拓海先生、最近部下から“生成的AI”を使えばHEORが早くなると言われまして、正直何をどう変えるのかがピンと来ません。要点を端的に教えてもらえますか。
素晴らしい着眼点ですね！一言で言えば、生成的AIは”文章やデータの新しい出力を自動で作るエンジン”ですよ。HEORはHealth Economics and Outcomes Research（ヘルス・エコノミクス・アンド・アウトカムズ・リサーチ）であり、そこに生成的AIを当てると、情報整理、モデリング、文書作成が効率化できます。
なるほど。ただし現場は慎重です。投資対効果（ROI）が出るか、誤ったアウトプットを鵜呑みにしない仕組みはあるのかが心配でして、そこを中心に聞きたいです。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一に、生成的AIは時間と人的コストを削減できること。第二に、出力の正確性を高めるための手法（たとえばRetrieval-Augmented Generation＝RAG）を組み合わせる必要があること。第三に、ガバナンスと検証ルールを設ければ実務導入は可能であること、です。
例えば、どの工程が一番先に置き換わりやすいのでしょうか。現場の抵抗は少ない所から始めたいのですが。
実務目線なら、まずは情報収集と下ごしらえの工程からが現実的です。文献検索や系統的レビューの原案作成、既存データの要約やコーディング補助は導入障壁が低く、ROIも分かりやすいです。次にモデルの補助、最後に完全自動化を検討する流れが堅実です。
技術的に怪しいときにどう誤りを見抜けば良いのですか。現場の担当者は専門家ではないので、実務で検証する方法を知りたいです。
いい質問です。実務検証は三段階が基本です。第一段階はベースライン比較で、既存手法とAI補助の結果を並べて差を確認すること。第二は人間のチェックポイントを複数設けること。第三は検証用データセットを用意して定期的に再評価すること、です。たとえば新入担当者でも判断しやすいチェックリストを作るのが有効ですよ。
これって要するに現場の作業をAIが補助して効率化するということ？でも判断は人が残すということになりますか。
まさにその通りです。生成的AIは補助ツールであり、人間の意思決定を置き換えるのではなく支援する。最初はヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop＝HITL、人間介入）体制を徹底するのが現実的です。ルールと監査ログがあればリスクは管理できますよ。
では最初の投資規模はどの程度見ればよいですか。中小規模の投資で効果が出るのかが肝心です。
最小実行可能な実装（Minimum Viable Implementation＝MVI）を提案します。クラウド型のAPIをまず試し、データ整備と評価ルールだけ内製する。初期は大規模モデルを“そのまま使う”構成で、次に必要に応じて微調整（fine-tuning）を段階的に行えば投資を抑えられます。
なるほど。では最後に、私が部下に説明するときに使える短い要点を教えてください。会議ですぐ言えるフレーズが欲しいのです。
いいですね、会議向けの短いフレーズを三つにまとめます。第一に「まずは情報整理にAIを使い工数削減を図る」。第二に「人の検証を残す体制でリスクを低減する」。第三に「小さく始めて効果を測定し、段階的に拡大する」。これだけで会話が前に進みますよ。
分かりました。では自分の言葉で整理すると、まずは文献やデータの下ごしらえにAIを使って時間を作り、出力は必ず人がチェックする仕組みで運用し、小さく始めてROIを測る、という流れで進めれば良い、という理解で間違いないでしょうか。
まさにその通りですよ。素晴らしい要約です。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
本稿は、HEOR（Health Economics and Outcomes Research：保健経済学とアウトカム研究）領域における生成的AI（Generative Artificial Intelligence：新しい情報や文章を自動生成するAI）の役割を整理したレポートを端的に位置づけるものである。結論を先に示せば、この研究はHEORのルーチン作業を再設計する枠組みを提示し、特に文献検索、経済モデルの下準備、実臨床データの要約・仮説生成において実務効率を大幅に改善する可能性を示した点で既存研究と一線を画す。なぜ重要かと言えば、HEORは意思決定の質と速度に直結する分野であり、生成的AIがそこに実装されれば意思決定の時間短縮とコスト低減が同時に達成され得るからである。さらに、この報告は単なるツール紹介ではなく、信頼性を担保するための手法群、例えばPrompt EngineeringやRetrieval-Augmented Generation（RAG）といった実務的な技術を体系化して示した点で実務者への道標となる。要するに、HEORの作業フローに生成的AIをどう組み込みリスクを管理するかという実行計画を与える点が本報告の核心である。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は個別技術の性能評価や限界事例の提示に留まることが少なくないが、本報告はHEORという応用ドメインに焦点を合わせ、用途別の分類（taxonomy）を提示した点が異なる。