アメリカにおける医療保険審査のAI軍拡競争雑感

　「AIと法雑感」では保険法の論点には一切立ち入らない。保険法上の論点については学会発表や論文で将来触れることとし、ここでは法的論点以外の情報提供にとどめる。

Ⅰ　医療保険におけるAI軍拡競争

　スタンフォード大学の人間中心AI研究所（HAI）が2026年2月に公表したポリシーブリーフ〔注1〕は、医療保険の利用審査（utilization review）におけるAI導入の急速な進展を「AI軍拡競争（AI arms race）」と形容している。執筆者は、Michelle Mello（スタンフォード大学法科大学院教授・医学部医療政策学教授）ら4名であり、同ブリーフはMelloらが2026年1月にHealth Affairs誌に発表した論文〔注2〕を基礎とする政策提言である。
　筆者がこのブリーフに着目した理由は、保険給付の可否判断という、被保険者の権利に直結するプロセスへのAI導入が、制度的統治の整備を伴わないまま加速している状況を、実証データに基づいて分析している点にある。全米保険長官会議（NAIC）が16州の大手医療保険者93社を対象に実施した2024年調査では、回答企業の84%が何らかの業務目的でAIを使用しており、事前承認（prior authorization）に37%、請求査定に44%がAIを導入していた〔注3〕。保険者と医療提供者の双方が、業務効率化を目指してAIツールの導入を競い合う構図は、ブリーフの「軍拡競争」という形容を裏づけている。

1　効率化の期待と、問いの所在

　AIの導入がもたらしうる便益については、ブリーフも一定の評価を与えている。事前承認請求の大多数は承認されており、Medicare Advantageプランでは2019年から2023年にかけて請求の93%超が承認されている〔注2〕。単純な案件の自動処理によって審査の遅延を解消し、審査担当者が複雑な案件に集中できるようになること、また、書類の不備に起因する拒否や、不服申立てされないまま放置される不当な拒否を減らしうることは、否定しがたい〔注1〕。
　しかし、ブリーフの眼目はこうした便益の列挙にあるのではない。筆者が読み取るかぎり、Melloらの問題意識の核心は、AIが安価かつ高速に拒絶判断を生成できるようになったとき、もともと不透明な判断や不当な拒絶が多いと批判されてきた事前承認プロセスの欠陥が「超加速（supercharge）」されるリスクにある。この認識は、AIを単なる技術的改善として捉える楽観論に対する明確な留保であり、ブリーフ全体を貫く視座である。

2　軍拡競争の構造的要因

　「軍拡競争」という比喩が的確であるのは、この競争が技術的な必然からではなく、保険者と医療提供者の間の制度的な緊張関係から生じている点を捉えているからである。保険者側は利用審査の自動化によるコスト削減を追求し、医療提供者側は拒否に対抗するためにAIを用いて承認されやすい申請書を作成する。Melloらは、AIベンダーの製品群を独自に調査し、保険者向けと医療提供者向けに大別される市場が形成されていることを確認している〔注1〕。
　筆者の見立てでは、この構図の本質は、利用審査という制度が本来抱えている利益相反をAIが増幅するという点にある。保険者は、被保険者への給付義務を負うと同時に、給付を抑制することで収益を確保するという相反した誘因を持つ。人間による審査であれば、個々の審査者の良心や専門的判断がこの利益相反に対する一定の歯止めとなりうる。AIがこの判断を代替ないし補助する場合、コスト削減の誘因がより直截にアウトプットに反映されやすくなる。

Ⅱ　形式的な人間関与と制度的統治の不在

　ブリーフが提示する複数の問題のうち、筆者が法的観点から最も深刻と考えるのは、人間による審査の形骸化と、それを防止する制度的統治が欠落しているという二重の問題である。以下ではこの二点を軸に、ブリーフの分析を検討する。

