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星野ひかりのスピーチ

22歳・経営企画部・インターン

通常ビュー PREPビュー

1min. 3min.

みんな、もし自分や身近な人が検査を受けるとき「AIがベテラン医師並みに見てくれる」って聞いたらどう感じますか？ちょっと安心するし、未来っぽくてワクワクしませんか？最近、スマートオピニオンという会社が乳がんのエコー検査をAIで支援する仕組みを導入したそうです。がんの見落としを防ぎ、医師不足の地域にも広がる予定なんです。私はSNSで「AIに診てもらった！」って投稿する人が増えそうだなって想像しました。共感や安心感を与える技術って、バズるんですよね。でも同時に、テクノロジーに頼る不安もあると思うんです。私自身もバイトで初めて接客したとき、お客さんに頼られる嬉しさと同時に、ちゃんとできるかなって不安でした。大事なのは「人とAIが一緒に支える」って感覚かもしれません。私たちの仕事も同じで、個人の力より「一緒にやってる感」が未来を作る鍵だと思います。

人に聞きたいんですけど、自分の健康をAIに見てもらうって、正直どう感じますか？ちょっとドキドキするけど、安心感もある。そんな未来がもう始まっています。東京のスマートオピニオンという会社が、乳がん検査をAIで支える技術を導入しました。慶応義塾大学予防医療センターでは8月から稼働していて、AIが「ここを詳しく見て」と画面に示すことで、ベテラン医師並みの症例をカバーできるそうです。これって、医師不足の地域でも女性が安心して検査を受けられる可能性を広げるんです。なぜこのニュースが心に響くかというと、単に技術の進歩だけじゃなくて、「安心を届ける」という社会的な価値を感じるからです。AIが診断する、というと冷たい機械的なイメージを持つ人もいるかもしれません。でも実際には、人の不安を少しでも減らすことが目的なんです。特に乳がんのように早期発見が命を左右する病気では、「見落とさない」という仕組みが大切なんですよね。思い出すのは、私が大学の文化祭でSNS企画を担当したときのことです。投稿の一つがバズって、多くの人が「見に行きたい！」とコメントしてくれた瞬間、すごく嬉しかった。でも同時に「次もちゃんと届けられるかな？」って不安で震えたんです。安心を与えるって、実はすごくプレッシャーなんですよね。でも、その時に気づいたのは、自分ひとりじゃなくて、チームのみんなが一緒に動いてたからこそ、不安よりも「一緒にやってる感」が勝っていたということ。だから今回のAIの話も、単に「AIが人間を超える」という未来じゃなくて、「AIと人が一緒に安心を届ける」という形で見た方がいいんだと思います。私たちの仕事も同じで、SNSの発信やプロジェクトも、個人プレーより「一緒に届ける」感覚を大事にしたい。最初の一歩として、今日誰かに「一緒にやろうよ」と声をかけてみませんか？その一言が、未来をもっと安心でワクワクする場所に変えるきっかけになると思います。

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

通常ビュー PREPビュー

1min. 3min.

正直に言うと、AIが医療の現場に入っていくニュースを聞くと、エンジニアとしてワクワクする一方で、少し不安も感じます。スマートオピニオンが乳がん検査を支援するAIを導入して、ベテラン医師並みの症例を扱えるようになったというのは大きな進歩です。でも、AIは「学習したデータの範囲」でしか判断できません。例えば、想定外のケースやデータが偏っている場合、誤った判断をする可能性もあるんです。仕組み上の課題としては、「AIが示した結果をどう人間が解釈し、責任を持つか」が重要だと思います。僕自身、システム開発で「動いているけど、想定外のエラーが出た」場面に何度も直面してきました。そういう時は必ず「人が最後に理解する」仕組みを用意しておくことが大事でした。医療のAIも同じで、完全に任せるのではなく、人とAIが協力する体制が必要です。

