厚生労働科学研究費補助金
政策科学総合研究事業(臨床研究等 ICT 基盤構築・人工知能実装研究事業)

保健医療用人工知能の技術革新と国際競争力向上に資する人材育成に関する研究（H29－ICT－一般－009）

平成 29 年度

総括・分担研究報告書

研究代表者

奥 村 貴 史平成 30 (2018) 年 3 月

目次

I. 統括研究報告書
保健医療用人工知能の技術革新と国際競争力向上に資する人材育成3

奥村 貴史 (国立保健医療科学院)

II. 分担研究報告書
意思決定者の人材育成
医療機関における意思決定者に対する人工知能教育11

亀田 義人 (千葉大学)

医療用人工知能の政策関係者を対象とした人工知能教育22

藤原 幸一 (京都大学)

医療用人工知能の普及啓発に向けた課題分析

25

木村 眞司 (札幌医科大学)

研究の多様性を高める人材育成
歯科における人工知能 － 国内における研究動向と人材育成

31

安藤 雄一 (国立保健医療科学院)

保健医療福祉行政における人工知能応用に関する研究
国保データベース事業における AI・BI・RPA 活用

37

神谷 達夫・岡本 悦司 (福知山公立大学)

AI の医療分野への応用による効率化に関する文献調査51

福田 敬 (国立保健医療科学院)

研究の生産性を高める人材育成
医療用人工知能の研究開発基盤としての医師学術認証に関する研究

65

中村 素典 (国立情報学研究所)・奥村 貴史 (国立保健医療科学院)

医療用人工知能の研究協力者育成

71

奥村 貴史 (国立保健医療科学院)

III. 開発教材サンプル(*)(

「人工知能入門－人工知能の社会実装のために」

77「AI 人材育成 教育カリキュラム案」

111「医療用人工知能の作り方」

143「医療用人工知能研究に求められるデータ生成・監査タスクを海外委託する」153(※) 各教材は、今後の検討を通じて絶えず更新・改良するものとし、確定版ではない

I. 統括研究報告書

2

厚生労働科学研究費補助金（政策科学総合研究事業）
分担研究報告書

保健医療用人工知能の技術革新と国際競争力向上に資する人材育成に関する研究
研究代表者

奥村 貴史

（国立保健医療科学院 研究情報支援研究センター 特命上席主任研究官）

研究要旨
我々は、2009 年より国立研究機関として医療用 AI の研究に取 り組み、また、
医療用 AI の政策研究に関わってきた。その過程を通じて、本研究分野は、研究人
材の欠如よりも、研究プロジェクトを支える人材の欠如により制約を受けることを繰り返し経験してきた。たとえば、医療用 AI 研究を進めるためには膨大な臨床データに正確な解釈を付与する研究協力者が必要となる。また、臨床研究は、協力する地域や施設において意思決定に関わる長の技術受容度により強く制約を受ける。
そこで本研究では、医療用 AI 研究を支える 3 種類の人材を対象にそれぞれ効率的な育成プログラムを策定することで、研究分野の発展に寄与することを目指した。
まず、医療用 AI の導入意志決定に関わる人材の育成に向けて、医療機関や政策当局の理解促進に資する教材の開発を目指した。また、応用分野を開拓していくため、医療の周辺領域の研究分野における AI 活用について、参入促進に向けた現況調査を図った。最後に、データ生成や構築システムの評価に関わる、研究の生産性向上に資する人材育成の検討を目指した。上記の達成のため、我々は、研究統括を含む
10 名 3 グループの研究班を形成し、平成 30 年度からの本格的な活動に向けた準備を行った。
現在の我が国の医療用 AI 政策では、戦略的な研究開発投資が行われていない。
医療用人工知能研究に際して、国内の各研究チームはそれぞれ個別に意思決定者への啓発を行うと共に、研究協力者の訓練を行わざるを得ず、非効率な競争を強いられている。研究助成の選択と集中は、研究の多様性を損ない、国際競争力を損なう
逆説的な状況を生じている。本研究班は、研究分野の多様化と各研究チームの研究
効率の改善を図ると共に、医療用 AI に関する政策や臨床応用の医師決定者の啓発を目指している。研究班活動を通じて、今後、医療用人工知能技術に関する国際競争力の向上を図りたい。

3

研究分担者

ねてきた。これらの分野に公的な支援を行い、自由に利用しうる教材を提供すること

安藤 雄一

国立保健医療科学院

福田 敬

国立保健医療科学院

市川 学

国立保健医療科学院

究初年度として、予備的調査と次年度の詳

中村 素典

国立情報学研究所

細な計画立案を目的とした。

神谷 達夫

福知山公立大学

岡本 悦司

福知山公立大学

木村 眞司

札幌医科大学

亀田 義人

千葉大学

藤原 幸一

京都大学

により、各研究チームの研究効率を大幅に増すことが期待される。今年度は、その研Ｂ．研究方法研究の遂行に際しては、図１に示す構成の研究班を構成した。各研究分担の概要を以下に示す。

Ａ．研究目的医療用 AI の研究開発や導入の意志決定に関与する人材育成

我 々 は 、 国 立 研 究 機 関 と し て 医 療 用 AI

医療用 AI の研究開発に際しては、各医療の研究に 2009 年より取り組み、また、医機関の研究開発への参加や学会レベルでの療用 AI の政策研究に関わってきた。その過大規模研究の実現等において、各組織の長程を通じ、本分野は、研究人材の欠如よりや学会幹部の理解が不可欠である。しかしも、研究プロジェクトを支える人材の欠如

ながら、これら意思決定に関与する人材をにより制約を受けることを繰り返し経験し対象とした教材は存在せず、各プロジェクてきた。たとえば、医療用 AI 研究を進める

トの負担となっている。また、我が国ではためには膨大な臨床データに正確な解釈を医療機器に対して厳しい品質管理が課され付与する研究協力者が必要となる。また、ており、医療用 AI にも規制が適用される。

臨床研究は、協力する地域や施設において

しかし、我々の政策研究により、この状況意思決定に関わる長の技術受容度により強が今後の研究開発競争において米国・中国

く制約を受ける。

と比して著しい制約となることが示唆されそこで本研究では、医療用 AI 研究を支えている。今後、医療用 AI 政策に関わる政府

る 3 種類の人材を対象にそれぞれ効率的な人材を対象とした人材育成が望まれる。

育成プログラムを策定することで、研究分

そこで、亀田分担(千葉大学医学部付属病野の発展に寄与することを提案した。まず、院)は、医療機関における病院長、その候補

医療用 AI の導入意志決定に関わる人材のや支援人材等、人工知能導入に際する意思理解促進に資する情報提供を目指した。次決定者に向けた教育プログラムの開発を目に、応用分野を開拓していくため、従来研指した。そのために、千葉大学医学部附属究がカバーしていない領域の専門家に研究病院が、病院経営に関与する医療人材の養意義の啓発を図る。最後に、データ生成や成を目的として展開中の「病院経営スペシ

構築システムの評価に関わる、研究の生産ャリスト養成プログラム」とのタイアップ

性に繋がる人材育成を志向した。

を図り、検討を進めた。藤原分担(京都大学

これらは従来施策の対象外であり、各研

大学院情報学研究科)では、政策決定に関わ究チームが個別に情報提供などの努力を重る関係者を対象とした、AI 技術についての

4

研究統括

意思決定者の人材育成

研究の多様性を高める人材育成

研究意義の啓発

政府機関担当者
自習用教材

学会幹部

研究の生産性を高める人材育成

参入支援・データ提供依頼

データ生成者の効率的

国内研究支援者

医療経済学とAI
公衆衛生とAI

遠隔教育教材

健康危機管理とAI

海外医療従事者

歯科とAI
啓発活動

医療機関幹部

研 究 者 向 け マニ ュ ア ル

救急医療とAI
プライマリ・ケアとAI
事例情報の整理と参入支援

プ ロ グ ラ ム 開発

認証基盤構築体制検討

図１ 研究班全体体制
教材開発を目指した。そのために、関係者が国の歯科医療における AI 研究の動向にへのヒアリングを行い、カリキュラム案のついて文献サーベイと情報収集を行った。

策定を試みた 。木 村分担(札幌 医 科 大学)でまた、その結果を踏まえ、歯科における人は、医療用人工知能の普及に向け、医学に材育成の方向性について検討した。神谷・おける各分野の意思決定者を対象とした啓岡本分担(福知山公立大学)は、各種データ

発活動のあり方を検討した。今年度は、イの取り扱いに膨大な手作業を掛けている

ンタビューを中心に、そのための課題分析

保健医療福祉行政において、データの収に取り組んだ。

集･整理･分析に AI 技術を活用しえないか検討を行った。そのために、各地方自治体

研究の多様性を高める人材育成が進める国民健康保険に関するデータベース関連業務を取り上げ、人工知能を活用

医療用 AI に関する研究の多くは既に類した効率化に向けたケーススタディを試

似研究の山となっている。国による研究助

みた。福田分担(国立保健医療科学院)では、成もディープラーニングを利用した画像

人工知能による医療の効率化・有効化の評

認識研究が多く、研究の多様性が損なわれ価に向けた検討をおこなった。そのために、つつある。とりわけ、画像認識処理には性

今年度は、行政の議論や取組を整理すると能限界があるため、その後を見据えた研究

共に、医療の効率化・有効化のために取りの多様化が不可欠である。そこで、様々な組まれている事例を整理した。市川分担

医療用 AI に関する事例を検討し、研究の(国立保健医療科学院)では、災害対応等の多様化に資する情報提供を検討した。

健康危機管理における AI の活用について

安藤分担(国立保健医療科学院)では、我検討を試みた。

5

象とした啓発活動に向けて、課題の整理に研究の生産性を高める人材育成

取り組んだ。
「研究の多様性を高める人材育成」にお医療用 AI の研究開発には、学習や評価

いては、安藤分担(歯科と AI)、神谷・岡本に要するデータ生成に際して、医療従事者

分担(公衆衛生と AI)、福田分担(医療経済とによる膨大な単純作業が求められる。しかAI)において、網羅的なサーベイを進めた。

し、医療従事者等の研究協力者を対象としまた、研究代表奥村は、「プライマリ・ケて、「そもそも医療用 AI とは何か」、「なアと AI」というテーマでの啓発活動に携わぜ単純作業が必要なのか」を伝達し、広報った。市川分担(健康危機管理と AI)においしていく手段が限られている。また、そのては、健康危機管理への AI 応用の事例検討

単純作業を訓練する手法も各チームの努を進めた。以上のサーベイを通じて、AI の力に負っている。研究協力者を対象としてさまざまな医療応用を整理した。今後、集研究の意義を広報し、また、実際の作業を積した情報を活用した啓発活動に繋げたい。

訓練する場を設けることで、医療用 AI の「研究の生産性を高める人材育成」にお

研究効率は大きく向上する。

いては、研究代表奥村が、医療用 AI の研究

そこで、奥村分担(国 立保健医療科学院)

開発に求められるデータ生成作業者向けのでは、医療用 AI 研究への協力者を対象と教材開発を行った。また、海外医療従事者

して、研究支援の人材育成を目指した。まを活用した医療用 AI 研究の効率化についた、発展途上国の医療従事者の組織化手法て事例報告を整理した。さらに、中村・奥の教材化を図った。さらに、中村・奥村分

村分担において、医療用 AI 研究の生産性向

担(国立情報学研究所)では、医療用 AI 研

上に向けて、医師学術認証基盤の実現に向究の生産性を高めるうえでの鍵となる医けた検討を進めた。

療用 AI 研究開発基盤と認証システムの確立に向けた検討を行った。

Ｄ．考察

Ｃ．研究結果

人工知能分野における人材育成策としては、今まで、機械学習の基礎研究者や機械研究計画における 3 つのサブテーマそれ

学習の医療応用に関する研究者が想定されぞれについて、状況と成果を概説する。

てきた。しかし、この分野の研究人材は、「意思決定者の人材育成」に向けて、亀既存の教育機関が積極的に育成しており、田分担では、医療機関幹部を対象とした教文部科学省による「数理及びデータサイエ

育において、医療用人工知能に関する教程

ンスに係る教育強化」施策による支援策もを組み込むためのプログラム開発を進めた。
藤原分担では、政策関係者を対象とした教既に講じられている。また、既にいくつものオンライン教材が公開されており、 自習材の作成を進めた。両者は教材の一部共有

環境も充実している。研究方法論の教育にも含めて関係が深いもので、共同の分担会は絶え間ない更新が求められることから、議も設定した。議論の結果、この分野の研

継続性のない研究班が教材作成を行ったと究開発の発展には、Funding Agency 機能

しても、その後の発展は困難なものと考えを持った橋渡し支援組織と橋渡し人材の育られる。

成が求められることが明らかとなった。木そもそも人材育成には時間が掛かる。そ村分担においては、医療系学会指導者を対して、我が国では、育成しているうちに社6

会情勢が変わりニーズがなくなるような人

Ｅ．結論

材育成政策を繰り返してきた。1990 年代の大学院重点化は、多量の余剰博士問題を引き起こした。法曹需要の増大を根拠に 2004

本研究では、医療用人工知能分野におい年に創設された法科大学院の志願者数は、て技術革新と国際競争力向上に資するため、

現在、ピーク時の 1 割近くにまで落ち込み、意思決定者の人材育成、研究の多様性を高多くの大学院で募集停止が続いている。
「 21

める人材育成、研究の生産性を高める人材

世紀はバイオの時代」と要請され定員が増育成に取り組んだ。こうした試みは既存の員されたバイオ系大学院卒者は、人材の過施策を補う試みと考えられる。初年度であ剰とポジションの縮小による過酷な就職状

る今年度は、年度後半からの研究班設置と況に喘いでいる。

いう背景もあり、まずは研究体制の確立を目指した。

こうした状況が生じる背景として、そも
そも将来の正確な予想は困難だという点が現在の我が国の医療用 AI 政策では、戦略挙げられる。とりわけ、技術革新は非連続的な研究開発投資が行われていないことに的に生じるため、政府が定めるロードマッ

加えて、薬機法の規制により分野の発展にプにしたがって進まない。現在、爆発的に制約がある。いわば中途半端なアクセルと普及したスマートフォンに用いられている

ブレーキが同時に踏まれている状態であり、技術のうち、政府の研究開発ロードマップ

今後、米国・中国に大きく後れを取る懸念に基づいて生まれた成果はほとんどないでが強い。本研究により研究の多様化と効率あろう。技術革新の種がどこにあるかを自化がもたらされることにより、医療用人工薦に予測することは容易でないとすると、知能技術に関する国際競争力の向上を図り

政府が定めたロードマップへと合致する一たい。

部のチームに過度の選択と集中を図ること

Ｆ．研究発表は、逆に技術革新を損なうことになる。
以上の立場に立てば、医療用 AI 政策にお１．論文発表いて、政府は、限られた政策資源を多様なプレーヤによるさまざまな取り組みが実現する自由度の向上に振り向けることが望ま

1)

Y. Yaguchi, M. Omura, and T. Okumura,"Geometrical mapping of diseases withcalculated similarity measure", 2017
IEEE International Conference on
Bioinformatics and Biomedicine (BIBM
2017), Nov 2017, pp. 1131-1134.

2)

H. Tanaka, K. Ueda, S. Watanuki, T.
Watari, Y. Tokuda, T. Okumura,"Disease Vocabulary Size as a Surrogate
Markerfor
Physicians'
Disease
Knowledge
Volume",PLOS
ONE(submitted).

しい。研究の多様性を高めるためには、研究分野への参入障壁を低くすると共に、研究開発のコストを下げる施策が求められる。
また、市場に任せると「金銭的にペイしな
い有意義な AI 応用」への過少投資が生じる。
この問題に対処するためには、医学や医療が抱えるさまざまな問題の中から市場が解決しえない AI 応用課題を拾い上げ、インセ
ンティブを設ける仕組みを実現する必要がある。今後、限られた政策資源を効果的に活用していくために、政策決定者を対象とした教材の開発と啓発活動が望まれる。

7

２．学会発表
1) 奥村貴史, "プライマリ・ケアと人工知能", プライマリ・ケア, 日本プライマ
リ・ケア連合学会, 2018 年 3 月.

8

II. 分担研究報告書

910

厚生労働科学研究費補助金（政策科学総合研究事業）
分担研究報告書

医療機関における意思決定者に対する人工知能教育
研究分担者

亀田

（千葉大学医学部附属病院

義人

病院長企画室

特任助教）

研究要旨
本分担研究では医療機関における病院長、その候補や支援人材等、人工知能導入に際する意思決定者に向けた教育プログラムを開発する。今年度においては、種々の関係者からのヒアリングや教育講座の情報収集と再編成を行い、病院執行部向けの教育プログラムの作成を試みた。
その結果、病院管理者や執行部として AI を活用していく 上で重要なポイントとして、以下の項目を抽出した。すなわち、(1) 人工知能とは何か、(2) 人工知能を活用する意義、(3) 人工知能の歴史とトレンド、(4) ディープラーニングの理論的な背景、(5) 医療における人工知能の活用領域、(6) 人工知能の限界と適切な活用、(7) 人工知能を活用した製品の調達について、の 7 項目となる 。
来年度においては、必要な知識や能力を整理することでコンピテンシーの設定を図る。また、病院執行部が広く受講できる様な環境整備及び、試験的講座の実施と受講者からのフィードバックによる教材の質の向上に取り組みたい。

① AI 教育プログラムの現状・情報把握

Ａ．研究目的

まず、AI 教育の現状や AI に関する情報本研究班では 、医 療用人工知能(AI)分野の把握を目指した。そのために、各民間おにおいて、技術革新と国際競争力向上に資

よび国公立やそれに準ずる機関が提供からする人材育成プログラムを開発することを提供されているオンサイト/オンライン AI

目的としているが、本分担研究では医療機教育講座について実際に参加し、必要なリ関における病院長、その候補や支援人材等、テラシーの取得と抽象化・概念化を行った。

人工知能導入に際する意思決定者に向けた教育プログラムを開発することを目的とし、もって、AI を搭載した技術への理解と医療機関への研究開発協力への理解と社会実装

また、参加を通じて、AI 系情報技術者との関係構築を図った。
② AI 研究者・企業の AI システム開発者へを推進することを目的とする。

のヒアリング
AI のプログラミング教育提供者、AI 研

Ｂ．研究方法究者や企業の AI システム開発者へヒアリングを行い、必要なリテラシーや AI を活用

今年度、プログラムの開発に際して、以するためのコンピテンシー、および、それ

下の 3 点に取り組んだ。

らの評価方法の開発を試みた。

11

③ プログラム開発の管理体制の構築（1） 人工知能とは何か（2） 人工知能を活用する意義

プログラムの開発に際しては、千葉大学（3） 人工知能の歴史とトレンド

医学部附属病院が展開中の「病院経営スペ（4） ディープラーニングの理論的背景

シャリスト養成プログラム」の協力を得た。

（5） 医療における人工知能の活用領域「病院経営スペシャリスト養成プログラ（6） 人工知能の限界と適切な活用

ム」は、持続的な病院経営システムを構築（7） 人工知能を活用した製品の調達できる実践的な医療人材を養成することを目的とした病院経営に関する研修である。

文末に、各トピックの要旨を整理する。

これは、平成 19 年の学校教育法の改正以降実現した大学としての正式な履修証明書をＤ．考察発行する研修となっている。そのために、人工知能の社会実装に向けて、病院経営

プログラムの進捗管理及び報告・改善の場陣が備えるべき知識について整理したが、として、内外の委員からなるプログラム運

そもそも各個人の基礎知識にばらつきがあ

営委員会を有している。本研究分担における中で、どのような項目を学習するべきか、

る教育プログラムの開発に際しては、収集

コンテンツベースの教材作成には限界があした情報をもとに教育プログラムを作成し、その概要を公私立の病院長を外部委員としると考えられる。医学教育や他分野の教育と同様、コンピテンシーを設定して、そのて擁するプログラム運営委員会に諮り、意習得に向けて各個人が主体的な学び見を反映する形式にて進めた。

（Active learning）を行う Outcome based
Education が必要であると考えられる。

Ｃ．研究結果Ｅ．結論

東京大学大学院情報工学系研究科が主催する「実データで学ぶ人工知能講座」、公今年度においては、種々の関係者からの益財団法人 医療・病院管理研究協会が主催

ヒアリング、教育講座の情報収集と再編成する「病院管理研修 医療における人工知能を行い、病院執行部向けの教育内容の概要とビッグデータの活用と影響」、株式会社A案を作成した。来年度においては、これをRKが主催する「AIエバンジェリスト養成講

更に成熟させ、必要な能力を抽象化しコン座」、株式会社キカガクが主催する「人口ピテンシーの設定を図る。また、病院執行

知能脱ブラックボックスセミナー」、「デ部が広く受講できる様な環境整備及び、試ィープラーニングハンズオンセミナー」及験的講座の実施と受講者からのフィードバび株式会社メドピア主催の「Health 2.0 A

ックによる教材の質の向上に取り組みたい。

sia-Japan 2017」にて、人工知能周辺の知見を収集した。また、人工知能学会理事のＦ．研究発表千葉大学荒井幸代教授よりヒアリングを行い、病院管理者として人工知能とどのようなしに向き合うべきか等についてまとめた。
病院管理者や執行部としてAIを活用していく上で重要なポイントとして、以下の7点を作業仮説として提示した。

12

人工知能の分類の一つに、強い AI、弱い

補遺－医療機関トップを対象とした
AI 教育教材要旨

AI という分類があり、前者は汎用型人工知能と呼ばれる。いわゆる人間のような振る（1）人口知能とは何か舞いをする知的コンピューターであり、設計した時の想定を超えた新たな問題にも対人工知能の定義の前に、知能に関する統処する。後者は特化型人工知能と呼ばれ、一的な定義を考える必要がある。知能とは、人間が設定した特定の問題（画像の識別等）

