投稿者 global-ai-media 
医療分野の専門メディアAuntMinnieによると、放射線科の研究論文要旨（アブストラクト）の作成において、大規模言語モデル（LLM）による編集・修正が行われる事例が増加していることが示唆されています。本記事では、この事例を端緒に、専門性の高い文書作成におけるAI活用の現状と、日本企業が留意すべき品質管理およびガバナンスの要点について解説します。
専門研究におけるLLM利用の拡大
米国AuntMinnieの記事によると、放射線科の研究論文のアブストラクト（要旨）において、LLMによって修正されたと思われるテキストの割合が増加しているという研究結果が報告されています。この研究では、「Alpha」と呼ばれる指標を用いて、特定のテキスト集合の中にLLMが関与した痕跡がどの程度含まれているかを推定しています。
放射線科のような高度な専門知識が求められる分野であっても、文書の推敲や構成の整理、あるいは英語表現の洗練化といった目的で、ChatGPT等の生成AIが日常的に利用され始めている事実が浮き彫りになりました。特に非英語圏の研究者にとって、LLMは言語のハンディキャップを埋める強力なツールとして機能しています。
「執筆」か「編集」か：AI関与の境界線
ここで重要な議論となるのが、AIの利用が単なる「編集（Editing）」の範疇に収まっているのか、それとも実質的な「執筆（Writing/Generation）」を行っているのかという点です。
文法チェックや論理構成の整理にLLMを用いることは、従来の校正ツールの延長線上にあると言えます。しかし、研究データや考察そのものをAIに生成させることは、科学的な正確性や倫理の観点から重大なリスクを孕みます。特に医療やエンジニアリングのような「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が人命や安全性に関わる分野では、AIが出力した数値や事実関係の徹底的な検証（ファクトチェック）が不可欠です。
日本企業におけるドキュメンテーションとAI
この事例は、日本のビジネス現場における技術文書や報告書の作成にもそのまま当てはまります。日本企業、特に製造業やIT業界では、仕様書、技術レポート、特許明細書などの作成に膨大なリソースを割いています。また、グローバル展開を進める企業にとって、英文ドキュメントの作成支援としてLLMを活用することは、業務効率化の観点から非常に合理的です。
しかし、日本の組織文化において懸念されるのは、AI利用のガイドラインが未整備なまま現場利用が先行し、結果として「誰がその文章に責任を持つのか」が曖昧になることです。また、機密情報がプロンプト（AIへの指示文）を通じて外部に流出するリスクについても、引き続き警戒が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
放射線科研究における事例を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
1. 「AI校正」と「AI執筆」の明確な区別とガイドライン策定
専門文書において、AIをあくまで「ドラフト作成・校正のアシスタント」として位置づけることを組織のガイドラインで明確化する必要があります。最終的な成果物の正確性に対する責任は常に「人間（作成者）」にあることを徹底し、AI任せの出力をそのまま公式文書とすることを禁止するプロセス設計が求められます。
2. 専門用語とドメイン知識の補完
汎用的なLLMは、特定の業界用語や社内用語を誤って解釈することがあります。実務で活用する際は、RAG（検索拡張生成：社内データベースなどを参照させて回答精度を高める技術）などの仕組みを導入し、自社の専門知識に基づいた正確な文書作成ができる環境を整えることが、長期的な競争力に繋がります。
3. グローバル発信力の強化ツールとしての活用
リスクを管理した上であれば、LLMは日本企業が抱える「言語の壁」を突破する最強の武器になり得ます。海外向けの技術資料や論文作成において、AIによるネイティブレベルの推敲を活用することは、日本企業の技術力やプレゼンスを世界に示す上で推奨されるべき積極的な活用法です。