投稿者 global-ai-media 
香港当局が専門家と連携し、学校教育に特化した大規模言語モデル（LLM）の開発を検討しているというニュースは、AI活用のトレンドが「汎用」から「領域特化」へとシフトしていることを象徴しています。本稿では、この事例を起点に、教育や医療、法務といった専門性が高い領域において、日本企業がいかにして独自データを活用し、信頼性の高いAIシステムを構築すべきか、技術的アプローチとガバナンスの両面から解説します。
汎用モデルの限界と「ドメイン特化」の必要性
生成AI、特にChatGPTのような汎用的な大規模言語モデル（LLM）は、一般的な知識や会話能力において卓越した性能を持っています。しかし、香港が「学校向けに調整されたAI」の開発に乗り出した背景には、汎用モデルが抱える課題があります。
教育現場や企業の専門業務においては、一般的な回答ではなく、特定のカリキュラム、社内規定、あるいは業界固有の正確な知識に基づいた回答が求められます。汎用モデルは時として、事実に基づかないもっともらしい嘘（ハルシネーション）を出力するリスクがあり、教育や実務の現場では致命的になりかねません。「ドメイン特化型」のアプローチは、こうしたリスクを低減し、特定の文脈に沿った有用なツールを提供するために不可欠なステップです。
技術的アプローチ：RAGとファインチューニングの使い分け
「特化型AI」を実現するためには、主に2つのアプローチがあります。日本企業が自社システムを検討する際も、この区別は重要です。
一つは**RAG（検索拡張生成）**です。これはAIに外部の知識ベース（例：教科書、社内マニュアル、法令データ）を検索させ、その情報に基づいて回答を生成させる技術です。情報の根拠が明確になりやすく、最新情報の反映も容易なため、多くの日本企業がナレッジマネジメントで採用しています。
もう一つは**ファインチューニング（追加学習）**です。ベースとなるモデルに特定のデータセットを学習させ、モデルの振る舞いや知識そのものを調整します。コストと計算リソースがかかりますが、特定の専門用語や業界特有の「言い回し」を深く理解させるのに有効です。香港の事例のように、行政や教育機関が主導する場合、データの安全性や権利関係をクリアにした上で、独自モデルを構築・調整するケースが増えています。
日本における「責任あるAI」とガバナンス
教育分野でのAI活用は、未成年者のデータプライバシーや、教育内容の公平性・正確性といった倫理的課題に直面します。これは企業においても同様です。人事データや顧客情報、機密技術を扱う場合、パブリックなAIサービスに漫然とデータを入力することは情報漏洩のリスクとなります。
日本では、著作権法の改正によりAI学習へのデータ利用が比較的柔軟に認められていますが、出力結果による権利侵害や、個人情報保護法への抵触リスクは依然として存在します。組織としてAIを導入する場合、単に「便利だから」導入するのではなく、入力データの管理、出力の監査プロセス、そして「AIが間違った場合の責任の所在」を明確にするガバナンス体制の構築が急務です。
日本企業のAI活用への示唆
香港の事例は、AI活用が「導入フェーズ」から「最適化フェーズ」に入ったことを示しています。日本企業がここから学ぶべき実務的なポイントは以下の通りです。
- 「汎用」と「特化」の適材適所：すべての業務にGPT-4のような巨大モデルが必要なわけではありません。社内用語や特定業務に特化した小規模モデル（SLM）や、RAGによる参照システムのほうが、コスト対効果と精度のバランスが良い場合があります。
- データの「質」への投資：特化型AIの性能は、学習または参照させるデータの質に依存します。日本企業特有の「紙ベースの資産」や「属人的な暗黙知」をデジタル化し、構造化データとして整備することが、AI活用の成功を左右します。
- 組織横断的な連携：AI開発はIT部門だけでは完結しません。香港の事例が「専門家との連携」を強調しているように、現場（ドメインエキスパート）、法務、エンジニアが一体となって、「何が正解か」「何がリスクか」を定義しながら開発を進める体制が必要です。