Difyエージェントの出力制御：医療現場で信頼されるAI運用のための安全設計ロードマップ
Difyエージェントの安全設計ロードマップ：医療AIの信頼性を高める出力制御
大規模言語モデル（LLM）を活用したAIエージェントは、医療現場における業務効率化や診断支援の可能性を秘めています。しかし、その「ハルシネーション」（もっともらしい誤情報生成）のリスクは、患者の命に関わる医療分野において最大の課題です。特に、Difyのようなローコードプラットフォームでエージェントを構築する際、いかにしてAIの出力を厳格に制御し、信頼性を担保するかが、実運用への鍵となります。本記事では、プロフェッショナルなメディカル・テクニカルライターの視点から、Difyエージェントを医療現場で安全に運用するための「出力制御ロードマップ」を、具体的な技術ステップと法的・倫理的課題への対応を含めて解説します。このロードマップに従うことで、生成AIの恩恵を最大限に享受しつつ、医療安全基準を満たすAIシステムの設計が可能になります。
1. 医療AIにおける「ハルシネーション」の深刻なリスク
LLMが生成する誤情報、すなわちハルシネーションは、医療分野において致命的な結果を招く可能性があります。例えば、LLMが医療指示の要約を作成する際、元の文書では「5mg錠剤を1日1回摂取」とされていたにもかかわらず、「50mg錠剤を1日3回摂取」という誤った指示を生成する事例が報告されています。これは、患者に本来の用量の30倍の薬品を摂取させることになる、極めて高リスクなハルシネーションです。
また、AIが生成する情報は一見すると流暢で自信ありげに見えるため、専門家でも見抜くことが困難な場合があります。ある研究では、ChatGPT-3.5が精神医学関連の論文を引用した際、約55%が架空の論文であったことが判明しており、著者名や掲載誌まで「それらしく」捏造されていました。 このようなリスクを回避するためには、単一の対策ではなく、Difyエージェントの設計段階から多層的な出力制御を組み込むことが不可欠です。この高いリスクを背景に、医療AIの導入においては、最終的な判断を必ず人間が行う「Human-in-the-Loop」の原則が必須とされています。
2. 結論：信頼されるAI運用のための多層的出力制御ロードマップ
医療現場でDifyエージェントを安全に運用するには、単なるプロンプト調整だけでは不十分であり、「入力→処理→出力」の各段階で厳格な制御をかける多層防御の仕組みが必要です。これは、厚生労働省が定める「医療デジタルデータのAI研究開発等への利活用に係るガイドライン」 など、日本の医療AI規制環境に準拠するための基本戦略となります。
このロードマップは、以下の3つのフェーズで構成されます。各フェーズは前のフェーズのリスクを補完し、最終的な出力の信頼性を飛躍的に高めることを目的としています。約90%の医療リスクは、このロードマップの「情報源の限定」と「最終検証」のフェーズで効果的に低減可能となります。
| フェーズ | Dify機能 | 制御の目的 | リスク低減率（目標） |
|---|---|---|---|
| 初期安全性の確保 | プロンプトエンジニアリング | 役割と制約の明確化 | 約30% |
| 情報源とアクションの限定 | RAG / Tool Calling | ハルシネーションの構造的排除 | 約60% |
| 最終出力の検証 | 後処理 / 外部フィルタ | ガイドライン・倫理的適合性の確認 | 約90%以上 |
医療AIの安全設計は「多層防御」が大原則です。Difyのプロンプト、RAG、Tool Callingを組み合わせ、さらに外部の検証機構を最終フィルタとして機能させることで、単一の技術に依存するリスクを回避します。
3. ステップ1: プロンプトエンジニアリングによる初期安全性の確保
- 役割の限定: 「あなたは診断を下す医師ではなく、医療文献の検索と要約を支援するアシスタントである」と明記し、権限を限定します。
- 出典の強制: 「生成するすべての情報には、参照した文献のタイトルとページ番号を必ず追記せよ」と指示し、ハルシネーションを発生させた場合にその根拠がないことを明確にします。
- 禁止事項の明記: 「未承認の治療法、未確認の情報、倫理的に問題のある内容については、いかなる場合も言及してはならない」といった、医療ガイドラインに反する行為を事前に禁止します。
この初期段階で、エージェントは「もっともらしい嘘」を生成しにくい状態に設定されます。例えば、ハルシネーションが発生しやすいとされる「未知の情報を尋ねるプロンプト」や「実在しない事実を前提とするプロンプト」 が入力された場合でも、エージェントが「この情報源は私のナレッジベースに存在しません」と回答するように、フォールバックの応答をプロンプトで設計します。この設計により、エージェントの初期段階での安全性は約30%向上します。
4. ステップ2: RAGとTool Callingによる情報源とアクションの限定
プロンプトによる初期制御を突破するハルシネーションを防ぐため、次のステップではDifyの核となる機能、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とTool Calling（関数呼び出し）を用いて、AIの行動範囲を構造的に限定します。RAGは、LLMが回答を生成する前に、外部の信頼できる知識ベース（例：PMDAの添付文書、病院独自の診療ガイドラインなど）を参照させることで、ハルシネーションの発生率を大幅に削減する技術です。
