コストの内訳、ドメイン特化型ソフトウェアがAI導入の主流
AI導入を語るうえで見落とされがちな要素として、コスト構造が挙げられる。GPUや推論チップなどのハードウェアが注目を集めがちだが、実際にはソフトウェア関連サービスが総コストの約70％を占める。具体的にはモデルの微調整や電子カルテ（EHR）との統合、継続的なメンテナンスなどが含まれる。オープンソースモデルを採用すると、ライセンス料を削減しながら社内でカスタマイズを行えるため、こうしたコストを大幅に削減できる可能性がある。
医療AI向けの新たなフロンティア、オンプレミスとプライベートクラウド
プライバシーとデータセキュリティに対する懸念が高まる中、超巨大クラウドプラットフォームではなく、オンプレミス環境やプライベートクラウドに切り替える動きが活発化している。アルビン・グレイリンは「多くの組織は、顧客や患者のデータをクラウドに置くことに非常に慎重です」と述べている。これは特に医療分野で顕著であり、たとえば米国のHIPAAに代表される規制や、患者の機密情報の保護が最優先とされるからだ（訳注：HIPAAは、失業時や転職時における医療保険の継続性や、個人の医療情報に関するプライバシーとセキュリティの保護基準に関する法律）。
中国では、厳格なデータローカライゼーション法により、病院が患者記録をオンプレミスで管理しなければならないため、プライベートAI環境の需要が拡大している。米国はそこまで厳しくはないが、クラウドセキュリティへの不安やベンダーロックインを嫌う傾向から、ハイブリッド型あるいは完全オンプレミス型のAIソリューションを選択する医療機関が増えている。カール・ジャオは「ソフトウェアとその導入の柔軟性は、AIの計画において過小評価されがちです」と指摘している。
AIエコシステムの未来像
オープンソースモデル、コストの透明性、オンプレミス型ソリューションの融合により、医療分野におけるAIの新たなかたちが生まれつつある。Stryker（ストライカー）、Boston Scientific（ボストン・サイエンティフィック）、Medtronic（メドトロニック）などの企業は、すでにAI関連のイノベーションによる株価上昇を享受しており、AWSやGoogle Cloudといったクラウドプロバイダーは、ローカル推論チップ（たとえばTPU）との競合に直面している。
アルビン・グレイリンはこの点について「AIはプラグ・アンド・プレイで動くというものではなく、既存システムとの統合には時間がかかります」とまとめている。今後はオープンソースモデルとドメイン知識、そして安全性を担保するインフラが組み合わさり、現実世界で成果を上げるエコシステムが確立されていくと考えられる。ヘルスケア分野においては、診断の迅速化や患者の治療成績の改善が期待できるだけでなく、プライバシー、コスト効率、拡張性を重視した持続可能なAI導入が進むだろう。
医療分野におけるAI革命の鍵
医療分野におけるAI革命は、単なる技術革新だけでなく、その技術をいかに実装するかという点が鍵となる。DeepSeekのようなオープンソースモデルやオンプレミス環境での導入、そしてコスト構造の明確化により、企業はイノベーションと実用性を両立させたAI活用を実現できる可能性が高まる。こうしたアプローチこそが、ヘルスケアにおいてAIが真に現場に根付き、実際の成果を生み出すための道筋といえる。
