投稿者 global-ai-media 
米国でChatGPTが医師による5年越しの誤診を覆した事例は、生成AIが高度な専門領域において「人間の死角」を補完する強力なツールとなり得ることを示唆しています。しかし、これを単なる技術的勝利としてのみ捉えるのではなく、専門業務におけるAI活用のリスク、責任の所在、そして日本の商習慣や法規制の中でいかに実装すべきかという冷静な視点が求められます。
「専門知のサイロ化」を突破するAIの推論能力
海外メディアで報じられた「ChatGPTが5年間の誤診を覆した」というニュースは、AI業界のみならず医療関係者にも衝撃を与えました。一見すると、AIが人間の専門家を凌駕したかのように見えますが、実務的な視点で解析すると、これは「AIの知識の広さ」が「人間の専門家のバイアス」を補正した事例と言えます。
人間の専門家、特に医師や高度なエンジニアは、自身の専門領域に特化すればするほど、専門外の可能性を無意識に除外してしまう「アンカリング効果（最初に得た情報に判断が引きずられる心理現象）」や「確証バイアス」に陥るリスクがあります。一方、LLM（大規模言語モデル）は、膨大な文献を確率的に接続するため、専門分野の壁（サイロ）を越えた相関関係を見出すことに長けています。
この事例は、AIが「正解を知っている」わけではなく、人間が見落としがちな「別の可能性」を提示する「セカンドオピニオン」としての価値が極めて高いことを示しています。
ハルシネーションリスクと「Human-in-the-Loop」の絶対性
一方で、この事例を元に「AIに診断を任せるべきだ」と結論づけるのは時期尚早であり、危険です。生成AIには、事実に基づかない情報をもっともらしく出力する「ハルシネーション（幻覚）」のリスクが依然として存在します。
ビジネスの現場、特にミッションクリティカルな領域においては、AIの出力をそのまま最終決定とするのではなく、必ず人間が介在する「Human-in-the-Loop（人間参加型）」のプロセス設計が不可欠です。今回のケースでも、AIが提示した可能性を最終的に検証し、診断を下したのは人間の医師です。AIはあくまで「気づき」を与えるトリガーであり、責任を持って判断を下す主体の代替にはなり得ないという点は、医療に限らず金融、法務、システム開発などすべての領域で共通する原則です。
日本国内の法規制と「シャドーAI」への懸念
日本国内に視点を移すと、医療分野におけるAI活用は、薬機法（医薬品医療機器等法）における「プログラム医療機器（SaMD）」としての承認プロセスや、医師法における診断権の規定など、厳格な規制の下にあります。
しかし、技術の普及は規制よりも早く進みます。患者やユーザーが、個人のスマートフォンで汎用的な生成AIを使い、専門家の判断を検証する（あるいは疑う）という行動は、すでに始まっています。これを企業内活動に置き換えれば、従業員が会社の許可なくパブリックなAIツールに業務データを入力し、判断を仰ぐ「シャドーAI」の問題に直結します。
日本企業特有の「現場の判断を尊重する」文化は強みでもありますが、AIガバナンスにおいては、現場任せにせず、組織として「どのレベルまでAIの助言を利用するか」「入力データのリスク管理はどうするか」というガイドラインを明確に引く必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業の意思決定者やプロダクト担当者が学ぶべきポイントは以下の通りです。
1. 専門業務における「AI壁打ち」の公式化
ベテラン社員や専門職の判断に対し、AIによる「異視点からのチェック」をプロセスに組み込むことは有効です。これを個人のスキルに依存させるのではなく、業務フローとして設計（例：コードレビュー、契約書チェック、設計審査におけるAIの一次スクリーニング活用など）することで、ヒューマンエラーやバイアスを低減できます。
2. 責任分界点の明確化
「AIがそう言ったから」は、法的にも社会的にも免罪符にはなりません。特に日本では、何か問題が起きた際の「説明責任」が厳しく問われます。AI活用においては、「AIは選択肢を提示するツールであり、最終決定とその責任は人間にある」という原則を、社内教育や利用規約レベルで徹底する必要があります。
3. 一般消費者（ユーザー）の変化への対応
自社の顧客が、すでにAIを使って自社製品やサービスを「分析」している可能性を想定すべきです。例えば、カスタマーサポートにおいて、顧客がAIの回答を元に問い合わせてくるケースが増えています。これに対し、企業側もAIを活用した高品質な対応体制を整えるか、あるいはAIには答えられない「人間ならではの付加価値（共感や複雑な文脈理解）」を強化するか、戦略的なポジショニングが求められます。