拓海先生、最近ニュースで「IVF（体外受精）でAIを使って胚を選ぶと良い」という話が出ています。うちの工場とは直接関係ありませんが、倫理や投資対効果の観点で気になります。要するに導入すべき技術なのか教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！IVFでのAI活用は可能性が大きい一方、倫理と科学の両面で慎重な検討が必要です。まず結論を3点だけお伝えします。1) 現状は臨床導入には早すぎる、2) 解釈可能なモデルが望ましい、3) ランダム化比較試験（RCT）が欠けている、です。大丈夫、一緒に紐解いていけるんですよ。
投資対効果の観点で聞きます。これが本当に成功確率を上げるなら導入価値はありますが、確かな証拠がないとお金を掛けられません。どの程度のエビデンスが必要でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果を判断するにはランダム化比較試験（RCT: Randomised Controlled Trial／ランダム化比較試験）の結果が必須です。観察研究や後ろ向きデータだけでは因果を断定できません。経営判断では、効果の確度・コスト・実装リスクの3点セットで評価しましょう。
現実的な話をします。医療現場はデータもバラバラ、現場の抵抗も強い。うちの会社で言えば現場が使えなければ意味がありません。実装リスクって具体的にどんなものがあるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！実装リスクにはデータ品質のばらつき、モデルの不透明性、患者や医師の信頼喪失、法的・倫理的問題が含まれます。特に胚選択は新しい人間の生命に関わるため、誤った推奨が重大な結果を招くリスクがあります。だからこそ解釈可能性と透明性が重要になるんですよ。
これって要するに、見えないブラックボックスに委ねると責任の所在も分からなくなり、失敗したときに取り返しがつかないということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。要点を3つにまとめると、1) ブラックボックスは誤診や誤推奨の原因になる、2) 責任の所在が不明確になり信頼を失う、3) 人間の価値判断が不可欠である、です。だから医療現場では解釈可能なモデルと慎重な臨床試験が求められるんですよ。
では、企業として関わるとしたらどのポイントで参画すれば良いでしょうか。投資なのか共同研究なのか、あるいは技術支援なのかの判断材料が欲しいです。
素晴らしい着眼点ですね！経営判断の指針としては、まずは非臨床領域での支援やデータ品質向上への投資、次に解釈可能性に焦点を当てた共同研究の支援、最後にRCT支援を通したエビデンス構築が現実的です。リスクを取り過ぎず、段階的に関与するのが最も現実的ですよ。
分かりました。自分の言葉で整理すると、現時点では「証拠が不十分でブラックボックスは危険。まずは解釈可能な研究やRCT支援で段階的に関与する」ということですね。ありがとうございました、拓海先生。
