大田原正幸｜医療AI/SIガバナンス｜Cursorvers

医療AI/SIの導入評価・監査・規程整理を第三者の立場で｜Masayuki Otawara, MD, PhD｜AIエージェント・ストラテジスト｜救急集中治療医・産業医｜医療安全推進学会理事｜NewsPicks Expert｜Cursorvers株式会社Founder｜ご相談はフォームへ▽

[大田原正幸｜医療AI/SIガバナンス｜Cursorvers @cursorvers]

『AIに、臨床の魂を』

救命救急医・集中治療医として現場に立ち続ける私が、
なぜ今「AIガバナンス」に取り組むのか。

・LLM活用による臨床現場の変革
・医療安全とAI倫理の衝突
・「説明可能なAI」の重要性

指導医、アカデミア、そして経営者の多角的視点で、
医療AIの「現場実装」への道のりをまとめました。
医療者もエンジニアも必読の内容です。

詳細はこちらのnoteで解説しています👇
https://t.co/YLKW5gftSU

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『マトリックスとは？』
https://t.co/uCOcR1f92z

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ちなみに法律特化型AI『Harvey』のネーミングは、NYのローファームを舞台にした大人気米ドラマ『Suits』の主人公の1人である弁護士"Harvey Specter"をfutureしたらしい🤔

Gabriel Macht、イケおじ過ぎるな…

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『SUITS/スーツ』

- 完璧に見える男の人間味
- 最底辺から這い上がる天才の美学

知性と野心が交錯する、マンハッタンの大手法律事務所を舞台として、一流弁護士の洗練された駆け引きと、絶対記憶という秘密を抱えた若者の鋭い直感

観るたびに「プロフェッショナルとしてのプライド」を刺激される名作

お気に入りのドラマの一つ
是非オススメ▽
https://t.co/5oZkBrhLYs

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『AIで脆弱性診断を回すと、最初に起きるのは「過去の未対応課題の噴出」？』

OpenAI Japan（@OpenAIJapan）が、セキュリティ特化枠「Daybreak」と継続防御「Defense Factory」の解説動画を公開した。

・日々の脆弱性診断向けの「Daybreak Blue」（Codex Security Cloudでも利用可能に）
・許可された環境での侵入テストや高度な検証向けの「Daybreak Red」
・高度な課題の完遂率は、通常版（GPT-5.6 Sol）の1.5〜2.0%に対してRedの「GPT-5.6-Cyber」では95.0%

デモではブラウザ「Ladybird」をスキャンして20件を検出し、攻撃経路の分析から修正案の作成・テスト検証、さらにサブエージェントによる重要指摘7件の並行修正と4本のドラフトPR作成、Jira割り当て、Slack通知まで一気に回している。

特にリアルだと感じたのは、後半の「初回の壁」の話だった。

今あるリポジトリに初めてAIでフルスキャンをかけると、蓄積していた「過去の未対応課題」が一気に噴出して相当な労力がかかる。
だからツールを入れる前に、「セキュリティ」「開発」「基盤・運用」の3者で初期の集中対応に回す人員と時間を先に確保しておく必要がある。

コードを書く速度だけでなく、溜まった技術的負債や脆弱性を一気に洗い出して潰し切る初動の進め方まで、開発現場の前提が変わりつつある。

https://t.co/lY0BmhVSd4

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今のAI界隈は可能性が有り余っている…👀
つまり、「動いたもの勝ち」

[ぬこぬこ / NUKO 🇯🇵 @nukonuko]

あらあら、また若い子が頭のおかしな人たちばかりいる界隈に迷い込んでしまったようだwww

[大田原正幸｜医療AI/SIガバナンス｜Cursorvers @cursorvers]

@daicaretech そうです。賢いですね🤔

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『このパスワード分かる？』
鬼才現る…
使い回すなと言われても、全部覚えていられないよな…

[あい @KBRCHK]

