事例検討会の資料を生成AIで作る前に — 匿名化のどこを人が持つか

事例検討会資料における匿名化とは

事例検討会資料の匿名化とは、生成AIに渡す前に人が終わらせておく作業であり、渡してから機械に消させる作業ではない、ということです。

理由は精度の話ではなく、順序の話です。Anthropic のドキュメントは、リクエストに含まれるすべて（システムプロンプト、messages 内のすべてのメッセージ、ツール結果・画像・ドキュメントを含む）がコンテキストウィンドウにカウントされると説明しています。つまり入力した文字列は、その時点でモデルに渡っています。「渡してから消す」余地は入力側にありません。

だから作業の順番はひとつしかありません。人が匿名化してから渡します。 逆にはできません。

難所は氏名ではない

事例検討会の資料は、施設名と患者氏名を伏せれば匿名になったものとして扱われがちです。しかし院内で回す資料では、「7月の第2週に転院してきた80代の男性」と書いた時点で、その病棟の人には誰のことか分かります。

匿名化の難所は氏名ではなく、日付・経路・希少さの組み合わせにあります。ひとつずつは特定に足りない情報が、3つ重なると特定できてしまいます。

落とす項目の型

「粗くできないなら題材を変える」が実務上いちばん効く判断です。 症例の希少さそのものが特定に効いてしまうとき、書き換えでは追いつきません。

手順

1. 元資料から、検討に必要な事実（経過・介入・反応）だけを抜き出す。ここが人の判断であり、機械に渡せない工程
2. 上の表に沿って置き換える
3. 置き換えた文だけを読み返し、「院内の人が読んで誰か分かるか」を自問する
4. ここまで済ませてから生成AIに渡す。渡したあとの用途は、構成の整理・読みやすさの調整・論点の抜けの指摘に限る

機械に匿名化を任せない理由

順序の問題に加えて、精度の問題もあります。Anthropic のガイドは、ハルシネーション対策の各手法について「これらのテクニックはハルシネーションを大幅に減らしますが、完全に排除するわけではない」と明記し、重要な情報は常に検証するよう述べています。

取りこぼしが混ざる前提の道具に、取りこぼしが許されない工程は渡しません。これは生成AIに限った話ではなく、検査の運用でも同じ考え方が取られます。

やってはいけないこと

• カルテの記載をそのまま貼って「匿名化してください」と頼む（貼った時点で渡っている）
• 匿名化できているかどうかを機械に判定させ、その判定を最終確認にする
• 施設の規程を確認しないまま外部サービスに入力する。規程が優先する

FAQ

院内の資料を、患者情報を外に出さない形で扱える仕組みまで含めて検討する段階になりましたら、設計のご相談を承っています。