みなさん、こんにちは。
医療・介護分野のIoTシステムに携わる中で、私は日々AIの社会実装について考えを巡らせています。生成AIの普及により、現場での活用が現実味を帯びてきた今だからこそ、その「設計思想」について真剣に向き合う必要がある、とも感じています。
今回は、医療現場におけるAIのあり方として、私が考える「問い型」と「ルール型」を組み合わせた設計フローについて考察してみます。
医療AIにおける3つの振る舞い
まず、議論を整理するために、医療AIの振る舞いを以下の3つのタイプに定義してみます。
- 提案型（アドバイザー型）
過去のデータや知識から、診断名や次に取るべき行動を直接提示する。 - 問い型
判断材料や見落としている視点を「質問」として提示し、人間の思考をサポートする。 - ルール型
事前に合意した条件に基づき、人間が判断する回数そのものを減らす。これは生成AIというよりも、エキスパートシステムに近いものです。
現在、多くの期待を集めているのは「提案型」です。しかし、私は提案型を主流に据えることは、医療現場に深刻な問題をもたらすと危惧しています。
提案型AIが抱える「3つの落とし穴」
なぜ、診断や方針をズバリ言い当てる「提案型」が危険なのでしょうか。そこには構造的な3つの課題があります。
1. アラーム疲労の再来と判断負荷の増大
医療現場では、生体情報モニターの過剰なアラームがスタッフを疲弊させる「アラーム疲労」が知られています。提案型AIも同様の事態を招きかねません。 AIから次々と「これが最適解です」と提示されると、人間はそのすべてを検証しなければならず、精神的負荷はかえって増大します。
結果として、AIを盲信する「オートメーションバイアス」に陥るか、逆にAIを無視するかの二極化を招いてしまいます。
2. 事故時の責任のねじれ
既に多くの識者が指摘していますが、「AIが提案したから」という理由は、法的・倫理的な免罪符にはなりません。
しかし、提案型は「AIに答えを委ねるのか、人間が決めるのか」という二元論を生みやすく、責任の所在を曖昧にします。これが現場に防衛的な姿勢を生み、医療の質向上を妨げる要因になります。
3. 重み付けの合意不可能性
AIの提案に重みをつければ判断負荷を減らせるという主張もあります。しかし、「どの提案を優先すべきか」という基準は、職種や施設、現場の状況によって千差万別です。全国一律のルールをAIに組み込んでも、現場感覚との乖離は避けられません。運用を重ねるほどそのズレはストレスとなり、最終的にAIは「使いにくい道具」としてオフにされてしまうでしょう。
なぜ「提案型」の開発が活発なのか
これほどのリスクがあるにもかかわらず、開発が提案型に偏るのには理由があります。
- 技術的に「答えを出す」方がデモンストレーションとしてのインパクトが強い。
- 論文向けの指標（精度や再現率）が作りやすい。
- 投資家や経営層に対して「診断支援」という言葉が分かりやすく響く。
しかし、これは短期的な状況となるでしょう。
現場で長く使い続けられるためには、地味であってもUI/UXや業務フローに深く食い込んだ設計が不可欠です。提案型は二元論に陥る可能性が高く、医療従事者の複数の判断が重なる複雑な業務フローに食い込むことが困難だからです。
解決策の提案 -「問い型 ＋ ルール型」のハイブリッド設計
私は、判断を「時間軸」で切り分ける設計を提案します。人間の思考を奪うのではなく、温存し、強化するためのアプローチです。
1. 緊急時 – ルール型で「判断回数」を減らす
救急対応や急変時など、時間がシビアな場面では、AIには「考えさせる」のではなく、事前に合意されたプロトコルをチェックすることだけをさせます。条件の逸脱検知のみを行うことで、人間の判断コストを最小限に抑えることができます。
2. 非緊急時 – 問い型で「思考の質」を上げる
慢性疾患の管理やカンファレンスなど、時間に余裕がある場面でこそAIの真価を発揮させます。結論を出すのではなく、以下のような「問い」を投げかけます。
- 「この症状から、〇〇の可能性は検討されましたか？」
- 「他科の視点では、このデータはどう解釈されるでしょうか？」
「提案」ではなく「問い→回答→フィードバック」というループを回すことで、医療従事者の納得感を保ちながら見落としを防ぐことができます。
UI/UXへの実装イメージ
問い型AIを持続可能なものにするためには、以下のような具体的な工夫が必要です。
- デフォルトは少数精鋭
重要な問いを3つだけに絞って表示する。 - リクエスト制の提案
人間が「具体策を教えて」と求めた時だけ提案モードになる。 - 施設ごとのカスタマイズ
現場の医師が、問いの優先度を編集できるようにする。 - ログによる学習
頻繁にスルーされる問いは、自動で非表示にする。
問い型は「行動を強制しない」ため、無視しても罪悪感が生じにくく、アラームのように即応を迫りません。この心理的安全性こそが、長期運用の鍵となるのではないでしょうか。
問い型こそが次のパラダイム
提案型医療AIがもたらす混乱を乗り越えた先に待っているのは、「ルールで量を減らし、問いで質を上げる」という誠実な設計ではないでしょうか。
これは医療に限らず、介護や製造、航空など、最終的な責任を人間が負うあらゆる現場に共通する課題です。私はエンジニアとして、この「問い型」の設計が現場をどう変えるのか、実証を続けていきたいと考えています。
もし、同様の視点で「問い型」の試行錯誤をされている方がいらっしゃいましたら、ぜひ意見交換をさせてください。
本日も最後までお読みいただきありがとうございました。
それでは、よい生成AIライフを！
