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生成AIのもっともらしい回答──その引用文献の約5件に1件が実在しない。生成AIに精神保健分野の文献レビューを作成させ、その引用文献を検証した研究で報告された数字です1）。一方、生成AIで薬剤・疾患情報をしらべる医師は国内では4割にのぼります2）。NBCニュースは、OpenEvidence社の説明として、全米の医師の約65％が同サービスを利用していると報じています3）。生成AIの活用が医療現場にも広がる中、もはや「使うかどうか」だけでなく、「どのAIを、どのように使うか」を考える段階に入りつつあります。日々の情報収集を、これまでどおりの方法だけに任せていてよいのでしょうか。
医療情報収集に汎用AIを使う3つの危険
汎用AIは文章作成から相談まで、幅広い用途に使える優れた道具です。しかし幅広い用途を想定して設計されたAIを臨床判断に使う際には、3つの危険を孕んでいます。
第1は誤情報の混入です。汎用AIは医学文献に限らず幅広い情報を参照し、回答を生成するため、医学的な正確性・信頼性が担保されていない情報が混ざるという構造的な課題があります。加えて、生成AIには誤った情報をもっともらしく出力する「ハルシネーション」が発生することが知られています。冒頭に挙げた研究では、汎用AIが作成した医学文献レビューの引用文献176件のうち19.9％が実在せず、書誌情報まで完全に正確だった引用は43.8%にとどまりました1）。はたして、多忙な診療の合間に引用文献の実在や内容を確認する時間があるでしょうか。
第2の危険は、日本国内の医療事情との乖離です。海外の文献のみに基づいて回答する汎用AIでは医学的には正確でも、日本の承認状況や保険適用が反映されず、国内では適応のない薬剤が提示されることがあります。
第3の危険は個人情報の意図しない入力です。患者情報の取扱いの責任は医師の側にあり、カルテの記載をそのまま貼り付ける使い方はどんなAIでも避けるべきです。厚生労働省が2026年6月に公表した「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」第7.0版が示すように、医療情報の取扱いには高水準の安全管理が求められます4）。同時に、入力ミスや意図しない入力の混入に気づけるツールの有無も大切な観点です。
3つの危険から医師を守る「医療特化型」生成AI──MedGen Japan
汎用AIを医療情報収集に使う際の3つの危険は、使い方を工夫するだけでは完全に避けられません。こうした課題を踏まえ、医学文献を情報の基盤とする医療特化型生成AIとして開発されたのが、「MedGen Japan（メドジェン ジャパン）」です。日本の医療機関での利用を想定し、回答の根拠を確認しやすくするとともに、国内の医療事情や個人情報の取り扱いにも配慮した設計としています。
MedGen Japanは前述のとおり、医学文献を中心に情報を参照し、誤情報の危険には情報ソースの限定と、根拠の透明化の両面から対応しています。回答には一文ごとに出典が表示され、各文献にはエビデンスレベルや研究デザイン、「なぜAIがこの文献を選んだのか」という選別理由が付されます。書誌情報を確認できるほか、原文内の該当箇所までパラグラフ単位でたどることができます。
国内の医療事情との乖離には、国内の文献・ガイドライン・公的文書を横断的に調べる「国内ソースモード」で対応。これにより、日本の承認状況や保険適用に関する情報も検索対象に含めることができます。
個人情報の保護に関しては、入力した質問文の中に個人情報が含まれている可能性を「送信前」に自動検出しマスクし、内容を確認・編集した上で送信できます。医師一人ひとりの注意を前提としながら「意図しない入力」に気づける仕組みです。マスキング前の質問文は保存されず、サーバーも国内にあり、医療現場での利用を前提とした個人情報保護に配慮した設計としています5）。
MedGen Japanは正式リリースから1年ほどで累計利用回数が100万回に達した、日本最大級の医療特化型生成AIです。病院や医師コミュニティでの口コミ・紹介を中心に利用が広がり、医師限定・完全無料で、PCからもスマートフォンからも利用できます。
「正確に答えられる」だけでは、臨床に役立つツールにならない
医学分野の生成AIはこれまで、医師国家試験などに正確に答えられるかを中心に評価されてきました。しかし、実際の診療でAIに求められるのは正答率だけではありません。限られた診療時間の中では、出典の信頼性を確認できるか、臨床で使いやすい情報に整理されているか、操作性は現場の動きに合っているかといった「正確さ」の先にあるこれらの要素こそが、AIが臨床に役立つツールになれるかどうかを左右します。
この問題意識から、我々は2026年3月より、東京科学大学病院総合診療科を研究責任施設として、生成AIが「現場の医師の情報ニーズをどれだけ実用的に支援できるか」を多角的に測る、新たなベンチマーク構築のための共同研究を開始しました6）。情報の正確性に加え、根拠の提示方法、要約の分かりやすさ、診療時間内での使いやすさまで含めて、実臨床に即した環境で検証する試みです。精度競争の先にある「現場で本当に使えるAI」を、医師の皆様とともに形にしていきたいと考えています。
生成AIがどれほど進化しても、回答は誤りを含みえます。重要な判断では一次文献にあたり、最終的な責任は医師が負う──この原則を守りながら、医学エビデンスを背景に持つAIを、臨床に役立つツールとして活用してみませんか。まずは明日の外来で浮かんだ臨床疑問を一つ、投げかけてみてください。
1）Linardon J, et al. JMIR Mental Health. 2025;12:e80371.
2）ミクスOnline「生成AIで薬剤・疾患情報の収集 医師の4割に浸透 「GLでは何と書かれている？」 出典確認質問多く」2026年4月22日
3）NBC News. Most U.S. doctors are quietly using this AI tool. Few patients know about it. 2026.
4）厚生労働省「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第7.0版」2026年6月
5）ニヒンメディア株式会社プレスリリース「医療現場でのより安全な生成AI活用のため個人情報マスキング機能を公開」2026年6月9日
6）ニヒンメディア株式会社プレスリリース「東京科学大学と、医療向け生成AIの現場活用での有用性に関する共同研究を開始」2026年3月10日
MedGen Japanを使ってみる（医師限定・完全無料）
登録は数分で完了し、その日から利用できます。
PCから：https://medgen.nihinmedia.jp/trial
iPhoneアプリ：https://apps.apple.com/jp/app/medgen-japan-日本の医師のためのaiアシスタント/id6756404511
Androidアプリ：https://play.google.com/store/apps/details?id=com.medgen.app&pcampaignid=web_share
病院・クリニックなど施設単位での導入もご支援しています。お気軽にお問い合わせください。
ニヒンメディア株式会社
お問い合わせ：https://nihinmedia.jp/jp/contact-us/