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この1年、ジェネレーティブAIにできること、できないこと、そしてすべきでないことに関する新しいツールや主張、アイデアには事欠かなかった。そして、誇大広告にもかかわらず、この技術を適用して成功した現実の企業プロジェクトはほんの一握りだ。ヘルスケア業界は例外で、幅広いジェネレーティブAIの使用事例がある。

大規模言語モデル（LLM）を臨床意思決定支援、患者の旅の軌跡、効率的な医療文書作成に使用することから、医師がクラス最高の医療チャットボットを構築できるようにすることまで、ヘルスケアは、生成AIを実稼働させ、すぐに価値を示すことで大きく前進している。では、AIの応用におけるヘルスケアのベストプラクティスと教訓から、他の実務家は何を得ることができるのだろうか？

ここでは、ヘルスケアにおけるAIの応用から得られた4つの教訓を紹介する。

患者の旅の軌跡

従来のLLMの多くは、患者の診断名と年齢しか考慮していない。しかしそれを、人口統計、臨床的特徴、バイタルサイン、喫煙状況、過去の処置、投薬、臨床検査など、複数のマルチモーダルな記録に拡大したらどうだろう？これらの特徴を統一することで、患者をはるかに包括的に見ることができ、その結果、より包括的な治療計画が立てられる可能性が生まれる。

追加データは、疾患進行予測や異なる疾患におけるサブタイプ分類のような、様々な下流タスクのモデル性能を大幅に向上させることができる。追加機能と解釈可能性を考慮すれば、LLMはその後、医師が疾患の軌跡、診断、様々な疾患の危険因子について、より多くの情報に基づいた決定を下すのに役立つ。このアプローチが、マーケティング担当者のカスタマージャーニーや、保険会社や金融会社のリスク評価にどのように適用されるかは容易に想像がつく。

医療チャットボットの改善 

構造化されたデータ（電子カルテ、処方箋）と非構造化データ（診療メモ、医療画像、PDF）を組み合わせて、患者の完全なビューを作成することは非常に重要だ。このデータは、患者に関する情報を収集したり、臨床試験、集団衛生、または研究努力の候補となる患者のコホートを特定するためのチャットボットなど、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供するために使用することができる。簡単なことのように聞こえるが、プライバシーやデータの制限を忘れてはならない。

チャットボットを最大限に活用し、規制要件を満たすために、ヘルスケアユーザーは、ノイズの多い臨床データを、質問に自動的に回答できる自然言語インターフェースに移行できるソリューションを見つけなければならない。しかも、完全なプライバシーを守りながら、大規模にだ。これは単にLLMやRAG LLMソリューションを適用するだけでは達成できないため、ヘルスケアに特化したデータ前処理パイプラインから始まる。法律や金融のようなコンプライアンスの高い他の業界は、コモディティ・ハードウェア上でデータを個人的に、大規模に準備し、他のモデルを使ってクエリを実行することで、ヘルスケアを見習うことができる。

ジェネレーティブAIの民主化

AIは、企業レベルのユースケースを支えるデータサイエンティストやIT専門家ほど有用ではない。最も一般的なヘルスケアのユースケースのために特別に設計されたノーコード・ソリューションが登場しつつある。最も注目すべきは、LLMを使ってタスク固有のモデルをブートストラップすることだ。基本的に、これはプロンプトのセットから始め、プロンプトエンジニアリングが提供できる以上の精度を向上させるためにフィードバックを提供することを可能にする。LLMはその後、その特定のタスクのために小規模で微調整されたモデルを訓練することができる。

このアプローチにより、AIが専門家の手に渡り、LLMが単独で提供できるものよりも精度の高いモデルが得られる。これは、データ共有が不要で、ゼロショットプロンプトとLLMを組織のファイアウォールの背後に展開できることから、コンプライアンスの高い企業にとって特に有用である。役割ベースのアクセス、データのバージョン管理、完全な監査証跡など、あらゆるセキュリティ管理を組み込むことができ、AI初心者のユーザーでも簡単に変更点を把握し、長期にわたってモデルを改善し続けることができる。

課題と倫理的配慮への対応

AIが生成するアウトプットの信頼性と説明可能性を確保することは、患者の安全性と医療システムに対する信頼を維持する上で極めて重要である。さらに、内在するバイアスに対処することは、すべての患者集団がAI主導のヘルスケアソリューションを公平に利用するために不可欠である。臨床医、データサイエンティスト、倫理学者、規制機関の間の協力的な努力は、医療とそれ以外におけるAIの責任ある展開のためのガイドラインを確立するために必要である。

このような理由から、CHAI（The Coalition for Health AI）が設立された。CHAIは、ヘルスケアにおけるAIアプリケーションを責任を持って開発・展開するための具体的なガイドラインと基準を策定することを任務とする非営利団体である。CHAIは、米国政府やヘルスケア・コミュニティと協力しながら、ヘルスケアにおけるジェネレーティブAIアプリケーションを展開するための安全な環境を構築し、公正、公平、公平な製品やシステムを構築する際に考慮すべき具体的なリスクやベストプラクティスを網羅している。CHAIのようなグループは、AIの安全で効果的な利用を保証するために、あらゆる業界で複製することができる。

