投稿者 global-ai-media 
ラテンアメリカの医療現場で、LLM（大規模言語モデル）を活用して放射線科レポートを患者向けに分かりやすく要約する取り組みが進んでいます。本稿では、この事例を起点に、専門知識の「民主化」とワークフローの効率化という観点から、日本企業が取り組むべきAI活用のあり方と、医療分野特有のリスク管理について解説します。
専門領域における「言葉の壁」をLLMで解消する
メキシコを中心としたラテンアメリカの医療機関において、放射線科の診断レポートをAIツールで処理し、患者が理解しやすい平易な言葉に変換する取り組みが注目されています。医療現場、特に画像診断の領域では、専門用語が羅列されたレポートが一般的であり、患者が自らの状態を正確に把握することが困難なケースが多々ありました。
生成AI、特にLLMの強力な機能の一つに「スタイル変換」があります。これは単なる言語翻訳ではなく、「専門家向けの記述」を「一般人向けの平易な説明」に書き換える能力です。この技術を応用することで、医師が時間をかけて説明せずとも、患者自身のヘルスリテラシーを高め、治療への納得感（インフォームド・コンセント）を向上させる効果が期待できます。
日本における「医師の働き方改革」とAIの親和性
この事例は、日本の医療現場においても極めて重要な示唆を含んでいます。日本では現在、医師の長時間労働是正を目指す「医師の働き方改革」が喫緊の課題となっています。診断書作成、退院サマリの記述、そして患者への説明資料作成といった事務作業は、医師の労働時間の大きな割合を占めています。
LLMをワークフローに組み込み、電子カルテの情報を基に説明文書のドラフトを自動生成させることができれば、医師は「ゼロから書く」作業から解放され、「AIが作成したドラフトを確認・修正する」作業へとシフトできます。これにより、コア業務である診療や研究、そして患者との対話そのものに時間を割くことが可能になります。これは医療に限らず、法務、金融、エンジニアリングなど、高度な専門知識を扱うすべての日本企業に共通する「業務効率化」のモデルケースと言えます。
ハルシネーションリスクと「Human-in-the-Loop」の徹底
一方で、医療分野でのAI活用には慎重なガバナンスが求められます。LLMには、事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション（幻覚）」のリスクが常に伴います。誤った診断情報の要約は、患者の生命や健康に関わる重大な事故につながりかねません。
したがって、完全自動化を目指すのではなく、必ず専門家（医師）が最終確認を行う「Human-in-the-Loop（人間が介在するプロセス）」の設計が不可欠です。また、技術的にはRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）などの手法を用い、AIの回答を信頼できる医療ガイドラインや当該患者のカルテ情報のみに根拠づける「グラウンディング」の対策を講じる必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本の企業・組織がAI導入を検討する際に考慮すべきポイントは以下の3点に集約されます。
1. 「翻訳」の概念を拡張する
AIの活用を単なる多言語翻訳に留めず、「専門家と非専門家の間のコミュニケーションギャップを埋めるツール」として捉え直してください。社内規程の従業員向け解説、技術仕様書の顧客向け要約など、適応範囲は広大です。
2. 責任分界点としての人間介在
日本社会は品質と信頼を重んじます。AIはあくまで「優秀なドラフト作成者」と位置づけ、最終的な品質保証と責任は人間が負うプロセスを業務フローに明記することが、現場の安心感と導入成功の鍵となります。
3. 機微情報の取り扱いとコンプライアンス
医療情報はもとより、企業の機密情報を扱う際は、パブリックなLLMへのデータ送信を避ける必要があります。Azure OpenAI Serviceなどのセキュアな環境構築や、オンプレミス（自社運用）環境での小規模言語モデル（SLM）活用など、データガバナンスを前提としたアーキテクチャ選定が求められます。