Medical AI Custom Development

医療の現場課題を、使えるAIに変える。

循環器内科医・認定産業医・医療AI研究者の視点で、現場の業務フローに合わせたAIシステムを設計・開発。PoCで終わらせず、運用に乗るプロダクトまで伴走します。

医師視点
臨床・産業保健を理解
PoC〜本番
段階的に開発
GCP対応
セキュアな実装
医療AI開発プロジェクト
課題整理から運用改善まで
課題
現場課題
健診・問診・面談・カルテ周辺業務など、時間を圧迫している業務を特定。
設計
AI設計
LLM、音声認識、データ解析、既存システム連携の最適な組み合わせを設計。
実装
開発・検証
小さく試せるPoCから開始し、現場フィードバックを反映して本番化。
運用
改善支援
利用ログと現場の声をもとに、精度・UI・業務フローを継続改善。
Why Custom AI
業務別設計
医療・産業保健の業務フローに合わせた要件定義
汎用ツール導入ではなく、現場起点で設計
段階導入
PoC、限定運用、本番展開を段階的に推進
小さく検証してから投資判断
安全実装
個人情報・医療情報を前提にしたセキュリティ設計
Google Cloud / Secret Manager / 権限制御に対応
Problems

現場業務に合わず使われない

PoCでは動いても、実際の業務フローや既存システムに合わず定着しないケースがあります。

医療文脈の判断が弱い

医学的な前提、産業保健の実務、情報管理の制約を理解しない設計では、現場で信頼されません。

本番運用まで進まない

プロンプト検証だけで終わり、認証・権限・ログ・保守まで含めたプロダクト化に進めないことがあります。

Development Scope
01

医療・産業保健LLMアプリ

問診、面談記録、意見書、説明文作成、ナレッジ検索など、業務に沿ったLLMアプリを構築します。

02

音声認識・記録自動化

会話や面談の文字起こし、要約、構造化、既存システムへの転記支援まで設計します。

03

健診・PHRデータ解析

健診データ、生活ログ、アンケートを組み合わせたリスク可視化やフォロー対象抽出を支援します。

04

既存システム連携

予約、電子カルテ、健康管理システム、Google Workspace など周辺ツールとの連携を設計します。

05

PoC・技術検証

小さな検証環境を短期間で作り、効果・コスト・運用負荷を確認してから本番化します。

06

運用改善・AIコンサル

導入後の利用状況、精度、UI、プロンプトを見直し、現場に定着する形へ改善します。

Project Flow

要件が固まっていない段階から相談可能です。課題整理から本番運用まで段階的に進めます。

1
相談

課題ヒアリング

現場業務、対象ユーザー、既存システム、制約条件を整理します。

2
設計

要件定義・PoC設計

AIで解く範囲、評価方法、データ管理、概算費用を明確化します。

3
開発

プロトタイプ開発

短いサイクルで動くものを作り、現場フィードバックを反映します。

4
運用

本番化・改善

認証、権限、ログ、保守体制を整え、導入後も継続改善します。

Project Estimate

課題の範囲、データ連携、セキュリティ要件に応じて最適な進め方をご提案します。

FREE CONSULTATION
個別見積 / 初回相談無料
PoC、MVP、本番開発、運用改善まで段階別にご提案します。
  • 初回相談・課題整理
  • 要件定義・技術選定
  • PoC / MVP 開発
  • Google Cloud を用いた本番実装
  • 既存業務・システム連携
  • 導入後の改善支援
無料相談を申し込む
まずは現場課題と実現したい業務フローをお聞かせください。開発すべき範囲、PoCの切り方、概算費用を整理してご提案します。
Implementation Policy

国内リージョン対応

Google Cloud 東京リージョンを中心に、データ保管・処理場所を意識して設計します。

権限管理

ユーザー種別ごとのアクセス制御、管理画面、監査ログを前提に設計します。

秘密情報管理

APIキーや接続情報はSecret Manager等でコードから分離します。

段階的な安全性検証

PoC段階から個人情報・医療情報の取り扱いを確認し、本番化時のリスクを抑えます。

既存運用との整合

現場の承認フロー、記録ルール、既存システムへの転記方法まで含めて設計します。

継続改善

利用ログ、精度評価、ユーザーフィードバックをもとに運用後も改善します。

医療AIの構想を、実装計画に落とし込みます。

まずは無料相談で、課題・データ・業務フローを一緒に整理しましょう。

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