朝、パソコンを開いた瞬間から、メール、申請、確認、会議の資料……。
「本当にやりたい仕事は、いつできるんだろう」
そんなふうに感じたことはありませんか。
実はこれ、医療や福祉の”ど真ん中”を担う行政の現場でも同じです。
米国の保健福祉省（HHS）は、研究、公衆衛生、医療制度、福祉サービスなど幅広い領域を抱え、しかも部局が多く、仕事も膨大。
そこでHHSが打ち出したのが、部局横断でAIを使いこなすための「AI戦略」です。
2025年12月4日、HHSはAI Strategy（戦略文書）を公表し、AIを内部業務、研究、公衆衛生へ統合していく方針を明確にしました。
この記事では、HHSの発表と戦略PDFを丁寧に読み解きながら、初心者の方でも分かるように「結局なにが変わるの？」「私たちの医療や暮らしにどう関係するの？」を、ストーリー仕立てで解説します。
HHSのAI戦略とは？「AIを入れる」より先に決めたこと
HHSの発表は、派手な新ツール自慢ではありません。
むしろ逆で“まずは土台” を強調しています。
HHSはAI Strategyを「連邦職員がAIを使えるようにし、内部業務・研究・公衆衛生へ統合する次のフェーズ」と位置づけました。
効率化やイノベーション促進、患者アウトカム（治療や健康の結果）の改善を掲げています。
そして象徴的なのが「OneHHS」という言葉です。
CDC、CMS、FDA、NIHなど多数の部局が、1つの部門横断インフラで協力する構想で、ワークフローの合理化とサイバーセキュリティ強化を目的としています。
ここで大事なのは、AIを”魔法の杖”として語っていない点です。
HHSは戦略文書の冒頭で、官僚的な手続きや忙殺される現場の状況を踏まえつつ、AIで「面倒な作業を減らし、本来のミッションに集中する」方向性を示しています。
5つの柱（Pillars）で読むと、一気に分かりやすくなる
HHSのAI戦略は、5つの柱で構成されています。
1. ガバナンスとリスク管理（公的利用への信頼）
「ガバナンス（統治）」は、ざっくり言うと “AIの交通ルール” です。
車が増えるほど、信号・免許・保険が必要になりますよね。
AIも同じで、便利なほど事故の芽をつぶす仕組みが要ります。
戦略では、部局横断のGovernance Board（ガバナンス委員会）を軸に、AIプロジェクトの承認やAI利用ケースの棚卸し（インベントリ）を継続し、特に影響が大きい「high-impact AI」にはより厳格な管理を行う方針です。
また、リスク最小化の例として、導入前テスト、AI影響評価、独立レビュー、監視、問題があれば停止できる設計などが示されています。
「透明性」「説明責任」という言葉が何度も出てくるのも特徴です。
2. インフラとプラットフォーム（使う人のための設計）
AIは単体で置いても動きません。データ、計算資源、モデル、検証環境が必要です。
HHSは「OneHHS AI-integrated Commons」という共有基盤の構想を示し、合法的に可能な範囲で共有データ資源、計算資源、モデル、テスト環境を提供して、低コストで再利用しやすいAI開発を進めるとしています。
ここで出てくる「FAIR」は専門用語ですが、超簡単に言うと、データが”見つけやすく、使いやすく、つながりやすく、再利用しやすい”状態のことです。
戦略ではFAIRの考え方を意識し、重複データの削減や準備時間の短縮などもメトリクス例として挙げています。
3. 人材育成と業務負担の削減（現場の手触りを変える）
AI導入が失敗しやすい理由のひとつは「ツールはあるのに、使い方が分からない」ことです。
HHSはここを真正面から扱い、職員がAIを使いこなせるようにする方針を掲げています。
さらにコンプライアンス計画（Compliance Plan）では、AI人材の採用・定着、研修強化に加え、プロンプトエンジニアリング（AIに上手に指示する技術）や、RAG（検索拡張生成。社内文書などを検索して回答精度を上げる手法）といったスキルまで触れています。
要するに「AIを一部の専門家の道具にしない」宣言です。
4. 研究と再現性（”ゴールドスタンダード・サイエンス”）
医療や公衆衛生で怖いのは、AIがもっともらしい答えを出しても、根拠が薄かったり、再現できなかったりすることです。
そこで戦略は「Gold-Standard Science（ゴールドスタンダード・サイエンス）」という表現で、研究の厳密さと再現性を重視すると述べています。
