投稿者 global-ai-media 
TechTargetで報じられた最新の研究によると、ChatGPTを用いた医療トリアージ（重症度判定）において、緊急性の高い症例やメンタルヘルスに関するリスクが「過小評価」される傾向が確認されました。この事実は、医療・ヘルスケア分野に限らず、高リスク領域での大規模言語モデル（LLM）活用を検討する日本企業にとって、極めて重要なガバナンス上の教訓を含んでいます。
ChatGPTによる医療トリアージの精度と「過小評価」の問題
生成AIの医療応用への期待が高まる中、TechTargetが報じた最新の研究結果は、実務実装における冷静な視点の重要性を再認識させるものです。この研究は、OpenAIのChatGPTを用いて健康に関する質問のトリアージ（緊急度判定および適切な対応の振り分け）能力を評価した初の事例の一つとされています。
特筆すべき発見は、システムが深刻な医療的緊急事態やメンタルヘルスの問題を「過小評価（Under-triage）」する傾向が見られたという点です。つまり、本来であれば直ちに救急医療や専門家の介入が必要なケースに対し、AIが「様子を見ましょう」「軽度の症状です」といった、実際よりも低い緊急度の判断を下してしまうリスクがあることを示唆しています。
なぜAIはリスクを過小評価するのか
この現象の背景には、いくつかの技術的・構造的な要因が考えられます。一つは、大規模言語モデル（LLM）が学習データ内の一般的なパターンに引っ張られ、統計的に頻度の高い「軽症」のバイアスを受けやすい可能性です。また、近年のAIモデルは安全性（Safety）を重視して調整（RLHF：人間からのフィードバックによる強化学習など）されており、過激な回答や断定的な診断を避けるあまり、結果として「無難で消極的なアドバイス」に偏ってしまった可能性も否定できません。
カスタマーサポートのような領域であれば、慎重な回答は「丁寧な対応」として評価されますが、人命に関わる医療や、金融における不正検知、製造業における異常検知といった領域では、リスクの見逃し（偽陰性：False Negative）は致命的な結果を招きかねません。
日本国内の法規制と「診断」の壁
日本国内でこの種の技術を展開する場合、技術的な精度以前に、法規制への適合が最大のハードルとなります。日本では医師法第17条により、医師以外の者が医業を行うことが禁じられています。AIによる診断は「医療行為」とみなされるリスクが高く、現時点ではAIはあくまで「医師の判断を支援するツール」または「一般的な健康情報の提供」という位置づけに留める必要があります。
今回の研究で明らかになった「過小評価」のリスクは、日本企業がヘルスケアアプリやチャットボットを開発する際、AIの回答が「診断」と誤認されないようにするだけでなく、ユーザーがAIの「大丈夫」という回答を鵜呑みにして受診遅れ（受療行動の遅延）を引き起こした場合の製造物責任や倫理的責任をどう考えるか、という重い課題を突きつけています。
日本企業のAI活用への示唆
今回の研究事例は、医療以外の分野においても、日本企業がAIプロダクトを設計・運用する上で重要な示唆を与えています。
1. 高リスク領域における「Human-in-the-Loop」の徹底
人命、資産、権利に関わる重要な判断（トリアージや審査など）において、LLMを完全に自律させることは時期尚早です。特に「見逃し（過小評価）」のリスクがあることを前提に、最終判断は人間が行う、あるいはAIが「確信度が低い」と判断した場合は即座に人間にエスカレーションするフローを組み込む必要があります。
2. 安全性バイアスの理解とチューニング
「安全なAI」は時として「リスクを過小に見積もるAI」になり得ます。一般的な商用LLMをそのまま使うのではなく、自社のドメイン知識に基づいたRAG（検索拡張生成）の構築や、特定のリスク検知に特化した小規模モデルとの併用など、用途に応じたアーキテクチャの工夫が求められます。
3. 期待値コントロールと免責の設計
ユーザーに対し、AIの能力の限界を明確に伝えるUI/UXが必要です。単なる利用規約の免責条項だけでなく、チャット画面上で「これは診断ではありません」「緊急時は迷わず119番を」といった警告を、文脈に応じて動的に表示するようなリスク管理機能の実装が、日本市場での信頼獲得には不可欠です。