一般的には知的な活動の能力であり、知的に対して、主に機械学習を用いて解決する。

な活動には問題解決・推論・学習などの情強い AI の実現は未だ課題が多く、通常活

報処理能力や抽象化、一般化などが一面と用されるのは後者である。

して挙げられる。

人工知能の持つ機能は人体の構造・機能

一方、人工知能は、一般に「何らかの知になぞらえて、目、耳、言語に例えられる。

的動作が可能な計算機システム」と言われすなわち、画像認識、音声認識、自然言語

るが、この「知的動作」にも定義が無い。

処理である。これらの情報を数値化し、機また、人工知能では知能をシミュレートす械学習を通じて規則性を見つけ出し、推計ることになるが、知能のシミュレーション

あるいは分類した結果として出力するといが知能といえるかという疑問もある。表 1

うのが基本的な挙動となっている。

に示されるとおり、本邦の主要な人工知能

人工知能と機械学習及び、近年注目され研究者においても、人工知能の定義は様々るディープラーニングの関係性として、であり、統一的な定義はなされていない。

「人工知能∋機械学習∋ディープラーニン

中島秀之

公立はこだて未来大学 人工的につくられた、知能を持つ実態。あるいはそれをつくろうと

武田英明

国立情報学研究所

西田豊明

京都大学

することによって知能自体を研究する分野である「知能を持つメカ」ないしは「心を持つメカ」である
人工的につくった知的な振る舞いをするためのもの（システム）で

溝口理一郎

北陸先端科学技術大学院

長尾真

京都大学

人間の頭脳活動を極限までシミュレートするシステムである

堀浩一

東京大学

人工的に作る新しい知能の世界である

浅田稔

大阪大学

知能の定義が明確でないので、人工知能を明確に定義できない

松原仁

公立はこだて未来大学

究極には人間と区別が付かない人工的な知能のこと

池上高志

東京大学

た相互作用を、物理法則に関係なく、あるいは逆らっ て、人工的に

山口高平

慶應義塾大学栗原聡

電気通信大学山川宏

ドワンゴ人工知能研究所

ある自然にわれわれがペットや人に接触するような、情動と冗談に満ちつくり出せるシステム
人の知的な振る舞いを模倣・支援・超越するための構成的システム
人工的につくられる知能であるが、その知能のレベルは人を超えているものを想像している
計算機知能のうちで、人間が直接・間接に設計する場合を人工知能と呼んで良いのではないかと思う
人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技
松尾豊

東京大学

術。人間のように知的であるとは、「気づくことのできる」 コン
ピュータ、つまり、データの中から特徴量を生成し現象をモデル化することのできるコンピュータという意味である

表１ 国内の主な研究者による人工知能の定義(総務省 平成 28 年度情報通信 白書より)

13

グ」という関係がある。ディープラーニン

期に比べ働く人よりも支えられる人が多く

グは機械学習の一手法であり、機械学習はなる状況であり、ボーナス期のような人を人工知能を構成する一要素であると表現で大量に投入して行うような経済発展の仕方

きる。弱い人工知能による問題解決の手法

は通用しなくなる。人口オーナス期に生じは、現在、二つのアプローチが主流となっる典型的な問題は、労働人口が減少するこている。一つは、回帰問題の解決(結果の推と及び、働く世代が引退世代を支える社会

計・推定)であり、もう一つは分類問題の解

保障制度の維持が困難となることである。

決(分類)である。

高齢化は世界的な課題であるが、日本は特

このようなアプローチで人工知能に問題に主要国で最も早く少子高齢化が進行して解決をさせる上では、大量の利用可能なデいる。ことさら医療に関しては、限られたータ、高い計算機能力、機械学習アルゴリ

財源の中著しく増加する高齢者に対してサ

ズム、3 つの要素が重要となる。近年の人ービスを提供していくことが求められてお工知能ブームには、これらの 3 要素がそろり、生産性の向上が不可欠である。人工知

うようになったことで、研究がなされてき能による産業構造の変化は、ドイツが人工た技術が現実的な問題に適用できるように

知能含めて IoT(Internet of Things)の社会なった背景がある。

実装を Industry 4.0 (第 4 次産業革命)と銘打っており、人工知能の活用による生産性（2）人工知能を活用する意義の向上が期待されている。米国では「米国人工知能研究開発戦略」を策定して、各分

人工知能が注目を集めるようになった社

野の人工知能の実装に関するロードマップ

会的な背景には、技術的側面のみならず、を策定しており、中国では新一代人工智能

人口構造の変化及び産業構造の変化がある。

発展計画を立案し、自動運転、都市計画、

日本においては、1960 年頃から 1990 年

医療映像、音声認識の 4 分野に特に力を入代半ばまで人口の生産年齢割合が高く、人れ、百度、アリババグループ、テンセント、口構造が経済にプラスになる時期があった。

科大訊飛（iFLYTEK）の 4 社を 指定してこれは人口ボーナスと呼ばれ、安い労働力

2030 年 ま で に 世 界 ト ッ プ 水 準 へ 向 上 さ せを背景に世界中の仕事を受注する一方で、中国を世界の主要な「AI イノベーションセ

高齢者割合が低く社会保障にかかる費用がンター」にする事を目指している。このよ

比較的少ない時代であることを活かし、イ

うに各国が人工知能の活用を国家戦略に位

ンフラ投資を進めることができた。経済発

置づけており、日本でも日本世界最先端Ｉ展に関しては、高度成長期となる時代であ

Ｔ国家創造宣言・官民データ活用推進基本る。

計画(平成 29 年 5 月 30 日 閣議決定)が策定

高度成長期が訪れると富裕層が子供に教されるなど、国家として取り組んで行くべ
き事項である事がわかる。

育投資し、高学歴化による人件費の上昇と晩婚化・晩産化が進み少子化の傾向が生じ（3）人工知能の歴史とトレンドる。医療や年金制度が充実するため平均寿命も延び、やがて高齢化社会へと移行する。
人口ボーナス期が終えんを迎え、次に来人工知能研究は 1950 年代から続いているのが人口オーナス期である。オーナスとるが、現在までに 3 回のブームが生じてきは「重荷・負担」という意味で、人口構造たとされる。

が経済の重荷になる時期である。ボーナス

14

第 1 次ブームでは、コンピューターによる「推論」や「探索」が可能となり、特定（4）ディープラーニングの理論的背景の問題に対する解決ができる様になった。
しかし、複雑な問題の解決が困難な事が明

人工知能を活用する上での得意不得意をらかとなり、ブームの終焉を迎えた。この知るに当たって、その前提となる理論的背頃の技術ですでにパーセプトロンや人工対景を知ることは重要である。特に実応用が話システム ELIZA などが作られている。

進んでいるディープラーニングの理論的背第 2 次人工知能ブームは、1980 年代に生景の概要を説明する。

じた。推論に必要となる知識を人手を用い機械学習を利活用する場合、大きく二つて表現し、コンピューターに与えることで、の手法が存在する。一つは線形代数を基礎実用的な「エキスパートシステム」(専門分としたもので、もう一つは確率統計学を基

野の知識を取り込んだ上で推論することで、礎としたものである。前者には個々で扱う

その分野の専門家のように振る舞うプログ

ディープラーニングやサポートベクターマ

ラム)が実現した。また、エキスパートシス

シーン(SVM)と呼ばれるパターン認識手法

テムの他に、入力された知識から確定的ななどが含まれ、後者にはマルコフ連鎖モン

手順の記述なしに結果を推定する「ファジテカルロ法(MCMC)や隠れマルコフモデル

ィ」や「ニューロ」コンピューティングが(HMM)などといったものが含まれる。

開発された。しかし、コンピューターが十

機械学習を活用して問題解決を図る場合、分な情報処理能力を持たない時代であった

大まかな流れは以下の通りとなる。

ために、「ファジィ搭載」を謳った商品が市
1） 解 決 し た い 問 題 に 対 し て 計 算 モ デ ル を販される程度に留まり、ブームはやがて終焉を迎えた。

決める

第 3 次人工知能ブームは、2000 年代から

ディープラーニングは、計算モデルとし現在まで続いている。発達したコンピューてはディープニューラルネットワーク

ターの計算能力を活用し、また、大量に集積するようになったビッグデータを用いて、「ディープラーニング」(2006 年)などの機(DNN)と呼ばれ、入力層、中間層（隠れ層）、出力層からなる(図 1)。中間層を何層置くか、隠れ層のノードをいくつ置くかについても

械学習アルゴリズムによって様々な実用的ヒトが設定する必要がある。パラメーター

課題が解決できる様になったことが背景に

W の値ははじめランダムに設定する。DNNある。

では、入力 x についてパラメーターが掛けられた結果の値 U に対して、そのまま結果

こうした技術の多くやプラットフォームを用いるのでは無く、非線形データにも対は、無料で公開されることが多い一方で、応できる様に非線形変換が行われる。非線対象となるデータの量と質が課題解決に重形変換に用いられる関数を活性化関数と呼要視されている。また、実際の商品・サーび、従来はシグモイド関数というものが使ビスとして社会に浸透するためには、実用われていたが、現在、ReLU 関数というも化のための開発や社会環境の整備、課題をのが一番精度高く結果を出せるといわれて持つ業界と人工知能技術者間でのすりあわおり、これを用いる場合が多い。

せなどの取組を進めていく必要がある。

15

算を繰り返す(最 急 降 下法)これ を 誤差逆 伝播法という。
（5）医療における人工知能の活用領域医療においても様々な領域で人口知能の活用が期待されている。一つの分類方法として、総務省「ICT の進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」では、識図１ ニューラルネットワークの例

別(音声認識、画像認識、動画認識、言語解析)、予測(数値予測 、マッチング、意図 予

2） 評価関数(損失関数)を決める

測、ニーズ予測)、 実 効(表現 生 成、デザ イ
ン、行動最適化、作業の自動化)に分類してDNN において、評価関数では、回帰問題いる。これらを医療に照らし合わせること

では通常平均二乗誤差、分類問題ではソフにより、AI を活用してどのような事が実現

トマックス関数という関数を用い、クロス

可能か考える手がかりになるかもしれない。

エントロピー誤差という値を求める。設定

医療における人工知能の活用も多岐荷渡したパラメーターを元に評価関数の値を求

また現在進行形で増え続けているため、枚める事を順伝播という(図 2)。

挙にいとまが無いが、個々では 3 つほど例を挙げる。
1) 医療画像処理
画像処理はディープラーニングが最も特異とする分野の一つである。現在の第 3 次
AI ブームは、Stanford 大学の Fei-Fei Liが教師付画像データ：ImageNet を創設した事から注目を浴び、画像認識で始まった経緯がある。人工知能を画像解析に活用す
る場合、畳み込みニューラルネットワーク(CNN: Convolutional Neural Network)というモデルを用いることが多い。
画像認識タスクでは、画像データとそのラベルを大量に学習させることによって、

図２ 順伝播と誤差逆伝播

未知の画像に対してそれが何であるかのラ

3） 評価関数を最大化もしくは最小化する

ベルを出すという枠組みで動作する。この評価関数を最小化するために、評価関数

脈瘤の高精度な検出に応用されており、そをパラメーターW からなる式に整理して、のほかの頭蓋内病変の診断への応用や、胸その式を W で偏微分し、その値を元のパラ部 X 線写真から骨の特徴量を削除すること

技術を活用して、既に放射線領域では脳動メーターW から引く事により更新する計

により鎖骨や肋骨が無い画像を提供し、肺16

の病変を見やすくする、などの技術が開発

ベースの蓄積を活用して、診断支援に取りされている。東京大学初ベンチャーのピ組むことや、ツイッターのつぶやき内容をクセルは富士フイルムと共同し、人工知能

自然言語処理で解析し、感染症発生を推定

による診断支援を富士フイルムの医療用画するツールの開発、語彙から将来の認知症

像情報システムに搭載していくことを目指の発生を予測する技術など、様々な分野でしている。東芝デジタルソリューションズ

実用化が図られている。

は千葉大学と共同し、胃がんのリンパ節生

上記以外にも、人工知能の推計・分類機

検献体に対し、人工知能を用いた術中迅速能が活用できる領域は様々にあると考えら

病理診断の研究を行っている。

れる。人工知能の特徴を理解し、医療現場

十分な量の教師付データがあれば様々なのどのような課題解決に、どのように人工分野に応用が可能であり、病理診断の自動知能を活用するか考えていく事が社会実装

化、内視鏡所見をリアルタイムに解析して、には重要である。

腫瘍らしき所見にアラートを発するシステ
ムや、悪性黒色腫等の皮膚疾患の検出など（6）人工知能の限界と適切な活用

様々な画像診断技術に人工知能の活用が取

チューリングテスト

り組まれている。

チューリングテストという、機械に応答
2) がんの Precision

させて人間が応答しているか機械が応答しMedicineているか、判断するテストがある。しかしゲノム医療において、患者個々人のゲノ

未だ十分に人間らしい反応であるという成ム情報から、より効果的で安全な治療法を果を挙げてはいない。

選択する Precision Medicine が行われ始めている。既報の文献や既存の遺伝子・病態・

不完全性定理治療に関するデータベースの情報をキュレーションする事により、個々人に最適化さ「自己言及のパラドックス」いわゆる「クれた診療について提案する。国立がんセン

レタ人は嘘つきだとクレタ人は言った」を、

ターは産総研や国内発人工知能ベンチャー

ゲーゲルが数学的に証明したもの。完全な企業である Preferred Networks と共同で人工知能はその完全性を証明できないといPrecision Medicine に取り組んでいる。

う矛盾が生じる。外部から条件・定義を設定する必要が生じる。

3) その他自然言語処理等の活用
中国語の部屋

患者の問診内容や身体所見をインプットとして、診断補助に活用する手法や、診療

中国語を知っているヒトがコンピュータ

文書の作成補助などの活用方法が考えられーに対して中国語を入力、別の部屋で中国る。文脈として理解する必要がある場合は、語を知らないヒトが中国語を記号として認前後関係を踏まえた分析が可能なモデルが識して、ある記号に対してはこの記号、と必 要 で あ り 、 主 に Recurrent Neural

いうように返答すると、見かけ上中国語をNetwork が用いられる。

理解しているヒトが対応している様に見え

総務省次世代人工知能社会実装ワーキン

る。単に記号を操作するだけで知能をシミ

ググループの自然言語処理の医療応用の報ュレートしており、知能はヒトにも機械に

告によれば、学会が行ってきた症例データもでっち上げられるというもの。

17

にあるか、製品使用者にあるか。人工知能
フレーム問題が出した解答に従って起きた問題の所在は、どのような場合にどこに置くべきか。

現在、人工知能は思考すべき範囲や詳細度の決定を人工知能自身でできない。ある

Asilomar AI Principles (2017)

目的を達成使用とする場合、関係ある事項のほか、関係無い事項は無限に存在するた2017 年 1 月、カリフォルニア州アシロマ

め、それを洗い出そうとすると無限に時間にて行われた、全世界の AI の研究者と経を要し停止してしまう。

済学、法律、倫理、哲学の専門家が集まり現在のところ、人工知能に対しヒトが「適議論された人類にとって有益な AI に関す切」な範囲を定める必要があり、「範囲を定る原則。研究に関する 5 項目、倫理と価値める問題」の一般的な解決は困難である。

観に関する 13 項目、長期的な問題に関する 5 項目計 23 項目が挙げられた。

記号接地問題
記号を実世界の意味と結びつけられるかAI ネットワーク社会推進会議報告書 2017という問題。コンピューターは記号の意味

総務省情報通信政策研究所が、平成 28 年を理解していないので、記号の操作だけで10 月から「AI ネットワーク社会推進会議」

知能を実現できない。例えば、シマ＋ウマを開催し、AI ネットワーク化をめぐる社会＝シマウマという様な概念を一般化して獲的・経済的・倫理的・法的な課題について得する事はできない。

検討を進めている。平成 29 年 7 月に報 告書が発出され、その中で、国際的な議論のための AI 開発ガイドライン案が提案されトロッコ問題た(図 3)。

トロッコが線路の上を走行しており、岐路が設けられている。線路の先には修理作（7）人工知能を活用した製品の調達

業中の 5 名の作業員がおり、そのまま走ると 5 名が轢かれる。別の岐路の先には 1 人

人工知能の用いた製品を開発・実装するが作業している。A 氏はたまたまトロッコ

場合、図 4 のような手順が必要になると考の進行方向を変えるレバーの近くにいる。

えられる。前述の通り、現状人工知能を活A 氏がとるべき「正しい」行動とはどのよ用する場合、問題の設定を解決モデルの設

うなものか。という問題。人工知能に「正定はヒトが行わなければならない。適切なしい」判断をさせる場合、何を持って「正システム開発のためには、現場の問題意識しい」とするか。人工知能にどのような価と、人工知能開発研究者と、ユーザーイン

値判断を与えるべきか、どのようにコンセ

ターフェース開発ベンダーとの間で、密なンサスを得るのか、コンセンサスは得られコミュニケーションが必要となる。それをるのか。

理解した上で、対応適任者を専任する必要が出てくる。また、精度向上のためには、瑕疵があった場合の責任の所在

利用環境で生まれるデータを学習させ続け人工知能を搭載した製品を使用して起きる仕組み作りも重要である。

た問題の中で、人工知能の判断が誤っていたために起きた問題の責任は、製品製造者

18

図３ 総務省による AI 開発ガイドライン案

19

ヒ アリ ン グ1

ど のよ う に応用し たいか、 ど のよ う な課題を 解決し たいか。

ヒ アリ ン グ2

それか可能か？すなわち 、

データ 整理データ の整理と ラ ベル付け

非構造化データ の構造化モデルの構築1． 教師データ はある か
2． 分析可能なフ ォ ーマッ ト （ CSVな ど ） か
3． そも そも 人工知能が必要か

データ を 人工知能で 分析で き る 形に構造化解決し たい課題に合わせて 分析モ デルを 構築する

検証

目的を 達成で き る 出力結果がえら れて いる か検証する

仮運用

仮運用で 現実データ で問題無いか、 ま たさ ら なる データ の収集構造構築

再検証

運用上問題無いこ と を 確認

図４ 機械学習を含んだ人工知能製品の開発運用フロー例

以上、人工知能の社会実装に向けて得ておくべき基本的知識を記載した。経産省発行の H29 年通商白書によれば、日本のイノベーション能力は世界 21 位、研究開発における産学協業は 18 位と順位が低く、今後イノベーションの推進に向けて行動していくことが重要と考えられる。

20

厚生労働科学研究費補助金（政策科学総合研究事業）
分担研究報告書

医療用人工知能の政策関係者を対象とした人工知能教育
研究分担者

藤原 幸一

（京都大学大学院情報学研究科 助教）

研究要旨
近年、ビッグデータ解析や人工知能(AI)技術が発展し ている。医療においても、これらの技術の研究が進んでいるが、実際の医療現場でそれらが活用されているとはいい難い。この状況を改善するには、現場の医師が最新の AI 技術について 理解することのみならず、情報システムを導入する権限を有する医療機関における意志決定者や、そもそもの政策決定に関わる関係者も、AI 技術につい ての理解が求められる。
そこで本研究では、意志決定者向けに AI 技術につ いて啓蒙するための教材を開発する。今年度は、まず、医療機関における意志決定者が AI 技術について 理解しておくべき事柄を、現場医師、エンジニア、および AI 技術に特化 して講義を提供しているベンチャー企業にヒアリングした。その上で、ヒアリング 結果に基づいて意志決定者が理解すべき AI 技術について教材のカリキュラム案を策定した。次年
度では、本カリキュラムに基づいて実際の教材作成を進める。

Ａ．研究目的

現実の臨床データへのアクセスが容易でないことが挙げられる。また、医療現場側においても、AI 技術への理解不足が挙げられる。そのため現場の医師が、自らの臨
床に AI 技術を活用したい、または AI の研究者とコラボレーションをしたいと考えたときに、当該施設内においてスムーズに同意を得るのが難しい場合がある。

近年、ビッグデータ解析や人工知能(AI)
技術の進展がみられ、医療分野においてもこれら技術の研究開発が進んでいる。たとえば、深層学習を用いた医療画像解析や、
自然言語処理に基づいたカルテ解析などの研究が進んでおり、データ解析・AI 活用による医療革新への期待は大きい。しかしながら、研究レベルでは様々な取り組み
がなされていても、実際の医療現場でそれらが活用されているとはいい難い。今後、
研 究 と 医 療 現 場 に お け る デ ー タ 解 析 ・ AI
活用への温度差がますます広がることが懸念される。
この原因として、AI の研究者側において医療についての造詣が深くないことに加え、医療倫理や個人情報保護の観点からこれらの状況を改善するには、現場の医師が最新の AI 技術について理解することのみならず、医療 AI を活用した政策を立案する決定者も AI 技術について理解しておく必要がある。
そこで、本研究分担では、特に政策決定者向けに AI 技術について啓蒙するための、教材を開発することを目的とした。

21

Ｂ．研究方法【情報系エンジニア】
・ とりあえず AI を使いたい、とだけ言研究 1 年目となる今年度、政策決定者がポリシーを立案するにあたり，現場における AI 技術の認識について、現場医師 3 名と議論した。また、医療データを扱った経験のあるエンジニア 2 名にも、医療データ解析の実態についてヒアリングした。
さらに、AI 技術に特化して講義を提供しているベンチャー企業に取材して、現在提供されているカリキュラムについて調査した。
最終的に、これらの結果に基づいて、政われても困るので、アプリケーションを明確にしてほしい。
・ 医学知識に乏しいため、データのラベ
リング、解釈が困難であり、データのクリーニングも含めて、ラベリングと前処理は医療者側にお願いしたい。
・ 個人情報保護は当然としても、倫理審査などもあり、他の分野と比べて格段にデータのハンドリングが困難。予め医療データの扱いに特有のノウハウ

