投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が急速に進む一方で、緊急医療などのクリティカルな場面での信頼性には依然として懸念が残ります。最新の研究結果を端緒に、日本企業が「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクとどう向き合い、法的・倫理的観点からどのようにプロダクトを設計すべきかを解説します。
研究が示唆する「確率的」なAIの限界とリスク
インドのメディア「India Today」などが報じた最新の査読付き研究によると、救急医療の現場においてChatGPTなどのAIツールが重要な情報を見落とす可能性があり、その安全性に「赤信号」が灯されています。これは特定のモデルの性能不足というよりも、現在の大規模言語モデル（LLM）が抱える構造的な課題を浮き彫りにしています。
LLMは本質的に、次に続く単語（トークン）を確率的に予測する仕組みで動作しています。そのため、文脈としては自然であっても、事実とは異なる内容を生成する「ハルシネーション」のリスクを完全にゼロにすることは困難です。日常会話やブレインストーミングでは許容される誤差も、救急医療や金融取引、インフラ制御といった「ミッションクリティカル」な領域では、致命的な結果を招く恐れがあります。
日本の法規制と「非医療機器」としての立ち位置
この問題を日本のビジネス環境に置き換えて考える際、避けて通れないのが「医薬品医療機器等法（薬機法）」および「医師法」の存在です。日本国内において、AIを用いたヘルスケアサービスを提供する場合、そのAIが診断や治療方針の決定を行う機能を持つならば、それは「医療機器（プログラム医療機器：SaMD）」としての承認が必要です。
一般的なLLMを組み込んだチャットボットが、ユーザーの具体的な症状に対して診断的な回答を行うことは、無承認の医療機器販売や、医師法違反（無資格医業）に抵触するリスクがあります。したがって、企業がヘルスケア領域でAIを活用する場合、「あくまで一般的な健康情報の提供に留める」か、あるいは「医師の業務支援ツールとして、最終判断は医師が行う前提で設計する」かの明確な線引きが不可欠です。
「Human-in-the-Loop」とRAGの限界を知る
エンジニアリングの観点からは、RAG（検索拡張生成）を用いることで、信頼できる医療ガイドラインや社内マニュアルに基づいた回答を生成させ、ハルシネーションを抑制する手法が一般的です。しかし、RAGも万能ではありません。検索したドキュメントの解釈ミスや、緊急時の複雑な文脈（コンテキスト）の読み違えは起こり得ます。
実務においては、AIを完全自律型のエージェントとして動作させるのではなく、必ず人間がプロセスに介在する「Human-in-the-Loop（HITL）」の設計が求められます。特に日本企業は品質や安全に対する社会的な要求水準が高いため、AIの出力結果を専門家が確認するフローを業務プロセスに組み込むことが、炎上リスクや法的責任を回避する防波堤となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の医療AIに関する研究結果は、ヘルスケア業界のみならず、高リスク領域でAI活用を目指すすべての日本企業にとって重要な教訓を含んでいます。実務的なポイントは以下の通りです。
1. 「支援」と「代行」の明確な区別
AIは意思決定の「支援」には極めて有用ですが、責任を伴う「代行」をさせるには時期尚早な場面が多くあります。プロダクトのUI/UXにおいても、AIの回答が絶対ではないことをユーザーに明示し、過度な期待値をコントロールする必要があります。
2. ドメイン特化型のガバナンス構築
汎用的なAIモデルをそのまま使うのではなく、自社の業界規制や商習慣に合わせたガードレール（出力制御）を設けることが必須です。特に「回答しない勇気（わからないことはわからないと答える設計）」を持たせることが、信頼性を担保します。
3. リスクベースのアプローチ
すべての業務に同レベルの安全性が必要なわけではありません。社内資料の要約といった低リスクなタスクと、顧客への直接的なアドバイスといった高リスクなタスクを分類し、後者には厳格な人間による監査プロセスを適用する、メリハリのある実装戦略が推奨されます。