AIでリハビリはどう変わる？── 知っておきたい最新事情

「AIに仕事を奪われるのではないか」── こうした不安は、リハビリテーション専門職の間でも広がっています。

2024年1月、世界保健機関（WHO）は保健医療分野における生成AI（大規模マルチモーダルモデル）の倫理とガバナンスに関するガイダンスを公表し、AIが診療を支援する補助ツールとして有用となる可能性を認めつつ、難しい判断を不適切にAIへ委ねてしまう「自動化バイアス」のリスクに警鐘を鳴らしました（出典: WHO「Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models」, 2024年）。

この記事では、リハビリ領域におけるAI活用の現状を整理したうえで、OTの仕事がどう変わるのか、そしてどこが「奪われない」のかを考えます。

リハビリ領域におけるAI活用の現状

1. 画像認識による動作分析

従来、歩行分析には高額な三次元動作解析装置が必要でした。しかし近年、スマートフォンのカメラとAIを組み合わせた動作分析システムが実用化されています。

たとえば、MediaPipeやOpenPoseといったオープンソースの姿勢推定技術を活用することで、特別な機器がなくても関節角度や歩行パターンを数値化できるようになりました。

22件の研究を対象とした系統的レビュー・メタ解析によると、マーカーレス方式は歩行速度・歩幅・ステップ時間といった時空間パラメータではマーカー式と同等の精度・妥当性・信頼性を示しました（級内相関係数0.81〜0.98）。関節角度については、股関節と膝関節の矢状面で中等度から優れた一致が得られる一方、足関節では妥当性・信頼性がいずれも低く、股関節・膝関節でも前額面・水平面では精度が十分でないと報告されています（出典: Scataglini S ら, Sensors, 2024年）。

つまり「マーカーレスでも大丈夫」と言えるのは、時空間パラメータと、矢状面の股関節・膝関節に限られるということです。導入時には、対象とする関節・面・動作で妥当性が検証されているかを必ず確認してください。コストや処理時間も製品・運用条件により大きく異なります。

2. VR・ロボット支援リハビリ

VRとAIを組み合わせたリハビリテーションも発展しています。患者の動作データをリアルタイムで解析し、課題の難易度を自動で調整するシステムが登場しています。

上肢リハビリ用のロボットでは、AIが患者の筋活動パターンや動作の質を分析し、最適なアシスト量を算出します。2022年にJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation誌で報告されたランダム化比較試験のメタアナリシスでは、ロボット支援上肢リハビリが対照治療と比較して、治療終了時点の上肢運動機能（FM-UE）とADLの改善において統計的に有意な効果を示した一方、長期フォローアップでは有意差が確認されなかったと報告されています（出典: Zhang L, et al. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 2022年）。

3. 予後予測・リスク予測モデル

AIの予測モデルは、臨床データから回復の軌道を推定するために活用されています。

これらのモデルは、経験豊富なセラピストの直観を数値的に裏づけたり、見落としがちなリスク因子を提示したりする点で有用です。

AIが得意なこと・不得意なこと

ここで重要なのは、リハビリテーションの本質が単なる機能回復ではないということです。

OTが扱う「作業」とは、その人にとって意味のある活動です。AIは「膝関節の屈曲角度が120度に到達した」というデータは完璧に記録できます。しかし、「この人にとって正座ができることがなぜ大切なのか」── それが仏壇に手を合わせる日課なのか、茶道の稽古を再開したいのか── を理解することはできません。

WFOT（世界作業療法士連盟）は作業を、人が「したいこと」「する必要があること」「することを期待されていること」を含む日々の活動として説明しています。作業療法の核心は、この意味づけを読み解いたうえで参加を支援することにあります。

現時点のAIは、この意味づけの層に自力で到達する手段を持ちません。ここは技術の成熟度の問題というより、本人と対話して初めて立ち上がる情報だからです。

OTの「不可代替性」はどこにあるか

1. 作業の意味を読み解く力

OTは、クライアントの語りや生活歴から、その人にとっての「意味ある作業」を引き出します。これはナラティブ・リーズニングと呼ばれる臨床推論の一形態であり、AIが最も苦手とする領域です。

