[Medical AI with Python: P81] 推論とDeep Thinking — 次世代AIの思考と判断を支える技術

2025年8月11日2025年12月18日

AIの思考法の進化：直感から熟考するパートナーへ

AIの「思考法」の進化：直感から熟考するパートナーへ

従来のAIは高速な「直感（システム1）」でパターンを認識しますが、医療など高い信頼性が求められる分野では、論理的な「熟考（システム2）」が不可欠です。ここでは、AIに思考プロセスを語らせる「連鎖的推論（CoT）」や、複数の思考経路を探索し最善手を探す「思考の木（ToT）」といった、AIを真の思考パートナーへと進化させる核心技術を解説します。

思考の2つのモード

「直感」から「熟考」へ

従来のAIは、膨大なデータから答えを瞬時に導く「システム1（直感的思考）」に優れます。しかし思考プロセスは不明確でした。Deep Thinkingは、AIに論理を段階的に追わせる「システム2（熟考）」の能力を与え、信頼性を高めることを目指します。

連鎖的推論 (CoT)

思考の「途中式」を見せる

AIに最終的な答えだけでなく、そこに至る思考の連鎖（途中式）を文章で出力させる技術です。これにより、人間はAIの論理展開を検証でき、応答の透明性と信頼性が飛躍的に向上します。

思考の木 (ToT)

最善の思考経路を「探索」する

一本道でなく、複数の可能性（思考の枝）を同時に生成・評価します。有望な思考を深掘りし、見込みのないものは探索を打ち切る、より人間に近い戦略的な問題解決手法です。

課題と展望

「Deep Thinking」技術は強力ですが、計算コストや、AIが誤った情報を生成するハルシネーションという大きな課題も残っています。今後の研究では、AIが自ら事実を確認する能力や、思考の「正しさ」を評価する基準作りが重要です。これらの課題を克服することで、AIは人間の思考を補助し、拡張する真の「知的パートナー」へと進化していくでしょう。

これまでの講座を通じて、皆さんはAIの強力な「眼」（CNNによる画像認識）や「耳」（RNN/Transformerによる時系列・言語理解）を手に入れてきました。これらの技術は、データの中に潜む特定のパターンを見つけ出す「パターン認識」において、驚異的な能力を発揮します。CT画像から微小な病変候補を検出したり、膨大な論文データから関連キーワードを抽出したりといったタスクでは、すでに人間の能力を凌駕する場面も少なくありません。

しかし、ふと考えてみてください。私たち医師や研究者の日々の知的活動は、優れた眼や耳があるだけで完結するものでしょうか。

例えば、複雑な症状を訴える患者さんを前にした時。私たちの頭の中では、鑑別診断のリストが駆け巡り、どの検査をどの順番で行うべきかという戦略が立てられ、得られた断片的な情報を統合し、仮説を立てては検証する…という、非常にダイナミックなプロセスが繰り広げられます。それは、知識、経験、そして論理が複雑に織りなす、まさに「思考」と呼ぶべきアートだと、私は思います。

近年のAI研究の最前線は、この人間特有とも思える「思考」の領域に、今まさに足を踏み入れようとしています。AIに単に最終的な答えを出力させるだけでなく、「どのように考え、その結論に至ったのか」という思考のプロセスそのものを扱わせようとする試みです。この大きな潮流は「Deep Thinking（深い思考）」と呼ばれており、AIを単なる高速な情報処理ツールから、私たちの思考を補助し、拡張してくれる真の「パートナー」へと進化させる、大きな可能性を秘めています。[1]

この記事では、次世代AIの核心ともいえるこの「Deep Thinking」の世界を、皆さんと一緒に探検していきたいと思います。特に、その思考を支える重要な技術である「連鎖的推論（Chain-of-Thought）」や「思考の木（Tree of Thoughts）」といった概念に焦点を当て、それらが未来の医療をどう変えうるのか、医療現場の視点から分かりやすく解き明かしていきます。

