GPT-4は昨日、『Amritavati』を実在する薬だと幻覚（ハルシネーション）しました。自信満々に。間違い。危険です。
ヘルスケアのプラットフォームにとって、これは笑えるバグではありません。だからこそ、インド向けのヘルスAIを作ることは、翻訳の仕事では済まないのです。
GoDavaiiを作り始めて27日目。私たちはAI検証済みのDesi Ilaaj（在来の治療法）機能を深く掘り下げています――家庭でできる療法をAI時代へ、そして安全性の観点でクロス検証。つまり、最前線のモデル制約に正面から取り組むことです。
言語の壁：翻訳の先へ
22以上のインド諸言語は、単なるUIの仕事ではありません。健康に関する概念がどう表現されるか、症状がどう記述されるか、療法がどう理解されるか――それらに直結しています。例えば、タミル語で「tabiyat theek nahi」（「気分がよくない」という口語）と入力するユーザーには、文脈を失わずに基となる症状を読み取れるAIが必要です。私たちのAI Health Chatは、こうしたニュアンスを解析しなければなりません。
本当の難しさは、文化的な知識レイヤーです。Desi Ilaajは、均一に体系化されているわけではありません。英語のインターネットデータで学習したLLMは、地域固有の伝統的な質問に直面すると、埋め合わせのようにもっともらしい“創作”でギャップを埋めてしまいます。『Amritavati』はまさにそれ――自信満々の幻覚でした。
私たちのアプローチは、専用のナレッジグラフに加えて、汎用LLM推論を超える検証レイヤーを用いることです。
クロス検証：アロパシーとアーユルヴェーダの出会い
GoDavaiiの中核となる強みは、アロパシーとアーユルヴェーダの療法を相互にクロス検証することです。自分たちの体系の中だけではなく、互いの体系に対して照合します。ある伝統での一般的な解熱薬が、別の伝統の処方と相互作用する可能性もあります。ローカル言語で、これを大規模に実施しているグローバル競合はどこにもいません。
これはアーキテクチャ上の問題です。私たちは微調整モデル（要約や言語タスクにはGemini 2.5 Flash）に加え、医療従事者とアーユルヴェーダの専門家が構築した独自のナレッジグラフを使います。ユーザーがDesi Ilaajについて質問してきたら、まずは検証済みのデータベースを確認します。その後に一般モデルを照会し、幻覚や確信度の低い出力を検知するための厳格なガードレールを適用します。『Amritavati』はこのプロセスで見つかりました。
安全性を最優先に作る
Startup Flight VietnamでのTop 14 Global Finalistに選ばれたことで注目されましたが、根本的なフィードバックは常に、私たち固有のインド向け課題へと立ち返ります。オンラインに来る人たちは英語が前提ではありません。食事、環境、伝統的な実践、言語に即した健康上の質問をしてくるでしょう。これは単なるアクセシビリティではなく、安全です。信頼できるAIインターフェースにおける誤った健康情報は危険です。
GoDavaiiは家族のための「質問づくり」です。次の受診の前に、もう一度確認する仕組み。医師に投げるための、より鋭い質問を引き出す方法。忙しいクリニックでの診察では見落とされがちな点――とりわけ現代医学と伝統的実践の相互作用――を拾い上げるものです。
では、あなたはインドで「英語のみのAI」が最も苦手だと思う健康関連の質問は何でしょう？コメントで教えてください。
GoDavaiiをgodavaii.comで試してみてください
