がん在宅療養フォーラム 2025 東京
いつでも頼れるがんの情報と相談先 探す、選ぶ、そして活用する
ディスカッション

モデレーター：	渡邊　清高さん
パネリスト：	橋本　久美子さん、村上　利枝さん、髙橋　都さん、轟　浩美さん、佐藤　修さん

渡邊：では、第1部にご登壇いただいた方も含めまして、ディスカッションに移りたいと思います。チャットで、先ほど「ランタン」の二次元コードについてお問い合わせがございました。
今回、「いつでも頼れるがんの情報と相談先」ということで、「探す、選ぶ、そして活用する」ということをテーマに話題提供をさせていただきました。ぜひご質問、ご意見、コメントなどをいただければと思います。
では、会場から、若尾文彦先生（国立がん研究センターがん対策研究所）からお願いいたします。

若尾：どうもありがとうございます。国立がん研究センターの若尾と申します。本当にAIで答えるというのは非常に有望というか、ITに疎い方でもよい答えを出せるという非常に素晴らしいものだと思います。
それで、1つ質問ですが、最後にご紹介いただいた神奈川県の「防がんMAP」についてです。あれも非常によくできているのですが、やはりステップが複数必要です。例えば「神奈川県で胃がんと診断されました。どちらの病院にかかればよいですか」というようなプロンプト（指示・質問）を埋め込んで、こちらのページに行くと、「ランタン」の答えが出るような、プロンプト込みのページというのはできるのでしょうか。おそらく打ち込むのを省くことで、より使いやすくなるのかとお話を伺っていて思いましたので、質問させていただきました。

渡邊：ありがとうございます。「防がんMAP」のつくり方の仕組みについて、村上さんいかがでしょうか。

村上：若尾先生、ありがとうございます。「防がんMAP」の作成時にはまだ「ランタン」がありませんでした。これからブラッシュアップをしていくかたちになると思いますので、今、先生からいただいたご意見をしっかり伝えていきます。まだ1カ月に1度ぐらいの頻度で会議をしていますので、使いやすくなるようにフィードバックしてみます。

若尾：すみません。では、「防がんMAP」の補足を少しさせていただきます。先ほどの全体のPatient journeyのような中に二次元コードがいっぱい付いています。例えば「診断された時」という二次元コードを開くと、またもう一つ、別のページが開きます。そこにはいろいろな情報源、例えば神奈川県の拠点病院の一覧や「がん情報サービス」などのリストが、二次元コード付きで出てきて、その中からまた見たい二次元コードを選んで、そこから情報を探すという、2ステップが必要です。それを例えばAIで「ランタン」にプロンプト込みで読み込ませることで、1ステップで答えにたどり着けるのか、というのが私の質問の趣旨になります。

渡邊：おそらくいただいたご質問を実現するには、「防がんMAP」に載っているサイトの中の情報や、サイトがリンクされている情報をデータベースに入れ込みます。それに対して、1ステップで入れるのであれば、データベースそのものから引用したものを「ランタン」の中で紹介したり、あるいは「ランタン」からその情報についてのリンク先をご紹介するかたちで、1ステップか2ステップは、どうしても必要にはなります。そこについて、やはりプロンプトというか、情報の引き出し方をご提示するというのが現実的なところかと思っています。

若尾：すみません。「防がんMAP」を例に出したため、また話がこんがらがってしまいました。「防がんMAP」は忘れて、ある程度、プロンプトの定型文を入れたかたちでの答えを、ページとして用意していただくと、いちいちプロンプト（質問）を入れなくても答えが出てきて、そこで1ステップ、入力の手間を省くようなことで、より高齢の方にも使いやすくなるのではないか、と質問を改めさせていただきます。