“速さ”より”確かさ”を捨てない姿勢が読み取れます。
5. 医療提供と公衆衛生の近代化（成果から逆算する）
最後の柱は、現場にいちばん近いところです。
戦略は、医療や公衆衛生のインフラをAIで近代化し、個人と集団の健康成果を改善する「outcomes-first（成果優先）」を掲げています。
ただし重要なのは、HHS自身が「この戦略はHHSのAI統合の”完全版”ではない。まずは内部業務の改善が中心で、今後は民間とも連携していく」と明言している点です。
期待を煽りすぎず、段階的に進める設計です。
「AIを導入します」よりリアルな話：すでに271件が動いている
HHSの戦略文書には、具体的な”現在地”も出てきます。
FY2024（2024会計年度）に、HHSにはAIの稼働中または計画中のユースケースが271件あり、FY2025のインベントリが完成した時点では全体で約70%増加する見込みだと記載されています。
ここがリアルなポイントです。
「これからAIやります」ではなく「もう走り始めている。だから交通整理が必要」という状況。
だからこそ、ガバナンス、棚卸し、標準化、監視、透明性が戦略の中心に置かれています。
コンプライアンス計画が示す”裏方の本気”：止める仕組みまで作る
AI戦略とセットで公開されているのが、HHS Compliance Plan（コンプライアンス計画）です。
こちらは「どう守るか」「どう回すか」が具体的です。
AI導入の障壁として、調達、IT基盤、運用保守、データ共有、サイバーセキュリティ、人材などを挙げ、複数段階で解消する方針が示されています。
AI製品の導入を早めるために、ATO（Authority to Operate：政府システムの運用許可プロセス）の加速にも触れており、使い方の報告を正確に集めるSOP（標準手順書）やユースケース分類（taxonomy）、評価指標の整備も盛り込まれています。
さらに「high-impact AI」と見なされるものの判断や、必要なら一時停止や中止も含めた運用（waiverプロセス）、コードやモデル・データ資産を共有し、法律に沿ってオープンソースとして公開する「open by default」の考え方にも言及しています。
これを料理にたとえるなら、レシピ（戦略）だけでなく、食中毒を防ぐ衛生管理表（コンプライアンス）までセットで作った感じです。
おいしさと安全性、両方を同時に取りにいく設計ですね。
私たちにとって何が”効く”のか：3つの読み替え
HHSのAI戦略は米国の話ですが、学べる点は多いです。
ここでは読者の生活に引き寄せて3つに翻訳します。
1) 申請や審査が速くなる可能性
戦略文書の中では、FDAの承認プロセスやCMSのクレーム審査、助成金レビューなどの領域が例として言及されています。
もちろん「即、爆速になる」とは書かれていませんが、ボトルネックが”紙仕事や繰り返し作業”なら、AIが効く余地は大きいと言えます。
2) ばらばらの組織を”ひとつのチーム”に近づける
OneHHSは単なるスローガンではなく、共有基盤やインベントリ、ガバナンス委員会といった具体策と結びついています。
部局が多い組織ほど「同じことを別々にやっている」問題が起きがちです。ここをAI以前に整えるのが、本当の近代化です。
3) 「信用できるAI」を先に作る
医療と福祉は、間違いが許されにくい領域です。
だからHHSは、high-impact AIの管理、監視、透明性、再現性を戦略の中心に置きました。
便利さだけで突っ走らない。
この慎重さが、長期的にはいちばん強い。
まとめ：AIは”近道”じゃない。でも”道を整える力”はある
HHSのAI戦略が伝えているのは、派手な未来ではありません。
もっと地味で、でも確実に効く未来です。
まずAIの交通ルールを作り（ガバナンスとリスク管理）、次にみんなが使える道路と地図を整え（共有基盤とデータ整備）、そして運転できる人を増やす（人材育成と負担軽減）。この3段階が、戦略全体を貫く骨格です。
AIは、いきなりゴールへワープさせてくれる魔法ではありません。
でも、遠回りを減らし、迷子を減らし”本当にやりたい仕事”へ戻してくれる力はあります。
あなたの毎日の「やらなくていいのに……」と思う作業が、いつか静かに消えていく。
その第一歩は、こういう”土台づくりの戦略”から始まるのかもしれません。
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