Google医療AIが診断正解91%｜ビデオ診察で医師超え

監修者伊東雄歩

株式会社ウォーカー CEO。東北大学卒。MENSA会員、JDLA認定講師、健全AI教育協会理事。生成AI×教育・学習科学を専門とし、2億円超のシステム開発プロジェクトを統括。

Googleの医療AI「AMIE」が、映像と音声を使ったビデオ診察に対応しました
100の症例シナリオで検証し、診断の正解率は91%。一次診療医の77%を上回りました
患者に体を動かしてもらう「画面越しの身体診察」まで指示できました
一方で眼振の検出は3%、ふるえは24%と、苦手分野もはっきりしています
相手は俳優が演じる模擬患者。本物の患者での検証はこれからです

オンライン診療の画面越しに、AIから「ちょっと肩を回してみてください」と言われる日が来るかもしれません。Googleが2026年8月11日に公開した研究で、医療AI「AMIE」がビデオ通話で診察を行い、診断の正解率で医師を上回りました。何ができて、何がまだ危ういのかを整理します。

Googleの医療AI「AMIE」がビデオ診察に対応

AMIE（エイミー）は、Googleが研究として開発している医療対話AIです。正式名称は「Articulate Medical Intelligence Explorer」といいます。

これまでのAMIEは文字チャットだけで問診をするAIでした。2025年には、その成果がNature誌に掲載されています。

今回発表されたのは、そこから大きく踏み込んだ版です。リアルタイムのビデオ通話で、患者の姿を見ながら診察するようになりました。

土台になっているのは、GoogleのAIモデル「Gemini」と、リアルタイム映像処理の技術「Project Astra」です。論文は2026年8月10日にarXivで公開されました。

つまり、AIの問診が「文字のやりとり」から「顔を見ながらの会話」へ進んだということです。

100シナリオのOSCEで検証｜診断正解率91%

検証はどう設計されたのか

今回使われたのはOSCE（オスキー）という方法です。医学教育で実際に使われている実技試験で、訓練を受けた俳優が患者役を演じます。

規模はかなり大きいものでした。

臨床シナリオ：100件
患者役の俳優：15人
診察の総数：300回
関わった医師：合計30人（うち10人が実際に診察、20人が独立した評価者）

扱った領域は5つです。心臓・肺、お腹、HEENT（頭・目・耳・鼻・のど）、神経と精神、そして筋肉と骨。

比べたのは3つのグループでした。AMIE（ビデオ版）、AMIE（テキストのみ）、そして人間の医師（ビデオ）です。評価する医師には、どれがAIでどれが人間かを伏せています。

診断正解率91%、医師は77%

結果は数字ではっきり出ました。

最有力の病名を一発で当てた率（トップ1正解率）は、AMIEが91%、医師が77%。候補3つ以内に正解が入っていた率は、AMIEが98%、医師が90%でした。

臨床評価表（ルーブリック）による総合点でも差がつきました。

総合：AMIE 83% ／医師 68%
臨床推論：AMIE 90% ／医師 76%
問診：AMIE 86% ／医師 78%
治療計画：AMIE 79% ／医師 67%
観察・身体診察：AMIE 74% ／医師 47%

とくに差が大きかったのが、最後の「観察・身体診察」です。画面越しでは人間の医師が苦戦する部分で、AIが27ポイントも上回りました。

画面越しに「肩を回して」——遠隔の身体診察

この研究で目を引くのは、AMIEが患者に体を動かすよう指示していた点です。

実際に行われたのは、こんなやりとりでした。

肩の痛みを訴える患者役には、AMIEが「腕をゆっくり上げてみてください」と伝え、どこまで上がるかを映像で確認します。医師が診察室でやる可動域チェックを、カメラ越しに再現したかたちです。

お腹が痛いという相談では、AMIEが押す場所を指定し、自分でお腹を触ってもらいました。患者役が右下腹部を押して顔をしかめる——その反応をAIが映像から読み取ります。

爪を押して色が戻る速さを見る「毛細血管再充満時間」の確認も行われました。血のめぐりを調べる基本的な手技です。

ちなみに研究チームは、こうした遠隔で観察できる所見の分類表（タクソノミー）も新たに作っています。「カメラ越しに見えるか」「患者に動いてもらう必要があるか」「俳優が演じられるか」の3軸で整理したものです。

3つのAIが同時に働く「非同期マルチエージェント」

ここまで自然に会話できる理由は、その中身にあります。AMIEは1つのAIではなく、役割の違う3体のAIが同時に動く設計です。

Talker（トーカー）：患者と話す担当。すぐ返事をするため、直近5秒の映像だけを見ます
Planner（プランナー）：裏方。会話の間ずっと考え続け、病名の候補や治療方針を更新します
Perception（パーセプション）：映像と音声から、言葉になっていない手がかりを拾います

なぜ分けるのでしょうか。1つのAIに「自然に会話しながら、深く推論して、映像も見続ける」を同時にやらせるのは、いまの技術では無理があるからです。

効果は待ち時間に表れました。順番に処理していた従来の方式では、返事までの平均が21.4秒。会話としては成立しない長さです。

これを3体の分業に組み替えた結果、2.6秒まで縮まりました。おおよそ8分の1です。

優秀な研修医が問診をしている横で、指導医が黙ってカルテを組み立て続けている。AMIEの構造はそれに近い分業になっています。

苦手もはっきり｜眼振3%・ふるえ24%

ただし、いいことばかりではありません。研究チームはできなかったことも具体的な数字で公開しています。

眼振（がんしん／目の細かい揺れ）の検出：わずか3%
振戦（しんせん／手のふるえ）の検出：24%
感情や気分が話の内容と合っているかの判断：29%
コミュニケーション・行動の観察：44%
撮影環境やカメラ設定への対応：46%

共通しているのは、細かくて速い動きと微妙な感情のニュアンスです。論文でも、この2つが今後の課題として名指しされています。

評価にあたった医師からは、こんな指摘も出ました。見えているはずの手がかりを見落とす。患者が指示どおりに動けていないのに直させない。そして、異常に気づいたのに次の行動につなげないケースがあった、というものです。

技術的なトラブルも時々起きたと報告されています。「正解率91%」という数字だけを見て安心するのは早い、ということです。

他の医療AIと何が違うのか

医療AIは各社が競っている分野です。AMIEビデオ版の位置づけを整理しておきます。

AMIE（テキスト版・2025年）：159シナリオで検証し、専門医の評価32項目中30項目で医師を上回りました。ただし文字チャットのみで、姿は見えません
Microsoft MAI-DxO：症例の文章を読んで診断を組み立てるオーケストレーター型。会話や映像ではなく、書かれた情報が入口です
ユビーAI問診（日本）：全国の医療機関に導入済み。月額3万円ほどから使え、来院前のWeb問診を効率化します。診断するのは医師です
一般的なWeb問診システム：質問を出して答えを集めるところまで。推論や身体診察の指示はしません

違いは1点に集約されます。AMIEビデオ版だけが「リアルタイムで見て、動いてもらって、その場で判断する」まで踏み込んでいるのです。

ただし公平に言えば、ユビーは実際の医療現場で動いている製品で、AMIEは研究段階です。土俵が違います。