日常業務における大規模言語モデルAIツールの採用：中国の病院管理者に関する多施設横断的質的研究
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年2月19日
タイトル：Adoption of Large Language Model AI Tools in Everyday Tasks: Multisite Cross-Sectional Qualitative Study of Chinese Hospital Administrators
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Apr 01; 27: e70789. doi: 10.2196/70789. Epub 2025 Apr 01.
概 要：
本研究は、中国の病院管理者における大規模言語モデル（LLM）AIツールの採用と使用に影響を与える要因を探求することを目的としています。特に、採用を促進する要因、障壁、日常業務での実用的な応用に焦点を当てています。データは、2024年6月から8月にかけて北京、深セン、成都の3つの三次病院で31人の病院管理者に対して半構造化面接を通じて収集されました。
方 法：
多施設横断的質的研究デザインを用い、Colaizzi法によるテーマ分析を実施しました。参加者の経験や視点におけるパターンを特定するためにデータを分析しました。
結 果：
LLM AIツールの採用は一般的に低く、施設ごとに大きなばらつきが見られました。技術に対する親しみや早期のポジティブな経験を持つ参加者はより頻繁に使用しており、ツールの正確性への不信感、限られたプロンプトスキル、十分なトレーニングの不足が広範な採用を妨げていました。ツールは主に文書作成に使用されており、より高度な機能の探求は限られていました。参加者は、使いやすさと自信を高めるために構造化されたトレーニングプログラムと組織の支援が必要であると強調しました。
結 論：
技術への親しみ、ポジティブな初期経験、革新へのオープンさが採用を促進する一方で、知識の限界、ツールの正確性への不信感、プロンプトスキルの不足が広範な使用を妨げる要因となっています。LLM AIツールは主に文書作成などの基本的なタスクに使用されており、トレーニングと自信の不足により高度な機能の応用は限られています。使いやすさと統合を高めるために、構造化されたチュートリアルと組織的な支援が必要です。信頼を築き、アクセスを改善するためのターゲットを絞ったトレーニングプログラムと組織戦略が採用率を向上させ、ツールの使用を広げる可能性があります。今後の定量的研究により、採用率と影響要因を検証する必要があります。