たとえば、「料理がしたい」という希望の背景には、「家族に食べさせたい」「自分の役割を取り戻したい」「味覚を通じて季節を感じたい」など、多層的な意味が潜んでいます。OTはこの意味の層を丁寧に掘り下げ、介入の方向性を定めます。

2. 治療的関係の構築

リハビリテーションの成果は、セラピストとクライアントの信頼関係に大きく左右されます。

2022年にDisability and Rehabilitation誌に掲載された質的研究のメタシンセシス（19件を分析）では、脳卒中後にコミュニケーション障害のある人の視点から、関係性がリハビリテーションの土台になること、そして治療的関係がセラピストのコミュニケーションのあり方によって築かれもすれば、逆に断絶を生むこともあることが示されました（出典: Bright FAS, Reeves B, Disability and Rehabilitation, 2022年）。

共感的な傾聴、適切なタイミングでの励まし、ときには沈黙を共有すること── これらは人間の専門職にしかできない営みです。ただし、この研究が対象としたのはコミュニケーション障害のある人であり、リハビリテーション全般に一般化する際は幅を持たせて読む必要があります。

3. 創造的な環境調整

OTの強みのひとつが、既存の道具や環境を創造的に工夫して、その人に合った解決策を見つけ出す力です。

自助具の選定・改造、住環境の調整、活動の段階づけ（グレーディング）── これらは一人ひとりの身体機能、認知機能、生活環境、価値観を総合的に考慮したオーダーメイドの問題解決です。AIは標準的な推奨を提示できますが、「この人のこの台所で、この利き手で、この予算で」という個別具体的な調整は、現場を見て、触って、試すことでしか実現できません。

AI時代に求められるOTのスキル

このうち「人間にしかできない力の深化」を体系的に進める道として、認定・専門作業療法士の取得も有力な選択肢です。

デジタルツールを「翻訳」する力

AIが出力するデータや予測は、そのままではクライアントに伝わりません。OTには、数値データをクライアントが理解できる言葉に翻訳し、共同で目標を設定するコミュニケーション力が求められます。

たとえば、AIが「歩行速度0.8m/sで地域歩行の閾値に到達」と出力した場合、それを「近くのスーパーまで安全に歩いて買い物に行ける目安に近づいています」と伝える。この翻訳の過程で、クライアントの生活目標とデータが結びつきます。

倫理的な判断力

AIの活用には倫理的な課題が伴います。

導入事例をどう読むか

OTがAIツールを臨床で使う取り組みは各国で始まっていますが、「どの国のどの機関で何が運用されているか」を裏づける一次情報は、本記事の執筆時点で確認できたものが限られていました。個別の導入事例を具体的な機関名で挙げることは、ここでは控えます。

確実に言えるのは、前述のとおりロボット支援上肢リハビリには治療終了時点での有意な効果があり、長期のフォローアップでは差が確認されていないこと、そしてマーカーレス動作分析は関節と面を選べば臨床で使える水準に達していることです。この2点だけでも、評価と訓練の一部を機械に任せる余地は現実に存在します。

導入を検討する際は、他施設の事例紹介ではなく、自施設の対象者・動作・目的で妥当性が検証されているかを出発点にしてください。こうした病院の外で広がるOTの活躍の場については、地域包括ケアシステムにおける作業療法士の役割で詳しく解説しています。

おわりに── 「進化」のために、今できること

結論から述べると、AIは作業療法士の仕事を「奪う」のではなく、「変える」ものです。

定量的な評価、反復練習の最適化、リスク予測── これらの領域でAIは強力な味方になります。一方で、OTの本質である「作業を通じた人間の健康と幸福の支援」は、人間にしかできない営みです。

AI時代の変化を踏まえて自身の働き方やキャリアを見直したい方は、作業療法士の転職・キャリアの選択肢も参考にしてください。

リハビリの分野でもAIやロボットの活用が進んでいます。

ただし、AIにできないこともたくさんあります。ご本人が「何をしたいか」「何が大切か」を理解し、その人に合った暮らし方を一緒に考えるのは、作業療法士だからこそできることです。

AIは作業療法士の仕事を「奪う」のではなく、より良い支援のための「道具」として活用されていく方向に進んでいます。