投稿者 global-ai-media 
生成AI（LLM）の活用は、単なる業務効率化から、専門性が求められる「意思決定」の支援へと領域を広げつつあります。本記事では、極めて高い精度と倫理観が求められる「放射線腫瘍学における共同意思決定（SDM）」へのLLM活用に関する最新の議論をベースに、日本企業が高度な専門業務にAIを導入する際の指針とリスク対応について解説します。
専門領域における「共同意思決定（SDM）」とLLMの役割
米国で発行される腫瘍学の専門誌『The Oncologist』にて、放射線腫瘍学の領域における大規模言語モデル（LLM）の活用に関する知見が報告されました。ここで焦点となっているのは、医師と患者が情報を共有し、共に治療方針を決定する「共同意思決定（Shared Decision Making：SDM）」へのAI適用です。
放射線治療のような高度な医療現場では、専門用語が飛び交い、治療のリスクとベネフィットのバランスを患者自身が理解することは容易ではありません。ここでLLMには、膨大な医学論文や臨床データを要約するだけでなく、それを「患者が理解できる言葉」に翻訳し、医師のコミュニケーションを支援する役割が期待されています。
これは医療に限らず、日本のビジネス現場における「専門家と非専門家のコミュニケーション」にも通じる普遍的な課題です。例えば、金融商品のリスク説明、製造業における技術的な不具合の報告、あるいは法務部門から事業部門へのコンプライアンス指導など、専門的な情報を噛み砕き、意思決定者に提示するプロセスにおいて、LLMは強力なサポーターとなり得ます。
ハルシネーションリスクと「Human-in-the-Loop」の絶対性
一方で、医療分野でのLLM活用において最大の障壁となるのが、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」の問題です。放射線治療の計画において、誤ったデータに基づく提案は患者の生命に直結するため、許容される誤差は実質ゼロです。
この事例から日本企業が学ぶべきは、AIを「自律した決定者」ではなく、あくまで「人間の専門家を補佐するツール」として位置づける重要性です。これを「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」と呼びます。
特に日本の商慣習や法規制においては、最終的な説明責任（アカウンタビリティ）が重視されます。AIが生成した回答をそのまま顧客や経営層に提示するのではなく、必ず専門知識を持つ担当者が内容を検証（ファクトチェック）するフローを業務プロセスに組み込むことが不可欠です。RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）などの技術で社内規定や信頼できるデータベースを参照させる仕組みは有効ですが、それでも最終確認は人間が行うという原則は崩すべきではありません。
日本企業における「専門業務×AI」の実装アプローチ
日本の組織文化において、AIをスムーズに導入するためには、既存の「職人の勘や経験」をAIがいかに補完できるかという視点が鍵となります。放射線腫瘍医がAIの支援を受けてより良い治療計画を練るように、ベテラン社員の暗黙知を形式知化し、若手社員の判断をサポートするシステムとしての活用が期待されます。
例えば、過去の膨大な稟議書やトラブル報告書をLLMに学習（または参照）させ、類似案件における判断基準を提示させるシステムは、意思決定の均質化とスピードアップに寄与します。しかし、そこには常に「個人情報保護法」や「著作権法」、さらには業界ごとの規制（金融商品取引法や薬機法など）への配慮が必要です。医療現場での議論と同様、データのプライバシー保護とセキュリティは、機能性よりも優先されるべき基盤です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の放射線腫瘍学における事例は、生命に関わるクリティカルな領域でもLLMの活用が模索されていることを示していますが、同時にその限界とリスク管理の重要性も浮き彫りにしています。日本企業の実務担当者は以下の3点を意識すべきです。
- 「翻訳者」としてのAI活用：専門用語や複雑なデータを、顧客や他部署が理解しやすい形に変換するタスクは、LLMが最も得意とし、かつリスクコントロールがしやすい領域です。
- 責任の所在の明確化：「AIが言ったから」は通用しません。AIはあくまで草案作成や検索支援に留め、最終的な意思決定と責任は人間が負うというガバナンス体制を明文化する必要があります。
- ドメイン特化と検証プロセスの確立：汎用的なモデルをそのまま使うのではなく、自社の業務知識や業界規制に即したチューニング（調整）やプロンプトエンジニアリングを行い、その出力精度を定常的にモニタリングする体制（MLOps）を整えることが、実務適用の大前提となります。