1. AIの「思考」における2つのモード：直感と熟考

カンファレンスでベテランの先生がCT画像を一目見て「何かおかしい」と呟く、あの鋭い『直感』。一方で、研修医が複雑な症例に対して鑑別診断リストを挙げ、一つ一つ論理的にその可能性を吟味していく『熟考』。私たち医療者は、日々の臨床の中で、この二つの異なる思考モードを絶えず使い分けているのではないでしょうか。

実はこの感覚、行動経済学の大家でありノーベル賞受賞者でもある心理学者ダニエル・カーネマンが提唱した、人間の思考に関する有名な理論と非常によく似ています。彼は、私たちの思考には大きく分けて二つのシステムが存在すると述べました(8)。

システム1（速い思考）:
これは、ほとんど無意識で、自動的に、そして努力なく働く思考です。写真を見て「あ、猫だ」と瞬時に認識したり、熟練の医師が心電図の危険な波形をパッと見抜いたりするのが、このシステム1の働きです。膨大な経験から培われた、直感的で高速なパターン認識能力と言えるでしょう。

システム2（遅い思考）:
こちらは、意識的で、論理的、そして集中力を要する思考です。論文のロジックを組み立てたり、複数の臨床試験の結果を批判的に吟味して目の前の患者さんへの適応を考えたり、あるいは複雑な計算をしたりする時の働きがこれにあたります。ステップ・バイ・ステップで物事を考え、分析し、判断を下す、いわば私たちの「理性のエンジン」です。

さて、ここで現代のAI、特に私たちがお馴染みの大規模言語モデル（LLM）に目を向けてみましょう。彼らが見せる驚異的な応答能力は、この二つのうち、どちらに近いと思いますか？

答えは、圧倒的に「システム1」です。

現在のLLMは、インターネット上の膨大なテキストデータや学術論文を学習することで、いわば「超人的な経験を持つシステム1」を獲得した状態と考えることができます。質問を投げかけると、学習した膨大なパターンの中から最もそれらしい答えを「瞬時に」引き出して、非常に流暢な文章を生成します。その姿は、まるで全ての教科書を丸暗記している博識な研修医のようです。知識量は膨大で、応答も非常に速い。

これは疑いようもなく素晴らしい能力です。しかし、そこには大きな落とし穴があります。その応答は、あくまで過去のデータに基づく「直感的な」ものであり、論理的な推論のステップ、つまり「システム2」の熟考を経ているわけではないのです。なぜその結論に至ったのかを問うても、説得力のある根拠を示せないことがしばしばあります。

医療という、一つ一つの判断が人の命に直結する分野を考えた時、この「システム1」だけの能力に頼ることの危うさは、皆さんも容易に想像がつくでしょう。私たちがAIに真に求めるのは、私たちの「システム2」の働きを補助し、時には私たちの見落としを指摘してくれるような、信頼できるパートナーとしての役割ではないでしょうか。

本章以降で探求するDeep Thinkingとは、まさにこの課題に応えるための挑戦です。AIに「システム2」に相当する能力、すなわち熟考する力を与えようという、AI研究の最前線の試みなのです。

2. 連鎖的推論 (Chain-of-Thought: CoT) — AIに「思考の途中式」を書かせる

後輩や学生に少し複雑な症例について「どう考える？」と尋ねた時、「たぶん〇〇病だと思います」とだけ答えが返ってきたら、私たちはどうするでしょうか。おそらく、「なるほど。どうしてそう考えたの？鑑別は？その根拠は？」と、その思考のプロセスを尋ねるはずです。結論だけでは、その判断が妥当なのか、どこかに見落としがないのか、全く評価できませんよね。

AIの思考を評価する上でも、これは全く同じです。Deep Thinkingを実現するための、そして私たちがAIを信頼するための最初の大きな一歩は、AIにこの「思考のプロセス」を語らせることにあります。そのための画期的で、かつ驚くほどシンプルなアイデアが、連鎖的推論（Chain-of-Thought、以下CoT）です(3)。

2.1 CoTの基本原理：AIの思考を「見える化」する

CoTの核心は、非常に明快です。それは、AIに問題の答えだけを直接出力させるのではなく、答えに至るまでの中間的な思考ステップを、人間が読むための文章として生成させる、というものです。

