投稿者 global-ai-media 
医療分野における大規模言語モデル（LLM）の活用事例は、正確性と信頼性が求められるあらゆるビジネス領域にとって重要な示唆を含んでいます。米国の眼科医療専門誌『Healio』で紹介された「根拠に基づく医療（EBM）へのAI活用」というテーマを出発点に、日本企業が専門業務にAIを導入する際の勘所とリスク管理について解説します。
専門家のアシスタントとしてのLLM
米国Healioの記事では、眼科医が臨床上の疑問をLLMに投げかけ、治療のための「根拠に基づくガイドライン」を迅速に取得する活用法が紹介されています。これは医療に限らず、法務、財務、エンジニアリングなど、膨大な専門知識と最新のルール参照が必要なあらゆる業務に通じるアプローチです。
生成AI、特にLLMの最大の強みは、膨大なテキストデータから関連性の高い情報を抽出し、自然な言葉で要約する能力にあります。日本のビジネス現場においても、ベテラン社員の暗黙知や過去の膨大な技術文書、複雑な社内規定をAIに学習（あるいは参照）させることで、若手社員や専門外のスタッフが迅速に「正解に近い情報」へアクセスできる環境を構築しようとする動きが活発化しています。
「もっともらしさ」の裏にあるリスク
しかし、元記事でも示唆されている通り、LLMは万能ではありません。「AIはあくまでツールであり、その出力精度は参照データやプロンプト（指示文）の質に依存する」という事実は、実務において極めて重い意味を持ちます。
特に注意すべきは「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象です。LLMは確率的に「次に来る言葉」を予測しているに過ぎないため、事実とは異なる内容を、さも真実であるかのような自信満々な口調で生成することがあります。医療や金融といったミッションクリティカルな領域では、ひとつの誤情報が重大な事故やコンプライアンス違反につながりかねません。
日本の商習慣において「信頼」は資産そのものです。AIが誤った回答をした際、それをそのまま顧客や取引先に伝えてしまえば、企業のブランド毀損は免れません。したがって、「AIが言ったから」は免罪符にならず、最終的な確認責任は常に人間側にあるという運用ルールの徹底が必要です。
日本国内における法規制とRAGの重要性
日本国内で医療や専門業務にAIを適用する場合、法規制への配慮が不可欠です。例えば医療分野では、AIが医師の代わりに診断を下すことは医師法や薬機法（医薬品医療機器等法）との兼ね合いで厳しく規制されています。あくまで「医師の判断を支援する情報提供」の範囲に留める必要があります。
このリスクを技術的に低減する手法として、現在日本企業で標準的になりつつあるのが「RAG（検索拡張生成）」です。これはLLMが持つ汎用的な知識だけで回答させるのではなく、社内データベースや信頼できるガイドライン（医療であれば学会の診療ガイドラインなど）を検索し、その内容に基づいて回答を生成させる技術です。
「回答のソース（根拠）を明示させる」ことで、人間がファクトチェックを行いやすくなり、ブラックボックス化しやすいAIの判断プロセスに透明性を持たせることができます。日本の組織文化である「稟議」や「根回し」においても、参照元が明確であることは意思決定のスピードを落とさないための重要な要素となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の医療分野の事例から、日本企業が専門業務へAIを導入する際に得られる示唆は以下の通りです。
1. 「代替」ではなく「拡張」と定義する
専門家をAIに置き換えるのではなく、専門家が膨大な資料調査に費やす時間を削減するための「超高速なリサーチアシスタント」として位置づけるべきです。特に日本の雇用慣行を鑑みると、業務効率化による余剰時間をより付加価値の高い業務へシフトさせる文脈での導入が組織の抵抗感を減らします。
2. RAGによるグラウンディング（根拠付け）を必須とする
専門性が高い領域ほど、汎用的なChatGPT等をそのまま使うのではなく、社内規定や公的ガイドラインなどの「信頼できる外部データ」を参照させるRAGの仕組みを構築してください。これにより、ハルシネーションのリスクを抑制し、回答の出典確認が可能になります。
3. 「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の制度化
AIの出力結果を人間が確認・修正するプロセス（Human-in-the-loop）を業務フローに組み込んでください。特に「責任の所在」を明確にすることが好まれる日本企業においては、AIの出力に対する最終承認者を定義することが、ガバナンスと現場の安心感の両立に繋がります。