AdvaMedが主催したMedTech 2026カンファレンスでは、AIが主要なテーマとなりました。議論は単なる技術的可能性の提示を超え、深い運用上および規制上の課題にまで及びました。楽観論が広がる一方で、業界のリーダーたちは、今後のフェーズが「メディアの誇大宣伝」から、厳格に規制された医療環境における実際の導入の複雑さに直面する段階へ移行することを示唆する批判的な洞察を提示しました。
システム管理と規制遵守の課題
KetryxのCEOであるエリーズ・カミンスキー（Erez Kaminski）氏は、AI導入の現実は多くの人が想像するよりも複雑であると警告しました。同氏は、実際の導入レベルは依然として期待を下回っており、最大の問題は「複雑性の管理」にあると予測しています。
カミンスキー氏によれば、現在単一の規制対象ITシステムの管理に苦労している企業は、絶えず変化する数百ものAIエージェントを管理しなければならなくなった際、巨大な課題に直面することになります。特に、これらの用途の多くは、品質管理や研究開発（R&D）の繊細なプロセスと重複するためです。
専門化戦略と競争障壁としてのデータ
一方、ResMedのCEOであるミック・ファレル（Mick Farrell）氏は、「垂直統合（Vertical Ownership）」の重要性に焦点を当てました。ファレル氏は、成功はAIをどこにでも適用しようとすることではなく、呼吸器や睡眠の健康といった特定の分野で専門化されたインフラを構築することにあると考えています。
同氏は、真の強みは他社が所有していないビッグデータを活用することにあると説明しました。ResMedは280億夜分に及ぶデータを保有しており、これにより数百万人の患者にサービスを提供するための大規模なAI適用が可能となっており、競合他社が模倣することは困難です。また、インフレに対抗するためのコスト削減を実現するために、サプライチェーンにおけるAIの活用についても言及しました。
インテリジェントシステムにおける責任と権限のギャップ
サイバーセキュリティとガバナンスの文脈において、i-GENTIC AIのCEOであるザハラ・ティムサ（Zahra Timsah）氏は、AIに権限を明確に定義せずに責任を与えることに関する本質的な問題を提起しました。同氏は、システムが技術的に正確な回答を提供したとしても、不適切に患者情報を共有したり、規制要件を逸脱したり、古い法律に基づいて動作したりすることで、重大な過ちを犯す可能性があると警告しました。
ティムサ氏は、この課題はAIポリシーとサイバーセキュリティが交差する重要なポイントであると強調しました。単に「何をすべきか（ポリシー）」を定義するだけでなく、実行前にすべての行動を検証し、アクセスを制御（セキュリティ）しなければならないと述べています。
生産性と表面的なイノベーションの区別
Alexander Groupのパートナーであるマイク・ホワイト（Mike White）氏は、AIの生産的な用途と非生産的な用途を区別するよう呼びかけました。同氏は、真の用途とは、営業やマーケティングチームにおける見込み客の適格性を判断するエンゲージメントエージェントのように、ビジネスプロセスにおける生産性を向上させるものであると考えています。
対照的にホワイト氏は、販売通話中に顧客の表情を分析して反応を提案するなど、実用的な価値に欠ける一部のトレンドを批判し、これらは基本的なプロセスをサポートするエージェントと比較して、真の実用的な価値が欠けていると指摘しました。
医療セクターの技術的未来にとって何を意味するのか
これらの洞察は、医療技術セクターが技術的な成熟期にあることを示しています。もはや問いは「AIにそれができるか？」ではなく、「どのように管理し、コンプライアンスを確保するか？」にあります。根本的な変化は、AIを製品開発ライフサイクル（R&D）や品質プロセスにどのように統合するかという点で起こります。これには、最終製品にインテリジェントな機能を追加するだけでなく、変化し続ける数百のシステムを処理できる技術インフラが必要となります。