これはまさに、私たちが数学の問題を解くときに、最終的な答えだけでなく「途中式」も丁寧に書くのと同じアプローチです。なぜ途中式が重要なのでしょうか？それは、複雑な問題をより扱いやすい小さなステップに分解することで、ケアレスミスを防ぎ、論理の流れを明確にできるからです。CoTは、この「途中式を書く」という行為をAIに促すことで、AI自身の推論能力を高めると同時に、その思考プロセスを私たち人間に対して「見える化」してくれるのです。

この違いがどれほど決定的か、医療現場を想定した具体的な質問で見てみましょう。

【Before】従来のプロンプトが生む「根拠不明な答え」

従来のLLMへの指示（プロンプト）は、多くの場合、質問と答えのペアを学習させる形でした。


# プロンプト（AIへの指示）
患者：65歳男性、2型糖尿病でメトホルミン内服中。最近、足のむくみと息切れを自覚。考えられる原因は？

# AIの（ありうる）応答
心不全や腎機能障害が考えられます。

この応答は、結論としては間違っていないかもしれません。しかし、これでは「なぜそう言えるのか？」「他の可能性は？」「優先順位は？」といった、臨床で最も重要な問いに全く答えてくれません。これではまるで、山ほど知識はあるけれど、自分の考えを説明できない研修医のようです。私たちはこの応答を信頼して、次のアクションに移ることはできません。

【After】CoTが生む「思考が見える答え」

一方、CoTではプロンプトを少し工夫して、「ステップ・バイ・ステップで考えて」と一言付け加えるだけです。


# プロンプト（AIへの指示）
患者：65歳男性、2型糖尿病でメトホルミン内服中。最近、足のむくみと息切れを自覚。考えられる原因について、ステップバイステップで推論してください。

# AIの（ありうる）応答
はい、承知いたしました。ステップバイステップで推論します。
ステップ1【情報整理】：まず、患者さんの情報を整理します。年齢は65歳、性別は男性。基礎疾患として2型糖尿病があり、治療薬としてメトホルミンを内服中です。現在の主な症状は、足のむくみ（浮腫）と息切れです。
ステップ2【鑑別リストアップ】：次に、浮腫と息切れという二つの症状を同時に引き起こしうる病態を考えます。主要な鑑別診断としては、心原性（心不全など）、腎性（ネフローゼ症候群や腎不全など）、肝性（肝硬変など）、あるいは薬剤性などが挙げられます。
ステップ3【各論的評価】：それぞれの可能性を患者さんの背景と照らし合わせて検討します。
・心不全：高齢であること、そして2型糖尿病は心血管疾患の独立した危険因子です。労作時の息切れと下腿浮腫は、左心不全および右心不全の典型的な兆候であり、最も可能性が高いと考えられます。
・腎機能障害：2型糖尿病の合併症として糖尿病性腎症が進行すると、タンパク尿による低アルブミン血症や水分排泄障害から浮腫をきたします。また、高度な腎不全やそれに伴う貧血は息切れの原因にもなりえます。これも重要な鑑別疾患です。
・薬剤性：メトホルミンが直接的に心不全や浮腫を引き起こすことは典型的ではありません。しかし、腎機能が低下している患者さんでは乳酸アシドーシスのリスクがあり、その場合は全身状態の悪化から息切れを呈することもありますが、主訴としては非典型的です。
ステップ4【結論と計画】：以上の推論を統合すると、最も疑わしい原因は心不全であり、次点で糖尿病性腎症の悪化が考えられます。診断を確定するためには、心エコー検査、胸部X線、血液検査（BNP、腎機能、電解質など）による評価を進めることが推奨されます。

いかがでしょうか。応答の質が劇的に変わったのがお分かりいただけると思います。AIは情報を整理し（Subjective/Objective）、鑑別を挙げ、評価し（Assessment）、次の計画（Plan）を立てています。これは、私たちがカルテを書く際の思考プロセス（S.O.A.P.）に非常に近いものです。この思考の「途中式」、つまり思考の連鎖 (Chain-of-Thought) が示されることで、私たちは初めてAIの思考を理解し、評価できるのです。

