投稿者 global-ai-media 
「医師のためのChatGPT」と呼ばれる米スタートアップOpenEvidenceが、最新の資金調達ラウンドで評価額を120億ドル（約1.8兆円）へと倍増させました。このニュースは単なる一企業の成功にとどまらず、汎用的な大規模言語モデル（LLM）から、特定領域に特化した「バーティカルAI」へと市場の関心がシフトしていることを示唆しています。高精度が求められる領域でのAI活用について、日本の実務者が押さえるべきポイントを解説します。
汎用モデルから「専門特化型」へのパラダイムシフト
生成AIのブーム初期は、OpenAIのGPTシリーズのような「何でも答えられる」汎用モデルに注目が集まりました。しかし、OpenEvidenceの評価額急騰が示すのは、ビジネスの現場、特に高度な専門性が求められる領域においては、「専門特化型（バーティカル）AI」こそが本命であるという事実です。
医療、法務、金融といった規制産業では、LLM特有の課題である「ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）」が致命的なリスクとなります。OpenEvidenceは、回答の根拠を信頼性の高い医学論文や臨床ガイドラインに厳密に紐づけることで、この信頼性の壁を突破しようとしています。これは、単にプロンプトエンジニアリングで調整するレベルを超え、ドメイン固有のデータセットと検索拡張生成（RAG）技術を高度に統合した結果と推測されます。
日本市場における「信頼性」と「業務効率化」の接点
日本国内に目を向けると、医療現場における医師の長時間労働是正（働き方改革）は喫緊の課題です。カルテ要約、診断支援、最新論文の検索といったタスクをAIが担うことへの期待は、かつてないほど高まっています。
しかし、日本の商習慣や組織文化において、AI導入の最大の障壁となるのは「責任の所在」と「品質保証」です。米国のスタートアップが高い評価を得た背景には、回答のソース（出典）を明示し、専門家が検証可能にした点（Explainability：説明可能性）があります。日本企業が社内システムや自社プロダクトに生成AIを組み込む際も、「魔法の杖」としてブラックボックス化するのではなく、あくまで「専門家の判断を支援するツール」として、根拠の透明性を担保する設計が不可欠です。
法規制とガバナンス：SaMDと業務支援の境界線
医療AIを例に取ると、日本では「プログラム医療機器（SaMD）」としての薬事承認を目指すのか、あくまで「業務支援ツール（非医療機器）」として展開するのかで、開発コストとリスク、そしてビジネスモデルが大きく異なります。
OpenEvidenceのような高度な推論を行うAIを日本で展開する場合、診断そのものを代替するような振る舞いをさせれば、医師法や薬機法に抵触するリスクがあります。したがって、日本のプロダクト担当者は、技術的な性能向上だけでなく、「どの範囲までをAIに任せ、どこから人間（Human-in-the-loop）が介入するか」というワークフローの設計に注力する必要があります。これは医療に限らず、金融商品取引法や製造物責任法（PL法）が関わるあらゆる産業に応用できる視点です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenEvidenceの事例から、日本の企業・組織がAI活用を進める上で考慮すべき要点は以下の通りです。
- 「汎用」から「特化」への転換：
既存のLLMをそのまま使うのではなく、自社や業界独自のデータ（社内文書、専門規定、過去の対応履歴など）をRAGなどで連携させ、回答精度を物理的に接地（グラウンディング）させることが競争力の源泉となります。 - エビデンスベースのUX設計：
専門家向けのツールであればあるほど、AIの回答に「引用元」を明示する機能は必須です。ユーザーがAIの出力を鵜呑みにせず、一次情報を確認できる導線を確保することが、組織的なリスク管理につながります。 - 「完全自動化」を目指さない現実解：
特に規制産業においては、AIによる完全自動化は法規制や心理的ハードルが高いのが現状です。まずは「下書き作成」「情報整理」「セカンドオピニオン提示」といった支援領域で実績を作り、業務プロセスの中に違和感なくAIを溶け込ませるアプローチが推奨されます。