AIBR プレミアム
拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下が「医療分野でAIを入れるべきだ」と騒いでおりまして、何から始めればよいのか全く見当がつきません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。一緒に整理すれば見えてきますよ。まずは「黒箱（ブラックボックス）問題」が医療で何を困らせているかを一緒に押さえましょうか。
黒箱という言葉は聞いたことがありますが、具体的に病院の現場で何が問題になるのですか？患者や医者が納得できないということですか？
その通りです。端的に言えばポイントは三つです。1) 品質保証が難しくなる、2) 信頼が得られにくい、3) 医師と患者の対話が制限される、です。順に説明しますね。
なるほど、品質保証というのは要するに「いつも同じように動くか」を確認するということでしょうか？製造業でいうところの検査と同じ感覚ですか。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で合っていますよ。工場で検査工程が重要なように、医療AIでも「どの条件で正しく動くか」を明確にしないと運用で失敗します。黒箱はその確認を難しくするんです。
信頼の話は金と直結します。現場の医師が「何を根拠に判断しているのか」が分からないと使ってくれませんね。それと患者からの説明責任はどうなるのですか。
はい、ここが核心です。説明責任を果たせないと医師はAIの結果を患者に落とし込めません。つまりAIは医療の意思決定の補助として機能しないリスクがあるのです。投資対効果が出るかどうかに直結しますよ。
では、要するに「今の強力なAIをそのまま入れると現場では使えない可能性が高い」ということですか？
その理解で合っていますよ。補足すると、対策は二つあります。一つは透明性を高める設計を優先すること、もう一つは運用面での検証と説明プロセスを制度化することです。要点は三つで整理できます。
三つの要点、お願いします。現場で導入するなら具体的にどこから手をつければ良いかを示してほしいのです。
素晴らしい着眼点ですね！1) モデルの透明性（なぜその答えが出たかを説明できること）、2) 実運用での検証（実際の臨床環境での挙動を試験すること）、3) 説明責任と合意形成の仕組み（医師と患者に説明できるプロセス）です。これをロードマップに落とし込めますよ。
分かりました。では最後に、私の言葉で要点を確認させてください。要するに「現行の強力なAIは透明性が低く、病院での品質保証や説明責任を満たさない可能性があり、導入するなら透明性と運用検証を最初に固めるべきだ」という理解でよろしいですか。
その通りです、田中専務。言い換えれば「力はあるが説明できない道具」をそのまま入れても現場の信頼は得られない、だから透明性と検証を先に整えるのが最短で効果的な道筋です。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