2.2 CoTが医療AIにもたらす価値：思考の「カルテ」を開く

CoTによる思考プロセスの可視化は、AIを医療のような高い信頼性と安全性が求められる分野で活用する上で、計り知れない価値を持ちます(4, 5)。これまで「ブラックボックス」と揶揄されることもあったAIが、自らの思考を開示する「グラスボックス」に変わる、大きな一歩と言えるでしょう。

透明性と検証可能性:
私たちは、AIが生成した思考の「カルテ」を開き、その一行一行を吟味することができます。AIの論理展開をステップごとに追い、その妥当性を検証できるのです。「ステップ2の鑑別リストに、肺塞栓症が抜けていないか？」といった具体的な指摘も可能になります。もしAIが誤った推論をしていたとしても、どの段階で思考が脇道に逸れたのかを特定しやすくなります。これは、医療安全の観点から極めて重要です。
信頼性の向上:
「なぜ？」という私たちの問いに、AIが論理的な根拠をもって答えられるようになる。これは、AIと人間の間の信頼関係を築く上で不可欠です。根拠のわからない結論を鵜呑みにするのではなく、その思考プロセスに納得した上で、医師が最終的な臨床判断の参考にすることができます。
教育的応用:
CoTが出力する整然とした鑑別診断のプロセスは、それ自体が優れた教材となり得ます。研修医や医学生が、複雑な症例に対する思考の組み立て方を学ぶための「バーチャル指導医」や、自分の考えを整理するための「24時間使える壁打ち相手」として活用できる可能性も秘めています。

3. 思考の木 (Tree of Thoughts: ToT) — AIに「最善の思考経路」を探させる

前の章で学んだCoTは、AIの思考に一本のしっかりとした背骨を与えてくれました。これは、AIをブラックボックスから脱却させるための、本当に大きな一歩だったと思います。

しかし、ここで少し立ち止まって、熟練した専門家、例えば皆さんのような医師や研究者の思考プロセスを振り返ってみましょう。私たちの思考は、いつも一本道をまっすぐに進むだけでしょうか？おそらく、答えは「ノー」でしょう。

複雑な症例を前にした時、私たちの頭の中は、もっとダイナミックで、まるで“思考のジャングル”のようです。
「心疾患が最も疑わしいが、非典型的な感染症の可能性も捨てきれないな…」
「もしAというアプローチを取るなら、次はXという検査が必要だ。でも、もしBという可能性を考えるなら、Yという問診が先決だ…」
「この治療法は効果が高そうだが、副作用のリスクはどうだろう？別の治療法と比較してみよう…」

このように、私たちは複数の可能性（思考の枝）を同時に広げ、それぞれの枝の先を少しだけ覗き込み、有望そうな枝をさらに深く伸ばし、時には行き詰まって別の枝に戻ってくる、という非常に柔軟な探索を行っています。これは、チェスの名人が何手も先の盤面を、複数のパターンで読み切るのに似ています。

この、より人間に近い、柔軟で戦略的な問題解決プロセスをAIで実現しようとする野心的な試みが、「思考の木（Tree of Thoughts、以下ToT）」なのです(6, 7)。

3.1 ToTの仕組み：生成・評価・探索のサイクル

ToTは、その名の通り、問題解決のプロセスを一本の「鎖 (Chain)」ではなく、枝分かれしていく「木 (Tree)」として捉えます。CoTが一本の道をひたすら進む探検家だとすれば、ToTは複数の斥候（せっこう）を異なる方向に放ち、最も有望な報告があったルートに本体を進める、経験豊富な司令官のようなものです。