医療は、精密医療、個別化された治療、より良い転帰とQOLの向上につながる改善の新時代によって定義される、生成的AIの最先端にある。しかし、これは一夜にして起こったことではない。医療におけるジェネレーティブAIの統合は、その過程で技術的課題、倫理的考慮事項、規制の枠組みに取り組みながら、思慮深く行われてきた。患者や社会全体に利益をもたらすAI主導のイノベーションに対するヘルスケアの取り組みから、他の業界も多くを学ぶことができる。

上記の分野は、4月2日〜3日に開催される無料のバーチャル・コミュニティ・イベント、ヘルスケアNLPサミットで焦点となったものだ。

AIは、顧客体験の向上から業務プロセスの能率化まで、企業の様々な取り組みをサポートする実用的なテクノロジーとして本領を発揮しています。AIテクノロジーが労働者にもたらす長期の影響はまだ不明瞭ですが、フランスを拠点をするシュナイダーエレクトリックなど、社員のキャリア開発にAIを活用している企業もあります。

エネルギー設備とソリューションを提供するグローバル企業である同社は、2020年初頭にOpen Talent Market (OTM) プラットフォームを立ち上げ、社員がメンタリングの機会を見つけたり、スキルアップを図ったり、組織内のネットワークを拡大する手だてを提供しています。同プラットフォームは、AIを利用してユーザープラファイルをスキャンし、プロジェクトに適したスキルを組織内で特定したり、お互いに助け合える助言者と助言を受ける人をペアリングしたりします。また社員が社内で自身のスキルを売り込むこともできるようにしています。 

シュナイダーエレクトリックのシニアタレント開発パートナー、シャノン・ブース氏は、次のように語っています。「私が入社してまもなくの2019年後半に、米国オフィスのホールで初めてOTMがプレゼンされたのを覚えています。ただそこに座って、『これは私にとても役立ちそうだ』と考えていました。私は生来ネットワーキングがあまり得意ではないからです」

ブース氏は早期のリーダーシッププログラムを担当しており、自身のチームは、社員にOTMを紹介する理想的なタイミングは職務についてから6～18か月経った頃であることがわかったとと語っていました。その間に自身の仕事に慣れることができ、「その後、他にどのようなチャンスがあるかを見極め、このツールがキャリア開発にどのように役立つかを学ぶことができます」

このプラットフォームを活用するために、社員はまずプロファイルをセットアップして、自身のスキルやこれまでの経歴、将来の夢などを記した履歴書をLinkedInから直接アップロードします。また逆に、従業員は所属チームに不足しているスキルセットを把握し、他部門の社員が自分たちのプロジェクトに参加するチャンスについて投稿することもできます。

「提供する情報が多ければ多いほど、返ってくるものが多いのです」と氏は語り、このプラットフォームはAIを使って、社員にチャンスや関連職務またプロジェクトについての情報を提供し、キャリア開発をサポートするメンタリングを求める社員同士をマッチングしていると加えています。OTMはキャリア開発機能も備えており、社員は「可能性のあるキャリアパスを探索し、スキルアップのために短期の能力開発トラックを構築できる」と氏は述べています。

さらに重要なことに、プラットフォームのAIは、社員が性別や年齢、民族性にまつわる偏見なしに自身のキャリアパスを構築する助けをしています。

「私たちは社員に意義ある仕事を見つけてもらい、平等な機会を提供したいのです。お互いの様々な違いを認め合って全員が平等な機会とアクセスを持つ環境を構築し、キャリア促進に向けて大きな力を得たと感じてほしいのです。それらの達成は、最終的には人材定着率の向上につながります。それが当社の主な目標の1つなのです」と氏は述べています。

迅速にスキルギャップを埋める

OTMのもう一つの大きな利点は、シュナイダーエレクトリックは、臨時社員を雇用したり外部から募集することなく、社内のスキルギャップの解決に取り組むことができるということです。

例えば、同社の社員や外部顧客からの需要が高いソフトウェアアプリケーションを管理するフェリックス・ラモス氏は、小規模で予算に限りのある自身のチームに対し、OTMを使ってその能力向上を図りました。

「オープンタレントマーケットプレイスからのボランティアなしには、我々は全員（同社の社員と外部顧客）をサポートすることはできませんでした」とシュナイダーエレクトリックでエネルギー管理ソフトウェアのプログラムマネージャーを務めるラモス氏は述べています。

OTMボランティアの助けによってチームはその機能を「少なくとも1.5倍から2倍」は拡大することができたと氏は語ります。ボランティアにも等しくメリットがあり、そのボランティアの多くは「私たちのチームで積んだ経験をもとにキャリアコースを変更した」と述べています。

