投稿者 global-ai-media 
ある患者がChatGPTの助言に従い治療に失敗した一方、医師の診断によって短期間で回復したという事例は、生成AIのビジネス活用においても重要な示唆を含んでいます。大規模言語モデル（LLM）が持つ「もっともらしさ」のリスクを理解し、特に信頼性が求められる日本市場において、企業はどのように専門性とAIを融合させるべきかを考察します。
「もっともらしい回答」の裏に潜むリスク
最近、あるコラムで紹介された「ChatGPTのアドバイスに従って蕁麻疹の治療を試みたが失敗し、最終的に医師の処方によってわずか3日で完治した」という事例は、生成AIの限界を象徴的に示しています。AIは膨大な医療データを学習していますが、目の前にいる患者の個別の身体状況や、微細な症状の変化を「診察」することはできません。
この事例は医療分野に限った話ではありません。ビジネスの現場においても、生成AIは自信満々に「もっともらしい誤り（ハルシネーション）」を出力することがあります。特に、法律、金融、エンジニアリングといった高度な専門知識を要する領域では、AIの回答を鵜呑みにすることは、致命的なミスやコンプライアンス違反につながるリスクを孕んでいます。
確率論的な文章生成と「専門家の勘所」の違い
大規模言語モデル（LLM）の本質は、次に来る単語を確率的に予測することにあります。論理的な推論能力は向上しているものの、それはあくまでテキストデータのパターン認識に基づいたものです。一方、専門家（この事例では医師）は、教科書的な知識だけでなく、経験に基づいた直感、文脈の理解、そして責任感を持って判断を下します。
日本企業がAIを業務に組み込む際、この「確率的な出力」と「責任ある判断」のギャップをどう埋めるかが課題となります。例えば、社内規定を検索するRAG（検索拡張生成）システムを構築したとしても、参照データの質が悪かったり、AIが文脈を読み違えたりすれば、誤った業務指示が出される可能性があります。
日本の法規制と「Human-in-the-loop」の必然性
日本国内には、医師法や弁護士法など、特定の資格を持たない者が専門的な判断を行うことを禁じる法律が存在します。企業が提供するAIチャットボットが、うっかり「診断」や「法的助言」に該当する回答をしてしまった場合、法的なリスクに直面するだけでなく、企業の社会的信用（ブランド）を大きく毀損することになります。
日本の商習慣において「安心・安全」は極めて重要な価値です。したがって、AIプロダクトの設計においては、AIにすべての判断を委ねるのではなく、最終的な意思決定や重要事項のチェックには必ず人間が介在する「Human-in-the-loop（ヒューマン・イン・ザ・ループ）」の仕組みを構築することが不可欠です。AIはあくまで「専門家の判断を支援するツール」あるいは「定型業務の自動化ツール」として位置づけ、その適用範囲（スコープ）を明確に定義する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. AIの「適用領域」と「責任境界」の明確化
AIが得意とするのは要約、翻訳、ドラフト作成、アイデア出しです。一方で、事実確認や最終的な意思決定には不向きです。自社のサービスにおいて、どこまでをAIに任せ、どこからを人間（または専門家）が引き継ぐのか、その境界線を設計段階で明確にする必要があります。特にBtoCサービスでは、ユーザーへの免責事項の提示や、リスク検知時の有人対応へのエスカレーションフローが必須です。
2. 独自データによるグラウンディングとガバナンス
汎用的なLLMの知識だけに頼るのではなく、自社が保有する信頼性の高いデータ（マニュアル、過去の対応履歴、専門家の知見）を参照させるRAGの構築が推奨されます。しかし、それでも誤回答のリスクはゼロになりません。AIの回答精度を継続的にモニタリングし、誤った回答をした際のフィードバックループ（MLOpsの一環）を整備するガバナンス体制が求められます。
3. 従業員・ユーザーへのAIリテラシー教育
「AIは万能な先生ではない」という認識を組織全体で共有することが重要です。AIが出力したコードや文章、数値に対して、必ず人間がファクトチェックを行う文化を醸成してください。ツールとしてのAIを使いこなすのは人間であり、その結果に対する責任もまた、人間にあるという原則を忘れてはなりません。