新しいAI「Jev」を、診断学で読む——その直感の「自信」は、当たっているか

診断学で読む雑学・特別編

診察室のドアが開いて、患者さんが入ってくる。椅子に座るまでの数秒で、「あ、これはまずいかもしれない」と感じることがある。顔色なのか、歩き方なのか、息づかいなのか。言葉にする前に、体のほうが先に身構えている。

逆に、検査値にも目立った異常は無さそうにみえるのだが、なぜか帰してはいけない気がする、という日もある。

医師を続けていると、こうした言葉で表現するのが難しい、漠然とした判断と何度も付き合うことになる。頼りになる相棒であり、ときどき、思いもよらない形で裏切る相手でもある。

先日、この漠然とした判断を、AIの側から作ろうとする試みがあると知った。今回はシリーズの特別編として、少し長めに、この話を診断学の目で読んでみたい。

文章を書かないAI

2026年9月、Jev（ジェブ）というAIが公開された。開発したのはTypeSafe AIというアメリカのスタートアップで、創業者は、ChatGPTを支える技術の開発に関わった元OpenAIの研究者だという。

いま広く使われているAIは、問いかけると文章で答えてくれる。Jevはそれをしない。状況と問いを渡すと、あらかじめ決めておいた選択肢の中から判断を一つ選び、それがどのくらい当たりそうかを数字で添えて返してくる。天気予報が「明日は雨、降水確率70%」と伝えるのに少し似ている。長い解説はなく、結論と、その結論の確からしさだけを述べる。答えが返ってくるまで、0.1秒から0.5秒ほどだそうだ。

開発元は、このAIを「システム1のモデル」と呼んでいる。

この言葉を見て、私はドキッとした。システム1は、私たち総合診療医が診断を学ぶときに出会う言葉だからだ。

医師の頭の中の、二つの回路

人の判断には、二つの回路があると考えられている。速く、自動的で、ほとんど労力を使わない直感的な回路があり、これがシステム1である。もう一つは、ゆっくりと、順を追って、論理的に意識して考える回路で、こちらがシステム2だ。もともとは認知心理学で育った考え方で、心理学者ダニエル・カーネマンの『ファスト＆スロー』で広く知られるようになった。

診断の世界では、この枠組みが臨床推論を説明する柱の一つになっている。日本でも、徳田安春先生、志水太郎先生、松本謙太郎先生らが、直感的な診断と、チェックリストを使った分析的な診断を比べる研究を行い、その意義を紹介してきた。私自身も、その先生方のもとで臨床推論を学んだ一人だ。若いころ、こんな言葉をかけていただいたことがある。「史門は直感的診断力が優れているから、システム2を使いこなせるような経験値を積めば、診断医としてとても優秀になれるよ」。励ましの言葉だったが、いま思い返すと、直感に頼りがちだった私への宿題でもあったのだと思う。

診察室でのシステム1は、パターン認識である。帯状疱疹の典型的な皮疹は、見た瞬間にそれと分かる。考えている感覚すらない。速く、負担が少なく、余計な検査もいらない。患者さんにとっても、医療費の面でも、ありがたい回路だ。

ここで一つ、誤解されやすいことがある。熟練した医師の直感は、生まれつきの勘ではない。何百回もシステム2で考え、そのたびに答え合わせをしてきた経験が、いつのまにか速い回路に焼き付いたものだ。直感は、熟考を積み重ねた末の「圧縮版」と言ってもいいのかもしれない。

一方で、システム1には弱点もある。見たことのない病気には、うまく働かない。そして何より厄介なのは、外れているときにも、当たっているときと同じ速さと手触りでやってくることだ。

指導医になってから、こんな場面があった。若い女性の右下腹部痛を診た研修医が、「虫垂炎だと思います」と報告してきた。右下腹部の痛みといえば、まず虫垂炎が頭に浮かぶ。典型的なシステム1の答えで、口調にも迷いはなかった。ところが私が診察してみると、腹膜刺激症状は弱く、そのわりに痛みが強すぎる。所見と訴えが釣り合わない。その違和感から腹部エコーを当てると、卵巣茎捻転だった。迷いのない研修医の姿は、直感に頼りがちだったかつての自分と重なって見えた。経験の浅いうちのシステム1には、いつもこうした危うさがついて回る。

