AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「基盤モデルを使った医療アプリ」が話題になっていると聞きました。正直、何が変わるのか掴めていません。要するに現場の業務負担を減らす話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきますよ。まずは「基盤モデル（Foundational Models, FMs, 基盤モデル）」が何か、身近な例で説明できますか？
ええと、大きなAIのことだとは聞いていますが、どのように我々の製造業に関係するのかは想像がつきません。患者向けアプリで何が変わるのでしょうか？
簡単に言うと、FMsは土台のエンジンです。新しい機能を一から作らずに、それを組み合わせるだけで高度な対話や予測ができるようになります。要点は三つ、開発の効率化、汎用性、そして医療特化の学習が可能な点です。
これって要するに、既製のエンジンを買って車に積めば、エンジンから作る手間が省けるということですか？それなら導入は早くできそうですが、信頼性はどうですか？
いい比喩です！信頼性は開発側の評価次第です。論文が行った評価では、多くの患者向けアプリはまだFMsの高度利用に至っておらず、初期段階での組み込みが大半でした。だからこそ、検証と透明性が重要になるのです。
検証というと具体的には何を見ればよいのでしょうか。私としては投資対効果（ROI）が一番気になります。導入コストに見合う改善が本当にあるのかが知りたいのです。
ROIを見るには三つの観点が必要です。第一に機能が実際の利用者—患者と医療提供者—にもたらす価値。第二に誤動作や誤情報によるリスクコスト。第三に運用・保守の負担です。論文ではこれらをAI成熟度（Gartner AI maturity model）に当てはめて評価していますよ。
AI成熟度（Gartner AI maturity model）というのは初めて聞きました。これは要するに導入の段階を示す指標という理解でよいですか？
はい、その通りです。Gartnerの成熟度モデルは段階で評価する枠組みで、説明可能性、適応性、データ処理能力など複数の側面でスコアをつけます。重要なのは、成熟度が低ければ議論すべきリスクが多く、成熟度が高ければ実効性が期待できる点です。
では実際に調査結果としてはどうだったのですか。何割が使える段階で、何割がまだ実験段階なのでしょうか。
調査では116の患者向けアプリを解析し、86.21%が初期段階、つまり限定的なAI機能にとどまり、13.79%のみが高度な統合を示しました。つまり、現状は導入の初期フェーズにあると判断できます。
なるほど。社内での判断材料としては、段階の見極めとリスク対策を優先すべきですね。では最後に整理します。私の言葉で言うと、基盤モデルの医療利用は「便利だが検証が追いついていない段階」で、導入は段階的に進めてリスク管理と目的の明確化が必要、ということでよろしいですか？
その表現で完璧です！大切なのは段階的な導入と効果測定、そして透明性を担保することです。一緒にロードマップを作れば必ず実行できますよ。
ありがとうございます。ではこの要点を部内で共有して、まずは小さな実証から進めます。話が整理できました。
