健康アドバイスに対する生成AIの信頼性：事前登録された調査実験
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年6月23日
タイトル：Trusting Generative AI for Health Advice: Preregistered Survey Experiment
雑誌名：J Med Internet Res. 2026 Jun 22; 28: e97882. doi: 10.2196/97882.
概 要：
本研究は、生成AIが提供する健康アドバイスが、資格を持つ医療従事者からの指導と比較してどのように評価されるかを検討しました。特に、AIが信頼できると見なされる条件を理解することが重要です。参加者は、異なる情報源（人間の看護師、AI看護師、ChatGPT）からのアドバイスを評価し、リスクの異なるシナリオにおけるメッセージの特性や個人の医療に対する懐疑心が信頼性評価に与える影響を調査しました。
方 法：
全国の成人1502人を対象にした事前登録されたオンライン実験を実施しました。参加者は3つの情報源条件に無作為に割り当てられ、低リスク（コレステロールに関する食事アドバイス）、高リスク（胸痛のトリアージ）、倫理的に敏感なシナリオ（卵子凍結）での健康アドバイスを評価しました。主な評価指標は、アドバイスの信頼性とその遵守の必要性に関する信念でした。
結 果：
人間の看護師からのアドバイスは、AI源からのアドバイスよりも信頼性が高いと評価されました。直感的なアドバイスは、逆直感的なアドバイスよりも信頼性が高く、特に高リスクの状況でその差が拡大しました。医療に対する懐疑心が高い参加者は、AI看護師の能力を高く評価し、人間の看護師の能力を低く評価する傾向がありました。
結 論：
生成AIは、既存の信頼性の枠組みの中で評価され、必ずしも人間の専門知識より劣っているとは見なされていません。資格を持つ医療従事者は信頼性の面で優位性を持つものの、AIによるアドバイスも一般的に有能で正当なものと見なされています。伝統的な医療権威に懐疑的な人々は、AIベースの指導をより好意的に評価する可能性があり、AIシステムは健康アドバイスに対する信頼を再分配する可能性があります。