講演情報
[2F1-OS-20-05]生成AI時代の医療プロモーション資材における構造・論理分離アプローチ：監査可能性の確立と検証プロセスの「質と量」の両立
〇小泉 直子1、八角 潤一1、薮 紘明1、後藤 誠1、後藤田 達哉2、田中 和哉2,3 (1. 株式会社 博報堂メディカル、2. scheme verge 株式会社、3. 政策研究大学院大学)
キーワード：
医療用医薬品プロモーション資材、暗黙知の形式化、AIと人間の役割（人間介在型）、ハイブリッド・アーキテクチャ、ハルシネーションの削除
生成AIの発展により，医療用医薬品のプロモーション資材を含む文書作成は高速化・大量化している．一方，医療情報は生命・健康に関わるため，高い正確性と監査可能性が求められ，LLM のみでは規制ルールへの再現性やハルシネーションの排除を十分に保証できない．本研究では，「構造抽出」と「論理検証」を分離する Twin-Track Strategy に基づく検証支援アーキテクチャを提案する．決定論的な文書構造化と論理木によるルール検証により再現性と説明可能性を担保した．実務評価では，一次チェック工程を従来の 10–25 時間から 10–30 分へ短縮した．また，複数レビュワー間の指摘のばらつき分析から，明文化ルールの検証をAIに委譲することで，人間は文脈理解を要するより高度な判断に集中できる可能性が示唆された．
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