策決定者が理解すべき AI 技術についてのなどを知りたい。

教材のカリキュラム案を策定した。

・ 発注しようとしているシステムについて、適切な工数・費用の相場観は身Ｃ．研究結果につけておいて欲しい。
・ 納品の 形態(レポ ートな のか、 アルゴ

ヒアリングで得られた主な意見を以下にリズムなのか、プログラムなのか、そ整理する。

れらが 実装され たサーバー なの か)に【医師】

ついてのイメージを持って欲しい。

・ 臨床現場の医師が AI 技術の種々の詳【AI 技術を講義するベンチャー企業】

細を理解し、自らデータの解析までする時間はない旨の意見がある。一方で・ サービス開始以降、受講者数はうなぎ

AI には興味がある医師もおり、情報

登りで、また受講者の業種も幅広く、系の研究者・エンジニアとの協業を望AI 技術を学びたい、導入したいと考んでいる。

える個人・企業は多い。

・ 手法の概要を理解していないと、そも・ 数学やプログラミングを含めて、技術

そもどのようなことが AI 技術で実現の詳細を学びたい人も多いが、以外とできるか、またどのようなデータが必そもそも AI とは何かについて学びた要であるかを把握できないため、手法

いと考えている人も多い。
・ AI が流行っているからという理由だの概要だけでも勉強したい。
・ 現状として、AI 技術でどこまででき

けで、会社から AI 技術について勉強るようになっているのか、今後数年でしてこいと言われ受講する人もいる。

どのようなことが可能になると考えられるかを知りたい。また、逆にどのこれらの調査結果に基づいて、カリキュラ

ようなことは AI では実現できないの

ム案を立案した。カリキュラム立案にあたかも知りたい。

っては、以下の点をとりわけ考慮した。

22

Ｅ．結論

・ 導入として、すでに医療関係で用いられている AI 技術の実例について紹介

本研究分担では、医療 AI に係る政策の決すること。
・ そもそも現在 AI と呼ばれている技術

定にあたり決定者が理解しておくべき事柄

は、数年前までビッグデータ解析や機を、現場医師、エンジニア、および AI 技

械学習と呼ばれていたものであり、本術に特化して講義を提供しているベンチャ

質的な違いはないことを説明した上ー企業に取材した。

で、今回の AI ブームのきっかけとな

最終的に、これらの結果に基づいて、ペったディープラーニングについてもリシー立案にあたり政策決定者が理解すべ概略を触れること。

き AI 技術についての教材のカリキュラム

・ AI にて扱う様々なタスクについて統案を策定した。次年度では、本カリキュラ

一的に扱い、どのような問題であれば、ムに基づいて実際の教材作成に進む。

既存の方法で対応可能であるかを説明する。また、どのようなことは AI

Ｆ．研究発表には不向きであるかについても述べ
１．論文発表る。
・ AI 技術を理解するために必要な知識なし

について、個々の詳細には立ち入らな
いが、整理して伝えること。
・ 実際に AI を導入する際のフローを説

２．学会発表明すること。特に、費用対効果についなしては丁寧に説明する。
最終的に開発したカリキュラム案 を、別
添のレポートにまとめた。

Ｄ．考察
これらヒアリング結果より、医師と情報系のエンジニアとがこれまで正しく意思疎通できていないことが明らかとなった。特に、両者が考えているアウトプットが異なっていると、仕様が曖昧となり開発時に手戻 り が 発 生 ､工 数 が 増 大 す る 可 能 性 が 考 えられる。したがって、政策決定者は政策立案にあたり、両者の溝を埋める、もしくは溝があることを陽に考慮する必要がある。

23

24

厚生労働科学研究費補助金（政策科学総合研究事業）
分担研究報告書
医療用人工知能の普及啓発に向けた課題分析
研究分担者
木村

眞司

（札幌医科大学医療人育成センター教養教育研究部門）

研究協力者
岩田

啓芳

（独立行政法人 地域医療機能推進機構 城東病院）

研究要旨
医療用人工知能の研究開発に際しては、各医療機関の研究開発への参加や学会レベルでの大規模研究の実現等において、各組織の長や学会幹部の理解が不可欠である。しかしながら、これら意思決定に関与する人材を対象とした医療用人工知能の教材がなく、各プロジェクトの負担となってきた。一方、これらの人材には、一方的な情報提供は必ずしも有効ではなく、むしろ、対話を通じた信頼の醸成や疑問の解消が行動変容に繋がりうる。そこで、本研究分担は、医療用人工知能の普及に向けて、これら各分野の意思決定者を対象とした啓発活動のあり方を検討した。
今年度は、その準備段階として、総合診療の臨床現場における医療用人工知能のニー
ズや課題のヒアリング調査を試みた。そのために、研究代表が研究開発を行ってきた診
断支援システム「PGY-01」を 対象と して、試 験運用経験のある医師と運用経験のない医師にインタビューを行い、診断支援システムの必要性や現場での課題を分析した。
ヒアリングの結果、診断支援システムは、臨床現場において利用されていなかったことが判明した。原因として、診断支援システムの利用導線と提供情報の有用性に課題が見出された。一方、現在の臨床スタイル自体が抱えている各種バイアスに対する懸念と、医療用人工知能に対する医師らの強い期待も明らかとなった。以上の結果から、診断支援システムには、臨床側に相応の需要と期待があることが示唆された。今後、臨床側における診断困難症例に対応するための技術の他に、医療の質を無意識のうちに低減せしめている一般症例に対する支援を通じて、組織幹部を啓発しうる可能性が見出された。

Ａ．研究目的

臨床診断には時には膨大な情報とその処理が求められ、多くの労力・時間を要する場

臨床診断は医療の現場において欠かせな合がある。そうした際、診断プロセスの複い重要な過程である。これは全国のあらゆ

雑さや様々な外的要因から、致死的疾患やる医療機関において、質の程度の差はあれ緊急を要する疾患の診断ミス・見逃しなど

ども普遍的に行われている。しかしながら、が生じ得る。そこで、臨床診断を支援する

25

医療用人工知能分野の発展に向け、技術革

２．医療用人工知能の潜在的な利用者：

新と国際競争力向上に資する人材育成が必筑波大学 地域医療教育学 濱田修平氏要となった。
本分野の政策研究を経て、医療用人工知

質問内容

能研究は、研究人材の欠如に加えて研究プ

Q1-1:診断 AI(PGY-01)を日常的に用いておらロジェクトを支える人材により制約を受けれますか？その頻度を教えて下さい。

ることが明らかになった。たとえば、医療Q1-2:診断 AI(PGY-01)を日常的に使用してい用人工知能研究を進めるためには医療機関

ない場合、その理由を教えて下さい。

の意思決定者に技術が受容される必要があ

Q1-3：PGY-01 の改善点を教えて下さい。

る。しかし、医師決定者に医療用人工知能に関する十分な理解がなければ実現しない。
そこで、本研究分担では医療用人工知能な支援が得られるとより有益ですか？
Q2-2:病気をリストアップするだけではなく、の開発や普及に関わる意思決定者の啓発を

何か AI の機能として追加できるか？

目標として掲げた。そのために、今年度でQ3:

は、医療用人工知能の有望な応用である診医師による診断過程において、陥りがちな過ちは何でしょうか？

断支援システムの必要性や現場での課題を

Q4:最 近 の医 学 系 ニ ュ ー ス で 、 最 も 取 り 入

分析し、研究教育機関・研修病院の臨床現

れてみたいと思った技術は何でしょ

場における受容と活用の促進に向けた知見うか？また、その理由を教えて下さい。

の収集を図った。

Ｃ．研究結果Ｂ．研究方法１．川崎市立多摩病院 聖マリアンナ医科大学 総合診療内科 土田知也医師

医療用人工知能の研究開発や活用に際した意思決定に関わる人材を対象とした啓発

土田氏は PGY-01 の試験運用を行ってい活動を行うため、まず医療用人工知能の運る医師であり、医療用人工知能の運用に関用に関するフィードバックを対面による面

するフィードバックを収集した。その結果、接によって収集する。対象として、診断支

PGY-01 は試験運用開始時に試験的に利用

援 シ ス テ ム の プ ロ ト タ イ プ で あ る PGY-

してみて以来殆ど利用されていない事実が01(図 1)を試験運用している教育研究病院

判明した。その理由として土田氏があげたの担当者、及び PGY-01 の運用経験のないのが、川崎市立多摩病院では診断システム

医療用人工知能の潜在的な利用者のない臨を利用する必要があるような難解な病気に

床現場の医師を想定した。インタビュー対遭遇するケースが稀であるという点であっ象者、及び質問内容は以下の通り。

た。多くのケースで診断システムを利用すること無く診断がつくため、診断システム

インタビュー対象を利用するルーティンが生まれず、結果として極稀に遭遇する診断困難な事例でもシ１．診断支援システムのプロトタイプ

ステムを利用することなく当該領域の専門

PGY-01 を試験運用している医療機関の担当者：川崎市立多摩病院
アンナ医科大学

Q2: 診断困難時に、診断 AI からどのよう

総合診療内科家に相談して解決していた。

聖マリ

一方で、実務の中で診断システムを利用土田するケースは無かったものの、試験運用の

知也氏

26

図 1 診断困難症例の診断支援システム PGY-01
開始前に実施した特定の疾患を想定したテなければならないとは限らない」というごストでは、想定通りの鑑別を診断システム

指摘があった。高齢者の多い病院では様々が出力しており、診断システム鑑別精度にな病態を持った患者が訪れる。その際、診ついては十分な水準にあると認識していた。

断をつけるための情報が少ないと経過観察

しかし、Google 検索のような既存の検索シによって様子を見るケースが多く、結果とステムでも同様の疾患が出力されていたとして治癒してしまうことも少なくない。そのことで、この時点で診断システムの必要うしたケースもある中で、診断システムを性に疑問を抱いていたというお話だった。

用いて診断を付け、疑いがあるから検査をこうした中で、診断システムの改善点と行なうことは患者の負担を増やしてしまう

し て 土 田 氏 が 挙 げ た の は 、「 ス マ ホ な ど でことに繋がるというご意見を頂いた。

簡単に利用できる形態での提供」や「電子診断困難な事例はどのようなケースで遭

カルテ等普段の業務で利用しているツール

遇するのか尋ねたところ、外来を中心に扱と の 連 携 」「 疾 患 に 関 す る 論 文 な ど の 文 献う総合診療で月に 2-3 例見る程度というこなどを表示する機能の追加」の３点。臨床とだった。後に疾患が判明することもあれの現場ですぐに使えるアプリケーションやば、自然に治癒してしまうケースもあった

普段の業務の中で特に意識せずに使えるシという。ただ、こう言ったケースで診断シ

ステムであれば利用頻度は増え、鑑別に合ステムを利用することは想起されなかった。

わせて疾患に関する論文なども提示してく

医師による診断過程による過ちとして、れれば、利便性は高まるというご助言を頂

土田氏は「診断時のバイアス」を挙げた。

いた。

その上で、こうしたバイアスを無くすため

また、臨床現場からの貴重な意見としてに診断システムを利用することは有用では「診断困難だからといってすぐに診断つけあるものの、バイアスを無くすために運用27

するのであれば、カルテや問診データの読性が低く考える必要のないもの」を挙げてみ込みや読影システムへの組み込みによっくれると良いというご意見も得られた。こて、医師による診断結果をチェックできる

れにより、考慮する必要のない疾患を想定

仕組みや得られたデータをそのまま使えるした検査を省くことができるため、患者の機能が必要だろうというご指摘を受けた。

負担を軽減することができる。

この他に、近年の医学系の技術で興味深

医師による診断過程による過ちとしては、いものを伺ったところ、幾つか貴重なご意

土田氏と同様に思い込みバイアスによる見見を頂けた。例えば、医療用ロボットが看落としや先入観を挙げた。臨床現場では、護師や家族の代わりに介護やリハビリのサ

医師が簡単な検査で見つけられたはずの疾ポートをロボットが行い、患者の歩き方の患を見落とすことがある。こうしたケース

変化などを医療用ロボットが認識して疑いで、鑑別と合わせて必要な検査などを人工のある疾患を提示してくれると医療の質は知能が提案してくれることで医師の見落と

大きく向上する。また、患者の自宅などにしを防げるかもしれない。また、検査デー

各種センサを設置し、患者の体調等を日常

タの分析を人工知能が細かく分析すること的に観察してくれるようなシステムがあれで、人間が見落としがちな微細な兆候を見ば、そのデータを用いて診断システムが病

逃さなくなる可能性についても言及した。

気の兆候を発見することで「予防医療」に

医療技術について気になるものとしては、繋げるようなアプローチも可能になるといマイクロ RNA 分析を挙げていた。マイクう意見であった。

ロ RNA 分析によって、通常なら発見でき

今回の土田氏へのインタビューでは、試ないような小さながんを発見できるように

験運用では診断システムをあまり利用しななる。これにより、がんの早期発見・早期かったものの医療用人工知能に対する期待治療が可能になれば、がんの治療は大きく感は感じられた。その一方、臨床現場で利発展するというお話だった。

用するには様々な課題があるというお考え

濱田氏へのインタビューでは医療用人工であり、こうした課題の解決は急務である

知能に対する強い期待が伺えた。診断シスと言える。

テムを積極的に利用することで患者の負担を軽減しようという発想も新しい。また、

２．筑波大学地域医療教育学 濱田修平医師

診断システムへの期待は PGY-01 利用目的

濱田氏は PGY-01 を利用していない臨床にマッチしており、潜在的なユーザーとして有意義なヒアリングとなった。

現場の医師であり、医療用人工知能の運用経験がないため、今回は質問内容の「Q2」

Ｄ．考察

以降、医療用人工知能に対する期待や医療現場の課題について尋ねた。
まず、診断システムに期待するものにつ

今回のインタビューにより、診断システ

いては、患者の症状などから可能性の高いムの運用に際し幾つか重要な知見を得られものを順に表示し、見逃しやすい疾患などた。まず、診断システムの精度に関してはを鑑別に加えてくれると良いということだ

十分と認識していながらも使用されることった。これについては PGY-01 で提供されがなかったこと。原因としては、診断シスているが、診断がつけられるようなケース

テムを使用する必要のある診断困難な事例

では「可能性の高いもの」と同時に「可能の少なさとシステムの使いにくさが挙げられている。しかしながら、診断 AI の活用

28

目的の中に医師の持つバイアスの除去があ担を増やす事に関する懸念があった。診断

る以上、診断システムは医師が必要と感じシステムの現行の目的とは方向性が異なった時以外にも利用されることが望ましい。

てくるものの、患者の負担を減らすための人間よるバイアスは診断困難な事例だけで診断システム利用についても検討の余地がはなく、診断がつくケースでも起こり得る。

ある。

バイアスの存在に医師が気づけるように、

さらに、双方のインタビューで臨床現場常に利用されている状態が理想である。

における過ちとして診断時のバイアスが挙また、診断困難な事例が少数ながらあっげられた。これによって、バイアスを除去たにもかかわらず診断システムが利用されするための診断システム活用については一なかった。診断システムを含め、医療に用定の需要があることが示唆された。しかし、いられる機器が使いにくい場合、医師がそ試験運用の現場では、鑑別を挙げるだけでの必要性を強く感じた時にしか使われなくは不十分という意見もあった。疾患に関連なる。しかし、そのケースが極稀にしか発する論文の表示や使いやすい形態での提供

生せず、代替手段が容易に利用可能な場合、など、診断システムの活用方法や追加機能利用するべきケースでも診断システムが利についてはさらなる検討を加える必要があ

用されにくくなる。今回の試験運用では「診るだろう。

断困難な事例はその分野の専門家に意見を求める」「Google 検索でも同様のことがでこれらの結果を受けて、医療用人工知能

きる」という意見があり、何らかの代替手の普及に向けての医療系学会の意思決定者段が用いられたと推測される。このことかへの啓発活動には、特に以下の点に留意し、ら、診断システムが利用しやすい形態で提理解を得ていく必要があると考えられた。

供される事は診断システムの普及促進にお（１）医師が「診断 AI を用いよう」といて非常に重要な要件となると思われる。

思わないときにこそ、アンカリングバイア

利用しやすい形態の例として、今回のインスによって抜け落ちが発生することから、タビューではスマートフォンでの利用のほそうした事態を避けるうえでもプライマリ

か、電子カルテとの連携や問診時の音声デケアに人工知能が有益たりうること。

ータ活用などが例示された。小型の情報端（２）そのためには、たとえば、電子カ

末ですぐに利用できる形態、もしくは医師ルテに組み込まれることにより医師の診察の日常業務の中で収集される情報をそのまや記載、検査オーダーや処方を自動的にモ

ま診断システムに活用できる形態で診断シ

ニタリングし、必要に応じて警告を発する

ステムが提供されることが望ましい。

仕組みが有益であること。

現行の診断システムでは、診断時のバイ（３）カルテ記載から病名や症状を自動アスを除去するために鑑別をより多く挙げ的に抽出する技術、いわゆる医療用自然言る形式をとっていた。しかし、今回のイン語処理の性能向上により、医療用 AI 技術

タビューから臨床現場の医師が患者の負担にさらなる発展が実現しうること。

軽減を強く意識していることが分かった。

（４）上記のような仕組みの実現には、

診断システムに期待するものの中に不要な技術の研究開発だけでなく、制度面での課検査を明確にするために無視出来るケース

題が合わせて克服されなければならず、そを提示して欲しいというものもあれば、診のためにも学術団体として働きかけていく

断システムの利用を避ける理由に、鑑別を必要があること。

挙げることで検査が増え、患者に対する負29

繋げたい。

Ｅ．結論
Ｆ．研究発表医療用人工知能の研究開発に際しては、各医療機関の研究開発への参加や学会レベ

１．論文発表ルでの大規模研究の実現等において、各組なし

織の長や学会幹部の理解が不可欠である。
しかしながら、これら意思決定に関与する

２．学会発表人材を対象とした医療用人工知能の教材がなし

なく、各プロジェクトの負担となってきた。
一方、これらの人材には、一方的な情報提供は必ずしも有効ではなく、むしろ、対話を通じた信頼の醸成や疑問の解消が行動変容に繋がりうる。そこで、本研究分担は、医療用人工知能の普及に向けて、これら各分野の指導者を対象とした啓発活動のあり方を検討した。
今年度は、その準備として、総合診療の臨床現場における医療用人工知能のニーズ
や課題のヒアリング調査を試みた。本来は、大勢の医師を対象としたグループインタビ
ューが望まれたが、時間的な制約が厳しく、結果的に 2 名のインタビューに留まった。
それでも、現在の総合診療における課題と、医療用人工知能を通じた克服に向けた前向
きなフィードバックを得ることが出来た。
また、インタビューを通じて、臨床現場
で医療用人工知能の利用を促進していくう
えで、いくつかの課題も明らかとなった。
まず、診断支援システムが医師の日常業務において自然な流れで利用できない限り活用も進まないという点がある。また、診断支援システムが医師のバイアスを補う方向に働くためには、医師が診断困難を感じる
場合だけでなく、医師がなんら困難を感じない症例においても医療用人工知能が診療をモニタし、必要に応じて医師に示唆を与える必要があるものと考えられた。
今後、今年度の検討によって得られた知見を活用することで、各分野の指導者に対する啓発活動の具体化と研究開発の促進に

30

厚生労働科学研究費補助金（政策科学総合研究事業）
分担研究報告書

歯科における人工知能 － 国内における研究動向と人材育成
研究分担者

安藤雄一

（国立保健医療科学院 研究情報支援研究センター 統括研究官）

研究要旨
医療用 AI の研究プロジェクトを進めるうえで、研究の多様性を高める人材育成
が 求 め ら れて い る 。 そこ で 、 わ が 国 の 歯 科 保 健 医 療 の 分 野 に お け る 人 工知 能 (AI)研究の動向について文献レビューと情報収集を行った。また、その結果を踏まえ、歯科における人材育成の方向性について検討した。
医中誌において論文タイトルに「歯科」が含まれる AI に関連した 文献を検索したところ、71 件がヒットした。その内訳をみると歯科学生向けの患者教育用ロボットの開発に関するものが圧倒的に多かった。全般的に研究の進展は低調であり、業界としての関心度合いの目安となる業界誌での扱いも少なかった。しかしながら、ネット検索では、音声認識技術など歯科に応用可能な技術が認められた。
こうした状況を前進させる人材育成に向けた取り組みとして、まずは歯科関係者側に対する AI 教育の適切なプログラムが求められる。また、AI 活用が有用と 考えられる課題を見出すと共に、AI 専門家と歯科関係者が相互交流できる機会の構築が有益と考えられた。

Ａ．研究目的状の施策の「穴」を補う試みが求められる。
そこで、本研究班では、医療用 AI の研究
プロジェクトを進めるうえで制約となる三種の人材育成として、①医療用 AI の研究開発や導入の意志決定に関与する人材育成、②研究の多様性を高める人材育成、③研究の生産性を高める人材育成、を目的とした。そのなかで、本分担研究は、②の研究の多様性を高める人材育成の一環として、歯科を対象とした AI 人材の育成を目的とした。
歯科の産業規模を金額的にみると、国民
医 療 費 統 計 4) に お け る 歯 科 医 療 費 2 兆8294 億円に自費診療分 5) が加わった年間
3 兆円余の規模であり、就労者数は歯科医療が供給される主たる場である歯科診療所 の 勤 務 者 (歯 科 医 師 、 歯 科 衛 生 士、 歯 科
技工士、診療補助者、事務職など)は約 30
万人 6) である。

人工知能(Artificial Intelligence、以下、AI)は、20 世紀半ばに初めてその名称が用いられて以来、ブームと冬の時代を繰り返し、現在、第 3 次ブームを迎えているといわれている 1) 。
保健医療の分野では、厚生労働省の懇談
会 2) により、人工知能(AI)を利用した病気の診断や医薬品開発の支援、患者の遺伝情報に応じたゲノム医療など 6 分野 を重点領域として選定した。しかし、奥村 3) は、こうした状況について、論文作成が進みやすい分野や民間投資がビジネスとして成り立つ分野に限定されがちであり、公益性が高くても論文になりにくかったり収益が望めない分野については過小投資になりがちである点を指摘している。
今後、分野の健全な発展に向けては、現31

本研究分担では、まず、こうした状況にある歯科の業界(以下、歯科界と称す)においてなされてきた AI に関する研究・利用について、文献検索とネット検索を行い概観する。そのうえで、簡単な現況調査を行い、歯科界における AI 活用に関する人材
育 成 に つ い て 考 察 す る 。 こ れ に よ り 、 AI
活用の多様性向上の一端を担う意義が期待される。

