中外製薬、RAGで手順書検索を実運用　医師役の生成AIで人材育成も

手順書検索を独立したアプリとして作らず、全社員が開くチャット「Chugai AI Assistant」の機能として組み込んだところに、この取り組みの設計思想が表れています。2024年3月頃にRAGでの構築へ着手し、プロトタイプの検証を挟んでから同年11月に機能として提供する、という順序を踏んでいます。新しい入り口を増やせば、使う側は目的ごとに場所を覚え直すことになりますが、すでに日常的に開いている画面へ機能を足す形なら、その負担は生じません。検索の仕組みを作ることと、それを日常の動線に乗せることを切り離さずに考えた進め方。

対話シミュレーターでは、生成AIが答える側ではなく質問する側に回るという役割の反転が効いています。医師のように問いを投げる相手を用意すれば、担当者は空き時間に何度でも面談の場面を再現できます。面談内容・前提条件・達成目標をあらかじめ設定し、音声で質疑応答を重ね、終了後の画面に回答までの所要時間や内容の正確さ、改善点が示される構成は、練習を一回きりの体験で終わらせないための仕掛けでしょう。AIが投げる質問の土台を医薬品の添付文書や適正使用ガイドという公式の情報に置いた点も、汎用の対話練習と一線を画す部分ではないでしょうか。

図表を読み取れないというRAGの弱点を、個々のシステムの不具合ではなく共通基盤の課題として切り出した判断も見逃せません。製薬会社が扱う文書には表やフローチャートが多く含まれ、手順書検索システムも、社内情報を取り込むRAG機能も、同じ壁に突き当たっていました。性質の異なる情報をどう取り込むか、その作業コストをどう下げるかというテーマまで含めて、2024年の春と夏にGoogle CloudのProfessional Services Organization（PSO）と詳細な検証を実施し、現在はリリースに向けた環境構築が進められています。文書作成支援でもPoCで感触を確かめてから正式な検討へ移しており、確度を確かめる工程を省かない運び方が全体に通底しています。