投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は留まるところを知らず、医学などの高度専門領域における性能比較検証が加速しています。最新の研究事例として、糖尿病専門医試験における次世代モデル（ChatGPT-5やGemini 2.5と仮称されるモデル群）の比較が報告されています。本記事では、テキスト処理を超えた「マルチモーダル能力」の産業応用と、日本企業が専門業務へAIを導入する際に直面する課題について解説します。
高度専門領域における推論能力の深化
大規模言語モデル（LLM）の性能評価において、医師国家試験や司法試験は一つのベンチマークとして機能してきました。今回言及されている臨床糖尿病学の専門医試験を用いた比較研究は、AIが一般的な医学知識だけでなく、より深く複雑な専門的推論能力を獲得しつつあることを示唆しています。
特筆すべきは、単なる知識の検索能力ではなく、症例データに基づいた診断推論の精度が向上している点です。これは、企業実務において「マニュアルの検索」レベルを超え、複雑な社内規定や法規制に照らし合わせた「判断支援」が可能になりつつあることを意味します。ただし、研究内で言及される「ChatGPT-5」や「Gemini 2.5」といったモデル名称は、現時点での正式リリース版ではなく、開発中のバージョンや将来的な性能指標を指している可能性があります。重要なのはバージョンの数字そのものではなく、モデルが「専門家のパートナー」になり得る水準へ急速に近づいているというトレンドを理解することです。
テキストを超えた「マルチモーダル」の実務的価値
元記事でも触れられているGeminiの特徴として、音声、画像、動画といった多様な入力形式（マルチモーダル）への対応力が挙げられます。これまでの生成AI活用はテキストの要約や生成が中心でしたが、実務の現場では、テキスト以外の情報が極めて重要です。
例えば、製造業における設備の異音検知（音声）、建設現場の安全管理（映像）、医療現場におけるX線画像や心電図データ（画像）など、非構造化データを直接AIに解釈させるニーズは日本国内でも急速に高まっています。マルチモーダル対応が進むことで、現場担当者が撮影した写真をそのままチャットボットに投げ込み、「この設備の錆の状態は規定内か？」と問うようなワークフローが現実的になります。これは、デジタルトランスフォーメーション（DX）のラストワンマイルを埋める重要な鍵となります。
日本国内における法規制とリスク管理
医療分野をはじめとする専門領域でのAI活用において、日本企業が最も留意すべきは法規制と責任の所在です。医療分野であれば、診断確定をAIが行うことは医師法や薬機法（医薬品医療機器等法）の観点から厳格な規制対象（プログラム医療機器など）となります。その他の産業でも同様に、AIの回答を鵜呑みにした結果生じた損害に対する責任論が課題となります。
日本の商習慣において、AIの「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は許容されにくい傾向にあります。そのため、高度なモデルを導入する際は、RAG（検索拡張生成）技術を用いて回答の根拠を社内ドキュメントに限定させたり、最終判断には必ず人間が介在する「Human-in-the-loop」のプロセスを設計したりすることが不可欠です。また、個人情報保護法や著作権法に基づき、入力データが学習に利用されないセキュアな環境構築（オプトアウト設定や専用環境の利用）も、企業ガバナンスとして必須要件となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の比較研究や最新トレンドを踏まえ、日本企業が取るべきアクションは以下の通りです。
1. テキスト偏重からの脱却とマルチモーダル活用の検討
議事録作成などのテキスト業務だけでなく、現場の画像や動画データをAIで解析・処理するユースケースを探索してください。Gemini等のマルチモーダルモデルは、現場作業の効率化において強力なツールとなります。
2. 専門特化型AIへのシフト
汎用的なAI利用から一歩進め、自社の業界用語やドメイン知識に特化させた利用法を模索すべき段階に来ています。ただし、モデル自体のファインチューニング（追加学習）はコストが高いため、まずはプロンプトエンジニアリングやRAGによる知識補強で専門性を高めるアプローチが現実的です。
3. リスクベース・アプローチによるガバナンス構築
「AIは間違える可能性がある」という前提に立ち、間違いが許容される業務（アイデア出し等）と、許容されない業務（医療診断、金融審査等）を明確に区分けしてください。その上で、後者に対しては人間による二重チェックのフローを組み込むなど、日本企業らしい堅実な運用設計が求められます。