Ｃ．研究結果1．文献検索医中誌における検索式「(人工知能/TH or
人工知能/AL) and 歯科/TI」では計 71 件がヒットし、内容を歯科の分野別に分類した
ところ、内容的に AI とは言えないものが 7件あり、残る 65 件の内訳は以下の通りでＢ．研究方法あった。
・ロボ ット(学 生 教育用 の患 者ロボ ット )1．文献検索に関するもの：44 件

本分担報告では国内の動向を把握することを目的としていることから、医中誌を用い、「歯科」に関する文献で、タイトル
または要約中に「人工知能」の文言が含まれている文献を検索した。検索式は以下の通りである。

・画像診断に関するもの：8 件・エキスパートシステム（歯科補綴関連）：4 件・歯科技工（CAD/CAM）関連：3 件
・AI 全般：2 件・診療録関連：2 件(人工知能/TH or 人工知能/AL)・アポイントシステム：1 件

and 歯科/TI

上述のように、ロボットに関するものがまた、歯科の業界誌における取り上げ方をみると業界としての注目度を大まかに把握できると考え、代表的な歯科業界誌である 5 誌(歯界展望、日本歯科評論、The
Quintessence、デンタルダイヤモンド、ア
ポロニア)における掲載状況を確認した。

半数以上と圧倒的多数を占めた。これらは大学における歯科学生への教育に用いる患者ロボットに関するもの 8-11) である 。
画像診断に関するものは、大学病院における歯科矯正治療 12) や嚢胞 13) の自動診断に関するものや遺体身元判定を目的とした
X 線写真からの歯の自動記録に向けた基礎

2．ネット検索的研究などであった。

Google を用いて「歯科 AI」ないし「歯科 人工知能」による検索を行った。

エキスパートシステムに関する文献
14,15) は、
いずれも歯科補綴学の分野に関するもので、いずれも第五世代コンピュータ

3．その他

1) が注目を集めた時期に出されたものであ2018 年 3 月 9 日に開催された歯科と AIに関するシンポジウム、「ソーシャル・ス
マートデンタルホスピタル キッ クオフシ
ンポジウム」（図 1）7) に参加し、当該分野の現状を視察した。

った。
歯科技工については新たなデジタル技術
が歯科技工に及ぼす影響に関する解説 16)などであった。
AI 全般に関する文献は、社会の動向を簡潔に述べる短い内容のもの 17,18) であった。

32

次に、代表的な歯科業界誌 5 誌(歯界展望、
日本歯科評論、The Quintessence、デンタ

・ 人工知能を用いた、口内炎と口腔がんの鑑別診断システムの開発
・ データ同化技術を用いた歯の喪失シ

ルダイヤモンド、アポロニア)のうち、「人工知能」に関する記事があったのは 3 誌(日ミュレーション

本歯科評論、The Quintessence、デンタル
ダ イ ヤ モ ン ド ) の み で 、 こ の う ち 、 The
Quintessence、デンタルダイヤモンドでは
10 年以上前の論文のみで、ここ 10 年間で掲 載 さ れ た の は 日 本 歯 科 評 論 17,18) の みであった。
2．ネット検索
Google で「AI 歯科」と検索すると検索上位を狙って命名した歯科医院などがヒットするため、「人工知能歯科」で検索した

ところ、以下のようなサイトがヒットした(上位 20 件)。
・ 大阪大学における取り組み (後述)
・ 歯科用 CAD プログラム (業者)
・ 歯科予約管理システム (業者)
・ AI を活用している歯科医院

等々

上記以外では音声入力アプリ開発による
衣類採寸業務 が効率化した こと 19) を報じ
図 1．大阪大学歯学部附属病院が主催した

るニュースサイトへの Twitter によるレス

シンポジウムのポスター

ポンスとして歯科健診における活用可能性
を予測・期待する声があった 20) 。

Ｄ．考察

また、MR(Mixed Reality：複合現実)の応用による歯科治療シミュレーションシス

わが国における歯科の AI 研究について
医中誌により文献レビューを行ったとこ
ろ、我が国で最も早期に開始された歯科のAI 研究は、歯科補綴の分野において義歯の設計に関するエキスパートシステム構
築等に関するものであった 1) 。この頃は第5 世代コンピュータがもてはやされた第 2期 AI ブームの時期であった。その後のわが国における AI 研究は、学生教育用の患者ロボットに関するものが突出して多く、画像診断に関する研究がこれに続いていた。PubMed による世界の動向に関する文献レビュー結果と比較すると、歯科学生向テムのサイトも注目された 21) 。
3．その他
2018 年 3 月 9 日に大阪大学にて行われた「ソーシャル・スマートデンタルホスピタ
ル キックオフシンポジウム」（図 1） 7) において発表された歯科の取り組みは、以下の通りであった。
・ 矯正歯科治療における機械学習と臨
床への応用

33

け患者教育用ロボットに関する研究が多いのは我が国の特徴であり、対外的な評価も高い 22) 。他方、研究の幅でみると、我が国の研究は海外の取り組み状況に比べると、分野が比較的限定されてきたといえる。

しての関心度合いについては、歯科の業界誌における取り扱いが 1 つの 目安になるが、扱いそのものが少なく、業界としての関心の低さとみることができる。
一方、歯科分野における AI 活用のニー
ズについて考えてみると、歯科医院でのニーズは決して低くなく、既に予約システムなど商品化が進んでいるものもあるが、これらは民間市場ベースでの対応が主と考えられるが、学会を中心とした研究ベース
での取り組みの進展も重要と考えられる。
AI の研究開発は、投資金額の規模として公的研究費よりも民間動向に依るところが大きいが、反面、電化製品のように、ほぼ全面的に民間企業に委ねる性質のものとは必ずしも言えない面も有していると考えられる。もしそうであれば、今後、
AI が今後、社会の各層に浸透していく状
況を踏まえると、これに対応できる人材育成を行う必要性は意外と高い可能性がある。とくに学会などの公的側面も有している団体の果たす役割としては、その団体の専門領域において AI 活用のメリットを見出すことが重要と考えられる。
とくに歯科の分野においては、AI そのものに詳しい人材は数少ない現状にあると思われるので、まずは AI の基本的なところや他分野での活用例などを学び、周囲に AI 活用が期待できるものがあるかどうかを検討することが肝要であろう。
近年、幼児が歯ブラシを加えたまま転倒した際の事故が問題視されるようになったが、幼児用の柔らかな材質の歯ブラシが開発されたが、これなどは子どもの事故に関するデータベースが構築されたことが契機になったとのことであり 23) 、参考 にすべきと思われる。
近年、音声認識の技術が進み、衣料の裁断を行う民間企業では採寸した数値を音声入力できるようになり、業務効率が上がったことが NHK のニュースによって報じられたが、このニュースに対して歯科での応用が可能であることを示唆したツイー
トがある 20) 。

参考のため PubMed を用い、医中誌の検索式と同様、下記の検索を行った。
((dentistry[ti])or(dental[ti])) and(artificial intelligence)
その結果、112 件がヒットしたが、内容的には医中誌による検索結果よりも研究の幅は広く、患者教育用ロボットに偏ったものではなかった。医中誌による検索結果と比較すると、医中誌で最も多かったロボットに関するものは PubMed 検索ヒット
件数(112)の 1 割強と、過半数を超えていた医中誌に比べると割合が少なかった。医中誌検索でロボットに次いでヒット件数が多かった(a) 画像診断関連、(b) エキス
パートシステム、(c)歯科技工(CAD/CAM)の PubMed 検索におけるヒット件数はい
ずれも全ヒット件数の 1 割前後であり、画像診 断 関 連と 歯科 技 工(CAD/CAM)では医中誌検索結果と類似していたが、エキスパ
ートシステムでは PubMed 検索におけるヒット割合が高かった。また、全般的にみて PubMed 検索では歯科臨床における診断に関連するものが多かったが、内容的には多様であった。
AI と歯科に関する国内外の文献検索結果を比較すると、歯科学生教育用患者ロボットの開発に関する研究が多かった我が国に対し、海外での取り組みは多様と言える。PubMed と医中誌では文献の分類基準が同一と考えにくい面があり、今回行ったような単純な検索結果から類推できる内容には限界があるが、それを踏まえても上述した違いは際立っていた。
以上を総括すると、わが国の歯科分野における AI の研究動向の現状は、満足のいくレベルにはほど遠いと言える。歯科界と34

歯科における音声入力は既に臨床の場
における診療室限定のシステムが販売されているが、歯科健診は診療室だけでなく乳幼児や園児・学童・生徒や成人に対して診療室の外でも様々な形で行われている
ので、汎用性の高い音声入力が可能になれば多くの歯科医師から歓迎されると思われる。

9233.html (厚生労働省ウェブサイト、
2018 年 5 月 14 日アクセス)
3) 奥村貴史．プライマリ・ケアと人工知能．
プライマリ・ケア 2018；3(1)：80-83．
4) 結果の概要 平成 27 年度 国民医療費の概況．
http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/kiryohi/15/dl/kekka.pdf (厚生労働省ウェ
ブサイト、2018 年 5 月 14 日アクセス)Ｅ．結論

5) 医療経済実態調査．
http://www.mhlw.go.jp/bunya/iryouhoken/

わが国の歯科保健医療の分野におけるAI 研究の動向について文献レビューを行ったところ、歯科学生向けの患者教育用ロ
ボットの開発に関するものが多かった。全
般的に、歯科用 AI 研究の進展は低調であり、業界としての関心度合いも低かった。
この結果を踏まえて、歯科保健医療の分野における人材育成のあり方について検討を行った。今後、AI 導入について技術的検討が必要になると思われるが、歯科関係の職種で、これに対応できる人材は希少であり、AI に関して専門性の高い人材の関与が必須となる。そこで、これら AI 人
材と歯科人材とが研究交流できる機会をどのように設けるかが課題となると考えられる。その一助として、歯科側からの情報発信は不可欠であり、今後、当事者が求めていること、或いは現状をありのまま伝える手段が必要と思われる。
次年度は、学会等の関係者にアプローチ
し、様々な意見聴取を行い、それを AI 技術として実現を図っていくにはどのようにやり方が有用なのかを検討してみたい。

database/zenpan/iryoukikan01.html (厚生労働省ウェブサイト、2018 年 5 月 16 日
アクセス)6) 結果の概要４ 従事者数の状況 平成 26
年(2014)医療施設(静態・動態)調査・病院報告の概況．
http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/ir
yosd/14/dl/1-4.pdf(厚生労働省ウェブサ
イト、2018 年 5 月 14 日アクセス)
7) ソーシャル・スマートデンタルホスピタ
ル キックオフシンポジウム．
http://www.osakau.ac.jp/ja/news/seminar/2018/03/7659(大阪大学ウェブサイト、2018 年 5 月 14 日
アクセス)8) 秋山仁志、宇塚 聡、宮下 渉、原 節宏、
新田俊彦、三代冬彦、羽村 章．ヒト型
患者ロボットシミュレーションシステム(SIMROID)を用いた歯科硬組織修復研修．日本シミュレーション医療教育学会雑誌 2016；4：10-17．
9) 高信英明、大久保則男、鈴木健司、三浦Ｆ．参考文献宏文、槇 宏太郎、宮崎芳和、丹澤 豪、

1) 大野浩．俯瞰図から見える日本型“AI 人高本陽一、高西淳夫．歯科患者ロボット

工知能”ビジネスモデル．日刊工業新聞

における呼気機能と口腔内温湿度．日本

社．2017．

咀嚼学会雑誌 2015；25(1)：2-7．
10) 丹澤 豪、間所 睦、長谷川篤司、高信

2) 保健医療分野におけるＡＩ活用推進懇
談会 報告書．

英明、高西淳夫、槇 宏太郎．ヒューマ

http://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/000016

ノイドロボットを応用した歯科偶発症
シミュレーション教育．日本シミュレー

35

ション外科学会会誌 2010；18(1)：1-10．

19) 「RECAIUS フィールドボイス」が、株

11) 間所 睦、丹澤 豪、槇 宏太郎、高信英

式会社ささげ屋の”衣類採寸業務”に採明、高西淳夫．歯科臨床教育用患者ロボ

用．http://www.toshiba-ットの開発(解説)．日本歯科医学会誌

sol.co.jp/news/detail/20171207.htm?_ga=2.

2010；29：37-41．

196569775.2068685419.1514989353-

12) 谷川千尋、石垣光昴、Lee Chonho、竹454912206.1514989353(東芝デジタルソ

内優斗、清水優仁、野崎一徳、山城 隆．

リューションズ ウェブサイト、2018 年

矯正歯科治療要否を判定する artificial

5 月 15 日アクセス)

intelligence(AI)システム．第 76 回日本矯20) Haruhiko Okumura．

正歯科学会大会プログラム：2017.10：

https://twitter.com/h_okumura/status/9481

同抄録集．p.142．

36760998948864
21) 神崎洋治．MR 技術を医療に応用

13) Banumathi A., Kannammal A., Arthee R.,世

Raju S., Abhaikumar V. Automated

界初の歯科治療 MR シミュレーション

Diagnosis and Severity Measurement of

システムの意義としくみ．

Cysts in Dental X-ray Images Using

https://robotstart.info/2017/04/28/mr-

Neural Network. Biomedical Softdental.html(ロボスタ ウェブサイト、Computing and Human Sciences 2006;

2018 年 5 月 15 日アクセス)11(1):15-19.

22) Khanna S. Artificial intelligence:

14) 堤 定美．歯科における人工知能の応用．

contemporary applications and future

日本歯科評論 1986；524：203-214．

compass. Int Dent J. 2010;60(4):269-272.

15) 林 恭平．歯科領域における人工知能の

23) 西田佳史、北村光司、今井健太、山中 龍．

応用．第 5 回医療情報学連合大会：

人工知能とビッグデータを活用した子

1985.11：同論文集．523-528．

どもの事故による傷害の予防．チャイル

16) 滝沢琢也．陸 誠．(連載－歯科技工作

ド ヘルス 2017；20(4)：281-285．

業のデジタル化はわれわれをどこに連Ｇ．研究発表れて行くのか? 将来残る手作業とは?)匠の技とデジタルの融合から、さらなる

１．論文発表新しいステージへ(第 1 回) 総論 歯科技工の現状とデジタル化．Quintessence ofなし

Dental Technology 2017；42(9)：1452-1463．
17) 須崎 明．臨床の行方
すべきもの

いまこそ大切に

２．学会発表歯科医療におけるイノベ

なしーションとソリューション．日本歯科評論 2017；77(11)：8-9．
18) 羽村 章．歯学の行方
トピックス

学会ニュース・

社会の変化と未来の歯科医師．日本歯科評論 2016：76(11)：1113．

36

厚生労働科学研究費補助金（政策科学総合研究事業）
分担研究報告書

保健医療福祉行政における人工知能応用に関する研究
国保データベース事業における AI・BI・RPA 活用
研究分担者

神谷 達夫 † , 岡本 悦司 ‡（ † 福知山公立大学 地域経営学部 医療福祉経営学科 教授）（ ‡ 福知山公立大学 地域経営学部 医療福祉経営学科 教授）

研究要旨
保健医療福祉行政においては、データの収集･整理･分析に膨大な手作業が発生している。近年著しく発展した人工知能(AI)技術の応用による効率化が期待されるが、行政内部の業務は一般に公開されておらず、効率化の検討が進んでいない。
そこで本研究分担では、各地方自治体が関わる国民健康保険に関するデータベース関連業務を取り上げ、ケーススタディとして、人工知能を活用した効率化を検討した。そのために、北近畿の地方自治体における国保データベース(KDB)に関わる
介護保険課、健康課、保険医療課等を対象とした業務実態の調査を行った。また、
これら業務への応用が可能な AI 関連技術について、動向調査を行ったうえで、適用可能性を検討した。。
6 自治体を対象とした調査の結果、組織で導入している情報システム上のデータと個別業務で使用している Excel データとが 2 重化している問題が明らかとなった。また、手作業による業務効率の改善余地が複数認められた。また、10 年間に渡り保存されていたレセプトデータが十分に活用されていない事例が認められた。
AI 関連技術の導入によって、業務効率の改善と各種課題への対応が期待される。
ただし、現時点では導入に際したコストが高い。さらなる実態調査と、具体化に向けた作業、システムの低廉化に向けた施策が望まれた。

Ａ．研究目的

アハウスとして活用するためには、手動によるデータ整理に膨大な時間を要すると

我々は、2016 年度より保健医療福祉計

いった問題を経験した。

画に資するデータウェアハウスの構築とこ の よ う な 問 題 の 解 決 の た め に は 、 AI

その運用の高度化に関する研究に取り組による自動化が効果的である。そこで、本ん で き た [1]。 そ の 過 程 を 通 じ て 、 保 健 医研究分担では、自治体における保健医療に療 福 祉 に 関 す る デ ー タ の 収 集 ･整 理 ･分 析

か か る 情 報の 有 効 活 用の 阻 害 要 因 (条例 のには膨大な手作業が発生していることが法的制約，PC 活用上の技術的制約、労働分かった。例えば、各県ごとにまとめられ

力 の 不 足 等 )を 調 査 し 、 手 動 に よ る非 効 率

た保健所からの統計データのまとめ方がなデータ処理の問題を AI 技術によって解県ごとに異なっており、それをデータウェ

決できるかを検討した。

37

実際の研究に際しては、ケーススタディ

タの内容、業務量等についてヒアリングをとして、国保データベース(KDB)の関連業実施した。

務を取り上げ、調査するものとした。KDB

対象市には事前に研究の趣旨説明書なは地域包括ケア推進のための有力なツー

らびに依頼状(末尾に示す参考資料)を送付

ルとして期待されており、国は市町村によし、対象市がヒアリングを受けるのに適任

る積極的な活用を推奨している。現在、団の職員を選択ならびに 3 課の 時間を調整

塊世代が全て後期高齢者になる 2025 年をし、ヒアリングをセッティングした。

目指して、要介護状態になっても施設入所対象となったのは、主に 3 課の事務職やせずに自宅等で生活し続けられる「地域包保健師であった。課長等の管理職も同席す

括ケア」が市町村の設置する地域包括支援

ることが多かったが、内容が実務的なもの

センターを中心に進められている。しかし、であったためヒアリングの回答は現業にKDB は十分に活用されていない実態が先携われる職員が中心となることが多かっ

行研究[2]で明らかになっている。KDB 普た。録音は行わず、著者らが理解した範囲

及の阻害要因には、個人情報保護条例の法で筆記記録した。時間はいずれも 2 時間弱的制約，PC 活用上の技術的制約、労働力であった。

の不足等が考えられる。今年度は、この阻現状の AI 技術の動向調査に際しては、害要因を解決するための AI 技術の応用に

文献調査、展示会(「 医療・介護総合 EXPO」、

向けて、北近畿の自治体における KDB 関「AI 業務自動化展」)での調査、セミナー

連部署の業務実態を調査した。また、これ参加(「世界の AI 技術」)に拠った。

ら業務への応用が可能な AI 関連技術につＣ．研究結果いて、動向調査を行った。

a) ヒアリング調査結果

Ｂ．研究方法● Ａ市 (約 3 万人)

自治体における情報の有効活用の阻害

A 市では、KDB 端末は市民・国保課，高要因(条例の法的制約，PC 活用上の技術的齢者支援課に各１台配置されているが、保制 約 等 )は 定型 的 な ア ン ケ ー ト 調 査で は 把

健推進課には配置されていなかった。また握できず、担当者より直に聞き取ることが国保課と高齢者支援課とではログオン ID

不可欠である。そこで、北近畿市町村のを別となっており、国保課は介護保険レセ

KDB 活用の実態とその制約要因を訪問す

プトを閲覧できず、高齢者支援課は国保レることによって実際にデータ処理を担当

セプトを閲覧できないように設定されてする職員よりヒアリングすることで明らいた。保健推進課には KDB 端末がなく、かにする。さらに、ヒアリングで明らかに代わりに両備システムズ社から購入したなった活用状況から、AI 技術導入による「健康カルテ」システムを使用し、特定健

業務効率化を検討する。

診もがん検診データも一体的に分析していた。

調査対象としては、京都府及び兵庫県北部にまたがる 10 市４町を想定したが、時特 筆 さ れ るの は 、「 健 康 カ ル テ 」 の 他 に間的制約等から 6 市を訪問し、KDB に関

FOCUS と呼ばれる医療費分析ソフトを導係 す る 部 署 (主 に ， 国 民 健 康 保 険 ，介 護 保

入している点であり、国民健康保険団体連険(後期高齢)そして保健の 3 部門)の実際

合会より毎月提供されるレセプトデータに端末を操作している職員から扱うデー(csv 形式で提供されるため A 市では「突合

38

図1

「FOCUS」の出力例(出所「医療費分析ツール FOCUS」図 表 75 ジェネ リッ ク医薬品の切り替え に よ る効 果額)csv」と呼ばれていた 。また別名レセ電 コ

この FOCUS 利用のためには、府国民健

ー ド 情 報 とも 呼 ば れ る)を毎 月 分 析し て い

康保険団体連合会より送付されてくるレる点である。突合 csv の内容は、訪問先のセプトデータの DVD を FOCUS システム

画面上で確認したところ、電子レセプトのにアップロードしなければならず、その作

内容そのものであり、診療行為や医薬品の業は国保課職員が直に行っている。ただ、内容が全て含まれていた。しかしながら、その作業量はわずかで業務負担にはなっレセプトデータのかたちは複雑なのでそていない。

の分析には特別なスキルが必要となる。両京都府国民健康保険団体連合会は府下備システム社の FOCUS はそ の分析の た

市町村に 2009 年１月より一貫して DVD

めのシステムであり、A 市はそれを使用しにてレセプトデータを提供しているが、そて、例えば、データヘルス計画のデータをの多くは死蔵され活用されておらず、今後作成していた。図 1 は、A 市が 2016 年 3の課題といえる。

