医療AIの未来を拓くか？プレシジョンの経産省採択が示す真意とは。
医療AIの未来を拓くか？プレシジョンの経産省採択が示す真意とは。
おいおい、また医療AIか、って思った人もいるんじゃないかな？正直なところ、私も最初はそう感じたんだ。株式会社プレシジョンが経済産業省の「GENIAC」プロジェクトに採択されたというニュース、あなたも目にしたかもしれないね。でもね、このニュース、ただの補助金話で終わらせちゃいけない。その裏には、私たちが長年追い求めてきた医療現場の変革のヒントが隠されているんじゃないか、って直感したんだ。本当に、何が変わるんだろうね？
私がこの業界に足を踏み入れて20年。シリコンバレーの熱狂から日本の堅実な取り組みまで、数えきれないほどのAIプロジェクトを見てきた。医療分野のAIは特に期待が大きい一方で、その導入には常に高い壁があった。規制、データの壁、そして何よりも現場の医師や看護師の皆さんの「本当に使えるのか？」という懐疑的な目。正直、私も「また夢物語か」と何度思ったことか。でも、今回のプレシジョンの動きは、少し違う匂いがするんだ。なぜなら、彼らが狙っているのは、まさに現場の「困った」を解決する、泥臭いけれど本質的な課題だからだよ。
今回の採択は、経済産業省とNEDOが推進する国内の生成AI開発力強化プロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の第3期。期間は2025年8月から2026年2月と、比較的短期間で具体的な成果が求められる。プレシジョンが目指すのは、医療分野に特化したイノベーションの促進だ。代表の佐藤寿彦氏は現役医師であり、AI研究者でもある。この「現場を知る」視点が、彼らの強みだと私は見ている。
彼らが取り組む具体的なプロジェクトは多岐にわたる。まず「診療録・看護記録の誤記校正支援」。医療現場の記録は膨大で、誤記や冗長表現は日常茶飯事。これを生成AIが自動検出し、修正を支援するという。地味に見えるかもしれないが、これは医療安全と業務効率に直結する、非常に重要な機能だ。次に「がん診療支援RAG（Retrieval-Augmented Generation）システム」。がん治療は日進月歩で、医師が最新の知見にアクセスするのは至難の業。RAGシステムでがん治療に特化した知識ベースを構築し、迅速かつ信頼できる情報提供を目指す。これは、医師の意思決定を強力にサポートするだろう。
さらに「X線所見の構造化」。放射線レポートの自動化、所見のタグ付け、診断結果の標準化は、診療記録の検索性を高め、業務効率化に貢献する。そして「DPCデータの整理支援」。DPCコードへの自動マッピング技術は、診療報酬請求業務の効率化と適正化を促す。これらはすべて、医療現場の「痒い所に手が届く」ソリューションばかりだ。
彼らの技術基盤には、内閣府の戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築」のテーマ1「医療LLM基盤の研究開発・実装」で培われた医療特化型生成AI技術「SIP-jmed-llm」がある。国立がん研究センター、東京大学、九州大学といった国内トップクラスの研究機関との共同研究に基づいている点も、その信頼性を裏付ける。
プレシジョンはすでに、2024年9月から相澤病院と連携し、AI問診票「今日の問診票」を導入して業務時間削減の実証実験を進めている。これは、机上の空論ではなく、実際に現場で使えるAIを追求している証拠だ。
この動きは、日本全体のプレシジョンメディシン（精密医療）の潮流とも合致する。NTTは2024年7月1日にNTTプレシジョンメディシンを発足させ、医療・ヘルスケアデータの統合的な収集・分析を通じて、個人にパーソナライズされた精密医療の実現を目指している。ソフトバンクグループも、米国の医療系スタートアップTempus AIと合弁会社SB TEMPUSを設立し、日本国内でのAI遺伝子検査や医療データ解析、治療法提案サービスを展開する計画だ。AIを活用した創薬市場は、2024年の1億8,5026万米ドルから2032年には1億4,72563万米ドルへと、年平均成長率（CAGR）29.6%で300%の拡大が予測されている。この数字は、AIが医療にもたらすインパクトの大きさを物語っているよね。
さて、このプレシジョンの動きから、私たち投資家や技術者は何を読み取るべきだろうか。まず投資家の方々には、単なる「AI」というバズワードに踊らされず、具体的な「現場課題」に深く切り込んでいる企業を見極める目を持ってほしい。プレシジョンのように、現役医師が経営に携わり、国立がん研究センターや東京大学、九州大学といった信頼できる研究機関と連携している点は、非常に評価できる。彼らが狙うのは、派手な新薬開発というよりも、日々の診療業務の効率化と医療安全の向上という、地道だが確実に価値を生む領域だ。
技術者の皆さんには、医療AIの「本質」を改めて考えてほしい。高度なアルゴリズムも重要だが、それ以上に、医療現場のワークフローを理解し、そこにどうAIを組み込むかという「デザイン思考」が求められる。SIP-jmed-llmのような医療特化型LLMの進化は、まさにその一例だ。汎用的なAIモデルをそのまま持ち込むのではなく、医療データを学習させ、医療従事者の言葉や思考パターンに寄り添うAIを開発する。これは、技術的な挑戦であると同時に、人間中心の設計思想が問われる領域でもある。相澤病院での「今日の問診票」の実証実験のように、現場でのフィードバックを迅速に開発に活かすアジャイルなアプローチが、成功の鍵を握るだろうね。
正直なところ、医療AIの道のりはまだまだ長い。規制の壁、データのプライバシー問題、そして何よりも「AIが医療をどこまで変えられるのか」という根本的な問いは、常に私たちに突きつけられる。しかし、プレシジョンのような企業が、経産省の支援を受け、具体的な現場課題に愚直に取り組む姿勢は、一筋の光だと私は感じている。彼らの取り組みが、日本の医療現場に真の変革をもたらすのか、それともまた新たな課題を生むのか。あなたはどう思う？この小さな一歩が、未来の医療を大きく変える可能性を秘めていると、個人的には期待しているんだ。