投稿者 global-ai-media 
近視に関する質問に答えるAIチャットボット「Ask Kate」のローンチと、ChatGPTなどの汎用LLMとの比較検証に関するニュースは、AIの実務実装において重要な示唆を与えています。本記事では、この事例を端緒に、医療や専門分野における特化型AI（Vertical AI）の必要性と、日本企業が導入する際に考慮すべきリスク管理について解説します。
汎用LLMから「領域特化型AI」へのシフト
米国で近視（Myopia）に関する質問に対応するAIチャットボット「Ask Kate」がローンチされました。このニュースで注目すべき点は、開発チームがChatGPT、Google Gemini、Claudeといった主要な汎用大規模言語モデル（LLM）と、自社開発の「Ask Kate」の出力精度を比較するパイロット研究を行っているという事実です。
生成AIブームの初期段階では、汎用的なLLMがいかに人間に近いテキストを生成できるかに関心が集まりました。しかし、現在フェーズは移行し、「特定の専門領域において、どれだけ正確で信頼性の高い回答ができるか」が問われるようになっています。特に医療、法務、金融といったミスが許されない領域（ハイステークス領域）では、汎用モデルをそのまま使うのではなく、専門知識を学習させた、あるいは特定のデータベースを参照するよう設計された「領域特化型AI（Vertical AI）」の構築が不可欠です。
専門分野におけるハルシネーションリスクと対策
医療分野におけるAI活用の最大の懸念点は、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」です。汎用LLMはインターネット上の膨大なテキストを学習していますが、その中には古い情報や医学的根拠の乏しい情報も含まれます。「Ask Kate」のような取り組みは、参照元を信頼できる医学論文やガイドラインに限定するRAG（検索拡張生成）技術や、専門家によるファインチューニング（追加学習）を組み合わせることで、このリスクを低減させようとするものです。
日本企業が専門性の高い自社サービスにAIを組み込む際も、同様のアプローチが求められます。単にAPIを繋ぎこむだけでなく、「回答の根拠をどこに求めるか」を厳格に定義し、汎用モデルと特化型モデルの性能比較（ベンチマークテスト）を継続的に行う体制が必要です。
日本の法規制とAIガバナンスの観点
日本国内でこのような医療・ヘルスケア系AIを展開する場合、法規制への配慮はさらに重要になります。日本では医師法により、医師以外の者が診断や治療行為を行うことは禁じられています。そのため、AIチャットボットが提供する情報はあくまで「一般的な医学情報の提供」や「受診勧奨」に留め、診断行為と誤認されないようなUI/UX設計と免責事項の明示が必須です。
また、日本人は欧米に比べてAIに対する品質要求水準が高い傾向にあります。「AIが間違ったことを言った」という事象がSNS等で拡散した場合、ブランド毀損のリスクは甚大です。したがって、技術的な精度向上だけでなく、AIガバナンス（管理体制）の構築、そして「AIはあくまで支援ツールであり、最終判断は人間が行う」という利用ルールの周知徹底が、プロダクトの成否を分けます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例および現在の技術トレンドを踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者が意識すべき点は以下の通りです。
- 汎用モデルへの過度な依存を避ける：自社のドメイン知識を活かした特化型モデルや、RAGを用いた知識ベースの構築が差別化の鍵となります。
- 比較検証のプロセスを組み込む：「Ask Kate」の事例のように、汎用LLMと自社モデルの回答精度を定量的に比較・評価するプロセスを開発フローに組み込むべきです。
- 法規制とユーザー心理への配慮：特に規制産業（医療、金融など）では、法律の遵守はもちろん、ユーザーがAIの回答をどう受け取るかをシミュレーションし、誤認を防ぐインターフェース設計を行う必要があります。
- Human-in-the-Loopの維持：完全自動化を目指すのではなく、専門家が回答内容を監修できるプロセスや、ユーザーが疑問を感じた際に人間の担当者にエスカレーションできる動線を確保することが、信頼性の担保につながります。