「何でもAIに流す」のをやめた——アルゴリズムとAIを使い分ける医療現場の設計

2026-06-16

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「とりあえずAIに任せる」をやめると、むしろうまくいく話

AIがどんどん便利になるにつれて、「これもAIで！」「あれもAIに！」とついつい思いがちですよね。でも実は、AIを上手に使いこなしている現場ほど、「ここはAIに任せない」という判断を大切にしていることが多いんです。今回は、医療現場でのAI活用を例に、「AIとアルゴリズムの使い分け」という、ちょっと地味だけどとても大事なハナシをお届けします。

答えが決まっていることは、AIより「計算式」のほうが信頼できる

医療の世界には、「答えが決まっている計算」がたくさんあります。たとえば血液検査の数値から腎臓の働き具合を数値化したり、時系列で検査結果の変化を追ったり、公表されているリスク評価の点数を当てはめたり……。これらはすべて、入力が同じなら答えも必ず同じになる「計算式（アルゴリズム）」で処理できます。

こうした「確定できる計算」にわざわざAIを挟む必要はありません。アルゴリズムで処理すれば、速いし、結果がブレないし、「なぜこの数字になったか」を後から説明できます。

一方でAIが得意なのは、文章を書く・候補を挙げる・バラバラな情報を整理するなど、判断や言葉が必要な場面です。ここだけにAIを使うのが、賢い使い分けの基本です。

「同じ条件なのに答えが違う」は、医療では絶対NG

医療でもっとも困るのは、同じ条件なのに結果が変わることです。AIは非常に優秀ですが、確定した計算をAIに通すと、ごくまれに表現がゆれたり、もっともらしい別の数字を返したりすることがあります。

日常生活なら「まあいっか」で済む小さなズレも、医療の現場では見過ごせません。だからこそ、確実に決まることは確実な方法（アルゴリズム）で処理して、AIはその外側に置くという設計が重要になります。

「AIを使わない」という選択も、立派な設計判断。すべてをAIで動かすより、結果が安定して、検証もしやすくなるんです。

ルールを「読んでから作る」か「作ってから合わせる」か——その差は大きい

医療の現場では、患者さんの情報の取り扱いに関して、国が定めたガイドライン（医療情報の安全管理に関する複数省庁共同のガイドライン）があります。一般的に、こうしたルールはツールや仕組みを作る前に読んでおくことで、「どこでAIを使い、どこでは使わないか」「データをどこに置くか」の線引きを、後付けではなく最初から引けるようになります。

「作ってから合わせにいく」やり方だと、後から「あの処理は大丈夫だったか？」と不安になったとき、全部をひっくり返して確認しなければなりません。最初に設計の軸を決めておけば、構成をたどるだけで確認できる。後の安心感がまるで違うんですよね。