この司令官の仕事は、大きく分けて3つのステップの繰り返しで成り立っています。

ステップ	内容	医師の思考プロセスとの対比
1. 思考の生成 (Generate)	問題に対して、複数の異なる次の思考ステップ（アイデア、仮説、計画）をLLMに生成させます。思考の「種」を複数蒔くフェーズです。	鑑別診断リストを複数挙げる段階に相当します。「心疾患」「腎疾患」「内分泌疾患」といった、異なる方向性の可能性を同時にテーブルに乗せます。
2. 状態の評価 (Evaluate)	生成された各思考ステップが、最終的なゴール達成にどれだけ有望か、その「もっともらしさ」を評価します。LLM自身に自己批判させたり、経験則（ヒューリスティック）を使って点数付けしたりします。	各鑑別疾患の尤もらしさを、患者背景や症状と照らし合わせて判断する段階です。「この年齢と性別、そしてこの症状なら、心疾患の可能性が一番高そうだ」と、思考の枝に重み付けをします。
3. 探索 (Search)	評価結果に基づき、次にどの思考の「枝」を伸ばしていくかを決定します。最も有望な枝をさらに深掘りしたり、見込みのない枝はそこで探索を打ち切ったり（これを枝刈り (Pruning) と呼びます）します。	最も可能性の高い診断（例：心疾患）から、さらに「虚血性か、弁膜症か」と考えを深めます。一方で、可能性が低いと判断した診断（例：内分泌疾患）は、ひとまず保留にして思考のリソースを割かないようにします。

この「生成→評価→探索」というサイクルを繰り返すことで、ToTは一本道では見つけられなかった、より質の高い、あるいはより独創的な解決策にたどり着くことができるのです。

このプロセスを図で見てみると、CoTとの違いは一目瞭然です。

ToTの仕組み：生成・評価・探索のサイクル

この図が示すように、CoTがこの木の中のたった一本の経路（例：A → A-1 → …）をたどるのに過ぎないのに対し、ToTは木全体を俯瞰し、戦略的に最も有望な経路を探索します。これにより、初期の段階で少し間違った方向に進んでしまっても、他の枝からリカバリーできる頑健さ（ロバストネス）が生まれるのです。

3.2 実践：PythonでToTのコンセプトを試す

ToTの考え方は非常に強力ですが、その完全な実装は、「生成」「評価」「探索」を管理する複雑なアルゴリズムを必要とし、本稿の範囲を少し超えてしまいます。

しかし、その核心的なコンセプト、つまり「複数の思考候補を生成し、その中から最も有望なものを選ぶ」という流れは、Pythonコードでシミュレーションすることができます。ここでは、ToTの思考サイクルのうち、最初の1サイクルを体験してみましょう。

【実行前の準備】
前の章と同様に、transformersライブラリなどが必要です。まだの方は、ターミナルやコマンドプロンプトで pip install transformers torch sentencepiece を実行してください。


import torch
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

# 1. モデルとトークナイザーの準備（前の章と同じ）
print("モデルを準備しています...")
model_name = "google/flan-t5-large"
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
print("準備が完了しました。")

# --- ここからがToTの概念シミュレーション ---

# 問題設定
problem_description = "68歳女性、高血圧でARBを内服中。2週間前から続く乾性咳嗽と微熱を主訴に来院。胸部X線で両側下肺野に淡い浸潤影あり。考えられる鑑別診断の初期アプローチを3つ提案してください。"

# ステップ1：思考の生成 (Generate)
# 同じプロンプトから、複数の異なる思考の「枝」を生成させます。
# generateメソッドの num_return_sequences と num_beams を使うのがポイントです。
print("\nステップ1: 思考の候補を複数生成中...")
input_ids = tokenizer(problem_description, return_tensors="pt").input_ids
thought_candidates_outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_length=150,
    num_return_sequences=3,  # 3つの異なる思考候補を生成する
    num_beams=5,             # ビームサーチを使い、より多様で質の高い候補を探す
    early_stopping=True
)

# 生成された思考候補をリストに格納
thought_candidates = [tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True) for output in thought_candidates_outputs]

print("\n--- 生成された3つの思考の枝 ---")
for i, thought in enumerate(thought_candidates):
    print(f"【候補 {i+1}】: {thought}")
print("----------------------------")


