2026年11月5日、医学書院、NTT、NTTドコモビジネス、Ubie、NTT東日本関東病院は、信頼性の高い医療AI情報プラットフォームの活用に向けた共同実証を国内で開始したと発表した。
ハルシネーション対策を徹底 医療AIプラットフォームの共同実証
医療現場での生成AI活用においては、患者情報の適切な管理に加え、事実と異なる情報を生成するハルシネーションによる誤診のリスクが大きな課題とされてきた。これに対し、医学書院、NTT、NTTドコモビジネスの3社は2026年4月、検索拡張生成（RAG）などの技術を用いて信頼性の高い医療情報を提示する「医療AI情報プラットフォーム」の共同開発に着手した経緯がある。
今回の発表では、社会実装に向けた新たな取り組みとして、Ubieが提供する「ユビー生成AI」と同プラットフォームを連携させ、NTT東日本関東病院をフィールドとした共同実証を開始する。医療従事者が質問を行うと、著作権処理がなされた医学書院の信頼できるデータを検索し、回答と共に出典や根拠を提示する仕組みだ。電子カルテ端末から直接利用できる環境を整え、情報収集の効率性や回答の有用性、操作性、実証現場での運用課題などを検証していく。
業務負荷軽減のメリットと運用課題 AI基盤の進化が握る将来像
本実証がもたらす最大のメリットは、医療従事者の情報検索コストを大幅に削減し、深刻な負担を軽減できる可能性が期待されている点にある。根拠が明示された正確な情報に素早くアクセス可能となれば、過酷な現場において医療の質や安全性を維持しつつ、患者に向き合う時間をより多く確保できると考えられる。
一方でデメリットやリスクにも目配りが必要だ。医療機関ごとに異なるシステム環境や厳格なセキュリティ要件への対応、現場導入に伴う運用ルールの策定など、解決すべき導入障壁は少なくないと見られる。また、制度面での課題整理を怠れば、現場での円滑な定着を阻む要因にもなり得る。
今後の展望としては、実証で得た知見を基にシステムの高度化を進め、他の医療機関やAIサービスへ展開する計画である。さらに、NTTの独自言語モデル「tsuzumi」をはじめとするAI基盤モデルの活用や、電子カルテとの連携による包括的な業務支援への発展も見込まれている。単なる検証にとどまらず、安全なインフラとして迅速に社会実装できるかが成功の鍵と言える。
関連記事：
