投稿者 global-ai-media 
最新の研究論文『Rethinking sepsis prediction in the era of large language models』は、医療分野におけるLLM活用の最大の障壁がモデルの性能ではなく「信頼性が高く、タイムリーなデータ基盤の欠如」にあると指摘しています。本記事では、この医療AIの課題をケーススタディとして、日本企業がAI導入時に直面する「データインフラと現場実装の乖離」について解説します。
予測精度よりも「データが届かない」という現実
Nature Partner Journalsの『Health Systems』に掲載された論文では、敗血症（Sepsis）という一刻を争う重篤な症状の予測において、大規模言語モデル（LLM）がどのような役割を果たせるかが議論されています。敗血症は早期発見が生存率に直結するため、AIによる予測モデルの開発が長年進められてきました。
しかし、同論文が指摘する「最大の障壁」は、AIモデルの推論能力ではありません。それは、「信頼性が高く、かつタイムリーな電子カルテ（EHR）データの欠如」です。現在の医療システムにおいて、臨床現場で生成される膨大なテキストデータや数値データが、AIが推論を行うべき瞬間に、整形された状態でシステムに連携されていないという「データパイプライン」の問題が浮き彫りになっています。
日本企業における「レガシーシステム」の壁
この医療現場での課題は、日本の多くの企業が抱える課題と構造的に酷似しています。日本国内では、製造業の生産ライン、金融機関の稟議プロセス、小売業の在庫管理など、多くの現場でAI活用（特に生成AIによる業務効率化や予測）が期待されています。
しかし、日本の組織においては、基幹システムが部門ごとにサイロ化（分断）されていたり、データが紙やPDF、あるいは担当者のローカルPC内のExcelとして管理されていたりするケースが散見されます。AIモデル自体がいかに優秀でも、判断材料となる「今、現場で起きているデータ」がリアルタイムに供給されなければ、AIは古い情報に基づいた誤った回答（ハルシネーションの一因）を出力するか、単なる一般的な知識を返すだけのチャットボットに留まってしまいます。
モデル開発よりも「MLOps」と「データガバナンス」
LLMを実務プロセス、特に意思決定支援や自動化に組み込む場合、重要になるのはモデルの選定（GPT-4か、Claudeか、国産モデルかなど）よりも、MLOps（Machine Learning Operations）の確立です。具体的には、現場のデータをいかに遅延なく収集し、プライバシー情報（PII）を適切にマスク処理し、AIが処理可能な形式に変換して投入するかという一連の基盤構築です。
特に日本の個人情報保護法や、各業界のガイドライン（医療情報の3省2ガイドラインや金融分野のFISC安対基準など）への準拠を考えると、データをクラウド上のLLMに投げる前の「前処理」と、出力結果に対する「人間による監督（Human-in-the-loop）」の設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の医療AIにおける研究結果は、産業界全体に対して「足元のデータ基盤を見直せ」という強いメッセージを含んでいます。日本企業が取るべきアクションは以下の通りです。
- PoC（概念実証）の評価軸を変える：
AIが「賢い回答をしたか」だけでなく、「業務フローの中でデータが遅延なく連携できたか」を評価指標に含める必要があります。データ連携に数時間のラグがある場合、リアルタイム性が求められる業務（顧客対応や異常検知）には不向きであると早期に判断できます。 - データ整備への投資を優先する：
「AI導入」という華やかなプロジェクトの裏で、地味ですが不可欠な「データクレンジング」や「API連携基盤の整備」への予算配分を行うことが、結果としてAIプロジェクトの成功率を高めます。 - ドメイン知識とエンジニアリングの融合：
医療現場で医師とエンジニアが対話するように、ビジネスサイド（現場知識を持つ担当者）とエンジニアが、「どのデータが、どのタイミングで必要なのか」を綿密にすり合わせることが、実用的なAI活用の第一歩となります。