拓海先生、最近部下から『AIに導入すべき』と言われておりまして、特に医療分野での活用が注目されていると聞きますが、何か注意点はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！医療分野で問題になるのは、LLMs（Large Language Models 大規模言語モデル）が事実に反する答えを出す“hallucination（幻覚）”です。大丈夫、一緒に要点を整理していけるんですよ。
幻覚ですか。要は『AIが嘘をつく』ということでしょうか。事故につながりませんか、それって要するに信頼できないツールということですか。
その懸念はもっともです！ですが『信頼できない』と決めつけるのは早いんですよ。大事なのはリスクを減らす設計で、要点は三つだけです。データの最新性、情報源の明示、そして検証の仕組みを組み込むことですよ。
具体的にはどのような手法があるのですか。部下は『RAGが良い』と言っていましたが、それは何か教えてください。
いい質問ですね。RAG（Retrieval-Augmented Generation 検索拡張生成）は、AIが自分だけで答えを作るのではなく、外部の信頼できる文書を検索してから回答を組み立てる方法ですよ。比喩で言えば、独りよがりの判断をするのではなく社内の専門家レポートを都度参照するようなものです。
なるほど。導入コストが気になります。これを実際に現場に入れると、どれくらいの手間と投資が必要になるのですか。
投資対効果の見積もりは経営判断の核心ですね。短く言えば、初期はデータ整備と検証フローの構築にコストがかかるが、一度信頼できる検索データベースと検証ルールを作れば、繰り返し使える価値が高いですよ。要点は三つ、初期の投資、運用の監査、人の最終判断です。
検証の仕組みというのは具体的にどういうものですか。例えば現場の医師や専門家が逐一チェックしないといけませんか。
理想は人の専門家による承認フローを残すことです。完全自動化は危険で、現実的な運用ではAIの提案を専門家が迅速にレビューするワークフローと、AIが参照した根拠をトレースできる仕組みが必須ですよ。
これって要するに、AIは補助ツールであって最終判断は人がするべきだ、ということですか。
まさにその通りですよ。大切なのはAIに頼りすぎないガバナンスを作ることです。最後に三つだけ心に留めてください。AIは早いが間違うことがある、根拠を示す仕組みを持つ、そして人が最終責任を持つ。この三つで事業リスクは大きく下がりますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめると、AIは“参照を伴う検索型の支援”を使い、現場の専門家がチェックする体制を用意すれば、実務で使えるということですね。