# ステップ2：状態の評価 (Evaluate)
# 生成された各候補がどれだけ「良い」かを評価します。
# ここでは、臨床的に重要なキーワードが含まれているかという単純なルールで評価してみます。
# 本来のToTでは、より洗練された評価関数や、LLM自身による自己評価が使われます。
def evaluate_thought(thought_text):
    score = 0
    # 重要な鑑別診断に関連するキーワードを評価
    if "間質性肺炎" in thought_text or "薬剤性" in thought_text:
        score += 2
    if "非定型肺炎" in thought_text or "マイコプラズマ" in thought_text:
        score += 2
    if "心不全" in thought_text: # この症例では少し可能性は低いが考慮する価値はある
        score += 1
    # 具体的なアクションプランに言及しているか
    if "CT" in thought_text or "血液検査" in thought_text or "KL-6" in thought_text:
        score += 1
    return score

print("\nステップ2: 各思考候補を評価中...")
scores = [evaluate_thought(thought) for thought in thought_candidates]
for i, score in enumerate(scores):
    print(f"【候補 {i+1}】のスコア: {score}")


# ステップ3：探索 (Search)
# 最もスコアの高かった思考候補を、次のステップに進むための「最も有望な枝」として選択します。
print("\nステップ3: 最も有望な思考の枝を選択...")
best_thought_index = scores.index(max(scores))
best_thought = thought_candidates[best_thought_index]

print(f"\n--- 最も有望と判断された思考プロセス ---")
print(best_thought)
print("------------------------------------")

# この後、選択された "best_thought" を元に、さらに次の思考ステップを生成・評価・探索...と繰り返していくのがToTの全体像です。

このコードは、ToTの完全な実装ではありませんが、そのエッセンスは掴んでいただけたかと思います。単一の答えに飛びつくのではなく、複数の選択肢を生成し、それを評価して、最も良い道を選ぶ。この戦略的なプロセスこそが、ToTの強さの源泉なのです。

3.3 CoTとToTの違い：一本道か、探索か

CoTとToT、どちらもAIに「考えさせる」技術ですが、そのアプローチと実装方法は大きく異なります。両者の違いを理解することは、適切な場面で適切な技術を選択する上で非常に重要です。ここに、両者の本質的な違いをまとめてみましょう。

特徴	連鎖的推論 (Chain-of-Thought: CoT)	思考の木 (Tree of Thoughts: ToT)
アプローチ概要	AIに「思考の途中式」を最後まで一気に書かせる。	複数の「思考の枝」を生成し、評価・選択しながら段階的に進む。
思考の構造	直線的。一本道を深掘りしていく。	木構造（ツリー）。複数の可能性を並行して探索する。
実装方法	プロンプトエンジニアリング。「ステップバイステップで」といった指示をプロンプトに加えるだけ。	アルゴリズム制御。生成 → 評価 → 探索のループを外部のプログラム（Pythonコードなど）で明示的に実装する必要がある。
コードの複雑さ	低い。通常のLLM呼び出しとほぼ同じ。	高い。思考の分岐、評価関数、探索戦略などを自分で設計・実装する必要がある。
強み	手軽に推論の透明性と性能を向上させられる。	より複雑で、最善の解が一つではない問題に対して、質の高い解を見つけやすい。間違いからの回復力（頑健性）が高い。
適した課題の例	算数の文章問題、基本的な臨床推論、要約など、比較的解法が明確な問題。	難解な診断、研究仮説の生成、治療計画の最適化など、創造性や戦略性が求められる複雑な問題。

簡単に言えば、CoTは「優秀な一人の探検家」に、地図を渡して目的地まで行かせるようなものです。道筋は明確で、その通りに進むことで良い結果が得られます。

一方、ToTは「経験豊富な司令官」が、複数の斥候を放って周辺を調査させ、最も有望なルートを見つけてから全軍を進めるようなものです。どの斥候を信じるか、どのルートを選ぶかという戦略的な判断が介入します。

