医師のAI利用が3倍に——「AIにさせないこと」のリストも 3倍になった

AIを日常診療に取り入れた医師や看護師ほど、その役割拡大に抵抗している。ウォルターズ・クルワー（Wolters Kluwer）が2026年3月に実施した米国の医師・看護師355人を対象とした調査によると、臨床現場におけるAIの日常的な利用は前年比で3倍に増加した。同じサンプルでは、74％がAIによって置き換えられる臨床スキルが衰退することを懸念し、74％がハルシネーション（幻覚）による出力への不信感を表明、72％が広告主主導のビジネスモデルが医療勧告を歪めることを危惧している。AIを最も活用している人々こそ、最も明確に線引きを行っている。

その線引きが実際にどのようなものか：臨床画像診断と検査は許容範囲内とみなされる。一方、文書作成、治療推奨、患者コミュニケーション、そして臨床判断に関わるあらゆるものは許容範囲外に置かれている。臨床医たちは、AIが画像読影や異常検出の精度を向上させる様子を長年にわたって見てきた——その向上は測定可能であり、論文発表され、査読も受けている。同じエビデンスの枠組みは、現在開発各社が病院に導入しようとしている、より広範なアプリケーションには存在しない。医師たちはAIを拒否しているのではない。彼らはAIに対しても、あらゆる臨床介入に適用するのと同じ厳格な精査を行っているのである。

ガバナンスのギャップは測定可能であり、急速に縮まっているわけではない。自らの所属機関にAIに関するガバナンス方針が存在することを認識していると回答した臨床医の割合は、2025年の21％から2026年には27％に上昇した。100％に近づくべき数字に対して、わずか6ポイントの上昇である。制度としてAIシステムを臨床用途に導入する際、対応するガバナンスの枠組みが伴わない場合、臨床医たちは自らそのギャップを埋める——だからこそ、個人レベルの抵抗は組織的な監視が最も弱い領域で最も強く表れるのである。

ハルシネーションへの懸念は理論上のものではない。臨床現場で使用される大規模言語モデルは、薬物相互作用、投与量、診断に関して、もっともらしく聞こえるが事実とは異なる情報を生成した事例がある。広告主主導のバイアスへの懸念は、より構造的な問題を反映している：ほとんどの臨床AIツールは、患者の転帰ではなくエンゲージメントとアップセルに収益を依存する企業によって構築されている。そうしたシステムの内部で働く臨床医たちは、ベンダーが宣伝しなくてもインセンティブの不一致を認識している。

この調査が描き出しているのは技術恐怖症ではない。エビデンス基準を一貫して適用する専門職の姿である。放射線科AIは、査読付きエビデンスの蓄積を生み出し、臨床試験を経たため承認された。現在、文書作成、トリアージ、患者対応のために導入されているツールは、同等の規模でそのプロセスを経ていない。本日付のフィナンシャル・タイムズ（Financial Times）はこの調査を「反発」として報じている。しかし、より正確には、他のあらゆる医療介入がクリアしなければならないのと同じエビデンスのハードルを求める要請である。

2026年版スタンフォードHAI AIインデックス（Stanford HAI AI Index）は、その医療セクションにおいて同様のパターンを追跡している：導入が検証を追い越しており、臨床AIが最も深く浸透している場所と、アウトカムに関する文献が確立されている場所は、ほとんど一致しない。ウォルターズ・クルワーのデータが加えるのは実務者の視点である——テクノロジーに最も近い立場にある人々こそ、エビデンスの及ぶ範囲がどこで尽きるかを最も明確に言葉にしているのである。

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