1　自動化バイアスと手続的公正の空洞化

　多くの法規制では、保険給付の拒絶に際して医療専門職による審査が義務づけられている。しかし、AIが審査者のために証拠を収集し要約を生成するとき、審査者は正解の予断を与えられた状態で判断を下すことになる〔注1〕。ブリーフはこれを「形骸化したhuman-in-the-loop（toothless human-in-the-loop）」と呼ぶ。
　筆者がこの問題を手続的公正（due process）の観点から深刻と考える理由は、単に個々の審査者がAIに依存するという認知的バイアスの問題にとどまらないからである。Melloらが指摘するとおり、コスト削減や事前承認の承認率低下という組織的圧力はAI導入以前から存在していた〔注2〕。AIはこの既存の圧力を増幅する道具にもなりうるのであって、AI導入それ自体が問題の原因なのではない。制度上は人間が最終判断者であっても、AIが審査対象のファイルを要約し拒否を推奨した状態で提示するのであれば、人間は実質的にAIの判断を追認する装置として機能しかねない。
　ブリーフは、保険者に対し、AIが単純な承認にのみ使用され、複雑な請求については医療専門職がAIによるファイル要約や拒否推奨なしに判断することを証明（attest）するよう求めている〔注1〕。この提言は、形式と実質の乖離に正面から取り組むものとして評価できる。拒否判断の前に徹底した人間による審査を行うことが必要であり、たとえ節約される時間が減ったとしてもそれは受け入れるべきコストである、という主張は明快である。

2　統治の構造的欠陥

　もう一つの問題は、上記のような人間関与の形骸化を防止すべき制度的統治それ自体が不十分だということである。ブリーフによれば、保険者の多くはモデルの正確性を記録せず、バイアスのチェックも行っていない。ある大規模保険者は1,000ものAIツールを導入しており、実効的な監視は現実的でないとMelloらは述べている〔注1〕。Medicare Advantageプランにおける事前承認へのAI利用について連邦規制は一定の基準を設け始めているが、保険者にその基準遵守のためのプロセス整備を義務づけてはいない。
　Melloらがスタンフォード・ヘルスケアにおける倫理評価を通じて確認したところでは、保険適用請求を準備する事務職員の一部は、生成AIの仕組みと弱点について限られた理解しか持っていない〔注1〕。AIの使用を医療提供者に開示している保険者は全体の4分の1未満にとどまり、患者への開示プロセスを持つ保険者も半数にすぎない。利用者のAIリテラシーの欠如と、開示の不十分さは、外部からの監視をさらに困難にしている。
　加えて、AIツールが保険者の過去の判断データに基づいて訓練される場合、過去の不当な拒否パターンを「適切な判断」として学習し再生産する危険がある〔注1〕。ここでは、統治の欠如がモデルの品質劣化を招き、品質劣化がさらなる不当な判断を生むという負の循環が構造化されている。

Ⅲ　日本法への示唆

　ブリーフは米国の医療保険制度を対象とした分析であり、日本の保険制度にそのまま適用できるものではない。しかし、保険給付の可否判断にAIを導入する際に生じる法的論点は、制度の相違を超えて共通する部分がある。筆者は、とりわけ以下の二点について、本邦の保険実務においても検討が必要であると考える。
　第一に、給付査定プロセスへのAI導入と約款解釈の関係である。日本の生命保険・医療保険においても、給付査定は約款の文言に基づく判断であり、その判断に際して過去の査定例やガイドラインが参照される。AIが過去の査定データに基づいて判断支援を行う場合、そのAIの出力が約款解釈として妥当であるか否かは、最終的には人間の判断者が責任を負わなければならない。米国のブリーフが指摘するhuman-in-the-loopの形骸化は、日本の査定実務においても、AIの導入に伴い同様に生じうる問題である。
　第二に、AIの利用に関する開示義務の問題である。保険業法や消費者契約法の枠組みのなかで、保険者が給付判断にAIを利用していることを被保険者に対して開示すべきかという論点は、現行法上必ずしも明確ではない。しかし、判断の透明性確保という観点からは、少なくともAIが関与した判断であることの開示と、その判断に対する異議申立てのプロセスの整備が求められるのではないかとも考えうる。この点については、金融庁のAIに関する原則等の動向も踏まえ、別稿で改めて検討したい。

Ⅳ　むすびにかえて

　AIは、保険審査の承認を迅速化し、コミュニケーションを明確化し、不当な拒否を減らしうる。しかし同時に、ケアの拒否や遅延をより安価かつ容易にする装置としても機能しうる。保険者がその両方向に引く誘因を持つ以上、技術を有益な方向へ導くためには規制と統治の強化が不可欠であるという結論は、誰しも肯定しそうなものである。
　「AIがそう判断したから」という理由で、人間の判断責任が免除されることがあってはならない。ブリーフが繰り返し強調するのは、この単純でありながらなお実現されていない要請であるように思える。

（マガジン）「AIと法-雑感」

　※目次は以下を参照

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