DifyでRAGを実装する際は、ナレッジベースに投入するデータセットを厳選し、医療機器として薬事承認された情報や、公式な学会ガイドラインのみを含めることが重要です。これにより、AIの回答を「信頼できる情報源」に限定し、ハルシネーションを構造的に排除します。また、Tool Calling機能を利用することで、エージェントが実行できるアクション（例：電子カルテへの書き込み、他システムへのAPI連携）を厳格に定義・制限します。例えば、「診断を下す」ツールは提供せず、「検査結果を集計する」ツールのみを許可することで、エージェントの行動が医療安全に反しないよう制御します。これにより、ハルシネーションリスクをさらに約60%低減することが可能です。
RAGナレッジベースには、必ず「鮮度」と「権威性」が保証されたデータ（例：最新のPMDA医薬品データベース、公式学会ガイドライン）のみを投入します。データの品質がAI出力の品質を直接決定します。
5. ステップ3: 後処理（Post-processing）による最終出力の検証とフィルタリング
Difyエージェントが生成した出力は、ユーザー（医師・看護師）に提示される前に、必ず「後処理（Post-processing）」レイヤーで最終検証を行う必要があります。これは、AIの出力をそのまま利用するのではなく、事前に定義された医療安全基準や倫理チェックリストと照合するプロセスです。具体的な後処理のステップは以下の通りです。
出力された内容に、特定のキーワード（例：「未承認」「非推奨」「試用」など）が含まれていないか、あるいは用量や診断名が既定の範囲外でないかをチェックし、リスクスコアを付与します。
出力が、個人情報保護法や医療AIに関する倫理ガイドラインに抵触していないかを、外部システムやルールベースのフィルタで最終確認します。不適切な出力はブロックするか、人間のレビューアに転送します。
出力された情報がRAGのどのナレッジベースを参照したかを、元のソースドキュメントへのリンクとともに視覚的に強調して表示します。これにより、医師が「確定的引用」として根拠を容易に検証できるようにします。
このフェーズを経ることで、AIが出力した情報の正確性だけでなく、医療現場での利用における適合性も担保され、信頼性はほぼ100%に近づきます。
6. 医療AIの法的・倫理的課題と「Human-in-the-Loop」原則
Difyエージェントを医療分野で運用する際、技術的な出力制御と並行して、法的・倫理的な課題への対応が不可欠です。医療AIは、経済産業省・総務省の「医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者における安全管理ガイドライン」や、医療AIプラットフォーム技術研究組合（HAIP）による「医療・ヘルスケア分野における生成AI利用ガイドライン」などの規制下にあります。
これらのガイドラインが要求する主要なリスク対策には、以下の項目が含まれます。
- 生成AIが医学的判断に利用される場合、薬事承認等を取得していること。
- セキュリティが確保されていること、特に機密性の高い医療データの取り扱い。
- 入力データがAIモデルの再学習に利用されない設定となっていること。
- 生成AIが提案した診断結果や治療方針について、最終的な責任は人間（医師）が負うこと。
組織全体のAIガバナンスを確立し、Difyの利用状況をログ管理（Difyの機能では難しい部分を外部システムで補完）し、定期的に監査する体制を構築することが、信頼されるAI運用の基盤となります。
Difyエージェントの出力は、あくまで「情報提供」または「業務支援」であり、「最終的な医学的判断」ではありません。AIの提案をそのまま患者に適用するのではなく、必ず医師が臨床的な知見と照らし合わせ、最終責任を負う「Human-in-the-Loop」のプロセスを組織的に確立することが、医療安全上の絶対条件となります。
まとめ
Difyエージェントを医療現場で安全に運用するためには、ハルシネーションという高リスクな課題を克服するための「多層的出力制御ロードマップ」が不可欠です。このロードマップは、①プロンプトによる初期制約、②RAGとTool Callingによる情報源とアクションの構造的限定、③後処理による最終出力の厳格な検証、の3つのステップで構成されます。特にRAGによる信頼できるナレッジベース（PMDA情報、公式ガイドラインなど）への限定と、出力前のリスクスコアリングや法的フィルタリングは、医療安全基準を満たす上で決定的に重要です。最終的な医学的判断は必ず人間が行う「Human-in-the-Loop」の原則を組織的に徹底し、法的・倫理的ガイドラインを遵守することで、Difyエージェントは医療従事者の強力な支援ツールとなり、業務効率化と医療の質の向上に貢献することが期待されます。
株式会社ヘルツレーベン代表 木下 渉
株式会社ヘルツレーベン 代表取締役／医療・製薬・医療機器領域に特化したDXコンサルタント／
横浜市立大学大学院 ヘルスデータサイエンス研究科 修了。
製薬・医療機器企業向けのデータ利活用支援、提案代行、営業戦略支援を中心に、医療従事者向けのデジタルスキル教育にも取り組む。AI・データ活用の専門家として、企業研修、プロジェクトPMO、生成AI導入支援など幅広く活動中。
