Mayo Clinic元コンプライアンス責任者、AIツール「MAYA」の67%エラー率隠蔽を告発

2026年7月6日、Traci Tamiko EtoはMinnesota連邦地方裁判所にMayo Clinicを提訴し、同機関がデジタルアシスタント「MAYA」の研究において67%のエラー率を隠蔽し、不利なテスト結果を削除したと告発した。Etoは2023年12月にMayo Clinicの研究運営ディレクターとして入職し、研究実務を2023年10月のバイデン政権によるAIガバナンスに関する大統領令に適合させる業務を担当していた。

事実の整理

訴訟文書によると、MAYA研究においては患者アウトカムの虚偽記載、不利な結果の削除、未認可ソフトウェアの使用、および67%のエラー率の隠蔽といった問題が存在したとされる。Etoは18か月の間に10件の内部告発を行い、IRB（機関審査委員会）審査の迂回、患者データの不適切な取り扱い、および心臓外科用機器の海外での機関審査未承認使用などを指摘した。Mayo Clinicは「研究および臨床イノベーションは適用される法規制に準拠している」と回答したが、個別の告発内容については追加のコメントを行っていない。

構造の分析

訴訟が描く組織論理によれば、上層部は「問題の解決には費やしたくない政治的資本が必要になる」として是正を拒否したとされる。また、Mayo Clinic Platformにおける別システムの匿名化処理上の問題も指摘されており、修正によって研究プロジェクトの進捗と競争上の優位性が損なわれる恐れがあったとされる。Etoは幹部会議から排除され、「組織文化に合わない」とレッテルを貼られ、最終的に退職するか人事記録を改ざんされて再就職不能にされるかの二択を迫られたと主張している。

業界への影響

競争環境への影響という観点では、本件は大規模医療システムのAIガバナンス失敗を問う初の連邦内部告発訴訟となり得るものであり、他機関が内部エラーログの審査を強化するきっかけとなる可能性がある。開発者にとっては、自社テストデータが証拠開示手続きに耐え得るものであることを確保する必要性が示されている。また、企業ユーザーにとっては、AIツール選定の際に宣伝上の数字だけに依存せず、コンプライアンス実績に注目することの重要性が浮き彫りになっている。

戦略的評価

現時点での告発内容を踏まえると、規制当局が臨床AIの自己証明型コンプライアンスプロセスに対する審査を強化する可能性がある。