投稿者 global-ai-media 
Nature Medicineに掲載された研究によると、ChatGPTを用いた医療アドバイスにおいて、緊急性の高い症例に対する適切な紹介（トリアージ）が見逃されるケースが確認されました。この事例は、医療・ヘルスケア分野における生成AI活用の可能性と同時に、現在の技術が抱える「重大な限界」を浮き彫りにしています。本稿では、このニュースを起点に、日本企業がハイリスク領域でAIを活用する際に考慮すべき規制、リスク管理、そして実装のポイントを解説します。
「もっともらしい回答」のリスクと医療AIの課題
Nature Medicineに発表された独立研究では、ChatGPTが提供する医療ガイダンスにおいて、緊急の対応が必要なケース（Emergency Referrals）を見落とす事例があったことが報告されました。生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、膨大な医学知識を学習しているため、一般的な健康相談においては非常に流暢で納得感のある回答を生成します。しかし、LLMの本質は「確率的な単語予測」にあり、事実の真偽や状況の緊急度を論理的に判断しているわけではありません。
この研究結果が示唆するのは、AIが「自信満々に間違える（幻覚：ハルシネーション）」リスクだけでなく、生命に関わるような重大な判断において「安全サイドに倒す（＝念のため医師に見せる）」という、人間なら直感的に行うリスク回避行動が、プロンプトエンジニアリングやチューニングなしでは十分に機能しない可能性があるという点です。
日本の「薬機法」と「医師法」の壁
日本国内でヘルスケアAIを展開する場合、技術的な精度以前に、法的な枠組みを厳密に理解する必要があります。日本では「医師法」により、医師以外の者が診断・治療を行うことが禁じられています。また、AIが診断支援を行うプログラムは「薬機法（医薬品医療機器等法）」における「プログラム医療機器（SaMD）」に該当する可能性が高く、その場合、厳格な承認プロセスが必要となります。
今回のような「緊急性の判定（トリアージ）」をAIに行わせることは、実質的な診断行為や医療判断に極めて近接します。したがって、日本の企業が同様のサービスを開発する場合、AIの役割を「一般的な医学情報の提供」に留めるのか、それとも「医療機器」として承認を目指すのか、という最初の分岐点が極めて重要になります。曖昧なままリリースすることは、コンプライアンス上の致命的なリスクとなります。
「Human-in-the-Loop」とガードレールの実装
技術的な観点からは、汎用的なLLMをそのまま医療相談に使うことの限界が明らかです。実務的なアプローチとしては、以下の3点が不可欠です。
第一に、RAG（検索拡張生成）の高度化です。AIの学習知識だけに頼らず、信頼できる医学ガイドラインやデータベースを参照させ、その根拠に基づいて回答させる仕組みです。ただし、参照元が正しくても、AIが文脈を読み違えるリスクは残ります。
第二に、強力なガードレールの設置です。ユーザーの入力に「胸の痛み」「激しい頭痛」などの危険なキーワードが含まれる場合、LLMの生成を待たずに、即座に「救急車を呼んでください」や「直ちに医療機関を受診してください」という定型的な警告を表示するルールベースの処理を組み合わせることが、安全対策として有効です。
第三に、Human-in-the-Loop（ヒトの介在）の設計です。最終的な判断をAIに委ねず、必ず医師や専門家が内容を確認するフローを組み込むか、あくまで「医師の業務効率化ツール」として位置づけ、患者とAIを直接対話させない設計にするなどの配慮が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、医療分野に限らず、金融、法務、インフラ制御など、ミスが許されない領域（ミッションクリティカルな領域）でのAI活用において重要な教訓を含んでいます。日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識すべきです。
1. 「何ができないか」の明確な定義
AIの能力を過信せず、特に「例外処理」や「緊急時の判断」においてAIが失敗することを前提としたシステム設計を行うこと。免責事項（ディスクレーマー）を置くだけでは不十分であり、UI/UXレベルでの誤認防止策が必要です。
2. ドメイン特化の評価指標（Red Teaming）
一般的なベンチマークスコアが高いことと、特定の業務で使えることは別問題です。自社のユースケースに特化した「意地悪なテスト（レッドチーミング）」を徹底し、特に最悪のシナリオ（今回であれば救急要請の見逃し）をどれだけ防げるかという安全性評価をKPIに据えるべきです。
3. 法規制と技術の同時並行検討
開発が終わってから法務確認をするのではなく、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、どこからが専門的判断（独占業務）になるのか」という線引きを技術仕様に落とし込む必要があります。