だから臨床推論の教育では、システム1で素早く拾い、システム2で確かめる、という使い分けが勧められる。問題は、いつ切り替えるか、である。

自信は、切り替えの合図

Jevの設計で面白いのは、判断と一緒に「どれくらい確かか」を返すところだ。開発元は、この数字が実際の当たりやすさと一致するよう、特別な方法で訓練したと説明している。八割と言ったら、本当に十回に八回当たるように、ということだ。

これが本当にできるなら、使い道ははっきりしている。確からしさが高いときは速い判断をそのまま使い、低いときだけ、じっくり考える大きなAIに回す。速い回路と遅い回路のあいだに、切り替えのスイッチが付くことになる。

医師の頭の中で、このスイッチの役目をしているのが「自信」と「違和感」である。自信が揺らぎ、なんとなく落ち着かない、何かが合わないという違和感が生まれる。その感覚が、システム2を呼び出す。

では、医師の自信は当たっているのだろうか。

2013年に米国で発表された研究では、118人の内科医に、易しい症例と難しい症例を2つずつ解いてもらった。正解率は、易しい症例で半分あまり、難しい症例ではわずか6%ほどだった。ところが、自分の診断への自信は、10点満点で7.2点から6.4点に下がっただけだった。

正解率が一割を切っても、自信はほとんど落ちなかった。

自信が切り替えのスイッチだとすれば、これは、スイッチが入るべきときに入らない、ということを意味している。実際この研究では、自信が高い医師ほど、追加の検査を頼まない傾向も見られた。

何と、答え合わせをするか

ここでJevの話に戻りたい。一つ気になったのは、答え合わせの相手だ。

Jevの判断がどれだけ正しかったかを測る「正解」には、既存の大きなAI二つの回答の平均が使われているという。つまり、確からしさの数字が、「本当の結果」ではなく「先輩AIの意見」に合わせて整えられている可能性がある。なお、公表されている性能は、いずれも開発元自身による評価である。

これを読んで、自分のことを思い出した。研修医のころ、私は自分の見立ての当否を、上級医の診断と一致したかどうかで測っていた。一致すれば安心し、自信を少しずつ上乗せしていった。けれども本当の答えは、上級医の頭の中ではなく、その患者さんの一週間後にあった。

医療には、この「本当の答え」が戻ってきにくいという構造がある。紹介した先で診断が変わっても、元の医師には伝わらないことが多い。外来に来なくなった患者さんが、その後どうなったのかも分からない。答え合わせのない直感は、自信だけが育っていく。

AIも医師も、直感を鍛えるのに必要なものは、案外同じなのだろう。速さを求める前に、正しい答え合わせの相手を持つことが重要なのかもしれない。

Jevが本当に「当たる自信」を持てるのかは、まだ分からない。外部の検証が出てくるのを、私も楽しみに待ちたいと思う。

最後に、一つだけ問いを置いておきたい。あなたの「たぶん大丈夫」は、これまで何と答え合わせをしてきただろうか。

コメント欄では、思いがけず深い視点をいくつもいただきました。それをもとに、この続きも書いてみたいと思っています。

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参考

• Kahneman D. Thinking, Fast and Slow. 2011（邦訳『ファスト＆スロー』）

• Croskerry P. A universal model of diagnostic reasoning. Acad Med. 2009

• Meyer AND, Payne VL, Meeks DW, Rao R, Singh H. Physicians' diagnostic accuracy, confidence, and resource requests: a vignette study. JAMA Intern Med. 2013;173(21):1952-1958

• TechCrunch、heise online のJev関連報道（2026年9月）

• 志水太郎，松本謙太郎，徳田安春．直感的診断の可能性——DEM International Conferenceに参加して．週刊医学界新聞．2012年2月13日（寄稿）

• Shimizu T, Matsumoto K, Tokuda Y. Effects of the use of differential diagnosis checklist and general de-biasing checklist on diagnostic performance in comparison to intuitive diagnosis. Med Teach. 2013;35(6):e1218-29