投稿者 global-ai-media 
OpenAIをはじめとするAIベンダーが、電子カルテ（EMR）などの専門領域へ深く踏み込む「バーティカルAI」の動きが加速しています。本記事では、AIが既存の業務システムと融合する際に生じる「分断」のリスクと、日本の医療・産業界が直面する相互運用性やガバナンスの課題について解説します。
汎用LLMから「バーティカル（垂直統合型）AI」への潮流
ChatGPTのような汎用的な大規模言語モデル（LLM）の普及が一巡し、現在、世界のAIトレンドは特定の業界や業務に特化した「バーティカルAI」へとシフトしつつあります。元記事が示唆する「ChatGPT Health」のような構想は、まさにその象徴的な事例です。これまで「要約」や「一般的な質問応答」に留まっていたAIが、医療、法務、製造といった専門性が高く、ミスが許されない領域へ踏み込もうとしています。
しかし、ここで最大の障壁となるのが、既存システムとの統合です。医療業界を例にとれば、電子カルテ（EMR）システムはベンダーごとに仕様が異なり、データがサイロ化（孤立）しているのが現状です。AIが単に「高度なチャットボット」として独立して存在するだけでは、現場のワークフローには組み込めません。AIが既存の業務システムへの「架け橋（Bridge）」となるのか、それとも連携の取れない新たな「孤島（Island）」を増やしてしまうのか。これは医療に限らず、日本のあらゆる産業システムが直面している課題です。
「孤島」化するAIのリスクと相互運用性の壁
日本企業が生成AIを導入する際、最も陥りやすい罠がこの「ツールの孤島化」です。例えば、社内のデータベースや基幹システムと接続されていない高性能なAIを導入しても、ユーザーは手動で情報をコピー＆ペーストしなければならず、業務効率は限定的です。さらに、AI側で生成されたデータが基幹システムに戻らなければ、組織としての知見蓄積（ナレッジマネジメント）も分断されます。
医療分野におけるEMRの分断問題は、日本国内でも深刻です。政府主導で「医療DX」が進められ、HL7 FHIR（医療情報交換の標準規格）の普及が図られていますが、現場では依然としてオンプレミスの独自システムが主流です。AIが真価を発揮するためには、これらのレガシーシステムと安全かつシームレスにデータをやり取りするAPI連携や、共通データ基盤の整備が不可欠です。AIの性能そのものよりも、「AIを既存のパイプラインにどう接続するか」というMLOps（機械学習基盤の運用）やデータエンジニアリングの視点が、成功の鍵を握っています。
日本の法規制・商習慣とAIガバナンス
特にヘルスケアや金融といった規制産業において、日本企業は「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクと「データプライバシー」に対して極めて慎重であるべきです。日本の個人情報保護法や、医療分野における次世代医療基盤法などの枠組みの中で、AIが処理するデータをどう管理するかは経営課題そのものです。
また、日本の商習慣として、最終的な意思決定における「人の介在（Human-in-the-loop）」が重視されます。AIによる完全自動化を目指すのではなく、AIはあくまで下書きや一次判断の支援を行い、最終責任は専門家が負うというプロセス設計が、現場の信頼獲得とリスク管理の両面で現実的な解となります。OpenAIのようなグローバルベンダーのツールを活用する場合でも、国内法に準拠したデータセンターの利用や、学習データへの利用拒否（オプトアウト）設定など、ガバナンス体制を自社でコントロールする必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルトレンドと国内事情を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. 「スタンドアローン」からの脱却とシステム連携
AIを単体ツールとして導入するのではなく、既存のSaaSや社内データベースとAPIで連携させることを前提に設計してください。AIが「孤島」にならないよう、導入前からデータフロー（情報の流れ）を設計図に落とし込むことが重要です。
2. 専門領域特化（ファインチューニング・RAG）の検討
汎用モデルをそのまま使うのではなく、自社の業界用語や社内規定、過去の対応履歴などを参照させるRAG（検索拡張生成）や、軽量な特化型モデルの採用を検討してください。これにより、日本固有の商習慣や専門用語への対応力が格段に向上します。
3. 責任分界点の明確化とガバナンス
「AIが間違えた」という事態に備え、どのプロセスまでをAIに任せ、どこから人間が確認するかというガイドラインを策定してください。特にBtoBやヘルスケア領域では、説明可能性（XAI）と監査ログの保存が、信頼性を担保する上で必須要件となります。