投稿者 global-ai-media 
医療向けに調整されたChatGPTであっても、緊急事態の半数以上を適切に判定できないという研究結果が明らかになりました。この事実は、医療に限らず、高リスク・高責任が求められる領域（High-Stakes Domains）でAI活用を目指す日本企業にとって、極めて重要な教訓を含んでいます。
医療緊急事態におけるAI判断の脆弱性
最新の研究によると、「ChatGPT Health」は医療上の緊急事態（Medical Emergencies）の50%以上において適切なトリアージ（優先順位付け）を行うことができず、自殺念慮の検出においても頻繁に失敗することが判明しました。これは、生成AIが持つ言語能力の高さと、正確な状況判断能力の間に依然として大きな乖離があることを示しています。
大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「もっともらしい文章」を生成することに長けていますが、医療現場で求められるような決定論的かつ生命に関わる判断においては、その信頼性が保証されません。特に、患者の曖昧な訴えから緊急度を見抜くタスクは、文脈の深い理解と臨床経験に基づく直感が必要とされ、現状のLLM単体ではリスクが高すぎることが浮き彫りになりました。
日本国内の法規制と「診断」の壁
この事例を日本国内の文脈に置き換えた場合、法的なリスクはさらに明確になります。日本では、医師法および医薬品医療機器等法（薬機法）により、医師以外の者が診断を行うことや、未承認のプログラムが診断機能を提供することは厳しく制限されています。
もし日本企業が、今回の研究対象となったようなAIチャットボットを「健康相談サービス」として一般消費者に提供し、AIが緊急性の高い症状（心筋梗塞や脳卒中の前兆など）を見逃して「様子を見ましょう」と回答した場合、深刻な健康被害とともに、企業は重大な法的責任と社会的信用の失墜に直面することになります。日本の商習慣や消費者心理においては、一度の「安全性への疑念」がサービス全体の存続に関わるため、欧米以上に慎重な設計が求められます。
高リスク領域における「Human-in-the-loop」の不可欠性
今回の研究結果は、AIを「自律的な意思決定者」としてではなく、「専門家の支援ツール」として位置づけるべきだという原則を再確認させるものです。金融（融資審査）、保険（支払い査定）、インフラ（異常検知）といった他の高リスク領域においても同様です。
LLMの活用は、一次的な情報の整理、類似症例の検索、あるいは報告書の下書き作成といった「思考の補助」に留めるべきであり、最終的な判断プロセスには必ず人間が介在する「Human-in-the-loop」の体制が必須です。特に、自殺念慮のようなメンタルヘルスの危機対応においては、AIが機械的な回答を繰り返すことで状況を悪化させるリスクもあるため、キーワード検知による有人対応への即時エスカレーションなどのルールベース制御（ガードレール）を併用することが実務上の定石となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本企業がAIプロダクトを開発・導入する際に留意すべき点は以下の通りです。
- ユースケースの選定とリスク分類：自社のAI活用領域が「High-Stakes（人命、財産、権利に関わる領域）」か否かを厳密に分類してください。高リスク領域では、完全自動化を目指さず、業務効率化やアシスト機能に焦点を絞るのが現実的です。
- ハイブリッドなガバナンス構築：LLMの出力だけに頼らず、従来のルールベース（if-thenルール）や、RAG（検索拡張生成）による信頼できるデータベース参照を組み合わせることで、ハルシネーション（嘘の生成）や見逃しのリスクを物理的に低減させる設計が必要です。
- 免責事項とユーザー期待値の調整：特にBtoCサービスにおいては、AIが「診断」や「確定的な判断」を行わないことを利用規約やUI上で明確にし、緊急時は必ず専門機関へ連絡するよう導線を確保することが、コンプライアンスおよびUXの観点から必須となります。