投稿者 global-ai-media 
医療現場でのAIによる記録作成（Scribe）支援が急速に進む中、米国立標準技術研究所（NIST）はAIの「信頼性」と標準化の重要性を説いています。本記事では、NISTの提言をベースに、日本の「医師の働き方改革」や厳格な品質要求といった文脈を踏まえ、高リスク領域でAIを活用する際のガバナンスと実務的アプローチについて解説します。
診察室に入ってきたAI：記録業務の自動化とそのインパクト
米国立標準技術研究所（NIST）が取り上げたトピックの一つに、医療現場におけるAIによる自動記録（メディカル・スクライブ）の普及があります。医師が患者と会話する内容をAIが聞き取り、自動的にカルテや要約を作成する技術です。
日本国内においても、「医師の働き方改革」が2024年4月から本格化し、医療従事者の過重労働是正が喫緊の課題となっています。診察中のPC入力に忙殺され、患者の顔を見られないという課題に対し、生成AIを活用した音声認識・要約ソリューションは、業務効率化の切り札として期待されています。これは医療に限らず、商談記録やコンタクトセンターの記録業務など、あらゆる「対話記録」のニーズと共通しています。
「信頼性」への懸念とリスク管理
しかし、NISTが警鐘を鳴らすように、ここには重大なリスクも潜んでいます。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や、重要な医学的情報の欠落、あるいは患者のプライバシー情報の不適切な取り扱いです。
日本の商慣習において、特に医療や金融といった規制産業では「ゼロリスク」を求める傾向が強くあります。しかし、確率的に動作する現在のAIモデルにおいて、100%の精度を保証することは技術的に不可能です。ここで重要になるのが、NISTの「AIリスクマネジメントフレームワーク（AI RMF）」のような標準化された枠組みです。単に性能を追い求めるのではなく、「どのようなリスクがあり、それをどう緩和・管理しているか」を可視化し、説明可能な状態にすることが、システム導入の前提条件となります。
日本企業におけるAIガバナンスの実装
NISTの取り組みは、日本の経済産業省・総務省による「AI事業者ガイドライン」とも方向性が合致します。日本企業がこの技術をプロダクトに組み込む、あるいは社内導入する際、以下の3つの視点が不可欠です。
第一に、**「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」の徹底**です。AIはあくまで「草案作成者」であり、最終的な記録の確定や診断の責任は医師（人間）が負うという業務フローを確立する必要があります。AIを「魔法の杖」として丸投げするのではなく、人間の判断を支援するツールとして位置づけるUI/UX設計が求められます。
第二に、**データの透明性とプライバシー**です。日本では改正個人情報保護法に加え、医療情報に関しては「3省2ガイドライン」への準拠が必要です。学習データに何が使われているか、入力データが再学習に回されるか否かといったデータガバナンスは、ベンダー選定時の最重要チェック項目となります。
第三に、**期待値のコントロール**です。現場のユーザー（医師や業務担当者）に対し、AIの限界（苦手なこと）を正確に伝え、過度な依存を防ぐ教育やマニュアル整備も、広義のAIシステムの一部と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のNISTの事例から、日本企業が得られる実務的な示唆は以下の通りです。
- 「100%の精度」を目指さない業務設計：AIの出力には誤りが含まれることを前提とし、人間が効率的に確認・修正できるインターフェースやワークフローを構築することが、実用化の近道です。
- ガバナンスを競争力にする：NISTの基準や国内のAIガイドラインに準拠していることは、単なるコンプライアンス対応ではなく、顧客（特にB2Bやエンタープライズ領域）からの「信頼」を獲得するための強力な差別化要因になります。
- ドメイン知識との融合：汎用的なLLMをそのまま使うのではなく、日本の医療用語や独自の商習慣、帳票フォーマットに合わせたファインチューニングやRAG（検索拡張生成）の構築が、実務レベルの品質を担保する鍵となります。