渡邊：はい、ありがとうございます。会場やオンラインでご参加の方は、もしかしたら少し付いていけない話があるかもしれません。申し訳ありません。
正確かどうかわかりませんが、情報のリストの部分と、それをどう引き出していくかという、その質問文・命令文が「プロンプト」と言えるかと思います。要はその情報の中から、それをどう引き出すかということで、そのための質問の仕方が大事になってきます。人に聞く時も聞き方は大事ですが、パソコンやスマートフォンに聞く時にも、やはり聞き方によって答えの内容が変わってしまうので、聞き方は大事です。
この質問に対しての答えと、直接、うまくはまらない場合があります。「そういう意味で聞いてないけど、答えがたくさん出てきちゃった」。それに対して、この質問に対する回答は「これかもしれません」「あれかもしれません」「もしかしたら違うかもしれません」のように複数出していただくのは、もしかしたら「Helpfeel（検索型FAQシステム）」さんとご一緒にやっている「在宅がんウィット」が近いかもしれません。チャットAIの仕組みでより候補を絞り込めるかもしれませんが、このあたりについて、佐藤さん、いかがですか。

佐藤：はい。プロンプト、いわゆる質問文の入力が、利用者にとってはやはり一番のハードルです。これは例えば「ランタン」の場合は、ある程度のプロンプトが事前に入力されている状態から始まっているので、ある程度は簡略化されています。
では、この先どうしていくかというと、おそらく、例えば食道がんや肺がんなど、さらに分野を割って、その専門のプロンプトを入れている入り口をたくさん設けます。また、問診と同じように、AIの側から質問をさせます。ある程度、答えられるようになってからであれば、導けると思っております。
また、「防がんMAP」は、実は私も以前、LLM（Large language Model：大規模言語モデル）ができる前ですが、似たようなことを考えておりました。「桃太郎電鉄シリーズ」（桃鉄）のような感じで、駅に停車する行為と、がんの進行や療養などがリンクするようなかたちというので考えたことがあり、私も好きな表現方法だと思っています。

渡邊：ありがとうございます。今の「プロンプト」という質問文のつくり方や聞き出し方は、がんの相談や情報の問い合わせを受けた時に「何がご本人の悩みごとですか」「そこからどのようなことをお聞きになりたいですか」という対話のプロセスと非常に似ていると思っています。患者さんとのやりとりを、まさに大規模言語モデルの前で予習をしていると言いますか、この質問をすると、このような答えが返ってくるということで、逆に普段やっている相談支援や情報提供を少し振り返るきっかけになっています。「この情報がこのように伝わってしまう」など、それがもしかしたら参考になるかもしれないですし、それに近づくようなヒントになるかもしれません。まさに情報の聞き方や相談の仕方など、そのあたりをぜひ橋本さんや村上さん、轟さんにお話しいただければと思いますが、いかがですか。

轟：私は、先ほどの自分の話の中で、情報検索をする時に言葉を重ね過ぎてしまい、それによって誤った情報に引き込まれてしまったというお話をしました。ですから、今のご質問にあったように、ある程度の例文のようなものがあって、「こういうことを聞いてもいいんだ」という確認ができることはよいと思います。また、症状や不安についてなど、そういう大枠があって、そこにないものはやはり「あ、これだけしか載っていないのか」ということにならないように、増やしていくのはよいと思います。
それと、先ほどのお話は「防がんMAP」にも載っているようなことで「ランタン」に載せたほうがよいということを教えていただいて、それはこちらで判断することだと思います。というのは、「災い」ではないということで「防」という言葉に非常にアレルギーを感じている方たちが、ある一定数いらっしゃいます。
ですから、それについては、特定の団体や特定のものに対しての関係性は持たないで、こちらからそこにある情報で、これは取り入れるべきだと思うものを取り入れていくというのが、私は普通の公平な判断ではないかと思います。

渡邊：ありがとうございます。情報の内容と、その情報源について、どこから引用されているか、誰が書かれているかという、そういったところも併せて確認していただけると非常によいと思いました。

