資料提供：AIという”新メンバー”を迎える前にすべきこと—ハーネスエンジニアリングの視点から—
こんにちは、札幌のかかりつけ医＆病棟医＆在宅医＠今井です。
今回も医療以外の資料のご紹介です。大和総研さんのコラム、面白かったので共有しますね。興味ある方は一読どうぞ。６月１８日の記事です↓
AIという”新メンバー”を迎える前にすべきこと—ハーネスエンジニアリングの視点から—
生成AIやAIエージェントの普及で、ソフトウェア開発の現場ではコードを書く速度が劇的に上がっているそうです。でもそうなると新たな課題が出てくる。「AIにどう書かせるか」より「その成果物を誰がどうレビューして品質を保つのか」という問題へのシフトです。
記事で紹介されている「ハーネスエンジニアリング」という考え方が面白くて・・・・ハーネスとは馬の手綱のことです。AIという新メンバーをチームに迎えるとき、前提条件・役割分担・判断基準をあらかじめ整えておくことで、AIの動きをチームのやり方に沿わせる——その仕組みの総称です。
記事の中でこの一文が特に刺さりました。
「良いハーネスとは人間の関与をなくすものではなく、人間の関与を本当に重要なところへ向けるものだ」
これ、医療におけるAI活用でも全く同じでは？？
AIが医療の現場に入ってくるとき、問題になるのは「AIの精度が高いかどうか」よりも「前提条件が整っているかどうか」じゃないかと今井は感じています。
ソフトウェア開発の話で言われていた「ドキュメントが存在しないか陳腐化していたり、暗黙知や口頭の引き継ぎでどうにか回っていた」——これ、医療現場のあるあるですよね(^^♪
医療の現場でも、診療方針・連携のルール・判断基準が「ベテランスタッフの頭の中」にある状態で何とか回っているケースは少なくないはずです。そこにAIを入れると・・・・前提が不十分なまま悪気なく突き進んで、的外れなアウトプットを積み上げてしまう。記事が指摘していることが、そのまま起きそうです。
逆に言えば、AIを医療現場に導入しようとすること自体が「これまで曖昧にしてきた前提を整理する契機」になるとも言える。
「何をどこまでAIに任せるのか」「最終判断は誰がするのか」「どんな基準で品質を確認するのか」——これを明文化する作業は、AIがあってもなくても本来やっておくべきことです。
医療の形が根底から変わろうとしている・・・・その変化に対応するためにも、まず足元の「前提条件の整備」から始めないといけないなと、この記事を読んで改めて感じた次第です。
皆さんの組織、条件の整備、統一、できていますか？？
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