退院時のまとめ文書を最大60%短縮、富士フイルムが独自開発した医療向け生成AI

この取り組みで効いているのは、生成した文案の根拠となる診療情報を画面上でハイライトし、文案と並べて示したUI設計です。AIが作った文章は、確認する側がその正しさを検証できなければ、結局は元データを一から読み直す羽目になります。根拠を指し示す形にしたことで、確認作業が「探す」から「照らし合わせる」へと質を変え、人が最終判断を担う前提を保ったまま作業量だけを圧縮できる構図が生まれました。誤りが許されない領域で、生成精度そのものではなく検証のしやすさに手を入れた点が、この設計の勘所ではないでしょうか。

汎用のAIサービスをそのまま持ち込むのではなく、オープンソースのLLMを土台に独自モデルを開発し、既存の診療文書管理ソリューションの新機能として組み込んだ判断も見逃せません。医師にとっては、日常的に開いている画面の延長線上で文案が出てくるため、新しいツールを覚え直す必要がない。診療情報をいったん構造化してから渡す処理を挟んでいることからも、モデルに丸ごと委ねるのではなく、扱うデータの形を先に整えるという設計思想がうかがえます。

複数の医療機関との共同研究を通じて、現場の医師のフィードバックを開発サイクルに取り込む進め方も、結果を左右した要素でしょう。文書の書きぶりや情報の過不足をどう判断するかは、教科書的な正解ではなく各現場の慣行に依存します。使う人が評価者として開発の途中に加わる体制は、そうした言葉になりにくい基準を仕様へ落とし込む、現実的な手段だったと読めます。