皮膚AI、2,345人調査で「次に何をするか」まで評価へ

皮膚の異変を見つけても、利用者は最初の言葉でつまずく。Google Researchが2026年6月12日に公開した皮膚AI研究の整理は、AIが病名候補を出すだけでなく、利用者が次に何をすべきかを考える助けになるかを正面から扱っている。

中心となる根拠は、Google Researchの記事が紹介したJAMA Dermatology掲載の研究だ。研究チームは2,345人の調査参加者に、画像と構造化された病歴を含む匿名化済みの皮膚症例を示し、それを自分の症状だと想定してもらった。評価対象は状態の識別だけでなく、その後の行動判断も含む。

この設計が重要なのは、健康検索の失敗が情報量だけで起きるわけではないからだ。利用者は「脚の赤い点」とは言えても、医学的な用語にたどり着けないことがある。Googleは、成人の半数以上が健康情報をインターネットで探し、約3分の1がAIも使っているという外部調査も示している。

記事はさらに、自分自身の皮膚の悩みに対してAIツールをどう使うか、医師との会話から得られる理解と何が違うかを見た混合研究にも触れている。モデルの正答率だけではなく、利用者がどこで納得し、どこで誤解し、どの判断に進むのかが論点になっている。

もちろん、情報提供ツールが医師の診断に置き換わるわけではない。だが皮膚のように利用者が症状を言語化しにくい領域では、AI評価の軸が「何を当てたか」から「より安全で明確な判断につながったか」へ広がりつつある。