月に策定したデータヘルス計画書の一部

A 市は FOCUS という分析用ソフトウェ

であり、国保被保険者が現在ブランド品でアを導入したため、KDB より高度な分析処方されている薬剤のうちジェネリック

が可能となっており、保健推進課においてのある製品についてジェネリックに切りは KDB 端末がなくても支障ない状況とな換えた場合に医療費がどれだけ削減されっていた。ただ、この FOCUS による分析

るか，を推計したものである。こうした高は誰でもできるというものではなく、全て

度 な 分 析 は、KDB で は 不 可 能 で あ り 、 Aの機能を活用するためには、納入元企業の市は KDB を超える情報活用を行っている支援が必要となる。また、A 市以外の京都といえる。

府で連合会から送られてくる DVD を十分39

に活用しきれてはおらず、この部分へのテムが管理するのもこのデータのみであAI 導入検討は有意義であると考えられる。

る。通常の要介護者にサービスを提供する

一方、A 市では、高額医療費、還付請求、

通常の介護サービスについては、それぞれ療養費等の手入力、帳票入力、金額のチェの事業者が独自のシステムを使っている。

ックが発生しておりこの分野の AI によるしたがって、地域包括支援センターの情効率化も検討事項である。

報システムは市が提供する「総合事業」のみであり、医療保険レセプトは参照できな● Ｂ市 (人口 8 万人)

い。B 市の地域包括支援センターでは上記

KDB 端末は 3 課全てに一台ずつ配置さのように KDB が活用できないので、投薬れているが、閲覧できる範囲は個人情報保内容がどうしても必要な場合には主治医護条例を管轄する総務課が決定している。

を訪問しての面談を行うことさえある。

健康づくり課の端末では、KDB の全情報

保健センターの健康管理システムにお(特定健康診査・保健指導、国保レセプト、

いて、特定健診やがん検診等のデータは保介 保 レ セ プト)が 閲 覧 可 能 と な っ てい る 。

健センター独自の健康管理システムで管2017 年 12 月までは後期高齢者レセプトは理されている。個別検診の結果は、医療機閲覧できなかったが保険医療課に依頼し関から紙で提出されるため、担当職員を置て後期高齢者レセプトも現在では閲覧でいて手入力している。正確を期すため読みきるようになった。しかしながら、高齢者

合わせも行っており、事務負担は少なくな

支 援 課 の 端 末 は 後 期 高齢 者 の レ セ プ ト(そい。また、健康管理システムでは、分析のし て 介 護 保険 レ セ プ ト)は閲 覧 で きる も のためにクロス集計を出力しているが、このの、国保レセプトは閲覧できないように設

出力は紙出力であるため、さらなる検討の定 さ れ て い る (後 期 高 齢 者 の レ セ プ ト はために Excel に手入力により再入力し て2015 年度分以降)。このため 65～74 歳のいる。この入力の際に打ち間違えが発生し、前期高齢者における介護予防の評価にお修正が発生している。

いて、KDB だけでは困難とのことであっ上記のことから、B 市では、情報システ

た。また、A 市のようなレセ電コード情報

ム間のデータ移行や帳票の入力を効率化の提供も受けていない。

しうる AI 技術の導入が考えられる。

B 市内には地域包括支援センターが７つ●Ｃ市 (約 2 万人)(うち直営 1、残りは委託)あるが、KDB をKDB 端末は関係 3 課全てに配置されて地域ケア会議に活用したりはしていない。

いる。

ただ、担当地域ごとの特性は KDB で出せるのでセンター関係者に提供はしている。

介護保険課では KDB を使用するのは個７つの地域包括支援センターの情報は、シ

人情報の閲覧より専らデータ集計に使っ

ステムリサーチ社製の管理システムがている。個人を特定する必要のある現金給2011 年より事実上「電子カルテ」のように付、補足給付(介護保険施設における室料，使用されており、そのデータは本所におい

食費は自己負担が原則だが低所得者に対て集約されている。ただし、地域包括支援

しての給付)そして受給者台帳は、KDB でセンターが提供するのは、市町村が独自事はなく自治体の情報システムである業として軽度者(要支援者等)を対象に実施

LGWAN を 使 用 し て い る 。 LGWAN(Local

される「総合事業」のみであり、管理シス

Government Wide Area Network)は、インタ

40

ーネットからは独立して設計・運用されてExcel で提出されているので数字が一致しいる地方自治体を中心とした行政機関専ないと入力できない。

用のネットワークであり、地方公共団体情

がん検診で大きな作業となるのは、前年

報 シ ス テ ム 機 構 (J-LIS)に よ り 運 用 さ れ て度に要精密検査とされた者について、そのいる。

後の追跡調査をして報告しなければなら

地域包括支援センターは市役所内部にないことである。健康財団や公立八鹿病院設置された直営センター一つのみである。

等は要精密検査とされた者について追跡

地域ケア会議も開催されているが、通常、調査も行っている。しかし、その他の要精ケアマネージャーが自身の担当する要介密検査者については保健師が電話等で問護者についてのカルテ等を提供して議論い合わせたりして人海戦術で把握するしされている。

かない。乳がん、子宮ガンの検診の案内は、KDB に 含 ま れ る 投 薬 情 報 等 を 提 供 す る

Excel で作った表から差し込み印刷で発行

ことは個人情報条例の制約もありできず、しているが、何十人程度の作業であれば、またケアマネージャーから投薬内容を知紙ベースのみでの作業もある。

りたいといった要望はない。
保険医療課での情報活用といえば、ほと健康課での活用では、特定健康診査・保んどレセプト点検や資格管理といったも

健指導データは連合会とオンラインで直ので、それも KDB ではなく国保総合シスにやりとりされている。健診は集団と個別テムで行っている。他の業務も兼任ではあがあり、集団は兵庫県健康財団に委託されるが、ベテランの臨時職員が 1 人おり、こており、健診結果が財団から DVD で提供の職員の能力が高く多重投薬を見抜く等され、それを連合会にオンラインで提出しの実績を上げている。

ている。個別検診も公立八鹿病院はじめとして個人診療所でも多くはオンラインで

C 市におけるヒアリング調査で分かった

提出している。しかし、データには事務的ことは、データのチェックなどの事務作業

ミス(ID の間違い等。医学データではない)が問題となっているようであったことでが含まれており、エラー訂正が必要となり、ある。また、がん検診に関しては保健師のそれが不可欠の作業となっている。

努力により要精密検査が把握できている

がん検診は ATLAS 社製「健康家族」でことである。保健師は、事務作業よりも本管理している。先述の兵庫県健康財団は特来業務が重要であるため、あまり多くない

定健康診査・保健指導データについては連

手作業であっても、自動化できるような AI

合会提出用と「健康家族」用の二つの DVDシステムが望まれる。一方、国保総合シスを作っている。件数では財団委託の集団検テムのデータは活用されているが、その内診が半分以上を占めている。しかし個別検容を読み取れる人材は限られるため、テキ診については全て手入力であり，そのためストマイニングなどを用いたエキスパーに雇用する職員は 1 ヵ月 3 人日程度である。

トシステムに有用性があると考えられる。

がん検診の結果は、県保健所を介して県●Ｄ市 (約 6 万人)に 報 告 さ れて い る (そ れ が 健 康 増 進事業 報
告として e-stat で公表されている)。「健康KDB 端末は国保医療課に 1 台あるのみ

家族」に入力された内容は管轄する朝来保で、他 2 課には無く、健康課は国保医療課

健所がチェックする。健康増進事業報告は

41

のものを共有している(ID も共通なので全と考えられる(たとえば高血圧 II, III 度，

デ ー タ が 閲覧 可 能 )。しか し 、 介 護保 険 課

HbA1c>7%, 慢性腎臓病等)者の受診状況、は全く KDB を活用していない。また、後投薬内容、眼科受診の有・無等を把握する

期高齢者レセプトは契約していないため、ためレセプトを活用するが KDB より使い

KDB にこの機能は入っていない。データ

なれた県独自システムを使う方が普通でヘルス計画策定時に契約を検討したが、デある。

ータを活用しなければ無用であるためとがん検診の要精密検査者の追跡調査はいうことで契約はしなかったとのことで大がかりな作業であるが、D 市の人口規模ある。市内の後期高齢者は約１万 1500 人と人口移動の少なさのため、ほぼ 100%把であり、うち通院しておらず健診の対象と握している。たとえば、胃がんは約 3500

なるのは 6700 人位で、実際の検診受診者

人の受診者があるが、その 7～8%が要精 密は 500 人くらいなので不要と判断したよ

検査となり、約 250 人が対象となる。それうである。

をそれぞれの地区担当の保健師が電話や京都府のように国民健康保険団体連合

問合わせで把握している。

会から市町村に電子レセプトデータの全また、肺がんは 6500 人で約 5%が要精密体を提供する「レセ電コード情報」あるい検査となるが把握率は 90%以上である。大は「突合 csv」等については全く知られて腸がんでは、要精密検査とされながら便潜いなかった。

血を痔だと思い込んで放置している人が少なくないのは問題と認識している。一方、国保医療課では、データヘルス計画策定

兵庫県はがん検診受診率が低いので、県は業務をデータホライゾン社に委託したが、独自に市町村国保に対する調整交付金のその基となったデータは KDB ではなく、算定にがん検診受診率を加味している。

県国民健康保険団体連合会より直に提供が ん 検 診 の デ ー タ 管 理 は ATLAS 社 製を受けたデータである。兵庫県国民健康保「健康家族」を使用しているが、D 市で使険団体連合会は、2012 年度の KDB 導入以用しているバージョンは、健康増進事業報

前から独自のシステムを有しており、現在

告の様式 は作れな いので専 ら Excel で処は従来のシステムと KDB が併存している。

理している(6 町合併時に「健康家族」に統連合会システム端末は、市役所内の専用一した)。集団検診を委託している JA、健室内に 4～5 台あり、専らレセプト点検を

康財団は最初から健康増進事業報告の様委託しているメディケア社の社員がレセ式にあったかたちで CD-ROM で提出してプト点検のため使用している。D 市に限らいる。なお集団検診は 75 歳未満の国保加ず兵庫県では県下全市町村がレセプト点

入者のみで後期高齢者は医師会に個別検

検を外部委託している。レセプト審査によ診として委託しており、それらは全て紙報

る査定率は請求点数の約 2%位で、委託費告なので 200 件くらいを手入力しなけれと比較すると収支はほぼ平衡している。

ばならない。このように Excel と健康家族

一方、県連合会システムは KDB とは異に二重に入力しなければならないのは負なり csv ファイルとしてデータを出力でき担である。

ず、独自のデータ分析に活用することがで
介護保険課では、KDB の端 末がない のきない。

で、KDB は全く使われていない。地域包括支援センターは 3 か所あり、うち１つは健康課では、特定健診で受診勧奨が必要

42

直営であるが、IT 活用はまったくない。

ータの送信は「要介護認定ソフト 2009」

地域包括支援センターの業務のひとつ

より毎月直接 csv ファイルとしてアップロ

は要介護認定であるが、新規申請や変更申ードしている。要介護認定調査票は特記事

請については市が直接訪問調査等を行い、

項等 OCR で読み込めないデータがあり約更新申請については、その被保険者担当の25 人の調査員(嘱託)が手入力している。こケアマネが行っている。

の作業は、外部委託しておらず、10 年前

介護保険レセプトデータは県国民健康より続けているということであった。

保険団体連合会より送られてくるのでさ
くら KCS 社製システムに取りこんで管理

健康増進課の検診業務では、がん検診はしている。要介護認定データは厚生労働省

集団検診が主で、兵庫県健康財団に委託すの介護保険総合 DB への報告を行っている

るのみである。健康財団は、検診結果等をが、それは「要介護認定ソフト 2009」よデータ入力して提供する。

り直接送信している。

特定検診では、個別検診が主体であり、主に医師会委託となっている。データは、

D 市のヒアリング調査で分かったことは、医師会がとりまとめて「特定健診データ管データが情報システムと部署独自の Excel

理システム(富士通社製)」という KDB ととの 2 重管理になっていることや、保健師は別個の市役所におかれた端末を使っての手作業による管理が存在することであ

兵庫県国民健康保険団体連合会に送付しる。また、IT 非活用の部門も存在し、AIている。

等を用いた IT 活用による業務の改善の可

健康増進事業報告もデータ管理システ

能性は大きいと思われる。

ムでより送信しているが、兵庫県は健康増進事業報告とは別に「がん検診実施状況調●Ｅ市 (約 8 万人)査」も実施しているが、その両者の項目がKDB 端末は 3 課に一つずつ配置されて異なるため、類する作業であるにも関わらいるが、閲覧できる範囲は本庁の国保係がず、システムから自動で処理することがで課によって異なるように設定している。閲

きず、担当保健師がこの作業を受け持ち、

覧範囲は、KDB 導入時に担当課と協議し保健師の負担となっている。

て決定したとのことである。
市民課国保係は全体の権限を握っておE 市では、現在のシステムが概ね問題なり、後期高齢者レセプトも含む全データがく動作しているようであるが、OCR で読閲覧可能である。健康増進課国保保健係

み込めないデータの手入力や健康増進事(特定健診を担当)はレセプトについては集業報告とがん 検診実施状況調査の作業

計結果のみ閲覧可能であり、個々のレセプ

重複による作業量の増加が AI の利用によトそのものは非表示となっている。個々のって効率化できるのではないかと思われレセプトが必要な場合、本庁に問合わせるる。

ことになっている。
●Ｆ市 (約 8 万人)

高年介護課には端末は有るが「使っていKDB 端末は保険課と健康増進課(保健福

な い 」 と のこ と で 、 別シ ス テ ム (県連合 会

祉 セ ン タ ー内)に 各 １ 台 あ る が 、 介護 保 険のシステムか)の方をよく使っている。
国の介護保険総合 DB への要介護認定デ担当の高齢者支援課や地域包括支援セン

43

タ ー に は ない(従 っ て 地 域 包 括 ケ ア等 に はするようになった。当初は V6 だったが現

活 用 さ れ てい な い )。 閲 覧 可 能 な 範囲 は 保

在は V7 を使用している。特定健診では、険課の端末は全て閲覧可能であるが、健康

個別健診は府医師会に委託しており、医師増進課の端末では、レセプト情報が閲覧で会は健診結果を XML 化してデータ提出すきないように設定されている。

る。しかし、大腸がんは年間 2000 件くらまた後期高齢者分のデータは F 市のいの検査結果を手入力している。この入力

KDB には含まれていない。それはデータに は 臨 時 職員 を あ て て い る 。 乳 が ん (約の提供が受けられないため、個人情報保護1000 件/年)、前立腺がん(約 1300 件/年)も条例の制約のためである。ヒアリング中に、含め OCR 入力を採用しているが、OCR でF 市の個人情報保護の制約は周辺市町村

読み取れない場合に対応が必要である。まに比べても厳格という見解があった。ただた、乳がんなどは受診者が比較的若いのでし、個人情報保護審査会はあくまで市民よ

OCR に問題は発生しにくいが、高齢者をり開示請求があった場合に開示の可否や含む検診の場合は OCR で読み取れない場

範囲を審議する機関であって、市が独自に合が多い。OCR の作業には兼任の臨時職

KDB やレセ電コード情報を分析するにあ

員 4~5 名があたる。この時に予防接種の入たって個別に審査会の承認が必要という力と重なると、端末が混雑し、時間を分け

わけではない、とのことであった。

て端末を使うなどの配慮が必要となっている。

保 険 課 で は、「 レ セ 電 コ ー ド 情 報 」 と いうレセプトデータ(A 市における突合 csv)

F 市でも、検診結果の手入力や OCR 入は、2009 年１月より現在まで府国民健康力結果の修正が発生していた。この部分の保険団体連合会より提供されているが、そ

業務効率改善は、他の分野でも共通するとのまま保存されていて、全く活用されていころであり、他の分野で有効なツールの導ない。「今年より国保が府に移管されるた入も有効であろう。一方、今回の調査で多め、府が市に代わって分析を行ってほし

量のレセプトデータが活用されずに保存い」という要望が担当者より聞かれた。

されていることが分かった。これらのデー

医療機関から提出されたレセプトは国

タは、有効に活用すると保健医療に対して

民健康保険団体連合会に設置された審査大きな影響を持つと考えられ、AI 技術等委員会で審査されるが，その内容を再チェを用いたデータの分析支援などの導入がックする「レセプト点検」は保険者の業務

有効ではないかと思われる。

であり、F 市保険課にも以前レセプト点検b) AI 技術の動向調査

担当の「レセプト係」があったが、現在ではレセプト点検も連合会に委託するよう自治体へのヒアリング調査と共に、今年になったため、F 市保険課の業務からレセ

度、AI 技術の動向調査を行った。ただし、プト関連の業務はなくなった。

本研究分担は AI 技術を活用した保健医療
行政の改善を主眼としていることから、厳

健康増進課は、がん検診，特定健診等の密な AI 技術の現状調査だけではなく、業

データを両備システム社の「健康カルテ」

務の効率化に資する AI の関連技術一般をで管理している。2007 年度に近隣 3 町と含めて調査の対象とした。

合併した際にひとつの町が使用していたことから全市でこの「健康カルテ」を使用

44

AI の分類

従来型 AI

近年注目されている AI 技術は、機械学習を基盤としたものが中心であるが、AI 技術

人口知能(AI)は、50 年以上前より研究がなされており、推論エンジン
エキスパートシステム

さまざまな技術が存在してきた。ここでは、
機械学習技術を用いた AI 以外を、従来型

機械学習型 AI

AI と称するものとする(図 2)。

深層学習

こうした従来型 AI には、推論エンジンやエキスパートシステムが含まれ、一部実用

統計的機械学習化しているものもある。推論エンジン応用の代表例である Prolog 言語は、現在でも一図 2 AI 技術の分類部の用途で用いられている。また、機械学
習型 AI の成果を取り入れたエキスパート

ワークを用いたものがあり、統計的機械学システムも開発されており、機械学習型 AI

習であってもニューラルネットワークが全との連携・融合も盛んになると考えられる。

く関係ないわけではない。

一方、市販製品の中には、こうした従来型

統計的機械学習と深層学習とでは、必要の AI に加えて、AI とは呼び難い単純なプとする計算機の能力にも大きな違いがある。

ログラムに対しても AI と呼称している場

深層学習は、統計的機械学習より多くの計合が存在する。AI という用語の乱用は、各算が必要となる。このため、深層学習のた種の議論が混乱する原因ともなっているとめには、GPGPU 1 を用いることが多くなっ考えられる。

て い る 。 調 査 し た 展 示 会 (医 療 ・ 介 護 総 合
EXPO、AI 業務自動化展)では、2 社の AI

機械学習型の AI には、統計的機械学習と用コンピュータが展示されていたが、2 社

深層学習が含まれる。

ともコンピュータゲーム用 GPU を搭載し深層学習は、多段のニューラルネットワていた。専用ハードウェアも開発されていークを用い、そのニューラルネットワーク

るという報道もあるが、その内容は行列やの係数を機械学習によって決定する。近年

テンソルが高速に計算できるシストリックの AI ブームは深層学習型の AI によるアプ

アレイであり、GPU や他の計算アクセラレ

リケーション(主 に 画 像処理分野)の成功 がータと大差のないものと考えられる。

きっかけとなっているため、AI というと深深層学習の開発基盤は、現在のところ

層学習を含むと思われるケースが出てきてGoogle 社の TensorFlow が有力である。たいる。しかし、AI 技術の導入の判断する人

だ、TensorFlow は 低水準なライブラリで材を育成する場合には、AI 技術は深層学習あるため、その上位として Keras が用いらのみではないと十分に伝える必要がある。

れることが多い。

統計的機械学習は、回帰、分類を統計的

一方、統計的機械学習では、scikit-learnに行うものである。このため、使用する手が普及しており、小型のコンピューでも実法はデータマイニングと共通するものがあ行させる例が公表されている。

り、近年 AI 技術者とデータサイエンティ
ストが混同されることがある。ただ、回帰1

GPGPU (General-purpose computing on graphics
processing units): GPU の 演算資源を画像表 示以外に用いるもので、行列計算等に応用される 。

系のアルゴリズムにも、ニューラルネット

45

深層学習においても統計的機械学習におとから、販売上、両者の差は明確となっていても、プログラミングには Python 言語

いない点に注意を要する。

が用いられている場合が多く、AI の導入を

現在の RPA 製品は、アプリケーションに検討する人材を育成する場合、ある程度与える指令をフローチャートで記述するもPython 等のプログラミング言語の知識にのが主流となっている。一部、プログラミ

対する理解が必要である。

ング言語で指示内容を記述できるソフトウ
ェアも存在するが、基本的にプログラミン

RPA

グのできない人を対象にすることが多いこと か ら 、 フ ロ ー チ ャ ー ト を 利 用 し た RPA

近年、業務の効率化のために RPA を導入製品が多い理由であると推測される。

できないかという議論が増えている。RPA

低機能な RPA(RDA)製品には、画面上のとは、Robotic Process Automation を意味

位置を柔軟に指定できないものがある。そしており、コンピュータ上のソフトウェアの場合、特定の画像を探し出して、その位として実現されたロボットによる業務自動

置からの相対位置で操作する対象の座標を化の取り組みを指す。

指定するような製品が主流である。

RPA は、一般的に Class1 から Class3 に今後、ホワイトカラー業務の自動化・効分類される。この Class 分けには、多少の率化には RPA あるいは RPA 類似のソフト

定義の揺らぎはあるが、大まかに、Class1

ウェアの導入が進むと思われる。この時に、は、定型業務を決められた手順通りに実行

フローチャートによる動作指示が使われる

するアプリケーションソフトウェアの自動可能性が高いため、AI の導入を検討する人

実行を実現する。Class2 になると、変化に材を育成するためには、フローチャートの対応することができ、Class3 になると意思教育も必要であろう。

決定の機能を持つとされている。したがって、現在の AI の定義では AI に含まれるの帳票のデータ化は Class2、3 である。しかし、Class1 であっても有用である場合がある上に、現在の展示会(AI 業務自動化展)では、帳票のデRPA 製品は Class1 に若干の Class2 の機能ータ化を自動化するシステムの展示があっを加えたものであり、業務の効率化にとった。本研究での自治体へのヒアリング調査ては、Class1 製品も重要な検討項目となる。

