薬物使用教育におけるエージェント型AI：規制および科学的知識ソースの統合

arXiv cs.CL / 2026/5/4

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要点

本論文は、従来の薬物使用教育が抱える課題（スケーラビリティ、パーソナライズ、急速に変化する領域における情報の鮮度）を背景に、リアルタイムでの権威ある教育提供という観点でAI活用が十分に検討されていない点を指摘している。
研究チームは、DEA（米麻薬取締局）の記録と査読付き文献をリアルタイムに統合し、リトリーバル拡張生成（RAG）と動的なPubMedクエリを用いたエージェント型AI Webアプリケーションを構築した。
文書はセマンティックにチャンク化されベクトル表現として保存されることで、規制・科学双方の関連文脈を取り出し、透明性のある文脈依存の教育回答を可能にしている。
専門家評価では、5名の領域専門家が30問を作成し、独立した評価者2名が90件のシステム応答を5段階リッカート尺度で評価した結果、事実正確性、引用品質、文脈整合性、規制適合性の4指標すべてで平均評価が4.18〜4.35となり、評価者間一致も高かった（Cohenのκ＝0.78）。
規制上の権威ある情報源と最新の研究を組み合わせるエージェント型AIアーキテクチャは、スケーラブルで正確かつ検証可能なヘルス教育提供に有望であり、縦断的なユーザー研究による追加検証が必要だと結論づけている。