スレイマン「医療の超知能に向けた一歩」｜TechCrunch（2026年10月）

何を語ったか

• 2026年10月22日、Microsoftの診断AI「MAI-DxO」の研究がScience誌に掲載されました。複数のAIエージェントが医師団のように役割を分け、問診し、検査を選び、診断を議論し合う仕組みです
• Microsoftの公式ブログによると、医学誌NEJMの難しい症例304件の模擬診断で、MAI-DxOの正答率は83%でした。参考資料なしの医師は22%、参考資料ありでも36%でした。費用を抑える設定でも81%の正答率を、ほかの仕組みの半分以下の費用で出したとしています
• スレイマン氏はTechCrunchの取材に、この結果を「医療の超知能」への一歩だと述べました。メイヨー・クリニックと医療用の基盤モデルを作っており、2027年に出す予定だとしています
• 2027年には、医療記録の分野で、プログラミングで起きたような飛躍の手前まで来ると予測しました。医療のAIモデルは24〜36か月で1桁よくなるとの見方も示しています
• 一方でTechCrunchは、比較は模擬の症例で行われ、難しい症例を担当する専門医との比較ではないと指摘しました。改善の多くは土台となるAIモデル自体の性能によるもので、最もよい結果はOpenAIのモデルを使ったときだったとも伝えています。救急外来の一般的な症例では、仕組みを足しても正答率はほとんど上がりませんでした
• 次の段階として、ボストンのベス・イスラエル・ディーコネス医療センターで、実際の患者が同意したうえでAIと話し、その判断を医師と比べる研究を行う予定です

社長にとってのポイント

「複数のAIに役割を分けさせ、互いに点検させる」という作りは、医療以外でも応用できます。たとえば見積書や契約書のチェックで、作る役と点検する役を別々にAIへ頼むと、見落としを減らす助けになります。ただし、この研究でも成果の多くは土台のモデルの性能から来ていました。仕組みを凝る前に、まず新しいモデルを自社の仕事で試すことが近道です。

背景

スレイマン氏は直前のCNNの番組でも、この診断研究を紹介していました（CNN）。Microsoftは、社内の医療関係のチームをMicrosoft AIに集めて取り組むとしています。

出典：TechCrunch「Microsoft's Mustafa Suleyman says its AI outperforms doctors on hard cases as he chases 'medical superintelligence'」（2026年10月22日）／Microsoft AI「Building medical superintelligence」（2026年10月22日）