見るAI、診て看る医師
順天堂大学医学部教授 矢野 裕一朗氏に聞く
第4回 AIが牽引する医学の変革と総合診療の重要性
生成AIは診断支援から創薬まで医療のあり方を大きく変えつつある。しかし、医療は効率化や自動化では完結しない。多職種の情報を統合し、患者ごとに異なる価値観や生活状況をふまえて意思決定を行う役割は、むしろ重要性を増している。AIが医療チームの一員となる時代に、医師は何を担うべきなのか。日本の医療制度の課題と併せて矢野氏に聞いた。
取材：2026年3月11日 都内にて
矢野 裕一朗（やの ゆういちろう）
順天堂大学医学部総合診療科学講座教授 。同大学のAIインキュベーションファームでセンター長、東京科学大学M&Dデータプラットフォーム推進室の特任教授。2002年に自治医科大学を卒業し、米国各地の大学（シカゴ大学、ノースウェスタン大学、デューク大学など）で研究・教育に従事した経歴を持つ 。現在はデューク大学の客員教授 、スタンフォード大学のGlobal Facultyなども兼任。専門分野は予防医学、データサイエンス、医療DX、AIなど。これまでにJAMA、NEJM、Lancetといった学術誌を含め、250報以上の論文を発表。その業績に対し、日本高血圧学会学術賞、米国心臓協会（AHA）の学術賞、John Laragh Research Awardなど、数多くの賞を受賞されている。また、日本医学会連合の医療DX推進委員会委員や日本内科学会のAI委員会委員を担当し、国内の医療デジタル化を牽引。メディアを通じた活動では、NHK「あしたが変わるトリセツショー」への出演 のほか、New York TimesやForbes JAPANなどの国内外の有力メディアでもその活動が紹介されている。AIや診療データを活用した次世代医療の実装研究に取り組むほか、医療人材の教育にも注力している。
目次
医療従事者のオーケストレーション
都築 正明（以下、――） 「病室の花が枯れるのは私たちの責任でしょうか」という相談を看護師の知人から受けたことがあります。やはり看護師や理学療法士、公認心理師やソーシャルワーカーなどを、データを中心に医師がまとめる必要があるように思えます。
矢野 裕一朗氏（以下、矢野）ビジネスの世界でいうオーケストレーション（調和・統合）ですね。現在の社会的情勢を考えると、AIに対する信頼は日々高まっています。まずは一旦AIに調べさせてから診察室に入ってくる患者さんも、日に日に多くなっています。もし医師の臨床直感が、AIの提示したデータと矛盾した場合にどう調和させていくか。求められるのは、AIの出力を鵜呑みにするでも突っぱねるでもなく、現実的な落としどころを丁寧に見つけていくプロセスです。最終的にその診断や治療の責任を負うのは、勿論、医師です。AIという強力な相棒の知恵を最大限に活かしつつも、最後のハンドルは人間が握り、現場の調和を図る。これこそが、医療のオーケストレーションだと考えています。
――オーケストラに例えると、理事長が指揮者で、教授がコンサートマスター、パートリーダーは准教授でコメディカル（医師や看護師以外の医療従事者）はその他……のようになると、難しそうですね。
矢野 フラットに意見を交わせるプラットフォームが必要です。AIが多職種のデータをわかりやすく要約・可視化し、何が本質的な問題かを明快にする。その共通認識の上で、医師がリーダーとして人間味のあるディシジョンを下す。AIの指示をそのまま右から左へ流すだけの医師であれば、現場でのリーダーシップなど到底発揮できません。
――あまり合理的になりすぎて、医療従事者に感情労働だけが残されるようでも困ります。これは先生が教育していくうえでも苦心されているとお察ししますけれど。
矢野 学生たちにあえて人間臭い現場を体験させることは、今後ますます重要になるかと思います。教科書を丸暗記するような座学の勉強だけでは、これからの時代は益々通用しません。たとえば医学の教科書には、タバコは健康に有害である、と書かれており、試験をやれば学生は全員が正しい知識を解答できます。しかし、いざ東京の渋谷の雑踏へフィールドワークに出てみれば、路上でタバコを吸っている人々に対して、ただ医師として、健康に悪いからやめなさい、と正論をぶつけたところで、おそらく誰もタバコをやめはしませんよね。なぜなら、人間はデータや教科書通りに動く合理的な存在ではないからです。現場に出るということは、まさにそうした人間の非合理的な部分も含めて、生身の人を知るということであり、その複雑な人間性を深く理解することに他なりません。AIがどれほどデータ上の最適解を提示できたとしても、実際の医療の原点にあるのは、人と人との人間臭い繋がりであり、互いの痛みに寄り添い合う、義理と人情の世界です。相手の不完全さや感情の揺らぎを包み込み、時には理屈を超えて患者さんと向き合う。こうした血の通った人間性を身につけるための現場主義の学びこそが、いまの効率主義的な医学教育に最も不足しているように感じます。
――医師はエッセンシャルワーカーの筆頭にかぞえられますよね。
矢野 そうですね。ただ、診断や処方といった頭脳労働は、相当の部分が将来的にAIに補完される可能性が高いです。
――介護や看護の現場でも、ロボットが身体に触れることは認められていません。