「ボランティア募集は容易に投稿できました。そして数時間で複数の候補者が応募してきたのです。大勢と面談したり、承認を得たり、マイルストーンを経たりすることなく候補者を採用できました」と氏は述べ、OTMの使用により、多様な応募者の募集や管理において多くの経験が積め、マネージャーとしてさらに力をつけることができたと付け加えています。

ソフトウェア製品管理のシニアダイレクターであるジェシカ・キッパー氏は、グローバルなホスピタリティクライアントのウェブサイト上でさらに優れたユーザーエクスペリエンスのオプションを紹介するにあたり、リソースが不足していることに気づきました。作業を迅速に進めたかったため、OTMに投稿してUXデザイナーを募集しました。

「他チームから来たUXデザイナーと共に、4週間にわたって週に4時間から8時間作業をしました。このUXデザイナーも、サステナビリティにさらに精通し、自身のスキルセットを向上し、ネットワークを拡大する興味深いプロジェクトに参加したいと考えていたのです。私のチームのデザイナーと連携し、成果物への問題とアプローチについて概説してくれました」とキッパー氏は述べています。

UKデザイナーはチームと話し合いを持って要件を特定してから、「3つのかなり異なったアプローチを作成し、ユーザーのコアニーズに応じて顧客が検討できる様々なオプションを、迅速に、しかも高忠実度のプロトタイプで提示しました」とキッパー氏は述べています。

OTMから採用したUXデザイナーは、キッパーチームのサポートで「主な成果物を作成してくれた」と氏は述べており、OTMなしにはこれほど効率的に生かせなかったチャンスを有効に活かすことができました。

AIとの繋がりを加速

特定のスキルセットを持つ社内の人材を活用することで、重要なプロジェクトにより情熱を傾けることもできます。OTMは、これらのトピックに関心を持つ人材、また適切なスキルを持つ人材を特定することで、新しい部署や役割で支援する機会をやる気のある社員につなげることができます。ラモス氏が指摘したように、人事が関与する必要がないため煩雑な手続きを排除することができます。マネージャーや一般社員が直接連絡を取り合い、チャンスを通してつながりを構築することができます。

シュナイダーエレクトリックの12万人を超える世界各地の社員が急速につながるようになったとブース氏は語っています。「ある意味では会社が縮小されたのでしょうが、さらに大きく広がったとも言えます」社員は自身のオフィスや勤務地域以外の同僚とつながりを築き、社内のつながりが地域だけでなくグローバルに広がっています。

また、OTMのメンタリング推奨によって、容易に関係を構築できるようになりました。指導者になることに関心がある社員は、システムを通してメンタリングに興味を示す社員とマッチングできます。プロファイルのボックスにチェック印を入れるだけで、あとはAIにまかせればよいのです。

「社員が何に関心を持っているか、どのような目標や野心を持っているかをもとにしてAIがマッチングし、メンタリングの機会を求めるユーザーには週に1回サマリーが届きます」と氏は述べています。AIは組織内で社員のキャリアを伸ばし、社全体でスキルギャップを埋める機会を24時間体制で特定するサポートをしています。人事の手を煩わせることはありません。

戦略プロジェクトサービスイノベーションチームのメンバーであるソフィー・ブラウズ氏は、社員側としては「OTMの利用には時間管理、優先付け、コミュニケーション、透明性、そして上司との優れた関係の構築が必要です」と述べています。

氏がOTMで取り組みたいプロジェクトを見つけた時は、週に何時間か、または月に何度か時間を作るようにしています。「そのプロジェクトに費やす時間がある場合は、カレンダーに予定を書き込み、自分が忙しいことをチームメンバーに知らせます。OTM [での仕事]から得られるスキルや知識、経験が、今の自分の仕事にどのような影響をもたらすか、また反映されるかを考えるようにと上司に言われたことがありました。私はOTMでの自分の作業、また私の現在の仕事との関りについて、時間を取って考えてみるようにしています」と述べています。

顧客体験プログラムマネージャーのローリー・べランド氏は、採用者と候補者の両方の立場からOTMを使用した経験があります。氏はOTMが、同様の目標を持つ同僚とのつながりや「個人的なネットワークを拡大し、社内の新しい分野に眼を向け、新たなスキルを身につけ、チームメンバーとの相性を試してみる「トライアル」の機会を提供してくれたと述べています。

「採用者としても候補者としても、新しいスキルを学びました。OTMは、圧倒されるようなグローバルな環境でつながりを構築するのに役立つすばらしいリソースです。毎日我社について新しいことを学んでいます。何年も働いてきた所属部門についてもです。一人で、あるいはマネージャーやメンターからのサポートを受けても、それをこなしていくのは大変なことがあります。プラットフォームの自動提案のような単純なものでも、これまで存在すら知らなかった新しいキャリアパスを紹介してくれることがあるのです」とべランド氏は述べています。