においても、帳票の入力業務が存在した。

AI ブームの影響から、低いクラスの RPA

現在の帳票入力システムは、高価であるたを AI の一種であるとして販売する例も見め、小規模な用途には向かないが、このよられるため、混同を避ける必要がある。

うなシステムが安価になれば、保健医療関展示会等 で展示さ れている RPA 製品の係の業務の効率が改善されるものと期待さなかには、厳密には RDA (Robotic Desktopれる。

Automation)と 分 類されるべき製品が含 まれている。厳密な定義のうえでは、RPA は、
サーバー上でも実行される自動化ツールを

ナレッジマネジメントシステム
組織内で作成された文書を自動的に管理

指し、ユーザの操作画面であるデスクトッ

するナレッジマネジメントシステムが開発

プのみを対象とした自動化は、RDA に分類されている。機械学習を用いてテキストマされる。ただし、現行製品においては、RDA

イニングするなどが実用化したため、可能であっても RPA として販売されていることなってきたシステムであり、組織の文書

46管理には役に立つと考えられる。AI の導入を検討する人材を育成するためには、このA 市…レセ電コード情報の提供を受け、ナレッジマネジメントシステムのようなソフトにより分析している

AI 応 用 技 術 の 例 も 知 って お く 必 要 が あ る

F 市…レセ電コード情報の提供を受けると考えられる。

が、データが死蔵されている
B 市…レセ電コード情報の提供を受けていない

BI ツール / BI システム
ナレッジマネジメントシステムが主に文F 市は 10 年という長期間の貴重なデー書の管理に使われるのに対し、蓄積されたタを保有しているが活用されていない。レデ ー タ を ま と め て 分 析 す る の が BI

セプトデータは複雑であり，その分析には(Business Intelligence)ツールである。BI ツ

特殊なスキルもしくはツールが必要となる。

ールには、AI ではない機能も多く含まれる

10 年分ものレセプトデータを、たとえばが、統計的機械学習を活用した分析機能も

特定健診データと突合することによって分

含まれている。これらの中には、保健医療

析すれば貴重な知見が得られるであろう。

に対しても有用な機能が存在する。例えば、レセプトデータは膨大であり、三島市(人地域ケア会議に使用するデータの分析を既

口約 11 万人)の 5 年間分でも TB 級のサイ

存の Excel よりも簡単に作成できるようにズとなる。このようなデータの分析には、すれば、保健師の業務を効率化することに並列分散処理システムが有効である。

つながるであろう。

A 市が使用している FOCUS は、有効でＤ．考察

はあるが高額である。高額な原因は、販売数が少ないことに加え、運用に販売業者の今回の訪問ヒアリングを通じて、京都府支援が必要なことにある。また、その他のと兵庫県はレセプトデータの電子化についBI ツールを使うとしても、医療用に修正すては先進県であることが明らかになった。

ることと BI ツールが高価であるため、費兵庫県では、以前より独自の情報システム

用的な面で難しいと思われる。KDB に含まを有しており、結果として KDB と県独自

れるデータには共通性があるので、BI ツー

システムとの二重構造になっている。シスルを共通化することにより低廉化できるとテムの統一には費用と時間がかかるため、思われる。

2 つのシステムの連携に RPA の導入が考え

一 方 、「 国 保 が 府 に 移 管 さ れ る こ と よ りられる。

府が分析を代行してほしい」という要望が京都府においては、KDB が構築される前関係者より聞かれたが、レセプト分析のスの 2009 年頃から府国民健康保険団体連合

キルもしくはソフトがあれば市自らが行う会 よ り 電 子 レ セ プ ト デ ー タ (レ セ 電 コ ー ド

ことは不可能ではない。著者の岡本は、国情報)が市町村に提供されてきた。ただし、立保健医療科学院において静岡県三島市のこのデータの活用はなされておらず、統計

レセプトデータを 5 年分程度分析し、特定的機械学習や BI ツールを用いた分析環境

保健指導の医療費効果の測定等を行った。

を構築するのは保健医療の発展に資するもそうした経験の体系化を通じて、AI 技術をのである。調査した京都府下の 3 市の状況用いた安価な BI ツールの実現と普及が望は以下の通りである。

まれる。

47

調査対象となった全ての自治体で帳票入れる。また、帳票の入力やデータのチェッ

力作業が存在した。また、データ入力の手クにおいても、AI 関連技術は有望な解決作業が少なからず存在した。場合によって策となる。今後、さらなる実態調査と具体は、データ入力を保健師が担当しているこ化に向けた作業が望まれる。

ともあり、本来業務への影響が懸念される。

ただし、現在のシステムは高価であり、多くの部署では、データの整理は業務時間

小規模な自治体において導入コストを上外の仕事となっていた。このような業務に回るメリットを見出すのはまだ容易でな

RPA や帳票データ化システム、BI ツール

い。今後、関連技術の発展に加えて、低廉等の導入が有効であろうと思われるが、そ化に向けた施策を検討する必要がある。

のツール類の価格が問題となる。低廉なツＦ．研究発表ールの出現が業務効率化の鍵であると思われる。ただし、現状販売されているシステ
ムは高価であり、小規模な自治体で導入す

本研究は、平成 29 年度と平成 30 年度のることは難しい。今後、AI 技術の普及が進2 年計画であり、平成 29 年度は研究のため

み、システムの低廉化が望ましい。

の事前調査にあてたため、平成 29 年度は研究発表に至っていない。

Ｅ．結論
Ｇ．参考文献本研究分担では、保健医療における AI
技術の応用可能性を検討するため、北近畿[1] 岡本 悦司, 神谷 達夫, 保健医療福祉

市町村の KDB 関連部署のヒアリング調査

計画データウェアハウスウェブ上公開を実施した。

に関する研究, 厚生労働科学研究補助

調査の結果、組織で導入している情報シ

金 健康安全・危機管理対策総合研究事

ステムと部署や個人単位で使用している

業保健医療福祉計画策定のためのデー

Excel データの 2 重化の問題や手作業によタウェアハウス構築に関する研究, 平る業務効率の改善余地が認められた。また、成 28 年度 総括・分担研究報告書

F 市の場合、10 年間に渡るレセプトデータ[2] 厚生労働科学研究長寿科学研究開発事が保存されていたが、このデータが十分に業「エビデンスに基づく地域包括ケア

活用されていない結果が明らかとなった。

システム構築のための市町村情報活用

これらの問題に対して、AI 関連 技術はマニュアル作成と運用に関する研究」
平成 26 年度成果報告書．熊川寿郎(業

有望な解決策と考えられた。例えば、シス

務主任者), 2015 年 3 月．

テム間でのデータ共有や定型的な業務の自動化には RPA が有効である。保健医療
行政における各種データの分析には、統計的機械学習などの AI 技術が有効と考えら

48

参考資料
○○○○市
国保データベース関係課(国保，介保，特定健診等）御中

保健福祉に関する ICT(特に KDB)活用状況のヒアリング御協力依頼
福知山公立大学北近畿地域連携推進センター(Kita-re)は北近畿市町村のシンクタンク的な研究として今年度，以下の 2 プロジェクトを推進しています。
センター教員プロジェクト「北近畿市町村の地域包括ケアへの国保データベース(KDB)活用状況に関する調査」
研究代表者: 岡本悦司
厚生労働科学研究「保健医療分野におけるＡＩ開発人材の育成プログラムを策定する研究」
研究分担者: 神谷達夫

国保データベース(KDB)，介護保険総合 DB 等，市町村の保健福祉に関する情報基盤が急速に整っており，その活用が期待されています。上記 2 研究は，自治体の ICT 活用を推進す
るため，活用状況等について研究者が担当者を訪問して聞き取りをさせていただきたく，御多忙中恐縮ですが御協力お願いする次第です。
希望内容
KDB，介護保険総合 DB ならびに健康増進事業報告(がん検診等)のデータ処理を担当されておられる方と面談し，活用状況についてヒアリングする(具体的には，国民健康保険課，介護保険課そして保健センターのデータ処理担当の方を希望します)
研究成果の公表
北近畿センタープロジェクト・・・プロジェクト報告書として公表
厚生労働科学研究・・・厚生労働科学研究報告書として厚生労働省に提出○○市におかれましては，○○システム社と，KDB から「突合 csv」と呼ばれるレセプト
個票データを収集して FOCUS と呼ばれる高度な医療費分析システムをデータヘルスや医療費分析に活用されている，と承っています。北近畿における ICT 活用の先進事例として，是非担当者よりお話しを伺いたく存じます。
近く，電話又はメールにて連絡をとらせていただきますのでよろしくお願いします。
福知山公立大学
岡本悦司，神谷達夫

49

50

厚生労働科学研究費補助金（政策科学総合研究事業）
分担研究報告書

AI の医療分野への応用による効率化に関する文献調査
研究分担者

福田

敬

（国立保健医療科学院 医療・福祉サービス研究部 部長）

研究要旨
人工知能(AI)の医療分野への応用が医療の効率化・有効化に寄与することが期待されている。そこで本分担研究では、医療用 AI に関する文献調査を通じて、行政の議論や取組を整理し、医療の効率化・有効化のために実用化されている事例・将来的に応用が期待される事例を整理した。
行政の議論や取組については、政府関係機関の議論や取組を取り上げ、実用例については、1) 研究開発、2) 予防、3) 診断、4) 治療、5) ケア、6) 支払請求・保険と、6 種類に分類して整理した。分類した各領域において、AI が医療の効率 化・有効化を促進することが可能と考えられることが確認された。

Ａ．研究目的化のために実用化されている事例・将来的に応用が期待される事例を文献調査した。

人工知能 (AI)の医療 分野への応用が医療Ｂ．研究方法の効率化・有効化に寄与することが期待されている。一方で、そのために求められる医療用 AI 研究に際しては、研究に不可欠と行政の議論や取組、期待に関しては、イなるデータの集積自体にも多くの障害があン タ ー ネ ッ ト 検 索 (Google)を用 い 「 AI」 とり、容易なものとは言い難い。

「医療」と「報告書」で検索して抽出した。

そこで本研究班は、医療用 AI 研究の価値実用化されている事例、将来的に応用が期を理解し研究を支える周辺人材の育成と、待される事例に関しては、日本語文献につ医療用 AI 研究の応用分野の拡大を通じて、

いては Google および Google Scholar で、「医本分野の発展に取り組んできた。

療」または「ヘルスケア」と、「AI」また

本研究分担は、医療経済学の観点から、

は「ビッグデータ」または「機械学習」ととりわけ、医療用 AI が医療経済に与えるイ

して検索を行った。英語文献については、

ンパクトを明らかとすることで、医療用 AI

Google および Google Scholar において、研究の発展を目指した。そのためには、ま「medical」または「health care」と、「AI」

ずは医療用 AI の研究、議論、利活用の現状

または「Big Data」または「machine learning」

や期待を整理する必要がある。そこで今年にて検索し、文献収集した。

度は、医療用 AI に関して、行政の議論や取検索に際して、AI 以外にビッグデータや組を整理すると共に、医療の効率化・有効

機械学習といったキーワードを加えた理由

51

は、近年の AI 分野の躍進がビッグデータとたに講ずべき具体的施策として、以下のよ

機械学習によって引き起こされたと考えら

うに取り上げられている。

れるためである。

まず、技術革新を最大限活用し、個人・以上の条件により収集した文献から、特患者本位で、最適な健康管理と診療、自立に医療や関連業務の効率化や費用への影響、支援に軸足を置いた介護など、新しい健費用対効果といった医療経済的な観点を含

康・医療・介護システムを構築する。また、むものを抽出し、整理した。

オールジャパンでのデータ利活用基盤を構築し、個人の状態に合った効果の高いサー

Ｃ．研究結果ビス提供による、健康寿命の延伸と高齢者の自立した生活を実現する。さらに、AI、前章で述べた方法にて文献を収集し、分ロボット等も組み合わせて現場の生産性を類のうえレビューを行った結果を以下に示上げながら、高齢化・人口減少下でも質がす。第 1 節では、行政の議論・取組・期待

高く、効率的な健康・医療・介護のサービについて、行政機関の報告書を取りまとめ

ス提供を可能とするモデルを構築する。こる。第 2 節では、実用化されている事例・

うした仕組みを支えるため、効果的な民間

将来的に応用が期待される事例を整理する。

サービスの育成・普及を促すとともに、日本発の優れた医薬品・医療機器等の開発・

1.

行政の議論・取組・期待事業化を進めるとされる。このように、費

ここでは、内閣府・首相官邸の未来投資

用対効果も勘案しつつ、基盤構築・制度改会議、人工知能と人間社会に関する懇談会、

革・民間投資促進を一体的に進め、2020 年

厚生労働省の保健医療分野における AI 活には新しいシステムを構築し、国民が安心用推進懇談会、総務省の AI ネットワーク

できる医療・介護が 2025 年に国民生活に社会推進会議、経済産業省の平成 28 年度

定着していることを目指している。

我が国におけるデータ駆動型社会に係る基1.2. 内閣府 人工知能と人間社会に関する盤整備(医療介護領域における第 4 次産業懇談会[2]

革命の 動向等に 関す る調 査)最終 報告 書
(2017)を取り上げる。

本懇談会は、Society 5.0 の実現の鍵である人工知能の研究開発及び利活用を健全に

1.1. 未来投資会議[1]進展させるべく、人工知能と人間社会の関

未来投資会議は、内閣府の各大臣と有識わりについて検討を行うことを目的として、者を構成員としており、2016 年 9 月に第 1

原山優子総合科学技術・イノベーション会
議議員を座長として構成されており、第 1回が開催されている。未来投資戦略―

回が 2016 年 5 月に開催されている。人工Society 5.0 の 実 現 に 向 け た 改 革 ― を 打 ち出している。「Society 5.0」は、先端技術を

知 能 技 術 と 人 間 社 会 に つ い て 、「 移 動 」、

あ ら ゆ る 産 業 や 社 会 生 活 に 取 り 入 れ 、「 必「製造」、「個人向けサービス(医療、金融を

要なモノ・サービスを、必要な人に、必要含む)」および「対話 ・交流(コミ ュニ ケ ー

な時に、必要なだけ提供する」ことにより、ション)」の 4 つの分野を対象に、倫理的観

様々な社会課題を解決する試みである。

点、法的観点、経済的観点、社会的観点、教育的観点、研究開発的観点の 6 つの観点

Society 5.0 に向けた戦略分野の一つであから検討をしている。

る健康・医療・介護の分野については、新52

医療についての検討は以下のようである。

れる環境の整備、患者の治療等に専念でき

まず、倫理的論点からは、人工知能によるるよう、医療・看護従事者の負担軽減の 3

予測診断が正確になることで消極的な人生つを実現するため、AI 開発を進めるべき重になる可能性の他、患者の知る権利、知り点領域を 6 つ選定している。その 6 つとは、たくない権利、医師の伝える義務の再整理

ゲノム医療、画像診断支援、診断・治療支の必要性が指摘されている。法的観点から

援、医薬品開発、介護認知症、手術支援では、個人情報の保護の問題やミスの責任がある。AI の開発を促進する基盤整備と AI

医師のみに課せられるのかという問題、医の質や安全性を確保するためのルール整備

師不在のケースや遠隔診断・治療のケースを 実 施 し 、全 国 を カ バ ー し た 保 健 医 療 AIの法的再検討の必要性の他に、AI 技術を用の開発に必要となるビッグデータの収集体

いた人の知的・身体的能力の拡張について制を整備するとともに、AI 開発用のクラウの法的制限の必要性について検討されていド環境も整備・認証する取り組みを行ってる。経済的論点からは、医療ビジネスが日いくとしている。

常的な健康サービスへシフトしていく可能
1.4. 総 務 省 AI ネ ッ ト ワ ー ク 社 会 推 進 会

性や、疾病確率が高精度で計算できること
で保険が成立しにくくなる可能性が指摘さ議[4]れている。社会的論点からは、AI の新技術

本会議は、社会全体における AI ネット

により生まれうる格差の問題や社会的コスワーク化の推進に向けた社会的・経済的・トの配分方法について検討されている。教

倫理的・法的課題を総合的に検討すること

育的観点からは、AI による情報について主を目的として、須藤修東京大学大学院情報体的に理解し、自らの意思で判断するリテ

学環教授・東京大学総合教育研究センター

ラシーの必要性が指摘されている。研究開

長を議長として構成されており、第 1 回が発的観点からは、個人が同定・推定できな

2016 年 10 月に開催されている。

いような匿名化の方法や本人のみがアクセ

AI ネットワーク化とは AI システムがイス可能なプライバシー保護を担保する仕組

ンターネットその他の情報通信ネットワー

みの必要性が指摘されている。

クと接続され、AI システム相互間又は AI
システムと他の種類のシステムとの間のネ

1.3. 厚 生 労 働 省 保 健 医 療 分 野 に お け る

ットワークが形成されるようになることを

AI 活用推進懇談会[3]いう。AI ネットワーク化推進に関する国内本懇談会は、保健医療分野におけるＡＩ

外の動向や国際的議論のための AI 開発ガの活用が患者・国民にもたらすメリットを

イドライン案、様々な分野における AI シ

整理するとともに、保健医療分野におけるス テ ム の 具 体 的 な 利 活 用 の 場 面 (ユ ー ス ケ

ＡＩの実用化にあたっての課題を検討したース)を想定して、AI ネットワーク化が社

上で、保健医療分野において活用するため

会・経済にもたらすインパクトおよびリスの対応方策等を策定することを目的として、

クの評価を行ったうえで、今後の課題を整

間野博行国立がん研究センター研究所所長

理している。

を座長として構成されており、第 1 回がまた、AI 開発ガイドライン案の検討に向2017 年 1 月に開催されている。

けた先行的評価として、AI ネットワーク化

AI によって、新たな診断方法や治療法の前の段階にシナリオ上想定される主なユー創出、全国どこでも最先端の医療を受けらスケースとしては、以下が挙げられている。

53

AI シ ス テ ム を 利 活 用 す る 分 野 ご と に 利

家庭や介護施設等の様々なセンサー

用者の視点から評価として、領域横断後のの情報で、健康状態の推定や病気発症段階にシナリオ上想定されるユースケースの予測としては、以下がある。

患者の症状と過去の症例をマッチン


グし、該当可能性の高い病名と適切な(医療・介護 + 農林水産 + 小売 + 生

処置方法提示活支援)

病歴、遺伝情報等を元に、個々人に応

持病や病歴、日々の健康状態から、健じて自動的にカスタマイズされたサ

康に良いレシピを提案することに加ービスの提案

えて、食材の保管状況に応じて、農林水産事業者や小売業者に自動注文を

さらに、AI ネットワーク化後の段階にシ行い、レシピに合わせて料理ロボット

ナリオ上想定されるユースケースの主なもが調理する。また、食材の配送に併せのとして、以下が示されている。

て、生産・流通データ(産地、品種、農

薬 使 用 の 有 無 な ど )が 消 費 者 に 届 く と

健康状態の変化に応じて、病院、介護共に、お薦めの情報がリアルタイムで施設などに自動運転車が迅速に搬送届く。

医療機関と消防機関等との間において、救急車、病院の受入態勢等につい利用者の健康に関する情報(病歴、介護てリアルタイムで調整を行い、搬送及

履歴、遺伝情報等)に応じて、関連するび治療全体のリアルタイムの最適化

行政サービス(手当金・補助等の支援サに向けた提案ービス、検診やコミュニティ活動の案

病院・医師間で必要な医療情報が適切内等)の情報を提供し、申請や更新などなタイミングで行われ、診察・治療のの手続きを補助。また、利用者の健康整合を図るに関する情報をもとに、個々人に応じてカスタマイズされた金融サービス

AI シ ス テ ム を 利 活 用 す る 分 野 ご と に 利(保険等)を提案。

用者の視点から評価として、領域横断前の段階にシナリオ上想定されるユースケース

1.5. 経済産業省 平成２８年度我が国におとしては、以下がある。


けるデータ駆動型社会に係る基盤整

持病や病歴、日々の健康状態に合わせ

備(医療介護領域における第４次産業て、冷蔵庫・冷凍庫に保管されている

革命の動向等に関する調査)最終報告

食材に応じて、レシピを提案

書(2017)[5]

ウエアラブル端末からの情報やカメ

本報告書では、海外の技術開発・事業化・

ラ画像を元に、健康状態の変化に応じ法規制等の動向を調査し、我が国の強みやて、病院、介護施設等に自動運転車が課題を踏まえた上で健康・医療・介護分野

迅速に搬送する

(医療・介護 + 行政 + 金融・保険)のあるべき姿の実現に必要となる政策課題

介護履歴や健康状態を元に、最適な介を検討し ている 。対象と して、 IoT/センサ

護プランを提案するとともに、介護ロ

ー、EHR(Electronic Health Record)基盤、AI

ボットが支援によるデータ分析・活用、在宅・遠隔医療、

54画像診断、低侵襲医療、人口組織・臓器、

2.1. 研究開発

創薬の在り方という 8 つのテーマが選ばれている。アプローチとして、各テーマにつBERG Interrogative Biology [5]いて、二次情報調査・インタビューを並行

BERG Health では、患者と健常者の検体して実施し、現状と進化の方向性を明らかから大量のゲノム、代謝、脂質・タンパクにした上で、課題・政策上の論点を整理しの構造等の生物学的データを読み込み、ている。調査された応用事例については、個々の患者の服薬した薬剤とその治療結果

次節で取り上げる。

等の臨床データと合わせて分析している。
これによりデータ間の相関から疾患因子を2.