このように、ToTは単なるプロンプトの工夫だけでは実現できず、AIモデルの能力を最大限に引き出すための、より高度で能動的なプログラム制御が必要となるのです。

3.4 ToTが拓く医療AIの新たな地平

ToTのような高度な推論能力は、これまでのAIでは踏み込めなかった領域に光を当て、医療AIに革命的な変化をもたらす可能性を秘めています。

超複雑な症例への対応:
複数の疾患が絡み合い、非典型的な経過をたどるような、熟練医でも診断に難渋するケースを想像してみてください。ToTは、複数の専門家の視点をシミュレートするように、異なる診療科の観点から同時に思考を進め、それらを統合することで、人間では見落としがちな関連性や、稀な疾患の可能性を提示してくれるかもしれません。
個別化治療計画の最適化:
単に「標準治療はAです」と提示するだけではありません。「この患者さんのゲノム情報と生活習慣を考慮すると、治療Aには副作用Xのリスクが少し高い。一方、治療Bは効果がやや劣るがQOLは維持しやすい。さらに、未承認薬Cという選択肢も理論的には考えられる…」といった形で、複数の治療戦略の長所・短所を多角的にシミュレーションし、患者一人ひとりにとっての「最善手」を共に考えるパートナーになり得ます。
医学研究における仮説生成:
膨大な論文データと臨床データを統合的に解析し、「これまで関係ないと思われていた、あの遺伝子変異とこの環境因子が組み合わさることが、この難病の未知のトリガーになっているのではないか？」といった、人間が思いもよらないような斬新な科学的仮説を体系的に生成する。これはもはや、単なるデータ解析ではなく、科学的発見のエンジンそのものです。

ToTはまだ研究開発の初期段階にある技術ですが、そのポテンシャルは計り知れません。それは、AIが人間の専門家と対等に、あるいはそれを超えるレベルで「思考」する未来を、私たちに確かに予感させてくれるのです。それは、答えをくれるだけのAIではなく、共に考え、悩み、新たな道を照らしてくれる「共同研究者」のような存在かもしれません。

4. 課題と展望：AIの「思考」はどこへ向かうのか

ここまで、AIが論理的な思考の連鎖（CoT）をたどり、さらには複数の思考経路を戦略的に探索する（ToT）という、エキサイティングな技術の最前線を見てきました。まるでSF映画のような未来が、もうすぐそこまで来ているような感覚になるかもしれません。

しかし、素晴らしい未来像に胸を躍らせると同時に、私たちは専門家として、冷静に足元を見つめる必要もあります。このDeep Thinking技術が、本当に安全で信頼できる形で医療現場に実装されるまでには、いくつかの大きなハードルを越えなければなりません。

4.1 超えるべき3つの壁

現在、特に大きな課題として立ちはだかっているのが、以下の3つの壁だと私は考えています。

① 計算コストという「物理的な壁」:
複数の思考経路を同時に探索するToTのようなアプローチは、非常にパワフルである一方、その裏側では膨大な計算リソースを消費します。これは、高価なGPUを長時間稼働させることを意味し、単純な応答生成とは比べ物にならないほどのコストと時間がかかります。救急外来の一刻を争う場面で、AIが「最善の診断を考えるので、5分待ってください」では話になりませんよね。応答速度とコストを、現実的な医療現場のニーズにどう適合させていくかは、実用化に向けた非常に大きな課題です。
② 思考プロセスの幻覚（ハルシネーション）という「信頼性の壁」:
これは、おそらく最も深刻な問題です。CoTやToTが生成する「思考の途中式」そのものが、事実に基づかない誤った情報（幻覚、ハルシネーション）である可能性が常にあります。AIがもっともらしい論理展開をしているように見えても、その前提となる知識や途中のステップが間違っていたら、導き出される結論は砂上の楼閣に過ぎません。途中式が正しいという保証がないのです。
この問題に対処するため、AIが思考の途中で、信頼できる外部のデータベース（例えば、最新の診療ガイドラインやPubMedなど）に自らアクセスしてファクトチェックを行う、といった仕組みの研究が進められています。ReAct(9)と呼ばれるアプローチなどがその代表例で、AIに「思考」と「行動（情報検索）」を組み合わせさせる試みは、今後の鍵となるでしょう。
③ 「正しさ」の評価という「基準の壁」:
生成されたAIの思考プロセスを、私たちはどう評価すればよいのでしょうか。これは非常に難しい問題です。「論理的に一貫しているか」という観点と、「臨床的に妥当か」という観点は、必ずしも一致しません。例えば、AIが非常に稀な疾患ばかりを並べ立てて、論理的には完璧な推論を展開したとしても、それは現実の臨床現場の感覚からはかけ離れているかもしれません。どのような思考プロセスが「良い思考」なのか。その評価基準（ベンチマーク）の作成には、AI技術者だけでなく、私たち医療の専門家が深く関わっていく必要があります。

