判定）の補助として機能し得るという事実です。AIは医師ではありませんが、膨大なテキストデータから「症状」と「リスク」の相関パターンを抽出することに長けています。
「ドクター・グーグル」から「ドクター・GPT」への変化とリスク
かつて、インターネット検索で症状を調べる行為は「ドクター・グーグル」と呼ばれ、不正確な情報による不安の増大や誤った自己判断が問題視されてきました。対話型AIの登場は、これをさらに一歩進め、断片的な情報ではなく「文脈を理解した推論」を提供するようになりました。
しかし、企業や組織がこの能力を活用しようとする際、最大の障壁となるのがハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクです。LLMは確率的に次の単語を予測しているに過ぎず、事実の真偽を保証しません。医療、金融、法律、インフラ保守といった「ハイステークス（失敗の影響が大きい）」な領域では、AIの誤回答が致命的な結果を招く可能性があります。
日本国内における法規制と活用の境界線
日本国内でAIをヘルスケアや専門業務に組み込む場合、法規制の理解が不可欠です。医療分野においては、医師法により「診断」は医師のみに許された行為です。AIシステムが「この病気です」と断定することは、未承認医療機器プログラムとみなされるリスクがあり、極めて慎重な設計が求められます。
現在、日本のヘルステック企業やSIerが進めているのは、AIを「診断」ではなく「情報提供」や「診療支援」の枠組みで活用するアプローチです。例えば、医師向けの論文要約、カルテ記載の補助、あるいは患者向けの「受診勧奨（症状から適切な診療科を案内する）」などが該当します。今回のシンガポールの事例も、AIが診断を下したというよりは、「直ちに医師に見せるべきだ」という適切なアクション（受診勧奨）を促した点が評価されるべきでしょう。
業務プロセスへの「異見」としてのAI導入
この事例を一般企業の文脈に置き換えてみましょう。ベテランのエンジニアや意思決定者が、自身の経験や直感に頼りすぎている場合、AIを「忖度しないセカンドオピニオン」として活用する価値があります。
例えば、システム障害のトラブルシューティングや、新規事業のリスク洗い出しにおいて、人間が見落としがちな「最悪のケース」や「稀なパターン」をAIに指摘させる手法です。日本の組織文化では、会議の場で「空気」を読んでしまい、リスクを指摘しづらい場面がありますが、AIにはその遠慮がありません。AIを「意思決定者」にするのではなく、「視野を広げるための壁打ち相手」としてプロセスに組み込むことは、組織のレジリエンス（回復力）を高める有効な手段となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例およびAIの最新動向を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下のポイントを考慮すべきです。
1. 「シャドーAI」のリスクと機会の管理
エルヴィン氏のように、従業員が個人の判断でパブリックなAIを利用し、業務上の重要な判断を行うケース（シャドーAI）は既に発生していると考えるべきです。単に禁止するのではなく、「機密情報を入力しない」「最終確認は人間が行う」「AIの根拠（ソース）を確認する」といった実務的なガイドラインを策定し、安全に活用できる環境を整備することが急務です。
2. RAG（検索拡張生成）による信頼性の担保
専門領域でAIを活用する場合、汎用モデルの知識だけに頼るのではなく、社内マニュアルや信頼できるデータベースを参照させるRAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築が推奨されます。回答に引用元を明示させることで、人間によるファクトチェック（事実確認）が容易になり、業務への実装ハードルを下げることができます。
3. Human-in-the-Loop（人間参加型）の徹底
日本の商習慣において、品質や責任の所在は極めて重要です。AIを「自動化」のツールとして丸投げするのではなく、必ずプロセスの中に人間が介在し、最終的な判断と責任を担う「Human-in-the-Loop」の体制を崩さないことが、信頼されるAIプロダクト・サービスの条件となります。