ヘルスケアAIは、ビジョンと野心に満ちている。しかし、欠けているのは導入実績だ。この悪名高き困難な市場に参入するために本当に必要なことは何か、業界の第一人者たちに尋ねた。以下が、彼らが挙げる3つの重要なアドバイスである。
エージェント型へ移行せよ
エージェント型システムは、ヘルスケアにおけるAIの可能性と、その限定的な実装との間のギャップをついに埋めつつある。生成AIがコンテンツを作成できる一方で、エージェント型AIは推論し、計画を立て、行動を起こすことができる。「エージェント型AIは単なる流行語ではなく、自律システムと垂直統合型インテリジェンスの融合を表していると我々は考えている」と、ヘルスケアとテクノロジーに投資するアーリーステージVC、Nina Capital（ニーナ・キャピタル）の創業者兼マネージングパートナーであるマルタ・ザンキ氏は語る。デロイトも同意見だ。「エージェント型AIの出現はすでに経営幹部の注目を集めており、初期段階にもかかわらず、リーダーの30%が大きな影響を与えると考えている」と、デロイト・センター・フォー・ヘルス・ソリューションズのマネージングディレクター、ジェイ・バット博士は述べる。
エージェント型AIがすでに進展を見せている分野には、創薬、医療記録の自動化（会話を電子カルテデータに変換するスクライブ）、トリアージツール、そしてもちろん業務効率化が含まれる。実際、後者はザンキ氏が、パイロット段階の煉獄から実際の本番環境へ移行するための重要なアドバイスの1つである。「業務上の生存課題を解決せよ」と彼女は助言する。「あなたのツールが、明確な経済的ROIに裏打ちされた人材不足、財政破綻、その他の生存課題に直接対処しないのであれば、それは任意のものである」
垂直統合で考えよ
垂直統合型AIエージェントは、高度なAI技術をドメイン固有の知識、ワークフロー、独自データと統合する。ヘルスケアデータは分散し、構造的に複雑で統一されておらず、ミスの余地がないため、医療AI応用には専門特化が鍵となる。「ビッグAIの誇大宣伝に惑わされるな。特定のドメイン専門知識を持たない限り、他者の汎用モデルの上に構築するな」とザンキ氏は助言する。「ヘルスケア業界は現在、生成AIの誤配分に苦しんでいる。より広範な市場がAI予算の約50%を営業とマーケティングに注ぎ込んでいる一方で、我々はこれがヘルスケアにとって的外れだと考えている。LLMが臨床アウトカムに与える真の影響は、汎用チャットボットではなく、専門家による独自データに基づいたドメイン特化型の専門モデルにある」
実際、この業界で変革を推進するために必要なのは、水平統合と垂直統合のバランス、つまりエージェント型AIメッシュである。あるいはマッキンゼーが表現するように、生成AIのパラドックスを解決することだ。同社の分析によると、企業の約80%が生成AIを使用しているが、ほとんどが収益への影響を証明できない。その理由は、企業全体の生成AIアプリケーション（コパイロットやチャットボットなど）と特定の垂直統合型開発との間の不均衡であり、後者のうちパイロット段階を超えるのはわずか10%だという。推論し、計画を立て、既製品や広範なアプリケーションと専門特化型のバランスを取れるAIエージェントが、導入を推進するだろう。
導入への道筋を計画せよ
ヘルスケアは、参入が極めて困難な市場として悪名高い。厳格なプライバシーとセキュリティ規制、医療法的リスク、レガシーシステム、そして医療専門家の変化への抵抗は、創業者が初日から認識し、計画すべき課題である。「アーリーステージのスタートアップが犯す最大の過ちは、製品やサービスを構築する前に多くの顧客と話すことを忘れ、誰が支払い、なぜ支払うのかについて明確性を欠くことだ」と、アメリカン・ハート・アソシエーション・ベンチャーズのマネージングパートナー、リサ・スエネン氏は語る。「この分野におけるアーリーステージとレイトステージの最大の違いは、導入と市場浸透に必要なことについての明確性の欠如だ」彼女のファンドが投資しないと決定する主な理由の1つは、市場参入に必要なことについての明確な理解の欠如だという。
「医療システムの約30%が、少なくとも1つの機能でパイロットから大規模展開に移行している。しかし、約半数はまだ実験段階であり、かなりの少数派はAIをまったく導入していない」と、デロイトのジェイ・バット博士は付け加える。「段階的なパイロットはもはや十分ではない。真の影響を見ている組織は、複数の機能にわたってAIを展開し、導入を財務および業務成果に直接結びつけている」
バット氏によると、多くの創業者が過小評価しているのは統合の重要性だという。「レガシー環境での導入を簡素化するソリューション、特に旧システムと新システムの間を橋渡しするものは、単独のAI機能よりも価値が高いことが多い」アーリーステージのAIベンダーに「イエス」と言う決定は、モデルの洗練度よりも、実装適合性、リスク、ガバナンス準備態勢、そして規模拡大への道筋を持つ信頼できる価値獲得にかかっていると彼は言う。「強力な臨床検証とROIがあっても、セキュリティ、データアクセス、統合能力、業務オーナーシップに関する明確な回答がなければ停滞する。購入者は現在、明確なパイロットから規模拡大への計画を期待しており、データ準備態勢を真のゲート要因と見なしている」2026年と2027年を見据えて、彼はヘルスケアにおけるAI予算が、消費者エンゲージメントと患者フロー（インテリジェントなスケジューリングやトリアージなど）、ケア提供（意思決定支援や縦断的ケアコーディネーションなど）、支払いワークフロー、人材最適化に焦点を当てた製品にシフトすると予想している。
「『観光客』は去った」とザンキ氏は述べる。「2026年に生き残り、繁栄するためには、あなたの技術が単なる機能ではなく、特定の高リスクなヘルスケアのボトルネックに対する必要不可欠なソリューションであることを実証しなければならない。このボトルネックの解消は、最終的な購入者に対して重要かつ測定可能な財務的利益を生み出さなければならず、そのうちのいくらかをあなたが実証可能な形で獲得し、ビジネスを維持できなければならない。あまりにも多くのスタートアップが『システムのための価値』を生み出すだけで、その価値のうちどれだけ少ないかが予想される顧客や購入者のポケットに入るかを無視している。この罠に陥るな」
これらはすべて、イノベーションを可能にする貴重な教訓である。しかし、別の、まれではあるが代替的な道があることを覚えておくことが重要だ。それはイノベーションではなく、革命的な発見の道である。財務的利益や市場ニーズによって駆動されるのではない。もしあなたがパラダイムを変える創業者であれば、典型的な軌道に当てはまらないかもしれないが、それで構わない。ヘルスケアはあなたをも待っているのだから。
