投稿者 global-ai-media 
肝臓がんの治療方針に関する最新の研究において、大規模言語モデル（LLM）は早期段階の症例では医師と同等の推奨を行える一方、複雑な進行期（晩期）の症例では精度が劣るという結果が示されました。この事例は、医療分野に限らず、あらゆるビジネス領域におけるAI活用の「得意・不得意」を象徴しています。本稿では、この知見を日本企業の文脈に置き換え、実務におけるAI実装の要諦とリスク管理について解説します。
「定型」には強く、「複合的な判断」に弱いAIの特性
提示された研究事例において、LLMが早期肝細胞がん（HCC）の治療推奨で医師と同等の判断を下せた背景には、早期段階の治療プロトコルが比較的明確であり、ガイドラインに沿った論理的推論が機能しやすいという点があります。一方で、進行期（晩期）において精度が低下したのは、患者の全身状態、合併症、過去の治療歴など、複数の変数が複雑に絡み合い、ガイドラインだけでは割り切れない「個別具体的な臨床判断」が求められるためと考えられます。
これは、LLMが確率的な単語の連なりによって答えを生成しているという技術的特性に起因します。学習データが豊富で正解のパターンが明確な領域（Early Stage）では高いパフォーマンスを発揮しますが、文脈が深く、複数の専門知をすり合わせる必要がある領域（Late Stage）では、AIはいわゆる「もっともらしい誤り（ハルシネーション）」を起こしたり、安全側に倒した一般的な回答に終始したりする傾向があります。
日本企業の実務への適用：カスタマーサポートから法務まで
この「早期か進行期か」という対比は、そのまま企業活動における「定型業務か非定型業務か」という問いに置き換えることができます。
例えば、カスタマーサポート業務において、マニュアルで完結する一次対応（定型）にはAIが極めて有効です。しかし、顧客の感情的な不満や特殊な契約条件が絡むクレーム対応（非定型）においては、AIだけに任せることはリスクとなります。日本の商習慣において重視される「行間を読む」コミュニケーションや、相手の顔色を伺いながら落とし所を探るような調整業務は、まさに今回の医療事例における「進行期」の判断に相当し、現時点のAIには荷が重い領域です。
法務やコンプライアンスの領域でも同様です。秘密保持契約書（NDA）の定型的なチェックはAIの得意分野ですが、Ｍ＆Ａにおける複雑な権利関係の整理や、経営判断を伴うリスクの許容範囲の決定においては、AIはあくまで「情報の整理役」に留めるべきです。
「Human-in-the-Loop」と日本的ガバナンス
日本企業がAIを導入する際、最も重視すべきは「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」の設計です。今回の医療AIの事例が教えるのは、「AIは専門家に取って代わるものではなく、専門家の判断を支援するツールである」という原則です。
特に日本の法制度や企業文化では、最終的な説明責任（アカウンタビリティ）が人間に求められます。AIが誤った判断をした際、「AIがそう言ったから」という弁明は通用しません。したがって、AIの出力結果を人間がダブルチェックするプロセスの構築や、AIが自信を持てない（確信度が低い）回答をした際にスムーズに人間にエスカレーションする設計が、プロダクトや業務フローの品質を担保する鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の分析を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアが意識すべきポイントを整理します。
- 業務の「複雑性」による選別と分業：
自社の業務を「ガイドライン化可能な定型タスク（AI担当）」と「複合的な判断が必要な高度タスク（人間担当）」に明確に切り分けてください。すべてをAI化しようとせず、まずは「早期がん」に相当する明確なタスクから適用範囲を広げることが成功への近道です。 - 「優秀な新人」としてのAI運用：
LLMを「ベテラン社員」ではなく、「知識は豊富だが経験が浅く、たまに知ったかぶりをする優秀な新人」として扱ってください。教育（ファインチューニングやプロンプトエンジニアリング）と監督（人間によるレビュー）がセットであって初めて戦力になります。 - 国内法規制と肌感覚の重視：
医療や金融など規制の厳しい業界はもちろん、一般的なサービス開発においても、日本の個人情報保護法や著作権法、さらには炎上リスクへの配慮が必要です。AIの倫理的ガードレールを設ける際は、海外の基準だけでなく、日本社会特有の文脈（コンテキスト）を理解したチューニングが求められます。