英国の地域癌治療センター5施設で働く医療従事者32名を対象とした研究が学術誌Sociology of Health & Illnessで公表された。同研究は、放射線治療計画において腫瘍周囲の正常臓器を特定するコンツーリング業務にAIを統合した臨床現場の実態を分析したものである。 従来、コンツーリングは高度な専門性を要する一方、反復的で時間的負担の大きな業務と見なされていた。インタビュー分析の結果、導入されたAIツールは複雑な作業の下書きを5分から10分で処理し、従来30分から2時間かかった工程を大幅に短縮した。専門家はAIが自身の専門性を代替するものとは見なさず、むしろAIが解剖学的なばらつきや局地的な臨床慣行に起因する基本的な誤認識を起こす局面で、人間の臨床判断の不可欠さを再確認した。研究陣はこの現象を業務の部分的な切り捨てと定義し、AIがルーチン作業を肩代わりすることで、専門家の監視、責任、権威は維持されたままとなっていると指摘している。 参加者の多くが、この時間節約効果により、治療計画の最適化、サービス改善、研究、および患者個々人に適応したケアへ集中できると述べた。キングス・ビジネススクールのフアン・バエザ博士は、本調査の示唆として、AIの導入が現場で抵抗なく受け入れられるためには、技術を専門家と競合する自律型システムとしてではなく、専門家の能力を補完する支援ツールとして設計・実装することが不可欠であると結論づけている。 本研究は、雇用側が複雑な専門業務へのAI導入を進める中、技術が業務を奪うのか解放するのかという二分法を超えた実践的な知見を提供する。ワークフローの特性や専門職の性質、そして技術が専門家が重視する業務の遂行をどう支援するかが、AI受容性を左右する主要因であることを示唆している。