まじで一生このパスワードの意味わかんなくて頭抱えてる。。

わかる人いる？？？？？

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@goukakuouenman ありがとうございます！

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パーソナルAIエージェント「Muse」をチェックしてみよう。
参加後48時間以内に[設定]で私のコードを利用すると、私たち両方が10億のMuseトークンを獲得できます。

コード: XW2X5P

※利便性とリスクは表裏一体ですので、ご自身のリテラシーとポリシーに照らし合わせてご使用下さい。
https://t.co/VApd40Ls28

[大田原正幸｜医療AI/SIガバナンス｜Cursorvers @cursorvers]

- 診断や治療にAIを用いるのか
- 問診の文字起こしなど業務効率化文脈なのか
「医療AI」と言っても、様々な種類がある。

「超知能を使った方が良い」と考えるのは妥当だが、どれだけ優秀であっても「ミスリーディング」するリスクがあるし、「自動化バイアス（Automation Bias）」も無視できない。

AIの知能が優れていても、直接診察をする訳ではなく、顔色や仕草の異常、いつもと違いなどの情報を、AIが自分で取得できるわけではないが故に、エラーやバイアスは起こりうる。

「過不足のないコンテキスト」を持っていないAIは、むしろ害悪である。

「AIの利活用は推進されるべき」というスタンスではあるが、この観点はいつまでも失ってはならない。

[Derya Unutmaz, MD @DeryaTR_]

As I said before, not using AI in medicine is clear malpractice now. About 800,000 Americans die or become permanently disabled from misdiagnoses each year. AI four times better would already save hundreds of thousands of lives now, eventually all. Then, multiply this worldwide!

[大田原正幸｜医療AI/SIガバナンス｜Cursorvers @cursorvers]

@mrk_rsifx お名前ですか…？😭

[大田原正幸｜医療AI/SIガバナンス｜Cursorvers @cursorvers]

お名前.com…
これは大騒ぎになるぞ…

[ハエ🪰 @sontaku_zero_fx]

お名前.comまじでやってくれたな、、、海外fxのMT4ログインされて400万ちょいやられた、、、悲しすぎて立ち直れん、、、
聞く筋間違えてるとは思いつつも使ってる海外証券にも一応補填できないか確認中、、、、、はあ、、、、詰んだわ
#お名前ドットコム #全損 #詰み #MT4 #海外FX

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各社からプロアクティブ・サービスがデプロイされて百花繚乱だが、やはりClaude Duetを試してみたい。
https://t.co/saWRc8au2a

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『Anthropic Guest Investigator Program』

生命科学の研究者たちをそのチームと直接協力するよう、このプログラムを活用することで招待でき、8〜12週間の共同研究を提供し、Claude、AIエージェントへのアクセス、およびAnthropic研究者からのサポートが含まれる。

Claude is visionary！

https://t.co/bsAyLMp652

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『これからはAIに必要とされるのは"意思決定"』

紹介されている「Rothko」は、人間の「意思決定」そのものを予測する基盤モデル、と謳われている。

通常のLLMは自然言語を出力するが、Rothkoはアーキテクチャを変えて意思決定を直接出力し、SNS・取引履歴・移動データなどの生の行動データで継続学習しており、「発言」と「実際の行動」の乖離も反映しやすい。

・DAG（有向非巡回グラフ）は因果関係を明示的な有向エッジで表す構造で、因果推論やパスの解釈性に強い。ただし非巡回制約があり、循環的な社会影響や高次元の行動データをそのまま扱うのは難しい。

・Ontologyは概念・関係を形式的に定義した記号的知識表現で、論理推論や知識グラフに優れるが、人手構築が中心になりやすく、実データのノイズや確率的な人間行動を柔軟に捉えるのが苦手。

Rothkoはこれらの明示構造を前提とせず、大規模行動データからエンドツーエンドで学習するデータ駆動型で、解釈性ではDAG/Ontologyに劣る一方、個人・集団レベルの予測精度とシミュレーション能力で差別化を図っている。

高リスクな企業戦略の事前検証や、AIエージェント集団のgroup alignment研究などでの活用が想定されている。

AIのissueは「knowledge集積」から「判断の移譲」へとシフトしている。

[Artificial Societies @societies_ai]

Introducing Rothko, a foundation model of human behaviour designed from the ground up to simulate the world’s most consequential decisions.