4.2 壁の向こう側にある未来：AIは「思考の増幅器」へ

これらの課題は決して簡単なものではありません。しかし、世界中の研究者が知恵を絞って、これらの壁を一つ一つ乗り越えようとしています。

そして、その壁の向こう側には、私たちが真に目指すべき「ヒューマン-AI協調」の未来が広がっているはずです。そこでは、AIはもはや単なるツールではありません。

診察室で、AIが患者さんの表情や声のトーン（画像・音声）、ウェアラブルデバイスからのバイタルサイン（時系列データ）、採血データ（数値）、そしてカルテ（テキスト）といった、ありとあらゆるマルチモーダルな情報をリアルタイムに統合します。そして、私たち医師との対話を通じて、深い思考を展開するのです。

「先生、この患者さんのゲノムデータと過去の類似症例を統合すると、標準治療薬Aに対する反応性は低い可能性があります。代わりに、こちらの最新論文で報告されている治療法Bを検討してはいかがでしょうか？その論理的根拠はこちらのステップで示します。」

このような対話が、当たり前になるかもしれません。AIは、私たちの診断を代替するのではありません。私たちの認知的な負荷を肩代わりしてくれる「知的副操縦士」であり、私たちの見落としやバイアスを指摘してくれる信頼できる「ダブルチェッカー」なのです。そして何より、私たちの知識や経験と、AIの圧倒的な計算・推論能力が組み合わさることで、一人ではたどり着けなかった新たな気づきや治療法の発見を促す、最高の「思考の増幅器」として機能する未来が待っているのです。

5. まとめ

本稿では、AIを単なるパターン認識マシンから、論理的な思考が可能なパートナーへと進化させる「Deep Thinking」の世界を探求しました。

連鎖的推論 (CoT) は、AIに「思考の途中式」を生成させることで、推論の透明性と正確性を高める技術です。
思考の木 (ToT) は、複数の思考経路を探索・評価することで、より複雑で戦略的な問題解決を可能にする先進的なアプローチです。

これらの技術は、AIが医療現場で直面する複雑で不確実な課題に取り組む上で、不可欠な要素となります。AIが私たちの「思考のパートナー」となる未来は、もうすぐそこまで来ています。このエキサイティングなフロンティアを、皆さんと共に探求していけることを楽しみにしています。

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参考文献

Rajvanshy H. Deep Thinking: The Next Evolution of AI. Medium. 2023 Oct 23. Available from: https://medium.com/@hiteshrajvanshy/deep-thinking-the-next-evolution-of-ai-1c44b2a36a7e
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この記事を書いた人

髙﨑洋介（医師・医学博士・MBA） | Prof. TAKASAKI Yohsuke, MD, PhD, ScM, MPA, MBA, FRSM

医師・医学博士・AI研究者・連続起業家
元厚生労働省幹部・ハーバード大学理学修士・ケンブリッジ大学MBA・コロンビア大学行政修士（経済）
岡山大学医学部卒業後、内科・地域医療に従事。厚生労働省で複数室長（医療情報・救急災害・国際展開等）を歴任し、内閣官房・内閣府・文部科学省でも医療政策に携わる。
退官後は、日本大手IT企業や英国VCで新規事業開発・投資を担当し、複数の医療スタートアップを創業。現在は医療AI・デジタル医療機器の開発に取り組むとともに、東京都港区で内科クリニックを開業。
複数大学で教授として教育・研究活動に従事し、医療関係者向け医療AIラボ「Medical AI Nexus」、医療メディア「The Health Choice | 健康の選択」を主宰。
ケンブリッジ大学Associate・社会医学系指導医・専門医・The Royal Society of Medicine Fellow