具体的には、系統的文献レビュー支援、経済モデルの仮定検討、実世界データの前処理といった用途別に生成的AIの適合性や必要なガバナンスを整理している。それにより単なる性能指標の比較に終わらず、実務導入時のチェックポイントや評価指標まで踏み込んでいる。さらに、RAGや微調整（fine-tuning）などの技術を単体で説明するだけでなく、それらを組み合わせた運用パターンを提示している点も差別化ポイントである。結果として、経営層が意思決定するときに必要な投資対効果の見積もりや導入順序が示され、現場導入に向けたロードマップを具体的に描けるようになっている。したがってこの報告はHEOR実務者と経営判断者の橋渡しをする資料として実用性が高い。
3.中核となる技術的要素
本報告が取り上げる主要技術は複数あるが、特に重要なのはPrompt Engineering（プロンプト・エンジニアリング＝AIに指示を与えて望ましい出力を引き出す技術）、Retrieval-Augmented Generation（RAG＝外部知識検索を組み合わせて正確性を高める手法）、モデルの微調整（fine-tuning＝既存モデルを領域データで最適化するプロセス）である。これらは互いに補完関係にあり、単一の大規模言語モデルだけでは補えない領域特異的な正確性を担保するために不可欠である。報告書はこれら技術をビジネス的な比喩で説明し、プロンプトを“問い合わせの書式”、RAGを“図書館の司書”、微調整を“専門家による訓練”に例えることで非専門家にも理解しやすくしている。加えて、エージェントと呼ばれる自律的な作業遂行の仕組みも取り上げ、反復的な業務を自動化する際の適用可能性とリスクを検討している。これらの技術要素を実務フローにどのように組み込むかが、導入の成否を分ける重要なポイントである。
4.有効性の検証方法と成果
報告書は有効性検証の方法論として、ベースライン比較、ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL：人間介入）評価、外部検証データセットによる定期評価という三段階を示している。ベースライン比較では従来手法とAI補助の所要時間や誤差率を定量化し、ROI試算を行う。HITL評価は実務での意思決定を保つための安全弁であり、AI出力を人間が検証するプロセスを標準化することが重要である。外部検証はモデルの劣化を早期に検出するために必要であり、定期的な再学習のトリガーを設定する仕組みが紹介されている。これら手法を適用した初期事例では、文献レビューやデータ要約作業で30～50％の工数削減が確認されており、誤情報対策と組み合わせれば実務での実効性は高いと結論付けられている。
5.研究を巡る議論と課題
議論の中心は正確性の担保、バイアスの管理、プライバシー保護、規制順守である。生成的AIは情報を創出する性質上、根拠のない推論（hallucination）が生じるリスクがあるため、RAGのような外部知識連携と人間による検証が不可欠だと指摘されている。バイアスについては学習データの偏りが結果に反映されるため、トレーニングデータの選別と透明性が議論される。さらに、患者データを扱うHEORではプライバシー規制が重要であり、匿名化とアクセス制御を厳格化する必要がある。最後に法規制やガイドラインが追いついていない点があり、業界横断のベストプラクティス整備と説明責任を果たすための監査体制が課題として残る。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向での研究と実装が求められる。第一に、領域特化モデルと汎用モデルをどう組み合わせて信頼性を確保するかに関する実証研究である。第二に、RAGやHITLなどの運用設計が実務に与える影響を評価し、業種別の導入ガイドラインを整備することだ。第三に、定量的なROI評価フレームの普及と、モデル劣化を検出するための指標整備である。これらの研究は単に技術性能を高めるだけでなく、実務で安全かつ持続的に活用するための制度設計にも寄与する。検索に使える英語キーワードとしては、”Generative AI”, “Health Economics and Outcomes Research”, “Retrieval-Augmented Generation”, “Prompt Engineering”, “Fine-tuning”, “Human-in-the-Loop”を挙げておく。
会議で使えるフレーズ集
「まずは文献検索とデータ前処理にAIを活用し工数削減を図る」
「AI出力は人の検証を前提に運用し、リスクを段階的に減らす」
「小さく始めて効果を測定し、定量的にROIを判断する」
Reference: R. L. Fleurence et al., “A Taxonomy of Generative AI in HEOR: Concepts, Emerging Applications, and Advanced Tools – An ISPOR Working Group Report,” arXiv preprint arXiv:2410.20204v2, 2025.
