産業保健におけるAI活用研究の現状と課題

―系統的な文献検索に基づくスコーピングレビュー

抄録

産業保健における人工知能（AI: artificial intelligence）の応用と課題を明らかにするため，PRISMA-ScR に基づくスコーピングレビューを実施した。PubMed，Web of Science，EBSCOhost，IEEE/IET Electronic Library，ACM Digital Library の５データベースを対象に，英語文献（2015 年１月１日～ 2025 年 11 月 12 日）を検索した。本レビューは大規模言語モデル（LLM: large language model）と生成 AI に焦点を当てた。スクリーニングと抽出は単一レビューアにより実施し，プロトコルの登録やバイアスリスク評価は行わなかった。結果は技術的特徴に基づき質的に統合された。131 件の記録から 84 件がスクリーニングされ，25 件が採用された（論文 18 件，会議録７件）。研究デザインは実験研究（８件），性能評価（７件），レビュー（５件），概念論文（３件），無作為化比較試験（２件）であった。LLM ベースのチャットボットは，個別化された健康情報の提供，ストレス検知，意思決定支援を実現し，コンピュータ・ビジョン（CV: computer vision）は，保護具不使用や不安全行動の検知に用いられていた。教育・訓練に関して，ドメイン特化型 LLM は，学習意欲，要約能力，安全リテラシーの向上に寄与した。AI の主なリスクとして，ハルシネーション（幻覚），アルゴリズムのバイアス，プライバシーの懸念，CV に関する遮蔽問題が挙げられる。AI は労働者，管理者，産業保健職の支援ツールとして有望視されるが，科学的根拠は依然として予備的段階にあり，導入には組織的な AI ガバナンスへの組み込みと専門家倫理の遵守が不可欠である。資金提供：なし。