投稿者 global-ai-media 
米国ユタ州にて、医師の直接的な承認なしにAIが処方箋のリフィル（再処方）を行うパイロットプログラムが開始されました。これは、AIが人間の「支援（コパイロット）」を超え、実務を完遂する「自律型エージェント」へと進化しつつあることを示す象徴的な事例です。規制や商習慣の異なる日本において、この潮流をどのように捉え、事業や組織に適用していくべきか、リスクと機会の両面から解説します。
「コパイロット」から「エージェント」への転換点
生成AIの登場以降、多くの日本企業は「Copilot（副操縦士）」としてのAI活用、つまり人間が最終判断を行うことを前提とした業務効率化を進めてきました。しかし、今回のユタ州での事例は、特定の条件下においてAIに「判断と実行」までを委ねる、いわゆる「エージェント型」の運用が、ヘルスケアという高リスク領域でも始まりつつあることを示しています。
このプログラムでは、AIが患者の医療記録を分析し、再処方（リフィル）の適格性を判断します。これは新規の診断ではなく、継続的な投薬管理という「ルールとロジックが明確な領域」に限定されている点が重要です。AIが自律的に動くためには、創造性よりも、定められたプロトコルを正確に遂行する信頼性が求められるからです。
なぜ「処方箋」が対象なのか：定型業務の自動化とリスク許容度
医療行為におけるAI活用には常にハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）のリスクが伴います。それにもかかわらず、なぜ処方箋の発行が選ばれたのでしょうか。背景には、米国の深刻な医師不足とバーンアウト（燃え尽き症候群）の問題があります。
日本企業にとっても、これは重要な示唆を含んでいます。AIに任せるべき業務を選定する際、「クリエイティブな作業」だけでなく、「判断基準が明確で、かつ人間が行うとミスの起きやすい反復作業」こそが、自律型AIの最初の適用領域になり得るということです。ただし、そこには厳格なガードレール（安全策）の実装が不可欠です。ユタ州の事例でも、AIがゼロから判断するのではなく、既存の医療ガイドラインと患者データとの整合性をチェックするプロセスが主軸になっていると考えられます。
日本における「法規制」と「現場の受容性」
視点を日本国内に移すと、状況はより複雑です。日本の医師法第20条では「無診察治療の禁止」が定められており、AIが医師の確認を経ずに処方箋を出すことは、現行法上極めて高いハードルがあります。また、日本特有の「ゼロリスク」を求める組織文化や、対面診療を重視する商習慣も、完全自動化への障壁となるでしょう。
しかし、2024年から本格化した「医師の働き方改革」に見られるように、日本でも労働力不足は限界に達しています。法規制の壁はあれど、例えば「医師が最終承認ボタンを押す直前までの下書き作成」や「保険請求審査の一次スクリーニング」といった領域では、実質的な自律化に近いプロセスが求められ始めています。重要なのは、法規制を理由にAI導入を諦めるのではなく、規制の枠内で「どこまでをAIに自律させるか」という線引きを、技術と法務の両面から設計することです。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の現状を踏まえ、意思決定者やエンジニアが意識すべき点は以下の3点に集約されます。
1. 「支援」と「代行」の明確な切り分け
すべての業務でAIを自律させる必要はありません。チャットボットのような「支援」で十分な領域と、定型処理のような「代行（自律）」が効果的な領域を明確に区別してください。特に日本では、後者の導入には現場の心理的抵抗を減らすための丁寧なPoC（概念実証）が必要です。
2. 「Human-in-the-Loop」の段階的解消
いきなり人間をプロセスから外すのではなく、最初は「Human-in-the-Loop（人間がループ内に入って確認）」で運用し、精度が担保された領域から徐々に「Human-on-the-Loop（人間は監視のみ）」へと移行するロードマップを描くことが、日本企業における現実的なガバナンス対応です。
3. 構造化データの整備が自律化の鍵
ユタ州の事例が成立するのは、医療データがある程度標準化されているからです。AIを自律的に動かすためには、AIが読み解ける「きれいなデータ」が不可欠です。AIモデルの選定だけでなく、社内データの構造化・整備（データガバナンス）に投資することが、将来的な自動化への最短ルートとなります。