Rothko is the result of over three years of frontier research at the intersection of behavioural science and machine learning.

We’re only just starting to uncover the model’s value across domains ranging from market research to AI safety and swarm alignment.

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@OpenAI https://t.co/iKhJwOSrnh

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『@OpenAI の新しい「Decisions API」って何？』

簡単に言えば、普通のChatGPTみたいに長い文章を返すんじゃなくて、

「この写真や文章を見て、こう判断して」

と聞くと、一瞬で答えだけ返してくれる専用の仕組み。

たとえばこんな使い方ができる：

・お客様が送ってきた商品の写真を見て「割れたり傷ついたりしてない？」と確認する

→ 返品対応を自動で仕分けできる

・届いた問い合わせメールを読んで「これは請求の話？それとも不具合の相談？」と振り分ける

→ 適切な担当部署にすぐ回せる

・投稿やコメントを見て「これは問題のある内容？緊急度はどれくらい？」とチェックする

→ 人の目を入れずに優先順位をつけられる

普通にAIに聞くより最大10倍くらい速くて、文章を生成しない分コストも抑えやすいのがポイントであり、「判断だけ欲しい」場面で使うと、アプリや業務の自動化がかなり楽になる。

[OpenAI Developers @OpenAIDevs]

Add near real-time decisions to your workflow with the Decisions API, now generally available.

Build faster, more cost-efficient apps and agents that can classify text and images, evaluate inputs, and determine what happens next without generating a full model response.

[大田原正幸｜医療AI/SIガバナンス｜Cursorvers @cursorvers]

@miyata8hiroyuki ありがとうございます！

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@tmzo 法人は対策が立つまでは公式アナウンスしませんからね…

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『PwCがサイバー攻撃を受けた？』

サイバー攻撃グループ「Everest」が、世界4大会計事務所の一つであるPwCから約590GB（10万ファイル超）のデータを盗んだと主張している。

内容は主に社内の人事・研修システム由来とされ、従業員情報や内部文書、SSO関連のコードなどが含まれる可能性があるとのこと。

ただし、これは現時点では攻撃側の主張に過ぎず、PwC側の公式確認や第三者による検証は出ていない。

PwCはクライアント向けのサイバーセキュリティコンサルティングで大きな存在感を持っているグローバル企業だが、「他社にセキュリティを提案する力」と「自社のシステムを完全に守り切る力」は別物。

大企業では業務システムの範囲が広く、人事・学習管理のような周辺システムはコアシステムほど優先されにくいケースもあり、セキュリティの専門家や大手企業でも、攻撃を受けることは珍しくない。

もはや安全地帯など、ないのかもしれない…🤔

[Hackmanac @H4ckmanac]

🚨Cyber Alert ‼️

🇬🇧UK - 𝗣𝘄𝗖

The Everest hacking group claims to have stolen 590.69 GB of data from PwC, comprising 108,426 files allegedly originating from its internal HR and learning systems.

The data reportedly includes employee information, employment and training records, internal audit methodologies, confidential documents, and SSO source code. The alleged breach affects multiple PwC regional operations, including Australia, China, Canada, and the UK, with one HR dataset reportedly containing 213,084 records.

Threat actor: Everest
Sector: Professional
Data exposure (claimed): 590.69 GB of data (108,426 files)
Data type: Employee records, personal data, training records, internal audit documents, SSO source code and configuration files
Observed: Oct 22, 2026
Status: Pending verification
ESIX©: 6.37

Full details and impact assessment on https://t.co/eB7qgxKFAa

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@eta1ia おめでとうございます！