投稿者 global-ai-media 
米国の公共ラジオNPRが報じたように、医療現場における深刻な医師不足を背景に、AIエージェントを介した「オンライン完結型」のプライマリ・ケアが現実味を帯びてきています。問診やトリアージをAIが担うこのモデルは、日本の医療崩壊を防ぐ切り札となり得るのか。グローバルな動向を参照しつつ、日本の法規制や商習慣に照らした実務的な視点を解説します。
「AIファースト」な医療体験の台頭
米国では現在、プライマリ・ケア（初期診療）へのアクセス改善手段として、AIツールの導入が急速に進んでいます。NPRの記事にある事例のように、患者が医師と話す前に、まずAIエージェントとチャットを行い、症状の聞き取りや基礎的なトリアージ（重症度判定）を受けるプロセスが普及しつつあります。
この背景には、慢性的な医師不足と医療費の高騰があります。生成AIや大規模言語モデル（LLM）を活用し、問診時間の短縮や、対面診療が不要な軽症例のスクリーニングを行うことで、医師のリソースを真に必要な患者へ集中させる狙いです。これは単なる効率化にとどまらず、患者にとっても「待ち時間の短縮」や「24時間アクセス」というメリットをもたらします。
生成AIによる問診の高度化とリスク
従来のルールベース（フローチャート式）の問診システムと異なり、最新のLLMベースのAIは、患者の自然言語による曖昧な訴えを理解し、文脈に応じた追加質問を行うことが可能です。これにより、医師がカルテを書く時間を大幅に削減する「医療クラーク」的な役割も期待されています。
一方で、実務的な課題も明確です。最大の懸念は「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。AIが架空の病名や不適切なアドバイスを提示するリスクはゼロではありません。そのため、多くのサービスでは「Human-in-the-loop（人間が関与する仕組み）」を前提とし、AIはあくまで「草案作成」や「情報整理」に徹し、最終的な医学的判断は医師が行うという建付けが必須となっています。
日本における「診断」の壁とビジネスチャンス
この潮流を日本国内に適用する場合、最大のハードルとなるのが医師法第20条を中心とした法規制です。日本では「診断」および「治療」は医師のみに許された行為であり、AIが独自に病名を確定したり、処方を行ったりすることは認められていません。
しかし、ここにビジネスチャンスがないわけではありません。日本では「タスク・シフト／シェア（医師の業務を他職種やシステムへ移管すること）」が政策的に推進されています。AIを「診断機器」ではなく、医師の判断を支援する「診療支援システム」や、受診前相談としての「健康相談チャットボット」として位置づけることで、大きな価値を提供できます。
例えば、Ubieなどの症状検索エンジンが既に普及しているように、患者が病院に行く前の「不安の解消」や「適切な診療科への誘導」、そして医療機関側における「予診の自動化」は、日本の医療現場の疲弊を救う現実的なソリューションです。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの医療AIトレンドを踏まえ、日本の企業・組織がAI活用を進める上での要点は以下の通りです。
1. 「診断」ではなく「支援」と「効率化」に焦点を絞る
AIに医師の代わりをさせるのではなく、医師の事務作業負担（カルテ記載、紹介状作成、予診情報の整理）を軽減するツールとしての導入が、現行法制下で最も確実かつ需要が高い領域です。開発・導入においては、医師法や薬機法（プログラム医療機器：SaMD）の専門家を初期段階からチームに入れることが不可欠です。
2. 日本固有のUI/UXと信頼醸成
米国の合理主義的なアプローチに対し、日本の患者、特に高齢者は「対人コミュニケーション」を重視する傾向があります。AIの回答が無機質にならないようなプロンプトエンジニアリングや、最終的に医師が確認していることを明示するUI設計など、心理的な安全性（トラスト）を担保する設計が普及の鍵を握ります。
3. ガバナンスと責任分界点の明確化
AIが誤った情報を提示した場合の免責事項や責任の所在を明確にする必要があります。特にヘルスケア領域では、AIガバナンスの欠如がブランド毀損に直結します。RAG（検索拡張生成）技術を用いて回答の根拠となるガイドラインを明示するなど、技術的な信頼性向上策と法的な利用規約の両面からリスクマネジメントを行う必要があります。
結論として、日本においては「医師の完全代替」を目指すのではなく、医療従事者と患者の間の「情報の非対称性を埋めるブリッジ」としてAIを実装することが、社会的受容性とビジネスの持続可能性を高める道と言えるでしょう。