AI実装の4象限 — 入力×出力マトリクス
勝俣氏は松尾研のAI経営講座で学んだフレームワークを、病院の文脈に翻訳しています。AIの実装パターンを「入力が何か」「出力が何か」で4象限に分けると、病院で使えるAIの全体像が見えてきます。
この4象限で重要なのは、すべてを同時に導入する必要はないという点です。自院がどの象限から着手すべきかを見極めることが、AI導入の最初のステップになります。
あなたの病院はどこにいる？ — AI導入現在地チェック
勝俣氏は、病院のAI導入状況を5段階で整理しています。多くの病院は「導入したが使われていない」段階で止まっているのが実態です。
「環境はある。オペレーションが変わっていない」
勝俣氏が指摘する最も鋭い洞察がこれです。日本の病院におけるAI導入率は約13%。しかし問題の本質は「導入していない」ことではなく、「入れたのに使われていない」ことにあります。
医師として日々「服薬アドヒアランス」と向き合う勝俣氏だからこその比喩です。どれだけ優れたAIツールでも、現場のワークフローに組み込まれなければ、棚の上の薬と同じ。処方するだけでなく、飲み続けてもらう仕組みが必要です。
手放していいノウハウ、手放してはいけないノウハウ
もうひとつの重要なフレームワークが、認知科学の「System 1 / System 2」の枠組みを医療AIに適用した整理です。どの業務をAIに委ね、どの業務を医師が守るべきか — その仕分けの基準を提示しています。
この仕分けは「AIに任せてはいけないもの」を明確にすることで、逆に「安心してAIに委ねられる領域」を広げる効果があります。線引きが曖昧なまま導入を進めると、現場の抵抗感は増すばかりです。