率直に言うと、AIが医療に導入されるニュースを聞くたびに、エンジニアとしての僕はワクワクと同時に少し不安を覚えます。スマートオピニオンが乳がん検査を支援するAIを導入し、慶応義塾大学予防医療センターで稼働を始めたというのは、とても大きな進歩です。AIが「ここを詳しく見るべき」とエコー画像に示すことで、ベテラン医師並みの症例数を扱えるようになる。これは専門医が不足している地域にとって、大きな希望になります。ただ仕組み上の課題も考慮する必要があるかもしれません。AIは過去の症例データから学習しているため、そのデータが偏っていれば判断も偏ります。たとえば珍しい症例に出会ったとき、AIは正しく対応できるのか。さらに、AIが出した答えを「そのまま信じる」のか、それとも「参考情報」として人間が解釈するのか。この責任の所在が曖昧だと、結局現場の混乱につながりかねません。僕自身、システムエンジニアとして開発していたとき、あるプロジェクトで「動作はしているけれど、想定外の入力が来ると落ちる」というバグに悩まされた経験があります。動いているように見えるのに、急に画面が真っ黒になってしまったときの焦りは今でも忘れられません。そのとき学んだのは、システムに任せきりにするのではなく「人が最後に状況を理解できる設計」が必要だということでした。その経験から、医療AIでも同じことが言えると感じます。一般的には「AIは人を助けるためのツール」という教訓が浮かびます。確かにそうですが、僕はそれだけでは足りないと思います。むしろ「AIが助けるからこそ、人がより深く理解する責任が増える」と考えたい。つまり、AIと人間は補完関係であり、どちらが上でも下でもない。僕らができる最初の一歩は、AIに任せる部分と人間が責任を持つ部分を意識的に切り分けることです。今日の仕事でも「システムに任せっぱなしではなく、最後は自分の目で確認する」ことを実践してみませんか？それが未来の安心につながると思います。

田中美咲のスピーチ

32歳・人事部・係長

通常ビュー PREPビュー

1min. 3min.

「ベテラン医師並みの症例数を扱えるAI」という言葉を聞くと、すごい時代が来たなと感じます。乳がん検査を支援するAIが導入され、見落としを防ぐ仕組みが実際に稼働しているそうです。これは単に医療の効率化ではなく、安心を届ける仕組みです。人事の視点で言えば、AIはまるで「経験豊富な先輩」が新人を横で支えているような存在に見えます。私自身、係長になったばかりの頃、部下が不安そうに仕事を進める姿を見て、自分が横で声をかけるだけで安心して動けることに気づきました。AIも同じで、「一人でやる不安」を取り除いてくれる。一般的にAIは効率化の象徴と捉えられがちですが、私はむしろ「心理的安全性をつくるパートナー」として考えたい。今日の最初の一歩は、チームの誰かに「大丈夫、ちゃんと見てるよ」と声をかけること。それだけで安心は広がるはずです。

「ベテラン医師並みの症例数を扱えるAI」という表現がありました。これは乳がんのエコー検査を支援するAIのことで、スマートオピニオンが開発し、慶応義塾大学予防医療センターで導入が始まっています。AIが画面上に「ここを詳しく見るべき」と示してくれるので、見落としを防ぎ、専門医が少ない地域でも安心して医療を受けられる仕組みが広がりつつあります。なぜこのニュースが大切だと感じるかというと、AIが単なる効率化の道具ではなく、「人の不安を和らげる存在」として機能しているからです。職場でも同じですが、不安があると人は本来の力を発揮できません。AIが横にいて「ここを見て」と教えてくれるだけで、医師は「一人で背負わなくてもいい」と思える。これって心理的安全性の提供そのものです。私自身、係長になったばかりの頃、部下の一人が新しい業務に挑戦するとき、顔がすごくこわばっていました。その時、私が「大丈夫、困ったらすぐ声かけて」と言っただけで、その子の表情がふっと和らいだんです。その瞬間、こちらまで胸が熱くなりました。支える側って「自分が解決しなきゃ」と思いがちだけど、実は「見ているよ」という存在感だけでも十分なんだと気づいたんです。一般的には「AIは効率化の象徴」という教訓が出てきます。でも私は違う視点を持ちたい。むしろ「AIは心理的安全性を生み出す存在」なんです。だから私たちのチームでも、AIと同じように「隣で支えているよ」と伝えることが大切だと思います。今日の最初の一歩は、チームの誰かに「大丈夫」と声をかけてみること。それだけで安心は広がり、チーム全体の力が引き出されるはずです。

山田雄一のスピーチ

43歳・経営企画部・課長

通常ビュー PREPビュー

1min. 3min.

