証拠に基づくAI:先駆者から信頼の担い手へ?

エージェント型AIは、計画立案、ツールの呼び出し、専門サブエージェントの連携により、単一モデルのテキスト生成能力を超える多段階の科学的ワークフローを実現できる。しかし、規制科学や毒性学のような重要分野では、流暢な出力だけでは不十分であり、トレーサビリティ、再現性、使用文脈の妥当性、不確実性の明示的な伝達が採用の鍵となる。本稿では、エビデンスに基づいた医学と毒性学が、エージェント型AIを設計段階から信頼できるようにするための成熟した認識論的基盤を提供すると論じる。我々は、エンドツーエンドのタスクをプロトコル化された役割(質問の枠組み、検索、スクリーニング、抽出、バイアスリスク評価、統合、メカニズム/因果統合、不確実性評価、エビデンスから意思決定への翻訳)に分解し、必須の来歴とバージョン管理を備えた「エビデンスに基づくエージェントスタック」を提案する。体系的なレビューの実践、バイアスリスクの枠組み、および新たな規制原則(例:TREATおよびe-validation)にエージェント型ワークフローを位置づけることで、「先駆的な」AIを「信頼の担い手」となるAI、すなわち監査可能で更新可能、かつ意思決定の説明責任に沿った出力を生成するシステムへと転換できる。