村上：「ランタン」の試作品を見せていただいた時に、逆に私たちにとっても大変勉強になると思いました。患者さんやご家族が情報を集める時に、これまではたまに、もしかしたら間違っていたり、少しずれてしまっていたりする回答が出ていたかもしれません。その時に、例えば相談員の方やピア（がん体験者）でも、ある程度勉強してきている人だと「少しこれはおかしい」などに気が付きます。それだけでなく、私たちは、「ランタン」を開くと非常に勉強になります。「こういう相談に対して、こういう答え方をすればよい」ということを事前に勉強して、またそれを相談に来られる方に「このページに、その情報が書いてある」と伝えられます。先ほどのご案内で、教育にもこの「ランタン」を使えるとおっしゃっていましたが、私はそういった意味でも大きな力になると思いました。

橋本：私も、今でも相談に来られる方がどういう言葉で探していったらよいのか、例えば、セカンドオピニオンを受けるにしても、どうやって探せばよいのか、という時に、一緒にパソコンの前に座って「このような言葉とこのような言葉を掛け合わせてみてはどうでしょうか」と検索する場面が本当に多く実際にありますので、ここは大事なテーマだと思って、聞いておりました。
ChatGPTなどでも時々情報を探すのですが、出典元が書いてあります。ですが、出典元をリンクしていくうちに「自分が探していることは何だったっけ」と、迷子になってしまうような経験をすることがあります。先ほどご紹介のあった「ランタン」は、例えば「38歳で介護保険は使えますか」と聞くと「制度では使えないけど、行政でいろいろな動きがあるから、お近くのがん相談支援センターに聞くとよい」というふうに、やはりわかりやすく、何をしたらよいかが明確に示されているという意味では、調べる質問のところにも何かうまく効果が出てきたらよいと思って、聞いておりました。

渡邊：ありがとうございます。どのようなタイミングで何を聞くかということは、非常に大事だと思いました。先ほど「桃鉄」の話も出ておりましたが、患者さんのサバイバーシップのどの時期に、どのような情報のニーズがあるか、それがどう役に立つかというのは非常に大事だと思っています。髙橋都先生、よろしければコメントをいただければと思います。

髙橋：やはり病気になったあとの旅路のそれぞれの時点で、知りたい情報があるというのは、本当にそのとおりだと思います。
少し佐藤さんに質問してもよろしいですか。今日は情報の「信ぴょう性を上げる」、情報への「バリアを下げる（アクセスをよくする）」というお話もあって、本当にそのとおりだと思ったのですが、将来「あなたにお勧めの在宅療養チームはここです」のような情報ツールが発展する余地はあるでしょうか。
もちろん選ぶほうにも覚悟は必要ですし、これでよかったと思えるかどうか、納得にも相当個人差があるというのはわかった上の話ですが、もし「自分はこのようなコミュニケーションパターンだ」「このような医者に会いたい」「このように看取りたい」のようなpreference（好み）をたくさん入力することで、「ひょっとしたらここがお勧めかも」というのが出てくるところまでいける世の中になるのでしょうか。
信ぴょう性やアクセスもとても大事なのですが、お勧め感も非常に大事だと思います。「食べログ（飲食店の口コミ［感想］を共有するサイト）」の場合には評価は人それぞれですから、「ふーん、そうか。この人は2点にしているけど、私は4.5をつけるな」というのもありです。ただ、医療の場合にどうなのかと思いまして、少し夢のようなベタな質問で申し訳ないのですが、教えていただければと思います。

佐藤：どうでしょう。それが人力でできていることだったら可能性はあると思います。例えば先ほども少し説明させていただいたように、間口をとても狭めた専用のLLMを利用したサービスをつくれば、その中に濃い情報を大量に入れられるので、そこから質問に回答してもらうということでいけるかとは思います。
例えば今のGoogleのような非常に広いかたちで、となると、やはりお金が絡んできてしまい、広告のあるコンテンツが上に来てしまうというのがあるので、なかなか難しいところです。

