投稿者 global-ai-media 
生成AIが医療や法務といった高度な専門領域へ進出する中、既存の権益や業務フローを守ろうとする抵抗は、往々にして「非効率な現状」の肯定につながりかねません。本稿では、医療分野におけるAI導入の議論を補助線として、日本企業が専門知をAIとどう分担し、人間ならではの価値をどこに見出すべきかを考察します。
AIによる「専門家の聖域」への進出
OpenAIをはじめとするテクノロジー企業が、医療（ヘルスケア）領域への関心を強めています。これまで「診断」や「治療方針の決定」は、高度な訓練を受けた医師のみに許された聖域であり、人間の倫理観と責任感が不可欠な領域だと考えられてきました。しかし、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が医師国家試験レベルの知識を処理できるようになった今、その境界線は揺らぎ始めています。
元記事の論考において重要な指摘は、「AIへの抵抗が、単に『不公正な現状（unjust status quo）』を守るためのものになってはならない」という点です。これは医療に限らず、日本のあらゆる産業における専門業務にも当てはまる普遍的な課題です。
「非効率な現状」をAIから守る矛盾
AI導入に慎重な姿勢を示す際、私たちはしばしば「安全性」や「質の担保」を理由にします。もちろん、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクや責任の所在は重大な懸念事項です。しかし、既存のシステムが利用者にとって「最適」でない場合、そのシステムをAIから守ることに正当性はあるでしょうか。
医療の例で言えば、医師不足による長時間待機、高額なコスト、地域格差などが「現状」です。もしAIが一次対応（トリアージ）や問診の効率化を行い、これらの課題を緩和できるのであれば、既存の業務フローに固執することは、顧客（患者）の利益を損なうことになります。
日本企業においても同様です。「長年の慣習だから」「対面でのすり合わせが文化だから」という理由でAI活用を拒むことは、人手不足や長時間労働といった「歪んだ現状」を温存することに他なりません。AIへの対抗策として現状を美化するのではなく、現状の欠陥を直視した上でAIをどう組み込むかが問われています。
日本企業における「人間中心」の再定義
では、AIが台頭する中で、私たち人間の役割はどう変化すべきでしょうか。記事は、AIを排除するのではなく、AIには不可能な領域に人間が注力すべきだと示唆しています。
日本のビジネス現場、特に「おもてなし」や「現場力」が重視される文脈において、以下の3点はAIには代替困難な人間の価値として残ります。
- 倫理的責任の所在（アカウンタビリティ）：AIは決断の補助はできますが、最終的な結果に対して法的な責任を負うことはできません。
- 文脈を汲み取る共感性：顧客やステークホルダーの背後にある感情や複雑な文脈（ハイコンテキストな情報）を理解し、安心感を与えるコミュニケーションです。
- 例外事項への対処：過去の学習データにない未知のトラブルや、前例のない事象に対する創造的な問題解決です。
AIに「作業」や「論理構築」を任せ、人間は「責任」と「感情労働」、そして「最終判断」を担う。この分業体制を構築することこそが、建設的なAI活用の姿と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなAI議論を踏まえ、日本の経営層やリーダーが意識すべき点は以下の通りです。
- 「品質維持」を隠れ蓑にしない：
AI導入への反対意見が出た際、それが純粋なリスク管理なのか、それとも既得権益や古い慣習（ハンコ文化や過度な対面信仰など）の防衛なのかを見極める必要があります。顧客にとってのメリットを最優先に考えてください。 - Human-in-the-loop（人間参加型）のガバナンス構築：
医療と同様、金融やインフラなどミスが許されない領域では、AIを自律稼働させるのではなく、必ず専門家が承認プロセスに介在する「Human-in-the-loop」の体制を設計してください。これにより、AI法規制や著作権リスクにも対応しやすくなります。 - 専門職の役割転換（リスキリング）の促進：
社内の専門家（エンジニア、法務、経理など）に対し、AIを「敵」ではなく「拡張ツール」として位置づけるようマインドセットを変革する必要があります。「AIを使うことで、本来人間がやるべき高付加価値な業務に集中できる」というビジョンを提示することが、組織的な抵抗を減らす鍵となります。