キャット・マリー・アルバレス（RN、MBA）、Katalyst & Co.創業者兼CEO｜投資家、アドバイザー、次世代ヘルスケアの設計者
ヘルスケアにおける議論は、人工知能（AI）がシステムに属するかどうかという論争をすでに通り過ぎつつある。いまリーダーたちが向き合っているのは、より重要な問い──実用的で、倫理的で、持続可能な形でAIをいかに設計し、導入するかだ。AIの活用は、投資し、運営し、提供し、そしてケアを受ける人々の体験に好影響を与え得る。しかし設計と実行においては、譲れない要件がある。
私が最近執筆したForbesの記事では、ヘルスケア業界が過去のテクノロジーのサイクルから何を学べるか、落とし穴や教訓を含めて考察した。AIには莫大な可能性があり、人間の意思決定を支えるときに最大の価値を発揮する。組織が実験段階から本格導入へ移行するにつれ、焦点は「可能性」から「準備」へと自然に移っていく。ここで挙げる5つの原則は、議論から実効性があり倫理的なAI提供へと、ヘルスケアのリーダーを導く指針となる。
1. 戦略から始める
次世代ヘルスケアのイノベーションに取り組んできたベテランとして、AIはヘルスケアのリーダーがいったん立ち止まり、正しい問いから始めるときに最も機能することを、私は繰り返し目にしてきた。プラットフォームの選定やツールの種類を論じる前に、最初の問いはシンプルで、より戦略的であるべきだ。
AIを活用したテクノロジーで改善できる領域はどこか。一方で、臨床判断によって差別化すべき重要な領域はどこか。こうした問いは、責任の所在と判断の枠組みを即座に明確にする。臨床上の意思決定、複雑なケア調整、関係性に基づく対話は、人の手にしっかりと残すのが最善だ。反対に、いくつかの業務領域では、準備性、整理、実行の徹底を高める支援の恩恵を受けられる。
なぜ今、AIを導入する必要があるのか。最大の圧力要因は何か。品質と一貫性か。コスト管理か。成長とスケールか。それぞれの領域で、AIの入り口は異なる。組織が最も重要な成果を明確にできれば、AI導入は探索的なものではなく、焦点の定まったものになる。
2. AI固有の問いを早期に投げかける
戦略的視点が定まったら、ヘルスケアのリーダーは活用に関するより具体的な問いへ踏み込める。こうした問いは、AIが意思決定を複雑にするのではなく、強化することを確実にする助けになる。AI固有の問いに事前に答えられる組織ほど、AIをより効果的に統合できる。
・AIに「決定」ではなく「提案」をさせたいのはどこか。
・AIはどのデータに依拠するのか。そしてチームはその入力を信頼できているか。
・AIが支える意思決定は、その後段のワークフローとどう相互作用するのか。
・提案が時間の経過とともに適切であり続けることを、どのように検証するのか。
・AIのロジックは、日々それを使う人々にとってどの程度可視化されるべきか。
・AIの誤りやリスクを適時に軽減できるよう、どのような安全チェックポイントを設けるのか。
3. AIをアシスタント（コパイロット）として位置づける
問いへの答えが出てチームが導入フェーズへ移行したら、AIを支援のためのコパイロット（共同操縦者）として位置づけることが、士気と定着において重要になる。当社では、エンドツーエンドの完全自動化ではなく、まずはフロントオフィスのワークフローに強く重点を置きながら、オペレーターと臨床スタッフのコパイロットとしてAIを意図的に活用してきた。
紹介（リファラル）管理では、AIが情報の完備性を事前に確認し、不足情報を浮き彫りにし、振り分けの選択肢を提案することで、チームはやり取りを減らしながら案件を前に進められる。
スケジューリングでは、キャパシティと患者のニーズに基づいて時間枠、チャネル、フォローアップを推奨する一方で、最終決定の完全なコントロールはスタッフが保持する。
会員（メンバー）エンゲージメントでは、AIが個別最適化したアウトリーチや自動リマインダーを支援し、チームが人のつながりを要する会話により多くの時間を割けるようにする。
このように枠づけることで、AIは説明責任を取り去ることなく摩擦を減らし、「仕事のあり方」を作り替えようとするのではなく、実際の業務の進み方を支える。
4. 準備が適切に整ったことを示す明確な変化を特定する
「うまく機能していると、どうやって分かるのか」。明白な問いに見えるかもしれないが、導入前後のシナリオを明確に特定しておくことは、AIの導入と活用の価値を最大化する助けになる。
例として、2023年のアクセンチュアのレポートでは、臨床従事者の92%が、反復的な事務作業をバーンアウトの主要因として挙げている。事務負担を軽減するAIは、バーンアウトの低減につながり得る。AI統合後に私が目にしてきた、追加のポジティブな結果には次のようなものがある。
業務面では、手戻りや手動でのステータス確認に費やす時間が減る。回避可能な接触（タッチポイント）は減少する。紹介、スケジューリング、アウトリーチ全体でサイクルタイムが短縮される。業務はより予測可能になり、その結果としてボトルネックや直前の変更が減り、需要に追いつくために必要な残業も少なくなる。
人間的側面では、その変化はさらに意味深いことが多い。オペレーターや臨床スタッフは一貫して、AIが監督すべきシステムをもう1つ増やすのではなく、日々をより回しやすくしていると報告する。反復作業を肩代わりし、情報をより効果的に整理することで、フロントオフィスと臨床チーム間の連携が改善される。この協働は、テクノロジーが目新しいからではなく、プロフェッショナルとしての判断を支えるためにそこにあることが明確であるために、士気を高め得る。恩恵は日々のワークフローの中で実感される。
5. 全体を俯瞰して考え、ともに成長できるパートナーを選ぶ
AIの準備には、パートナー選定も含まれる。5つのワークフローに対して5社のベンダーを管理することは、不必要な複雑さを招く。複雑なヘルスケアの世界では、単機能のツールをサイロ化して提供するのではなく、ワークフローを全体として理解するパートナーと組むことで組織は恩恵を得られる。
スケジューリング、紹介管理、エンゲージメントといった連動する領域を支えられるパートナーは、継続性を生み出す。さらに同じパートナーが、収益サイクルのワークフローや営業機能といった隣接ニーズを時間とともに支えられるなら、組織は分断を招くことなく柔軟性を得られる。システムとして考える力は、AIの準備性と利用が高まるにつれて、組織が思慮深く拡張していく助けになる。
同じくらい重要なのは、優れたパートナーが人間の意思決定を尊重することだ。彼らは、選択肢の提示や優先順位付けの支援を行いながら、説明責任はチームに残すようAIを設計する。また、ガバナンスと品質保証をパートナーシップに組み込み、AI活用が拡大する中でも確信を提供する。
AIは意図に報いる
AIは、ヘルスケアがより明確さと即応性、そしてケアをもって運営されるための、意義ある機会をもたらす。最大の恩恵を得ている組織は、準備性、整合性、そしてスチュワードシップへの投資を進めている。
意図をもってAIを導入すれば、周囲のシステムを強化する。人を支える。意思決定を研ぎ澄ます。そしてチームが、人間の判断が最も重要となる領域により多くの時間を割けるようにする。その仕事は、最適な運営と臨床アウトカムを支え、可能にするための、適切な対話から始まる。
