投稿者 global-ai-media 
Nature誌（Scientific Reports）に掲載された、妊娠に関する質問への回答におけるChatGPT（3.5/4.0）とGeminiの比較研究は、専門領域での生成AI活用を目指す企業にとって重要な示唆を含んでいます。医療という「間違いが許されない」分野での評価結果をもとに、日本企業が専門知識を要するAIサービスを構築する際に直面する課題、法規制への対応、そして実装上のベストプラクティスを解説します。
「もっともらしい嘘」と専門性の壁
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましいですが、専門性が高く、かつ生命や財産に関わる「ハイステークス（High-Stakes）」な領域での活用には依然として慎重さが求められます。今回参照した研究では、妊娠に関連する質問に対して、ChatGPT-3.5、Gemini、ChatGPT-4.0の回答精度が比較されました。
一般的に、最新のモデル（GPT-4など）は以前のモデルに比べて推論能力や事実性が向上しています。しかし、ここで注目すべきは「どのモデルが勝ったか」という単純な優劣ではありません。重要なのは、「流暢な日本語で回答が生成されたとしても、医学的に完全に正確とは限らない」という点です。これを「ハルシネーション（幻覚）」と呼びますが、専門用語を巧みに使いこなすLLMは、非専門家であるユーザーにとって、誤情報を真実だと誤認させるリスク（もっともらしさの罠）を孕んでいます。
日本国内の規制と「医療情報の提供」の境界線
日本国内でヘルスケアや金融、法律相談などの領域でAIサービスを展開する場合、技術的な精度だけでなく、厳しい法規制と向き合う必要があります。特に医療ヘルスケア分野においては、医師法や薬機法（医薬品医療機器等法）の観点から、AIが「診断」に該当する行為を行うことは禁じられています。
例えば、AIがユーザーの症状をもとに「あなたは〇〇という病気であり、××という薬を飲むべきです」と断定的な回答をした場合、これは無資格診療とみなされるリスクがあります。米国のテック企業が提供する汎用モデルは、必ずしも日本の法規制に準拠したガードレール（安全策）が埋め込まれているわけではありません。
したがって、日本企業がこれらの技術をプロダクトに組み込む際は、システムプロンプトによる厳格な制約（「私は医師ではありません」という免責の徹底など）に加え、回答の根拠を信頼できる国内のガイドラインやデータベースに限定するRAG（検索拡張生成）の仕組みが不可欠となります。
「汎用モデル」と「実務特化」のギャップを埋める
今回の研究のように、特定の専門領域（この場合は産科領域）でベンチマークを取ることは、実務導入の第一歩に過ぎません。企業が直面する現実は、より複雑です。
日本の商習慣では、欧米以上に「企業の製造物責任」や「品質への信頼」が重視されます。「AIが勝手に言ったこと」という言い訳は、ブランド毀損のリスクを考えると通用しません。そのため、以下の3層構造での品質担保が求められます。
- モデル選定とチューニング： GPT-4やGemini Proなどの高性能モデルをベースにしつつ、必要に応じてドメイン知識を追加学習（ファインチューニング）させるか検討する。
- グラウンディング（根拠付け）： 社内マニュアルや公的ガイドラインなど、信頼できるドキュメントのみを参照して回答させるRAGアーキテクチャの採用。
- 人間による評価（Human Evaluation）： リリース前に、専門家（この場合は医師や薬剤師）による徹底的な回答テスト（Red Teaming）を行う。
日本企業のAI活用への示唆
専門性の高い領域でAI活用を検討している経営層やプロダクト責任者は、以下の点を意思決定の軸に据えるべきです。
- 「100%の精度」は存在しない前提で設計する： LLMは確率論で言葉を紡ぐため、ゼロリスクにはなりません。誤回答が発生した場合でも、ユーザーに実害が及ばないUI/UX設計（参照元の明示、専門家への相談誘導、免責事項の強調）が必要です。
- 独自の「ゴールデンデータセット」を作成する： 自社のビジネス領域における「模範解答集」を作成し、モデルのアップデートやプロンプト変更のたびに、自動評価および人手評価を行えるパイプライン（MLOps）を構築してください。外部のベンチマーク結果を鵜呑みにせず、自社のユースケースで評価することが重要です。
- コンプライアンスとガバナンスの初期関与： 開発の後半で法務チェックを入れるのではなく、企画段階から法務・コンプライアンス部門を巻き込み、「どこまでが情報提供で、どこからが個別アドバイス（独占業務）になるか」の線引きを明確にしてください。
- 「補助」としての位置づけ： 特に日本では、AIを「専門家の代替」とするのではなく、「専門家の業務効率化」や「ユーザーの一次スクリーニング」として位置づける方が、社会的受容性が高く、リスクコントロールもしやすい傾向にあります。