児玉龍彦（一般財団法人在宅がん療養財団 会長、東京大学名誉教授）：「ランタン」を実際につくっている財団の児玉ですが、今のご質問の答えはおそらく、こういう生成AIというのが、それほど深い回答をしているのではないということを知っておいていただきたいと思います。
人間の場合に何が大事かというと、先ほどもお話が、いろいろあったと思うのですが、価値観が一つではないですし、生活の場が違います。しかも、例えば病気の中で変わっていくということがあります。ですから、相談に対するお勧めなどを考える場合に、生成AIは、似ているパターンを見て「こういうパターンだったら、こういうのがよい」と言っているだけであって、その裏にある人間の価値観や生活の重みなど、そういうものを期待されても難しいと思います。

ですので、むしろ「ランタン」にできるのは、例えば放射線検査の結果が書いてあった時に「これはどのようなふうに読めるのですか」と聞いてみたり、病理の検査結果をばーっと入力したりすると、大変きれいに解説してくれます。最近も評論家の方の「（検査の結果について）こんな紙1枚の返事しかくれない、ひどいじゃないか」という動画が出ていますが、「こういう医学的知識を知りたい」「ゲノム情報はどういうふうになっていますか」というような質問に対する答えは、細かく紹介いただけます。
そういう意味では「ランタン」が目指しているのは、いろいろなデジタル化しやすい情報の部分で、正確な答えを書いてくれるというところで、生活の価値など、そういうものには、やはり先ほどおっしゃっていたように、人が対応したほうがよいと思います。

先ほどの佐藤先生のお話でも、金融と比べて医療のほうがよいかもしれないのは、最後は診断や治療、看護、介護など、人が対応するステップがあるからよいということがあると思うので、そこのいろいろな要素の中で、どれに価値があるかという問題は実はあまり解決できていません。
それで、もう少し心配なのは、今までの文章の中でもっともらしい答えをつくってしまうことです。今、なぜ生成AIがそれだけ急に正確になっているかというと、生成AIが賢くなっているのではなく、かなりコンピュータの性能が上がり、インターネット上に出ている文章はみんな、読み取れるようになってきているからです。ですが、一番困るのは、われわれが生きている社会の中では、言葉になっていない言葉というのがあるわけです。
私も47年間、診療をしてきて、一番わからないのは、睡眠や食欲など、いくつかは本人に聞いても当たらないことです。本人は「全然食べてない」「全然寝てない」と言うのですが、家族に聞くと、食べていたり、よく寝ているように見えたりするというのは、本当に接していって、長い間、感じていかないと言葉になっていないところがあります。

それで、生成AIが今、賢く見えるのは、実はネット上のいろいろなものをまとめて、頻度として多いものを出しているからです。例えば生成AIに、先ほど文献があるからよいと言っていましたが、信じてはいけません。平気で文献をつくります。私どもも今、実際につくっていて、病理の所見を入れて、これに対してということで聞いてみますと「何々という著者で、何という雑誌で、何年何月、1,500人の方を検査して」ということを書いてきます。著者もいる、雑誌もある、ページもある、みんなありそうなものを集計したら、そういう答えがすらすらと出てきてしまうのです。
サイトにおいても、例えば外国の情報で何かと聞かれると、URLの最後にReutersやBloombergなどと付けた答えを平気で書いてくるということが知られています。ですから、逆に自分たちのほうで文献だったら文献のソースをしっかり持つことが大事です。

先ほどの質問で、少し前に戻って、「がんの情報であるサイトが載っていたら、そのサイトにすぐ飛べばよいですか」ということですが、おそらく難しいのは、そのサイトに飛んだら、そのサイトの情報を確かめる検証作業をやっていく必要があります。ですから、正しさをどの辺まで詰めるかというのを丁寧にやる作業は、簡単にはできていないところがあると思います。

