投稿者 global-ai-media 
個人の不妊治療プロセスにおいてChatGPTが重要な意思決定支援ツールとして機能したという事例は、AIが単なる「チャットボット」を超え、高度な専門性が求められる領域でのパートナーとなり得ることを示唆しています。本記事では、この事例を起点に、金融・医療・法務といった「ハイステークス（重大な結果を伴う）」領域における日本企業のAI活用戦略と、そこで求められるガバナンスについて解説します。
個人の意思決定を支える「知識の翻訳者」としてのAI
米CNETの記事にて、ある女性が2年間にわたる不妊治療（IVF：体外受精）のプロセスにおいて、ChatGPTを徹底的に活用し、結果として良好な治療成績（遺伝的に正常な胚の獲得など）に繋がったという事例が紹介されました。ここで注目すべきは、AIが医療行為そのものを行ったわけではないという点です。
この事例においてChatGPTが果たした役割は、主に以下の3点に集約されます。
- 情報の非対称性の解消：難解な医学用語や検査数値を、患者が理解できる言葉に翻訳・要約する。
- 問いの質の向上：医師との限られた診察時間の中で、何を聞くべきか、どのような選択肢があるかを整理し、患者をエンパワーメントする。
- 感情的・精神的な伴走：不安な治療期間中、常に即答してくれる相談相手として機能する。
これはビジネス視点で見れば、専門家（医師、弁護士、ファイナンシャルプランナーなど）と一般消費者との間にある「知識のギャップ」をAIが埋めた事例と言えます。日本国内においても、こうした「専門知識の民主化」を目的としたサービス開発の余地は大きく残されています。
ハイステークス領域におけるビジネスチャンスと実装モデル
医療、金融、法務など、誤った情報が重大な不利益につながる「ハイステークス領域」でのAI活用は、これまで慎重な姿勢が求められてきました。しかし、今回の事例が示すように、AIを「最終的な意思決定者」ではなく、「意思決定を支援する高度なアシスタント」として位置づけることで、実用的な価値を提供可能です。
企業がこうした領域でAIプロダクトを開発・導入する場合、以下のモデルが有効です。
1. 専門用語の「翻訳」エンジン
契約書、保険約款、行政手続き、医療検査結果など、一般人にとって難解なドキュメントを読み込ませ、平易な言葉で解説させる機能です。日本では特に、高齢化に伴う医療・介護分野や、複雑な金融商品への理解促進において、顧客体験（CX）を劇的に改善する可能性があります。
2. 専門家への「トリアージ」機能
AIが初期対応を行い、ユーザーの状況を整理した上で、適切な専門家につなぐモデルです。これにより、専門家は事務的なヒアリングから解放され、人間にしかできない高度な判断や共感的なコミュニケーションに注力できます。
日本企業が直面する法的・倫理的課題
一方で、この事例をそのまま日本国内のビジネスに適用するには、日本特有の法規制と商習慣を考慮する必要があります。
医師法・薬機法等の規制
日本では、医師法により、医師以外の者が診断・治療などの医行為を行うことが禁じられています。生成AIが「この薬を飲むべき」「この治療法が正解」と断定的な出力を行うことは、法的リスクを伴います。サービス設計においては、「一般的な医学情報の提供」と「個別の診断」の境界線を明確にし、免責事項の明記や、AIの回答にガードレール（制約）を設ける技術的な実装（AIガバナンス）が不可欠です。
機微情報の取り扱い
不妊治療のような極めてセンシティブな個人情報を外部のLLMに入力することには、プライバシー保護の観点で懸念が残ります。企業向け（B2B）または消費者向け（B2C）サービスとして提供する場合、データの匿名化処理や、学習データへの利用を拒否するオプトアウト設定、あるいはオンプレミスや専用環境（Private Cloud）でのLLM運用が求められます。
「ハルシネーション」への責任論
生成AIはもっともらしい嘘（ハルシネーション）をつく可能性があります。米国の事例では個人が自己責任で汎用ツール（ChatGPT）を使用しましたが、企業がサービスとして提供する場合、誤情報による損害に対して誰が責任を負うのか、利用規約や保険でのカバーを含めたリスクマネジメントが必要です。RAG（検索拡張生成）技術を用いて、信頼できるソース（学会のガイドラインや公式文書）のみに基づいて回答を生成させるなどの技術的対策が、日本国内の実務では標準となりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、ユーザーがすでに汎用AIツールを使って、自律的に専門領域の課題解決を図り始めていることを示しています。企業は以下の点に留意し、AI戦略を構築すべきです。
- 「伴走型」サービスの需要：正解を出すだけでなく、ユーザーの不安に寄り添い、思考を整理させる「壁打ち相手」としてのAIには、大きな潜在需要がある。
- Human-in-the-loopの徹底：医療や金融などの重要領域では、AIを完結したシステムとせず、最終確認や重要な判断には必ず人間（専門家）が介在するプロセスを設計する。
- 信頼性の担保（Grounding）：汎用的なLLMの知識に依存せず、社内ナレッジや公的ドキュメントなどの「確かな情報源」を紐づけるRAGなどの技術活用により、回答精度とコンプライアンスを両立させる。
- ユーザー教育の並走：AIの限界（誤回答の可能性など）をユーザーに正しく理解させ、適切なプロンプト入力や結果の検証を促すUI/UXデザインを取り入れる。