投稿者 global-ai-media 
米国シアトル小児病院が医師向けに開発した「Phone a friend（友人に電話する）」のようなAIエージェントの事例をもとに、専門職の業務支援における生成AIの可能性を解説します。高度な判断が求められる現場で、AIはいかにして人間の認知的負荷を下げ、業務効率化に寄与しうるのか。日本企業が取り入れるべき視点と、ガバナンスの要諦を考察します。
医師の「頼れる相談相手」を目指すAIエージェント
米国のシアトル小児病院（Seattle Children's Hospital）が、医師の業務を支援するために「Phone a friend（友人に電話する）」というコンセプトのAIエージェントを開発したというニュースは、多くの企業にとって示唆に富む事例です。40年にわたりヘルスケアITに従事してきた同病院のZafar Chaudry医師らが主導するこの取り組みは、単なるチャットボットの導入にとどまらず、逼迫する医療現場における「意思決定の補助線」を引こうとする試みと言えます。
「Phone a friend」とは、本来クイズ番組などで回答に困った際に友人に助けを求める仕組みを指す言葉ですが、ここでは「臨床や事務手続きで迷ったとき、即座に信頼できる情報を提示してくれるアシスタント」を意味します。膨大な医学文献や院内のプロトコル（手順書）を学習・検索できるAIエージェントが、医師の問いかけに対して適切な情報を整理して回答することで、医師が本来注力すべき診療行為に時間を割けるよう支援する狙いがあります。
専門職の「認知的負荷」を下げるアプローチ
この事例は、医療機関に限らず、高度な専門知識を要する日本企業の実務においても重要なヒントを含んでいます。エンジニア、法務、経理、研究開発といった専門職は、常に最新の規制、技術文書、社内規定といった膨大な情報の中から、必要な知識を探し出す作業（情報検索）に多くの時間を費やしています。
大規模言語モデル（LLM）と社内データを連携させるRAG（検索拡張生成）技術を用いたAIエージェントは、こうした「情報のサイロ化」を解消する鍵となります。単に文書を検索するだけでなく、「この症例（あるいは事例）の場合、どのガイドラインを参照すべきか？」といった文脈を伴う問いに対して、自然言語で要約して回答できる点が従来の検索システムとの決定的な違いです。これにより、専門職の「認知的負荷」を大幅に下げることが可能になります。
クリティカルな現場におけるリスク管理と「Human-in-the-loop」
一方で、医療という人命に関わる領域でのAI活用には、極めて慎重なリスク管理が求められます。生成AIには「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクが常につきまといます。もしAIが誤った処置法を提示し、医師がそれを鵜呑みにすれば、取り返しのつかない事故につながりかねません。
そのため、こうしたシステムでは「Human-in-the-loop（人間がループの中に入る）」の原則が不可欠です。AIはあくまで「提案」や「ドラフト作成」を行い、最終的な判断と責任は人間が負うという運用設計です。また、回答の根拠となる文献ソースを必ず明示させる機能も、実務利用においては必須要件となります。
日本の法規制・商習慣を踏まえた導入のポイント
日本企業が同様のAIエージェントを導入する際には、国内の法規制や組織文化への適応が課題となります。医療分野であれば「3省2ガイドライン」などの厳格なルールが存在しますが、一般企業であっても個人情報保護法や著作権法、さらには秘密保持契約（NDA）に基づいたデータ管理が求められます。
特に日本の組織では、「AIの回答が間違っていた場合の責任所在」を過度に恐れる傾向があります。これを乗り越えるためには、AIを「正解を出す機械」としてではなく、「新人アシスタント」あるいは「優秀な検索係」として位置づける社内コンセンサスの形成が重要です。また、現場のベテラン社員が持つ暗黙知をいかに形式知化し、AIに学習（あるいは参照）させるかというナレッジマネジメントの視点も、日本企業のAI活用成功のカギを握ります。
日本企業のAI活用への示唆
シアトル小児病院の事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが得られる実務的な示唆は以下の通りです。
- 「相談相手」というUX設計： ツールを導入する際、単なる検索窓ではなく「同僚に相談する」ような親しみやすいインターフェース（UX）にすることで、現場の利用率向上が期待できます。
- ドメイン知識の構造化： AIエージェントの精度は、参照するデータの質に依存します。社内マニュアルや過去のトラブルシューティング記録など、独自データの整備（データガバナンス）がAI活用の前提条件です。
- リスク許容度の明確化： 誤回答が許されない領域（自動実行など）と、多少の揺らぎが許容される領域（アイデア出し、文書要約、初期調査）を明確に区分けし、段階的に適用範囲を広げることが肝要です。