拓海先生、最近うちの部下が「医療向けのAIは慎重に評価しないと危ない」と言うのですが、何が普通と違うんですか？
素晴らしい着眼点ですね！医療で使う大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）は、ただ答えが合っているかよりも、安全性や偏り、実際の現場適合性を幅広く評価する必要があるんです。
なるほど。で、それを評価する新しい方法ってどんなものなんですか？投資対効果の判断に直結する話です。
大丈夫、一緒に整理しましょう。ポイントは三つです。臨床的な推論力、倫理とバイアス、言語とデータ理解、文脈学習、そして安全性の観点で総合的に評価する枠組みを用いることなんです。
これって要するに、ただ試験問題を解けるかどうかを見るだけでなく、実際の現場で使えるかどうかを先にチェックするということですか？
その通りです。要点は三つだけ覚えてください。実務で重要なのは、正確さだけでなく、偏りの有無、誤情報（hallucination）の検出能力、そして現場での学習適応性です。これがどれだけ保たれるかで導入判断が変わりますよ。
うちの現場は紙ベースのカルテも混在していて、方言や専門語も多い。そうしたデータのばらつきに耐えられるんでしょうか。
重要な懸念です。ここで言う “Data and language understanding（データと言語の理解）” は、まさにそのばらつきへの耐性を評価する項目です。実務ではサンプルをいくつか持ち込んで、モデルの応答の安定度を確認できますよ。
投資対効果という観点では、モデルのサイズや医療専用に調整したものの違いはどう評価すればいいですか。単純に高性能＝高コストでは困ります。
そこも評価軸に入っています。MEDICの評価からは、モデルサイズや医療向けに微調整したかどうかで得手不得手が分かれます。低い誤情報率（low hallucination）や低推論コストが重要なら、必ずしも最大のサイズが最適とは限らないのです。
なるほど。最終的にはどのモデルを選ぶか、条件に合わせて決めるということですね。これなら現場への説明もできそうです。
大丈夫、田中専務ならできますよ。導入判断の前に、目的に合わせた評価セットを準備して、一緒に“単体試験(Unit-testing)”を行えばリスクはぐっと減ります。
