PwC Japanグループは、生成AIに関する実態調査を実施しました。
その2024年春の調査結果から、ヘルスケア業界における動向が明らかになりました。
本記事では、この調査結果に基づき、業界の取り組みと今後の展望を解説します。
現状の概観
ヘルスケア業界における生成AIの活用は、独自の進化を遂げています。
社内での活用率は30%に達しました。
しかし、その歩みには慎重さが見られます。
なぜなら、業界の特性上、高い精度と信頼性が求められるためです。
推進状況の変化
業界ランキングには、大きな変動がありました。
昨年秋には3位でした。
しかし、今回は9位となっています。
これは後退を意味するものではありません。
むしろ、より慎重なアプローチへの移行を示しています。
背景には、医療分野特有の要件があります。
わずかな誤差も許されない場面が多いのです。
時には、100%の精度が求められることもあります。
関心度の特徴
生成AIへの関心は、依然として高い水準にあります。
調査では、関心を示す企業が70%を超えています。
ただし、「とても関心がある」と答えた企業は20%未満でした。
この数字は、現実的な期待感の表れといえます。
注目すべき点があります。
ヘルスケア業界は生成AIを、業界構造を根本から変える要因とは考えていません。
むしろ、既存のプロセスを補完し、強化するツールとして捉えています。
この現実的な認識が、持続可能な活用を支えているのです。
活用の現状
現在、様々な分野で生成AIの活用が進んでいます。
特に文書作成とデータ分析で、着実な成果が出ています。
具体的な活用率を見てみましょう。
- 文書作成が52%です
- 文章の添削や校正が51%です
- 議事録などの要約が59%です
- データ分析とリサーチが52%です
一方で、低い活用率の分野もあります。
プログラムコードの生成は5%にとどまっています。
これは業界の特性を反映した結果です。
カスタマーサービスの自動化は30%となっています。
この数字は、他業界と比較してもバランスが取れています。
直面する課題
人材面での課題が目立ちます。
「必要なスキルを持つ人材がいない」という回答が34%です。
この数字は看過できません。
特徴的な課題も見えてきました。
「周囲からの理解が得られない」という回答が、全業界平均より10ポイント高くなっています。
さらに興味深い点があります。
「生成AIの意義やメリット、費用対効果を感じない」という声も、平均より13ポイント高くなっています。
これらの課題は、医療分野特有の高い品質要件と関係しています。
リスク管理の取り組み
ガバナンス面では、事業部単位での対応が進んでいます。
23%の企業が、事業部単位でリスク対策を整備しています。
この数字は、全業界平均を9ポイント上回ります。
ポリシーやガイドラインの整備も進んでいます。
28%の企業が、これらを整備・展開しています。
全業界平均より15ポイント高い水準です。
この数字からも、業界の慎重な姿勢が見て取れます。
今後の展望
ヘルスケア業界の生成AI活用は、着実に前進しています。
特筆すべきは、その方向性です。
単なる効率化だけを目指してはいません。
新たな価値創造に重点を置いています。
54%の企業が、新規ビジネスモデルの創出を期待しています。
この数字は、他業界と比較して高いものです。
しかし、実現へのハードルも存在します。
医療分野ならではの要件があるためです。
具体的には、以下の点に注意が必要です。
- AIモデルの精度確保が欠かせません
- データセキュリティの強化も重要です
- 医療従事者とAIの役割分担を明確にする必要があります
- 規制対応と倫理的配慮も欠かせません
これらの課題に、一つ一つ取り組んでいく必要があります。
その過程では、人材育成が重要です。
組織内での理解促進も欠かせません。
着実なステップを積み重ねることで、大きな可能性が開けます。
医療サービスの質的向上と効率化の両立も、決して夢ではありません。