矢野 臨床の現場における価値のあり方は、時代とともに変化していきます。AIの台頭によって、かつてのホワイトカラーとブルーカラーの関係性が変化しつつあるのは、まさにその良い例ですよね。たとえば病室で赤ちゃんが激しく泣き叫んでいるとき、指示ができる医師と、赤ちゃんを優しくあやしながら、その小さな腕から一発で正確に採血できる看護師の、どちらがその場で必要とされているかと言えば、明白ですよね。知識を独占している医師がピラミッドの頂点に君臨するような従来の世界観が、いつまでも続く保証はない気がします。
――配膳をしたりカルテや医療機器を運んだりするAIロボットが稼働することで、看護師さんは本来業務に専念できますね。
矢野 定型業務がロボットやAIに代替されれば、チーム医療における各職種の専門性と人間にしかできない役割がより明確になります。医師もまた、過去の特権的な権力でディシジョンを下す時代は終わりました。我々自身が医師の本来業務とは何かを厳しく見極め、チームのオーケストレーターとして脱皮しなければならないのです。
日本の医療制度の難点と解決策
――さきほどお話に挙がったヒントン博士と同時にデイヴィッド・ベイカー博士がタンパク質設計の功績でノーベル賞を受賞しました。AI創薬についてはどうお考えでしょうか。
矢野 凄まじい熱量ですね。最近では、AIが自律的に実験計画を組み立てて実験を自走させるような先進的なトライアルも始まっています。人間には予測不可能だった複雑なタンパク質構造を生成AIが一瞬で合成し、NVIDIAのスーパーコンピュータが超高速でシミュレーションすることも日常茶飯事です。しかし、AIがいくら机上で見事な実験計画を立てたとしても、それを現実の物理世界で動かすためには、具体的なコードを実装する必要があります。さらに、AIが弾き出した無数の化学物質の候補が、現実の生体において正しく機能するのかを見極めるには、まるで熟練のソムリエが香りをかぎ分けるような、科学者としての鋭いテイスティング（嗅ぎ分け）の直感力がどうしても不可欠です。いくらドライ（計算科学）の世界で完璧な候補薬を見つけても、最終的にはそれを一度ウェット（生体実験）に戻して検証しなければなりません。
――民間から共同研究のお誘いはあるのでしょうか。
矢野 有難いことに、多くのお声がけをいただいています。もはやヘルスケアの課題は大学病院単体で解決できる規模を超えていますから、私たちはオープンイノベーションを基本として、実に多様な産業のプレイヤーとタッグを組んでいます。もちろん、最先端の技術を持つグローバルなビッグテック企業との共同研究も推進していますが、面白いのはそれだけではないという点です。食品会社や、住居会社、金融会社、都市インフラを担う建設業の会社、さらにはAIの対極に位置するような、アナログな世界である筆記や、伝統医療である鍼（はり）の世界にいたるまで、本当に幅広い領域の企業とコラボレーションを展開しています。一見、これらのアナログな領域はデジタルと相反するものに思えるかもしれません。しかし、これらは決して対立するものではなく、最終的にはすべてAIのシステムへと深く融合していくものだと考えています。アナログが持つ生々しい身体性、歴史的な経験則、そして人間の直感をAIへと正しくフィードバックし、AIとアナログを高次元で融合させる世界観が極めて重要になってくるのです。ここで私たちが実践しているのは、単なる病院と民間企業の共同研究という狭い枠組みではありません。これまで明確に区切られていた病院の中と病院の外（人々の日常生活）という境界線を取り払い、双方がシームレスに結合し、トータルヘルスケアを提供していくこと。これこそが、未来のヘルスケアの姿そのものなのです。
――先端医療は自由診療になってしまいがちですが、日本の医療は、保険診療で発展してきた歴史があります。厚生労働省が認可をするにしても、保険適用には大きなハードルがあります。
矢野 まさに、日本の医療制度が抱える最大のジレンマです。少子高齢化に伴い国家の医療費が増大の一途をたどる中、現在の公的医療体制のままサステナブルな医療を維持するのは困難な局面を迎えています。実際、多くの医療機関が構造的な赤字に苦しんでおり、国の各種補填によって辛うじて経営を維持しているのがリアルな実情です。なぜこうした歪みが生まれるのか。現行の公的保険体制の大きな盲点は、診療行為を重ねるほど報酬が発生する出来高払いのインセンティブ構造に依存している点にあります。つまり、採血や高額な画像検査（MRIなど）を頻回に回さなければ、病院の経営が成り立たない仕組みになってしまっているのです。しかし、こうした過剰な検査は、巡り巡って国家の財政（税金や保険料）を確実に圧迫するため、決して健全な姿とは言えません。本来、社会にとって最大の貢献は、人々が病気にならないことであるはずです。しかし現行制度では、健康を維持している個人や、予防に努める医療機関に対して、経済的なメリットやインセンティブが働きにくい構造になっています。病気になってから莫大な治療費を投じる事後処理型の医療モデルから、日常的に健康を保ち、疾患を未然に防ぐための予防投資型の社会システムへと、国全体で舵を切る必要があるように思います。
――総合診療が普及すれば、将来的には医療費削減になりますよね。さまざまな科を受診する患者さんの負担も減りますし、合併症への視点も持てます。また病院としても部課ごとにカンファレンスを催す必要もなくなります。
矢野 おっしゃる通りです。昨年の骨太方針では、総合的な視点を持つ医師の養成が1つの柱として掲げられています。
