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症状相談・受診要否の判断（診断そのものはprofessional領域）

Symptom guidance & urgency triage

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

医師の診断精度には及ばない。2026年のNature Medicine誌の構造化テストでは、緊急疾患の52%を過小評価（under-triage）したと報告されている

できること

一般的な症状情報の提示、軽症〜中等度の緊急度についての目安提示

まだできないこと

救急を要する症状の一貫した検知（希死念慮を含む危機シグナルを見逃す事例あり）、確定診断・治療方針の決定（意図的にprofessional領域として除外）

なぜそうなのか

会話ベースのトリアージは軽症の過大評価と重症の過小評価という非対称な誤りを起こしやすく、公平性（人種・保険状況等による差）にも課題がある

これからの予測の根拠

医療特化モデルの精緻化が進むが、責任問題ゆえに『診断』行為自体は今後も意図的に回避される設計が続く見込み

いま使える主な道具

ChatGPT Health、Google AI Mode

根拠

• ChatGPT Health Under-Triaged 52% of Emergencies 2026
  臨床医作成の60症例・960件の対話を用いた構造化テストで、緊急症例の52%を過小評価。希死念慮シナリオでの危機対応の見逃しも確認
• Comparison of Diagnostic and Triage Accuracy of Ada Health and WebMD Symptom Checkers, ChatGPT, and Physicians 2026
  AI症状チェッカーの診断一致率30〜40%に対し医師平均47%

同じ分野のほかの仕事（健康・運動・食事・睡眠）

• フィットネス・トレーニング負荷のコーチング
• 睡眠トラッキング・改善提案
• 食事記録・栄養プランニング

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。