検出し、機序に関する仮説構築に役立てて実用化されている事例・将来的に応用が期待される事例いる。これを基に膵臓癌の抗癌剤を開発し、2016 年 1 月より第 2 相試験の開始に至った。

大江[6]は、AI 技術が医療で活用される可AI に よ る 疾 患 因 子 の 検 出 を 実 際 の 創 薬 に能性のある領域として、医学文献検索、医役立てた例として先進的な事例であり、従療画像診断、診療経過や予後予測、治療機

来 14 年程度を要した創薬プロセスを 7 年程器の自動制御などを挙げている。医療分野

度に短縮しうると言われている。

におけるビッグデータ・ICT・AI の利活 用の動向について、とくに創薬については、



公益財団法人ヒューマンサイエンス振興財

Atomwise [5]蛋白質のデータバンクから、エボラウイ団 創 薬 資 源 班 の 報 告 書 [7]で ヒ ア リ ン グ 調

ルスと化合物の結晶構造解析結果を抽出し、査が行われている。
Tomar のサーベイ[8]では、データマイニ

結合状態に関する QSAR（定量的構造活性

ングが病院の震源の有効的な管理、病院ラ相関）を学習する AI を開発している。IBM

ンキング、より良い顧客との関係作り、院と共同で行ったエボラ出血熱の研究では、内感染のコントロール、効果比較研究、患従来の方法では数ヶ月から数年かかるとこ者のケアの質の向上、医療請求の詐欺の減

ろ 、 1 日 も か か ら ず に 既 存 の 医 薬 品 7000

少、ハイリスク患者の認識、健康政策の計点がエボラ出血熱の病原体に有効かを調べ画等において役立つと指摘されている。

ることができた。

また、McKinsey[9]は、ビッグデータを活用したヘルスケアシステムの建て直しにより、アメリカでは毎年 3,000 億ドル以上のこの試みでは、論文等を入力 として、疾新たな価値を獲得する機会があり、その 3

患ごとに関連する遺伝子や化合物の活性に分の 2 は国の医療費支出の削減という形で関する特徴を学習している。そのデータをあると推計している。

基に、Janssen 社が保有する化合物データと本節では、以下、AI が医療に実用化されBenevolentBio [5]合わせて、有望な化合物が無いかを探索している事例・将来的応用が期待される事例ている。

を、医療における研究開発、予防、診断、治療、ケア、支払請求・保険のそれぞれの



分野に整理して、紹介する。

Numedii [5]疾患における遺伝子発現パターンデータと、化合物の遺伝子抑制パターンデータを論文から学習し、遺伝子抑制と化合物の構

55



造的な特徴を抽出している。これにより、既承認薬や製薬企業内の開発中断化合物の

AiCure は、スマートフォンのカメラで服中からリポジショニングが期待できる薬物

薬時の被験者の顔と薬剤を認識することで、候補、およびその有効性を予測する。最新

服薬行動を動作により確認することができの臨床データを基に、大手製薬企業の製るアプリである。治験実施者は、アプリを品・化合物を用いて効率的にリポジショニ

通じ、被験者の服薬行動をビデオレビュー

ングが期待できる。


AiCure [5]なしで確認することができる。臨床試験における服薬管理への利用による治験実施者

PrOCTOR [5]の負担軽減、およびエビデンス取得確度の

PrOCTOR は、毒性試験を原因として FDA向上の他、医療機関での導入による治療効に認可されなかった数百の薬物候補と、承果の向上・経過観察の綿密化が見込まれる。

認された薬物のデータを読み込み、各薬物
の分子量や標的の特性等、48 の特徴を基に[10]

毒性の有無を予測するアルゴリズムを構築している。その結果、FDA 承認された糖尿病薬の有毒性が高いことを予測したところ、実際に当該糖尿病薬の有害事象が報告され、承認が撤回となった事例があった。開発に

AI や分子シミュレーションの技術を駆使したインシリコ創薬において、化合物ライ
ブラリから疾患原因タンパク質と結合する化合物を探索するバーチャルスクリーニン

おける毒性試験の効率化が期待される。


スパコン「京」によるインシリコ創薬

グ技術や、発見した医薬品化合物候補(リード 化 合 物 )に 対 し て 活 性 の 向 上 や 副 作 用 抑Watson for Clinical Trial Matching [5]制を目指して最適化を行うインシリコシミ

患者のうち、治験に参加したことがあるュレーション技術が期待されているが、計ものは全体の 5%程度に留まる。そのため、算機性能の不足等により困難があった。中臨床試験が適切な患者をリクルートするこ

津井ら[10]は、スーパーコンピュータ「京」とが出来ず、治験が難航するとともに開発を用いることで、世界最大規模の化合物ス

期間の長期化に繋がっていた。そこで、クリーニングと、インシリコシミュレーシ

Watson は、公的な治験登録システムや各病ョンによる疾患原因タンパク質‐化合物間院において行った治験の基準とその参加者の高精度な結合自由エネルギー評価を実現のデータを入力として、治験への参加基準

するインシリコ創薬基盤を構築した。インを機械学習している。これにより、マッチ

シリコ創薬の研究に、医薬品研究開発プロ

ングに必要な情報をカルテから抽出し治験

セスの効率化による研究開発コスト抑制すのプロトコルに当てはめることで、適切なるものとして、期待が寄せられている。

治験の候補を提示することが出来る。その

際、判断の根拠となるデータや適格性を高めるために変更可能な条件も示すことが出

DPC データによる臨床疫学研究 [11]DPC (Diagnosis Procedure Combination)デー

来る。治験のプロトコルは、平均 46 項目あタベースは、全国の 1000 以上の施設から収り、患者データ毎に 1 項目ずつ手作業で確集された入院患者データベースであり、年認するよりも効率的に臨床試験候補にたど

間 700 万を超える症例数を有する。DPC デ

り着くことができる。

ータは診療報酬明細データベースの一つで56

あり、詳細な診療履歴データに加えていく

つかの臨床データも含んでいる。このデー
タベースを用いた臨床研究の成果の一部と英 国 国 民 保 健 サ ー ビ ス (NHS： the United

して、アテローム血栓性脳梗塞患者に対すKingdom’s National Health Service)は、全国

るアルガトロバン療法の効果の推定、彼がレベルの研究データベースを構築するため

ん成人患者における経静脈栄養と経腸栄養に、3 年から 5 年にわたり 10 万人までのゲの短期生存率と合併症率の比較、予後熱傷

ノム全体を配列決定する計画を発表した。

指数の妥当性の検討、という 3 つの研究がこのデータベースは、臨床医および研究者挙げられている。


英国国民保健サービス [13]が癌およびその他のまれな状態の遺伝的原因をよりよく理解する助けとなる。 このデ

Vioxx の副作用発見 [13]ータに基づいて、新しい薬剤等を開発する

カリフォルニアの Kaiser Permanente は、ことができ、患者はより有効であると思わ臨床データと費用データを結びつけて分析れる標的療法を受けることができると考えすることで、医薬品 Vioxx の副作用を発見られている。

し、その後の市場から回収させた。

2.2. 予防Cambridge 大学・FN MOTOL 大学病院・
Nanjing Drum Tower 病院・Shuguang 病院よThe Hospital for Sick Children [13]カナダの The Hospital for Sick Children で、ベッドの監視デバイスから得られたバイタ

り収集された患者データを基に、遺伝子検査結果と疾患データを紐付け、疾患毎の遺伝子発現パターンを機械学習している。こルデータを分析することで、院内感染の兆れにより、各個人の検査結果をもとにアル候を従来の方法よりも 24 時間早く検出しツハイマー病罹患リスクを予測し、各人にている。
Aequa Sciences [5]

対して健康のために最適なプランを提示する。

The University of Ontario’s Institute ofTechnology [13]2.3. 診断

The University of Ontario’s Institute ofTechnology は、IBM と提携して、新生児集

コロンビア大学メディカルセンター[12]

中治療室の新生児をモニタリングするプラットフォームである Project Artemis を開発

脳損傷患者の時系列な生理デー タを分析した。これにより、症状が現れる 24 時間前することで、各種の合併症が出現してからに院内感染の発症を予測することができた。

でなく、その症状が生じる前に適切な対応を実現している。脳動脈瘤からの脳出血患

The Johns Hopkins School of Medicine者からは、従来の方法よりも 48 時間早く[13]

重篤な合併症を検出するのに役立っている。

The Johns Hopkins School of Medicine は、Google Flu Trend を利用して、疾病対策予防

Harvard Medical School とHarvard

Pilgrim Health Care [13]センターからの警告が出る 1 週間前に、イ

糖尿病と診断された患者の電子 カ ルテをンフルエンザ関連の救急受診を予測した。

57

自動的に解析することのより、1 型糖尿病

脳卒中、心疾患、認知症等さまざまな疾患

および 2 型糖尿病の患者を区別できた。 こを発生しやすいことが知られている。うつのアルゴリズムは、患者に付与された疾病

病の適切な診断と治療が、うつ病と共に発分類コードのみを用いるよりも、患者を効生しうるうつ病以外の疾患による社会的費

果的に検出することが出来た。

用を軽減する可能性があると指摘している。



臨床診断意思決定支援システム [13]心不全検出・分類 [16]現在の臨床診断意思決定支援システム

サポートベクターマシン等の機械学習の(CDSS：Clinical Decision Support Systems)

手法を用いて、心不全の検出や、ディープ

は、患者情報と医学的ガイドラインとを比ラーニングを用いた拡張性心不全(HFpEF）

し、有害な薬物反応などの潜在的な医療過や 収 縮 性 心 不 全 (HFrEF)等 の 心 不 全 の 病 形

誤を警告する。主要な大都市圏の小児救命分類が研究されている。機械学習により、救急病院で実施された研究では、CDSS ツ

既存の診断および治療支援システムが改善

ールが、副作用やイベントを 2 カ月で 40％

され、コスト削減や結果の向上につながる削減した。CDSS は、将来的に、医療画像可能性があることが示されている。

(X 線、CT、MRI)の画像診断と画像認識を

用いるモジュールや医学文献を自動的にマのサーベイ[17], [18]

イニングするモジュールを含めることで、医師に対する助言を自動化し患者ケアを向文献[17]では、脳 MRI にディープラーニ

上させうる。


医療画像解析のディープラーニング

ングを用いてアルツハイマー病の進行具合を決定するものや、胸部 CT 画像から間質

精神神経系疾患診断システム [14]性肺疾患(ILD：Interstitial Lung Diseases)を検出するもの、脳 MRI から HIV 陽性か否徳島大学大学院ヘルスバイオサイエンス

か分類するもの等が紹介されている。

研究部神経情報医学部門との共同研究で、精神神経系疾患のゲノムレベルのデータを

その他に、文献[18]は、医療画像解析に関用いた分析によって、うつ病、統合失調症、連する主要なディープラーニングの 300 以

双極性感情障害等の精神神経系疾患におい上の論文をサーベイしている。

て、良好な識別能力を有する診断システム
の構築に成功している。従来では問診によの検出 [19]

る経験的判断でしか診断がつかなかった精神神経系疾患において、エビデンスに基づ

胎児性アルコール・スペクトラム障害

く診断につながると見込まれている。


胎児性アルコール・スペクトラム障害(FASD: Fetal Alcohol Spectrum Disorders)に関して、2 次元画像を対象とした顔認識ソ

音声データを用いたうつ病診断 [15]フトウェアによる自動的な検知と標準的な約 2000 名の被験者を対象として、オン手動検査を比較した。その結果、自動化手

ライン調査にてうつ病のスクリーニングに法がより効率的であることが示され、患者使われている質問票に答えてもらうと共にの早期認知が結果の改善を伴う早期介入に音声を吹き込んでもらい、機械学習を用い繋がるであろうとしている。

てそのデータを分析した。うつ病の患者は、

58

計画技術が確立されれば、他疾患の放射線Imprint [5]治療においても応用することができるとしている。

画面上に表示される画像を見た被験者の目線の動きを用いて、脳の働きを機械学習

2.4. 治療によって評価している。当初病院で 30 分程



度かかっていた診断テストが、在宅で、5分程度で行えるようになった。また、音声

アメリカ最大の医療関係機関である

認識による診断とは異なり、言語の異なる

Premier には、2700 以上の病院と保健シス

各国へのローカライゼーションが不要であ

テム、9 万の非急性期治療施設、40 万人のることも利点として挙げられている。


アメリカの Premier [12]医師の人的ネットワークが含まれる。そのデータベース化により、詳細な比較臨床結Enlitic [5]果、医療資源の使用率、および取引の費用

CT・MRI 画像等を登録し、ディープラー

データを参加者に提供している。これらにニングを用いて、悪性腫瘍を検出している。

より、29,000 人以上の人命が救われ、医療

放射線医師よりも 50%検出力が高く、また費が約 70 億米ドル削減された。

手動で 30 分程度かかっていた悪性腫瘍の検出をより早く行えるようになった。現在、オーストラリアで実運用されている。


カナダのノースヨーク総合病院 [12]ノースヨーク総合病院は、リアルタイム
分析を用いて患者アウトカムを改善した。

DeepMind for eye [5]NHS が管理している大量の眼球スキャン
画像を読み込み、失明に繋がる糖尿病性網イタリアの Rizzoli Orthopaedic Institute[12]膜症や加齢黄斑変性等の疾患の兆候を、デ

遺伝性骨疾患に関してデータ分析をするィープラーニングによって見出すことを目ことで、年間入院患者数の 30％の削減と画指して開発が行われている。眼性疾患の確像検査数の 60％超の削減を含む、より効率定診断には、従来熟練した医師が複数回ス的で費用対効果の高い治療が実現した。

キャンする必要があり時間がかかっていたが、単回のスキャンで迅速に診断することを目指している。

Brigham and Women’s Hospital [12]手術の成功に不可欠な多数の要因の研究
に基づいて、関節置換手術を体系的に標準

DeepMind for radiation therapy [5]化した。その結果、 より良い治療成績と医NHS が管理している CT・MRI 画像を用療コストの削減に繋がった。

いることで、癌組織と正常な組織を区別し、放射線照射を計画するシステムを開発している。従来、頭頸部癌の放射線治療におけミシガン大学保健システム [12]る照射対象の計画には 4 時間程度の時間をミシガン大学保健システムは、輸血の管要していたが、1 時間程度に短縮できるこ

理を標準化し、輸血の必要性を 31％、経費とが見込まれている。頭頸部癌は腫瘍部位を月 20 万ドル削減した。

が複雑であるため、当該疾患の放射線治療

59

CER による治療の標準化・最適化 [13]精度を向上しており、従来の治療法よりも多くの研究で、医療従事者、地域、患者

治療効果を 40%向上させ、コストを 40%削減している。

の医療行為、成果、費用に幅広い変化が存在することが示されている。例えば、



Dartmouth Atlas プロジェクトの研究者の中Watson for Oncology [5]には、プライマリケア医師の中には、同じMemorial Sloan Kettering(が ん セ ン タ ー )診療行為において同僚と比して 2 倍以上のの医師がスクリーニングした論文等の知識

CT スキャンを施行する医師がいる。比較を当初 8000 時間、その後 1 年に 2000 時間

効 果 研 究 (CER ： Comparative Effectiveness

学習させた。その結果、構造的・非構造的

Research) に よ っ て 、 患 者 の 特 性 、 治 療 のな患者の診療記録を基に、診断が困難であ

コストと結果を含む大規模なデータセット

った癌を識別し、可能な治療オプションをを批判的に分析することで、適用する最も提示しうるまでに至っている。

臨床的かつ費用対効果の高い治療法を特定


するのに役立つ。


Triton システム [5]

手術中に使用した血液の染み込んだガー

米国退役軍人局 [12]ゼの画像を iPad で撮影することで、機械学

米国退役軍人局保健システムは、医療情習によって画像認識し、出血量・ヘモグロ

報技術と遠隔患者監視プログラムの実証にビン量を推計している。iPad という汎用的成功した。臨床ガイドラインの遵守やエビなモバイル端末を用いて手術中の出血量をデンスベースの薬物治療の割合の上昇に お推計できる世界初のシステムである。

いて、民間部門より優れた結果を示した。


心不全患者のアドヒアランスの予測

自動縫合ロボット STAR [5]現在、開発されている手術支援ロボットと再入院の予測[16]Smart Tissue Autonomous Robot (STAR)は、AI

サポートベクターマシン等の機械学習のを搭載し、人間が指定した箇所を自動で縫手法を用いて、心不全患者のアドヒアラン

合する機能を有している。熟練外科医の技スの予測や再入院の予測が行われた。その術と経験を AI に学習させており、複数の結果、治療支援システムの改善によるコスカメラで術野を立体的に捉え、アームの先ト削減を含む、心不全患者の結果を向上さ端に取り付けられた触覚センサーで感触をせる可能性があることが示されている。

確かめながら AI が最適な方法を選択して縫合を行う。縫合スピードは現時点で医師

の手技に少し劣るものの、施術ミスはより

Faros のプラットフォーム [5]少ない。柔らかい豚の腸を縫合してつなげ

診療記録から患者の症状、前回の治療方る実験では、手術全体の 60%を STAR が針、治療アウトカムを読み取り、機械学習

自動的に行い、STAR が縫合した箇所は 医によって治療方針ごとの期待効果およびコ師と同じくらいの強度で縫合されている。

ストを評価している。現在、フロリダ州、

既存の方法よりもミスの少ない低侵襲の治テネシー州等でメンタルヘルス領域に特化

療を早く・低コストで行うことが可能になした病院やカウンセリング施設を展開してると期待されている。

いる Centerstone と提携し、アルゴリズムの60



AI 搭載自動採血ロボット Venous Pro

2.5. ケア[5]Venous Pro は、赤外線センサーと超音波

2 型糖尿病のユーザーが入力した 基礎 代

画像技術を使って、採血を行う静脈の位置

謝や腸内微生物の有無を含む健康データ、を自動で認識し、ロボットにより制御され遺伝データに応じて、より適切なレシピやた注射針で採血を行う。現在、開発中であ近隣のレストランの料理をチャット形式でるが、治験や病院での利用により看護師の推奨する。推奨の根拠は論文やガイドライ

負担軽減が見込まれる。また、採血を自動ン、日々の健康データ、推奨に対するユー

化することにより、治験などでの結果を安ザーの回答といった複数の入力データを踏定化させるとともに、医療従事者の感染症

まえ、パーソナライズされていく。

のリスクを低減しうる。


Suggestic [5]

スマート治療室 [20]

院内リソース最適化 [5]Florida Hospital Celebration Health では、スマート治療室とは、IoT を活用して様々収集したデータを分析して病院内の効率化

な医療機器をつなぎ、手術の進行や患者のを進めている。具体的には、看護師の動き

状況を整理してディスプレイに投影するこをトラッキングして、病院内の設備や消耗とで、医師やスタッフに情報が瞬時に共有

品の偏り、看護師の負担を分析し、配置やされるというコンセプトの手術室である。

役割分担の改善につなげる等している。

室内には「戦略デスク」と呼ばれる情報統合表示用高精彩ディスプレイがあり、術中の診断や検査のデータが整理され、統合表

Dementia Remote Monitoring AI [5]示される。また、電気メスも IoT でつなが

UCSF Memory and Aging Center の研究者っているため、腫瘍の画像には「どの部分グループは、IoT と機械学習を使った認知をどれくらい切ったか」という情報がプロ症患者の個別継続的な介護を行うためのエットされる。さらに、室外の部屋やほかのコシステムを構築しており、現在費用対効

医療機関とともに情報を共有することが可果を測るための臨床試験が行われている。

能であり、経験豊富な医師によるモニタリ

具体的には、生活情報を取得するためのセングも可能である。このほかにも、スマーンサーを患者の自宅各所に配置し、スマー

ト治療室では手術の情報を時系列で保存しトデバイスからも患者の位置や活動情報をており、将来的には、よりよい医療の提供

取得して、機械学習のアルゴリズムによりにつながるものと考えられる。具体的には、患者の生活パターンを学習し、活動の突発

ビッグデータの分析によって、手術プロセ的異変・漸次的変化を察知している。患者

スとアウトカムの関係性が明確になるなどの QOL を改善するとともに、介護にかかの効果が期待される。現在、東京女子医科る費用の削減効果が期待されている。認知大学と広島大学で試験的に導入されている症患者治療においては、医師の診察の頻度のみだが、今後、普及していくに従って、が低い場合に症状が見過ごされ、その後悪医療トラブルの防止や手術精度・安全の向化し入院となるケースが多いため、継続的

上、ひいては患者の QOL 向上に貢献してなモニタリングにより入院期間の短縮が図いくと考えられる。

れると考えられている。

61





NHS Remote Monitoring Project [5]

医療保障の加入者と非加入者の分類
モデル [23]

認知症患者の自宅の冷蔵庫やカーテンにセンサーを付け、そのセンサーやウエラブ

ニューラルネットと決定木を使用して、ル端末を通じて、患者がいつもの時間に起

医療保障の加入者と非加入者を分類するモ

きて活動しているか、食事をとっているか

デルを作成した。分類モデルにより、加入

等を機械学習を用いて確認するプロジェクに重要な要因を特定化することで、医療保トが実施されている。現在、効果検証中で障格差を縮小させることに使用できる可能あるが、認知症患者が自立した生活を行う性がある。

期間を延ばす取組として医療費削減効果がＤ．考察

期待されている。また、認知症患者だけでなく、高齢者、視覚障碍者に対しても同様のパイロット試験が行われており、介護に本研究分担では、行政の議論・取組・期かかる費用の削減効果が期待されている待について、行政機関の報告書を取りまとめ、また、実用化されている事例・将来的

2.6. 請求支払・保険


に応用が期待される事例を検討した。
内閣府、厚生労働省、総務省、経済産業

チリの医療請求の詐欺濫用検出シス

省等の政府関連機関での議論では、医療分

テム [21]

野への AI の応用により、様々な観点から

チリの民間健康保険会社が採用しているの メ リ ッ ト が 期 待 さ れ て い る 一 方 で 、 AI

データマイニングに基づく、医療請求の詐による情報を理解し自らの意思で判断する

欺濫用検出システムを導入した。医療請求

リテラシーが必要といったこれを活用する

は、受療から一定期間内に要求された補助

人材の重要性も指摘されている。

金を承認、修正、または却下といった手続

内閣府の人工知能と人間社会に関する懇きが少数の医療専門家によって手作業で実談 会 [2]で 取 り 上 げ ら れ て い る 議 論 の ほ か

施されていた。 検出システムは、詐欺濫用

にも、大石[24]は、ビッグデータの活用にの問題に関与する医療請求関連会社、医療

際してはデータがすべて電子記録である必

従事者、および雇用主のそれぞれに、多層要があるため、解析を支える基盤技術としパーセプトロンニューラルネットワークをて、データ構造化技術，高性能なハードウ

使用している。詐欺濫用検出システムの導ェア、機械学習アルゴリズム、検索エンジ入の結果、毎月約 75 件の詐欺濫用ケースのンを要する点を挙げている。また、医療ビ検出率を示し、システムなしで検出した場