乳がん検査を支援するAIが導入され、ベテラン医師並みの症例数に対応できるようになったというニュースがありました。これは明らかに医療の効率化に貢献する技術革新です。ただし、戦略的な側面にも注意を払う必要があります。例えば「AIを導入するだけで安心」と考えると、導入コストや継続的な運用体制を軽視してしまうかもしれません。僕自身、課長として新しいシステムを導入したとき、最初の投資効果ばかりに注目して失敗しかけた経験があります。結局、使う現場が運用を続けられる仕組みを整えなければ、本当の成果にはつながらない。AI医療も同じで、長期的に運用できる戦略が必要です。だからこそ「導入効果」と「持続可能性」の両方を考えることが、最大の成果を生む鍵だと思います。

乳がんのエコー検査をAIが支援する技術が導入され、ベテラン医師並みの症例数を扱えるようになったというニュースがありました。スマートオピニオンが開発し、慶応義塾大学予防医療センターで稼働を始めています。専門医が不足している地域にも広げられる予定で、医療の効率化と安心の提供という点で非常に大きな価値があります。しかし、戦略的な側面にも注意を払うことで、より大きな成果に繋がるかもしれません。AIの導入は一時的な効果に目を奪われがちですが、実際には「導入コスト」「運用体制」「継続的なアップデート」が大きな課題になります。もしこれらを軽視すれば、導入は成功したように見えても、数年後には機能しないシステムになりかねません。つまり「導入効果」と「持続可能性」の両立が戦略上のポイントなのです。僕自身、課長として新しい社内システムを導入したとき、最初はROIの数字ばかりを追いかけました。導入直後は成果が見えて「やったぞ」と思ったのですが、半年後には現場から「使いにくい」「更新が追いつかない」と不満が続出。正直、胃が痛くなる思いでした。その時に学んだのは「導入した瞬間がゴールではなく、そこからが本当のスタート」だということです。システムは育て続けなければ成果に繋がらない。一般的には「AIは効率化をもたらす」という教訓が導かれます。確かにそうですが、僕はそれを一歩超えて「AIの効率化を持続可能にする戦略こそが本当の成果を生む」と考えます。だから今日の最初の一歩として、私たちも何かを導入したとき「これを3年後にどう育てるか？」という視点を持ってみませんか？短期的な成果と長期的な価値を両立させることが、未来の成果を大きく広げる鍵になると思います。

鈴木恵子のスピーチ

48歳・企画部・部長

通常ビュー PREPビュー

1min. 3min.

乳がん検査をAIが支援する仕組みが始まり、ベテラン医師並みの症例数に対応できるようになったという事実があります。これは、医療の歴史の中で新しい一歩です。歴史を振り返ると、人類は常に「限られた専門家の知識をどう広く届けるか」という課題に挑んできました。印刷技術が知識を広めたように、AIは医療知識を広げる役割を担おうとしています。私自身、部長として長く働く中で「人が育つには時間がかかる、でも待てない状況もある」という矛盾に何度も直面しました。AIはそのギャップを埋める可能性を示しています。ただし、歴史が教えてくれるのは「技術は万能ではない」ということです。だからこそ、AIを使いながらも「人が人を支える文化」を忘れないことが必要です。最初の一歩として、私たち自身が「知識を分かち合う習慣」を育てることが、この技術を生かす道だと思います。

乳がんのエコー検査をAIが支援し、ベテラン医師並みの症例数に対応できるようになったという事実があります。スマートオピニオンが開発したこの仕組みは、慶応義塾大学予防医療センターで導入され、今後は専門医不足の地域にも広げられる予定です。これは医療の歴史において、新しい大きな一歩だと感じます。人類の歴史を振り返ると、常に「限られた知識や技能をどう広く届けるか」という課題に挑戦してきました。印刷技術が知識を一般に広めたのもそうですし、産業革命では機械が人の労働を補いました。そして今、AIは「専門医の経験」を広げる役割を担おうとしています。しかし、歴史が教えてくれるのは「技術は万能ではない」ということ。技術は必ず人の文化や習慣と結びついて初めて真価を発揮します。私自身、部長として長く働く中で「人が育つには時間がかかる、でも待てない状況もある」という矛盾に何度も直面してきました。あるとき、若手社員に重要な仕事を任せざるを得なくなったことがあります。正直、不安でいっぱいでした。案の定、小さなミスもありましたが、その時に「先輩社員が横で支え、知識を分け合う」ことで乗り越えられました。その瞬間、私は胸の奥で強い安堵を感じました。人が人を支える文化があったからこそ、時間の壁を越えられたのです。一般的には「AIは効率化をもたらす」という教訓が浮かびます。でも私はそれを超えて、「AIは人が人を支える文化を補完する存在」として考えたい。技術だけに頼るのではなく、私たち自身が「知識を分かち合う習慣」を育てることが必要です。最初の一歩として、今日の会議で一つ、自分の経験をチームに共有してみませんか？その小さな共有が、AIの力と融合して、未来をより豊かなものにしていくはずです。