投稿者 global-ai-media 
生成AIの業務利用において最大の障壁となるのが、事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」のリスクです。スタンフォード大学の研究チームが開発したシステム「VeriFact」は、LLMが生成した医療記録の正確性を別のAIが検証するアプローチを採用し、注目を集めています。本記事では、この事例をもとに、日本企業が正確性を求められる業務でAIを活用するためのアーキテクチャとガバナンスのあり方を解説します。
医療現場という「失敗が許されない」領域での挑戦
大規模言語モデル（LLM）は流暢な文章を作成することに長けていますが、その内容の真偽を保証する機能は本来備わっていません。特に医療分野における診療記録の作成支援など、人命や健康に関わる領域では、わずかな記載ミスや情報の捏造（ハルシネーション）が重大な医療事故や訴訟リスクにつながります。
スタンフォード大学の研究チームが発表した「VeriFact」に関する研究は、この課題に対する一つの解を示しています。VeriFactは、電子カルテ（EHR）から関連データを抽出し、LLMが生成した要約や記録が「元のデータと整合しているか」を、別のLLMを用いて検証（Judge）するシステムです。
これは、単にプロンプトエンジニアリングで精度を高めようとする従来のアプローチとは異なり、生成プロセスと検証プロセスを明確に分離する「LLM-as-a-judge（判定者としてのLLM）」という設計思想に基づいています。
日本企業が注目すべき「ダブルチェック・アーキテクチャ」
このアプローチは、医療に限らず、正確性が求められる日本のビジネスシーン全般に応用可能です。例えば、金融機関におけるコンプライアンスチェック、製造業における技術仕様書の作成、あるいは法務部門における契約書レビューなどです。
現在、多くの日本企業が社内データの検索と生成を組み合わせた「RAG（検索拡張生成）」の導入を進めています。しかし、RAGであっても、参照データを取り違えたり、文脈を誤って解釈したりするリスクはゼロではありません。
VeriFactの事例が示唆するのは、「生成AIに書かせっぱなしにしない」という原則です。生成用AIとは別に「検証用AI」を配置し、参照元データ（Ground Truth）と生成物を突き合わせるプロセスをシステムに組み込むことで、人間が確認する前の段階で明らかな誤りをフィルタリングすることが可能になります。
実務上の課題：コストとレイテンシ、そして責任分界点
一方で、この仕組みを実務に導入するにはいくつかのハードルがあります。まず、生成だけでなく検証にもLLMを使用するため、API利用料や計算リソース（GPU）のコストが増加します。また、処理時間（レイテンシ）も長くなるため、リアルタイム性が求められるチャットボットなどには不向きな場合があります。
さらに、日本特有の組織文化や法規制の観点からは「最終責任の所在」が重要になります。AIがAIをチェックしたとしても、最終的にその内容を承認するのは人間でなければなりません。日本の法律やガイドラインにおいても、AIはあくまで「支援ツール」であり、判断主体は人間にあるとされるケースが大半です。
したがって、このシステムを導入する際は、「AIが検証済みだから完璧である」と誤認させるのではなく、「AIが検証し、疑義がある箇所をハイライトして人間に提示する」といった、人間の認知負荷を下げるためのUX（ユーザー体験）設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
スタンフォード大学の事例は、生成AIの活用フェーズが「面白半分での試行」から「高信頼性が求められる実務への実装」へと移行していることを示しています。日本企業がこの潮流を取り入れるためのポイントは以下の通りです。
- 検証プロセスのシステム化：重要なドキュメント作成業務においては、生成AI単体で完結させず、事実確認を行うための検証モジュール（LLM-as-a-judge等）をアーキテクチャに組み込むことを検討してください。
- 「人間参加型（Human-in-the-loop）」の再定義：人間がゼロからチェックするのではなく、AIによる一次検証を経たものを人間が最終判断するフローを構築し、品質担保と業務効率化の両立を目指すべきです。
- データ整備の重要性：VeriFactが機能するのは、信頼できる参照データ（電子カルテ）が存在するからです。日本企業においても、AI活用の前提として、社内文書やデータベースの構造化・デジタル化といった「守りのDX」が改めて重要になります。