今の「ランタン」でできるのは、一般的なものに対して一般的な答えを返すことはできます。それから、情報をたぐっていく時に、「こういう所へ相談に行ったら」などということはやっていけますが、それを確かめて、「ここまでできますよ」というものが、できやすいものとできにくいものがあります。例えば薬の名前を調べることや文献も、ある意味で言うと、労力をかければ自分たちでできるかもしれません。また、治験の情報や治療法のガイドラインの比較など、限られた領域で有効であって、やはりどこかで人間として、その人の生活を理解し、生き方を一緒に相談して、違う見方のものを合わせていく、相談に乗る人がどうしてもいないと夜道で迷ったようなもので、足元を照らすようなものは難しいのではないかと思います。
「ランタン」でできるのは、当面の状況の中で、「こういうのがよいかもしれない」というのはできるかもしれないですが、先の長いことの最もよいお勧めというのは、やはり人生の価値など、そういう問題が出てくるのではないかということを考えていただいて、うまく、いろいろな手段のそれぞれの強いところと弱いところを足し合わせていくような知恵が要ると思います。

髙橋：ありがとうございます。とても参考になりました。

渡邊：よろしければ轟さんからもコメントをいただければと思います。

轟：会場でのやりとりが大変インタラクティブで、よい感じですが、私は、厚生労働省や東京都などのがん対策推進協議会に参加していると、アンケートをとった時に「病や治療の理解をしたい」というもののほかに、「どうやって病院を選んだらよいかわからない」というのがやはりトップです。世の中はやはり、例えば手術件数が多いなど、そういうことで情報を出しています。ですが、実は手術件数が多かったり、ステージ4の人を何人診ていたりという数は、その病院の質でも何でもないのです。
どういう病院に行ったらよいのかを探すには、例えば公的な機関から出ているようなものの一つとして、私の患者家族会は、胃がんの領域ですから、日本胃癌学会が推奨するものがあります。やはりその病院にどういう設備があって、それによって、例えば手術中に病理検査ができるから、内視鏡での切除であったのを、そこから開腹手術に切り替えるというようなことができる病院を「Aランク」などというふうに出しているのは、私はその学会が責任を持って出していることだと思います。

それで、先ほど髙橋都先生（NPO法人日本がんサバイバーシップネットワーク）が、在宅医療や訪問医療が一体どこに行ったらよいのか、東京都のがん対策でつい最近、これが大きな議題として取り上げられていましたが、そういう情報に関して調べていらっしゃいます。それはやはり公的なところから調べていらっしゃいますよね。
ですから、そういうようなことが何かしらのかたちで、この「ランタン」の中に取り入れられていくと、本当に患者さんのニーズや、理解の中にも一つの大きな情報なのではないかと思います。先ほど先生がおっしゃった、闇雲にいろいろなところにリンクを飛ばすというのは、本当に危ないと思います。そのリンク先の質の担保というのまで、全部調べなくてはいけないではないですか。ですが、ある程度、ここのこういう情報は確かだと思った時には、そこから先、どうディープラーニングしていくのかわかりませんし、ディープラーニングさせないようにするシステムが必要なのかもしれません。あのような情報こそが、本当に患者さんにとって、次の行動変容につながるような情報であれば、必要なのではないかと思って聞いておりました。

渡邊：ありがとうございます。非常に議論が多くできるテーマだと思っているのですが、そろそろまとめにかかりたいと思います。
情報探しというのは、最後のゴール、目的を定めるのが非常に大事だと思います。おいしい食レポのサイトであれば、「食べる」というのが一つのゴールになります。医療の場合は、何を目的として、その情報を探すのか、あるいはそのために誰に支援を求めるのか、医療か、ケアかなど、そういったゴールや、その情報を探す目的を確認しながら進めます。そして、必要な場合には、専門家のサポートを得るというのもとても大切ですし、がん相談支援センターや、がん医療ネットワークナビゲーターのサポートも受けるというのもとても大切だと思って、伺っておりました。

まだまだたくさん、実はオンラインでもご質問をいただいていて、お答えできていないものもありますが、ぜひ今後もご質問やご意見をいただきながら、またこの「ランタン」で相談支援の仕組みもよりよくなっていくかと思いました。
以上で第2部を終了させていただきたいと思います。パネリストの皆さま、そしてご質問いただいた皆さま、ありがとうございました。

では、最後になりましたが、千葉県がんセンターの筆宝義隆先生から閉会のごあいさつをいただきたいと思います。よろしくお願いします。