先日、ある技術系のブログを読んでいて、少し立ち止まりました。
システム開発者のサイモン・ウィリソンさんが公開した「shot-scraper video」という新しいツールの話です。AIエージェントが自分の作業を自動でビデオ録画する、というものでした。バージョン1.10で追加されたコマンドで、YAMLファイルに手順を書いておくと、ブラウザ操作をPlaywrightが録画してくれます。記事の中では、GPT-5.5というモデルが自律的にデモ用のYAMLを作り上げていました。
これを読んで、医師として最初に頭に浮かんだのは「再現性」という言葉でした。
再現性という言葉は、医療でも技術でも同じ重みを持つ
医学論文では、研究の再現性が信頼性の根幹です。誰がどの手順でやっても同じ結果が得られるかどうか、それがエビデンスの質を左右します。今回のshot-scraper videoが解決しようとしているのも、突き詰めると同じ問題です。AIエージェントが何をしたか、どの順番で操作したか、それを映像で記録に残す。「AIが勝手にやりました」では済まない場面で、説明責任を果たすための仕組みです。
クリニックの日常に引き寄せて考えると、同様の課題がいくつも浮かびます。今うちでは電子カルテはSS-MIX対応のシステムを使っています。予約管理やレセプト処理もデジタル化が進んできました。ただ、スタッフ12名で1日80人の患者さんを診るとなると、入力ミスや確認漏れがどこかで起きます。問題は、それが「いつ・誰が・何をした結果か」を後から追えるかどうかです。
妻は看護師長として処方確認や問診補助を担っています。彼女がよく言うのは「何かあったときのログが薄い」という話です。患者さんから「先週と違う薬が出た」と言われても、入力した経緯をたどるのに時間がかかる。AIが操作を自動録画する発想は、そういう現場の問題意識と重なります。
作業ログを映像で残す、その先にある責任問題
ただ、医療の文脈で考えると、記録が増えることは必ずしも安心を意味しません。むしろ記録が増えるほど、責任の所在が明確になります。これは諸刃の剣です。
たとえばAIが問診の自動整理をして、見落としが生じた場合を想定します。その過程が映像で記録されていれば、「AIが判断した」という事実は明確になります。でも、患者の安全に責任を持つのは医師であることは変わりません。日本の医師法上も、診療行為の最終責任は医師本人にあります。ログがあっても、責任が分散するわけではない。
今回の技術記事に話を戻すと、AIエージェントが作ったYAMLのコードを最終的に確認したのも、ウィリソンさん本人です。ツールが自律的に動いても、それを「承認した人間」が必ず存在しています。この構造は、医療AIの文脈でも議論が続いているポイントです。
- AIが出力した情報を医師がどこまで検証するか
- 検証しきれなかった場合の責任の帰属
- 患者へのインフォームドコンセントにAIの関与をどう伝えるか
海外ではすでにこの議論が進んでいますが、日本の開業医レベルではまだ実感として薄いのが現状です。
現場に戻って考えると、使えるかもしれない場面はある
批判的に見てきましたが、shot-scraper videoのような「エージェントの操作を記録する」発想は、医療事務の場面では応用できそうだと感じています。
先月、レセプト点検の作業手順を新しいスタッフに教える機会がありました。口頭で説明するだけでなく、操作画面を録画して渡せたらどれだけ楽かと思いました。今のクリニックではその録画さえ属人的な作業です。もしAIエージェントが手順を覚えて、新人向けのデモ映像を自動生成してくれるなら、研修コストが大幅に下がります。
患者対応の質を落とさないために、スタッフの教育に時間を使いたい。でも、院長の時間は有限です。技術を使う場面を診療行為から切り離して、事務・運営の層に限定すれば、安全性の問題と切り分けられます。今すぐ飛びつくつもりはありませんが、そういう切り分けができる使い方を、もう少し丁寧に探してみようと思っています。