ッグデータは、情報の性質上個人情報管理合より 6.6 ヵ月早く検出するようになった。

には細心の注意を払う必要がある点を指摘



している。
テキサス州メディケイド詐欺・濫用検

AI の 医 療 へ の 応 用 に は 課 題 は あ る と は出システム [22]

いえ、研究開発、予防、診断、治療、ケア、

テキサス州メディケイド詐欺・濫用検出

支払請求・保険の各領域で AI は医療の効システムは、データマイニング技術を使用率化・有効化を促進することが可能と考えして詐欺や濫用を発見し、1998 年には 100

られることが様々な事例で確認できた。限万ドルを節約した。

りある資源を用いて、いかに効率的に医療62

[3] 厚生労働省. 保健医療分野における AI
活用推進懇談会 報告書. 2017
http://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/otherkousei.html?tid=408914

を発展させていくかは大きな課題であり、AI に よ っ て 効 率 化 が 図 れ る の で あ れ ば 将
来に向けて期待できる方法である。ただし、AI の シ ス テ ム や そ の 応 用 に は さ ら に 投 資[4] 総務省. AI ネットワーク社会推進会議
報告書. 2017
http://www.soumu.go.jp/menu_news/snews/01iicp01_02000067.html

が必要な部分もあり、追加的な投資に見合う成果が見込まれるかといった費用対効果の観点を検討することも重要であると思わ[5] 経 済 産 業 省 . 平 成 ２ ８ 年 度 我 が 国 に お
けるデ ータ駆 動型 社会に 係る基 盤整 備
(医 療 介 護 領 域 に お け る 第 ４ 次 産 業 革命の動向等に関する調査) 最終報告
書・事例集. 2017.
http://www.meti.go.jp/meti_lib/report/H2
8FY/000527.pdf
http://www.meti.go.jp/meti_lib/report/H2
8FY/000528.pdf

れる。

Ｅ．結論
本研究では、医療分野への AI の応用について、特に医療や関連業務の効率化といった医療経済的な観点から、行政の議論・取[6] 大江和彦. これからの医療における AIの活用と課題. 医薬品情報学. 2017; 19
巻; N1-N3

組・期待について、行政機関の報告書を取りまとめ、実用化されている事例・将来的[7] 公益財 団法人ヒ ューマンサ イエ ンス 振興財団創薬資源班. 医療分野におけるビッグデータ並びに ICT・AI の利活用の最新 動向― 創薬 並びに 個別化 医療 ・先制医療への貢献の道を探る―. 2017.
http://www.jhsf.or.jp/paper/report/report_
201604.pdfに応用が期待される事例を検討した。
AI の 医 療 へ の 応 用 に は 課 題 は あ る と は
いえ、研究開発(R&D)、予防、診断、治療、ケア、支払請求・保険の各領域で AI は医療の効率化・有効化を促進することが可能と考えられることが確認できた。またこれま[8] Divya Tomar. A survey on Data Mining
approaches for Healthcare. International
Journal of Bio-Science and BioTechnology 2013; Vol.5, No.5; 241-266.

での議論でも、AI により得られる情報をいかに活用するかといったという観点から、これに関連する人材の重要性も指摘されて[9] McKinsey & Company. Big data: The next
frontier for innovation, competition andproductivity. 2011.
https://www.mckinsey.com/businessfunctions/digital-mckinsey/ourinsights/big-data-the-next-frontier-forinnovation

いた。今後、AI の専門家だけでなく、医療分野でこの応用を正しく推進できる人材の育成が必要である。

Ｆ．研究発表[10] 中津井雅彦, 鎌田真由美, 荒木望嗣, 奥野恭史. スパコン「京」によるインシリ
コ創薬. 日薬理誌. 2017; 149; 281-287.

なし[11] 康永秀生. DPC データによる臨床疫学
研究の成果と今後の課題. 医療と社会.
2016; 26,1; 7-14.

参考文献[1] 首 相 官 邸 . 未 来 投 資 戦 略 ― Society 5.0の実現に向けた改革―. 2017.
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisai
sei/pdf/miraitousi2017_t.pdf[12] IBM. Data-driven healthcare organizations
use big data analytics for big gains. 2013.
https://www03.ibm.com/industries/ca/en/healthcare/do
cuments/Data_driven_healthcare_organiza
tions_use_big_data_analytics_for_big_gai
ns.pdf[2] 内 閣 府 . 人 工 知 能 と 人 間 社 会 に 関 す る
懇談会 報告書. 2017.
http://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/ai/63

[13] Institute for Health Technology
Transformation. Transforming HealthCare Through Big Data Strategies forleveraging big data in the health care.
2013.

2006.
[22] Divya Tomar. A survey on Data Mining
approaches for Healthcare. International
Journal of Bio-Science and BioTechnology. 2013; 5, 5; 241-266.

[14] 石井一夫. 医療におけるビッグデータ
利活用－精神神経系疾患の診断系の開発を中心として－. 情報処理. 2014; 55,
9; 964-969.

[23] Dursun Delen, Christie Fuller, Charles
McCann, Deepa Ray. Analysis ofhealthcare coverage: A data mining
approach. Expert Systems with
Applications. 2009; 36, 2, 1; 995-1003.

[15] 宗未来, 竹林由武, 関沢洋一, 下地貴明.
"声"だけで、うつ病はどこまで診断可
能か？ ～音声感情認識技術にアンサ
ンブル型機械学習モデルを応用したうつ病スクリーニング機能に関する精度の検証. RIETI. 2016.

[24] 大石健一. 中枢神経画像のビッグデー
タ解析. 薬剤学. 2017; 77,2; 76-80.

[16] Saqib Ejaz Awan, Ferdous Sohel, Frank
Mario Sanfilippo, Mohammed Bennamoun,and Girish Dwivedi. Machine learning inheart failure: Ready for prime time.
Current Opinion in Cardiology. 2017; 33,
2; 190-195.
[17] Kyu-Hwan Jung, Hyunho Park, Woochan
Hwang. Deep Learning for Medical
Image Analysis: Applications toComputed Tomography and Magnetic
Resonance Imaging. Hanyang Medical
Reviews. 2017; 37; 61-70.
[18] A Survey on Deep Learning in Medical
Image Analysis. Geert Litjens, Thijs Kooi,
Babak Ehteshami Bejnordi, Arnaud
Arindra Adiyoso Setio, Francesco Ciompi,
Mohsen Ghafoorian,Jeroen A.W.M. vander Laak, Bram van Ginneken, Clara I.
Sánchez. Medical Image Analysis. 2017;42; 60-88.
[19] Matthew Valentine, Dustin C.J. Bihm,
Lior Wolf, H. Eugene Hoyme, Philip A.
May, David Buckley,Wendy Kalberg,
Omar A. Abdul-Rahman. Computer-Aided
Recognition of Facial Attributes for Fetal
Alcohol Spectrum Disorders. Pediatrics.
2016; 140, 6.
[20] 横内瑛, 高橋麻理恵, 池田真紀. 医療・介護現場のデジタル化 IoT や AI を活用した医療・介護現場の将来像. 知的資
産創造. 2017; 10 月号; 12-33.
[21] Pedro A. Ortega, Cristian J. Figueroa,
Gonzalo A. Ruz. A Medical Claim
Fraud/Abuse Detection System based on
Data Mining: A Case Study in Chile.
International Conference on Data Mining.

64厚生労働科学研究費補助金（政策科学総合研究事業）
分担研究報告書

医療用人工知能の研究開発基盤としての
医師学術認証に関する研究
研究分担者
中村 素典
（国立情報学研究所 学術基盤推進部 特任教授）

奥村 貴史（国立保健医療科学院 研究情報支援研究センター 特命上席主任研究官）

研究要旨
医療用人工知能の開発には医療データを用いた学習と利用者による検証・評価が不可欠である。この学習用データの収集・加工と人工知能による学習および検証・評価の双方において医師の協力が必要であるが、この協力者の確保とデータへのアクセス管理に対して必要なコストが高いことが医療用人工知能の開発における障害となっている。
医師を対象とした学術認証基盤は、この問題への有力な解決策と考えられる。医
師学術認証基盤が普及することにより、医師は１つのアカウントで医療用人工知能を含む各種サービスを容易に利用できるようになる。また、医療用 AI 研究者にとっては、協力医師の確保とデータ作成が低コスト化する点で有用性が高い。そこで、
本研究分担では、そうした医師学術認証の実現に向けて関係者へのヒアリングと効果的な説明資料の検討を行った。
ヒアリングを通じて、医師学術認証への潜在的なニーズの多さが示唆された。また、説明資料への多くのフィードバックが得られると共に、内容のブラッシュアッ
プを図ることができた。次年度においてもヒアリングを続けると共に、利用者ニー
ズの更なる確認と広報の充実を図ることが望ましい。

Ａ．研究目的工知能の研究開発を進めても、実際の利用促進に際して、何万人という規模に上る医師を対象としたアカウント配布とその管理を行なう必要がある。このような取り組
みが重複して行われるようであれば、技術の活用に向けての障害の一つとなることが容易に予想される。
この問題を解決する方法として、公的機関がオンライン上で医師を簡便に認証する共通利用可能な仕組みを整備する手法

人工知能技術の発展に伴い、医療分野への応用が期待されている。しかしながら、人工知能技術の研究開発には膨大な学習データが求められる。とりわけ、医療用人
工知能の精度向上には、医師の手による高品質なデータの準備が求められることか
ら、高額な人件費が研究の発展を制約している。また、こうした過程を経て医療用人

65

図１ 医師学術認証説明資料(表・裏表紙)が考えられる。このような「医師学術認証基盤」を利用することで、医師は１つのアカウントで各種サービスを容易に利用できるようになる。研究者は、医師学術認証
基盤を通じて協力者の確保と管理を、コストを押さえつつ行えるようになる。
こうした認証基盤は、国立情報学研究所
が学術認証基盤「学認」を長年運用してきたことからも、技術的には既に完成していると考えられる。しかしながら、実際に医師ユーザーの学術認証を実現するためには、各医師が所属する機関や認証基盤を活用する各活用分野の理解と協力が不可欠となる。そのためには、技術に対する認知と構想に対する賛同を集める必要がある。
また、その大前提として、こうした構想が医師や研究者側の潜在的なニーズに合致していることを示す必要がある。
そこで本研究分担では、関係者へのヒア
リングを行い、潜在的なニーズ調査を行う。

66

また、医師学術認証基盤の仕組みとメリッ
トを解説する効果的な説明資料を作成し、ヒアリング結果を元にした継続的な改訂を試みる。

Ｂ．研究方法医師を対象とした認証技術としては、以前より、政府主導で医師認証基盤の構築が行われてきた。しかしながら、医師認証基
盤 (HPKI)は 、 医 師 が 作 成 す る 各 種 書 類 をオンライン上で安全にやり取りするための公的な電子署名としての利用を目的として設計されている。その結果、信頼性の担保と引き換えに、汎用性や利便性を犠牲とした構成となっている。また、利用に際した HPKI カードの取得に際しては、本人
確認書類のほかに住民票などが必要とされており、取得までのハードルが高く、普及に多くの時間を要している。

図２ 医師学術認証説明資料 (見開き)
もし、低コストに配布が可能で、普及率の高い簡易的な医師認証基盤が実現できれば、医師のオンライン認証を通じて、医療用人工知能の研究開発コストを大幅に低廉化できる。さらに、医療用人工知能の普及に要するハードルを一気に下げることが可能となる。こうした特性を有する医師学術認証基盤は、電子認証の有用性の啓発を通じて、より公的な医師認証基盤の普及にも資するものと考えられる。
そこで我々の研究グループでは、国立情報学研究所が運用する「学術認証フェデレーション(学認)」で用いられている ID 連
携技術を応用した医師学術認証基盤の構築を構想した。学認は、全国の約 200 の大学等に在籍する学生や教職員を対象とし、既に約 140 万におよぶアカウントを保有している。学認アカウントを利用すること
により、１つのアカウントで様々なサービ
スにログインするシングルサインオンが実現する。このような情報基盤を医師学術認証にも適用することにより、医師学術認証基盤を低コストに実現しうることが期待される。
そこで、本研究分担では、医師学術認証
基盤に関係する諸組織に対してヒアリン
グを行い、潜在的なニーズについて質的な調査を試みる。また、医師学術認証基盤の説明資料を作成したうえで、ヒアリングに基づいて資料を継続的に改訂し、高品質な説明資料の作成を図る。

Ｃ．研究結果
今年度、医師学術認証に関わりうる関係者を対象として、計４件のヒアリングを行った。ヒアリング対象は、医療用人工知能研究に関わる情報系研究者、当該政策に関する有識者となる。なお、本提案自体は、

67

研究班による構想段階のものであり、客観認証基盤を利用するメリットが大きいこと性や再現性を担保するべき局面にない。まから、大きなスペースを割いて詳述した。

た、自由かつ効果的なフィードバックを得

また、見開き右下には、IdP や SP 等の用ることが優先されたことから、チャタムハ

語説明コーナーを設けた。さらに、裏表紙

ウスルールの適用が妥当であると判断し、において、構想の実現に向けた技術的裏づ

本報告においては匿名性を保つものとする。

けや、前述のプロジェクトロードマップをヒアリングにおいては、それぞれに対し、示した。とりわけ、ロードマップでは、医図１・２に示す説明資料を提示し、非構造師学術認証基盤の展開を「初期」「発展期」

化インタビューを行った。フィードバック「成熟期」に分け、どの段階で誰にどのよは、提案内容そのものに対する意見に加えうなメリットが生じるかを端的に表現した。

て、説明資料の構成や内容に関するものにＤ．考察及んだ。結果として、医療用人工知能の研究当事者より、こうした研究基盤の整備に対して、研究開発の促進に資するものと前ヒアリングを通じて、医師学術認証基盤

向きな評価が得られた。否定的なコメント

は、多くのサービスを簡便に利用できる医としては、医師認証基盤との重複投資では師とこうした医師に低コストで繋がる手法が得られる研究者側のメリットが特に大きないかという指摘に加え、コスト面での課いことが分かった。また、医師学術認証基

題の指摘が得られた。説明資料に対しては、盤のアカウントを、新卒医師が行う臨床研提案が実現する各種のメリット全てが導入

修の「研修先病院マッチング」に活用する

直後に得られるわけでないことから、施策

ことで、新卒医師を効率的にユーザー化すと得られるメリットを時系列のロードマッると共に、有益なサービス提供を実現しう

プとして示す必要性等の指摘が得られた。

る可能性を確認した。現在、臨床研修先の説明資料の作成に際しては、職業デザイ

決定においては、マッチングシステムの利

ナーとヒアリング対象とのディスカッショ用のためだけに全国医学生にアカウントのンを繰り返し、改定を重ねた。説明資料は、配布を行っていることから、その枠組みを配布の利便を考慮し A4 見開き式とし、表有効活用しうることが期待される。

紙には、「医師」「医学生」「大学」「UMIN

また、医師学術認証基盤のメリットとし（大学病院医療情報ネットワーク）」「研究て、学認のように確立した技術を用いて低者」「政府」「学会」と、医師学術認証基盤

コスト、短期間、低リスクに実現できるこに関わる主体が連携するイメージを配した。

とが上げられる。既存の医師認証基盤であ

見開きにおいては、医師学術認証基盤を介る HPKI は、法的な証拠能力を担保した認して、医師や医学生などのユーザーとそれ証システムであることから、いわばオンラ

ら ユ ー ザ ー が 所 属 す る 大 学 組 織 (Identity

インシステムのための「実印」と言える。

Provider: IdP)が 、 医 師用 学術 サ ービ ス をしかし、実生活においても、いかに信頼性提供する研究者や学会等のサービスプロバが高いからとは言え常時実印を利用していイ ダ (Service Provider: SP)と 相 互 接 続 するわけではない。宅急便の受け取りや出勤る様子を示した。それぞれの構成要素には、簿といった、高度な証拠能力を要求されな各自のメリットを付記してある。そのなかい目的には、「認印」を用いることで、日常でも、医師と研究者については、医師学術

生活の利便が保たれている。オンライン認68

証も、学術目的の簡便なシステムと医療目は、多くの医師に医療用人工知能研究のボ的の強固なシステムとを用意することによトルネックとなっていた各種学習データのり利便が向上することが期待される。さら作成を容易に依頼することが可能となる。

に、医師学術認証基盤を通じて獲得したユ

また、研究開発した医療用人工知能を、低ーザーを、医師認証基盤へと誘導する導線

コストに臨床側に提供することが可能となを設けることにより、医師認証基盤自体のる。これは、医師ユーザーを確保し、また、発展に繋がることが期待される。

管理していくことが困難な小規模な研究グ

一方、課題として、医師学術認証基盤がループにおいても、医療用人工知能を安価

医師認証基盤との二重投資を生むのではなに全国展開する手段をもたらす。医師学術

いかという疑念を生じがちであることには、認証基盤は、このように医療用人工知能の配慮が求められる。今後、「実印と認印」、研究開発を促進する効果が期待される。

「 ク レ ジ ッ ト カ ー ド と SUICA( 電 子 マ ネ

今年度のヒアリングと資料作成を通じて、ー)」といった例を用いて、用途に応じて複こうした提案に対する関係者からのフィー数の技術が用意され、また、相互に競争がドバックを収集することが出来た。認証基生じ、また相互に補完する関係となること

盤技術は、全国レベルで展開することによが技術の発展に繋がることを、政策当局にりユーザーが拡大し、また、サービス提供

理解して頂く必要がある。また、医師学術者にとってのメリットが増す。そのため、認証基盤が低コストであることの理由とし政策としての実現が望まれるが、フェデレて、「認証フェデレーション」を利用していーション型の認証基盤は直感的なものでなる点の簡便な説明が望まれる。認証基盤のく、説明と理解に時間を要する。逆に、一運用に際し、新たな管理主体が医師ユーザ

部の医学部や医療機関を対象として、認証ーを管理することには大きなコストが掛か基盤を通じた医療用人工知能の研究開発とる。一方、認証フェデレーションモデルで実運用を実現し、そのモデルをフェデレー

は、医師や医学生が所属している医学部やションにより拡大する手法も、検討に値す病院が相互連携することにより、所属情報

るものと考えられた。

を相互融通する形で認証を実現する。これ

今後、ヒアリングを拡大すると共に、 医は、SUICA や PASMO 等の交通系電子マ師に対しても意見聴取を進め、提案への賛ネーが相互乗り入れしているイメージで捉同を増やしたい。そのためには、今年度策

えると分かりやすいが、行政機関にとって定した説明資料の改定を進め、より効果的は馴染みの薄い考え方であるため、説明にな広報を実現する必要がある。

工夫が求められる。

Ｆ．研究発表医師学術認証基盤の持つメリットは幅広
く、医師や研究者だけでなく、医学部や医１．論文発表学会、行政機関等、多くの関連組織にメリットがもたらされる。説明資料の改訂を重なしねることで、より平易な説明を心がけると共に、賛同者を増す試みが欠かせない。

２．学会発表Ｅ．結論なし

医師学術認証基盤の整備により、研究者

69

70

厚生労働科学研究費補助金（政策科学総合研究事業）
分担研究報告書

医療用人工知能の研究協力者育成
研究分担者
奥村 貴史
（国立保健医療科学院 研究情報支援研究センター 特命上席主任研究官）

研究要旨
医療用人工知能研究の発展に向けた人材育成に際しては、研究者の育成以上に、研究を支援し多様性を高めるための育成が求められる。そのうち、研究協力者の育成は従来各研究グループが独自に取り組まざるを得ず、研究上の負担となってきた。
共同利用できる高品質な教材は、医療用人工知能研究の効率化に繋がる。そこで、
医療用 AI の研究開発に求められる研究協力者向けの教材開発を行った。
教材としては、我々が取り組んでいる診断支援システムの研究開発をケーススタ
ディとして取り上げ、その研究用データ生成の過程を記録した。なお、このようなデータを生成する際、国内における医療従事者には数の上で制約があることに加えて単価が高い問題がある。もし、海外の医療従事者を効率的にリクルートすることができれば、医療用人工知能研究の低コスト化に向けてさらに有益な情報提供となる。そこで、実際の作業を海外医療従事者に委託するとともに、その過程を研究者向けの教材として整理した。今年度の取り組みにより、研究協力者向けの人材育成施策として、教材のたたき台を整備することができた。今後、質・量の充実に加えて、活用事例の拡大が望まれる。

Ａ．研究目的る医療従事者は少ないうえコストが高く、医療用人工知能研究のボトルネックとなっ人工知能研究においては、計算機に対象ている。

分野の知識をいかに与えるかという点に多この問題に対して、医療従事者に対するくの労力を要する。医療用人工知能研究に

啓発や研究協力者への基礎トレーニングを、おいては、この知識の編纂に医療従事者の研究チームを超えて共同化することにより、関与が必要となることから、より多くの時医療用人工知能研究のコストの低廉化と効間やコストが求められる。とりわけ、質の率化が期待される。そこで本研究分担では、高いデータを大量に用意するためには、デ人工知能の研究協力者を主たる対象としたータ生成に適正のあるモチベーションの高各種教材の開発を目指した。

い医療従事者を何名もリクルートする必要

Ｂ．研究方法がある。
この問題に対して、各研究グループは研究協力者への広報やトレーニングを独自に実際の医療用人工知能研究に用いるデー

進めてきた。しかし、単純作業に適性のあタを研究協力者に依頼して生成しつつ、そ71

の過程をケーススタディとして教材化した。

として、我々が研究を進めてきた診断支援

事例としては、我々が取り組んでいる診断システムに求められるデータ生成を取り上支援システムの研究開発に必要となっていげ整理した。こうした作業は、それぞれのた「診断結果画面に表示する参考文献リス

研究に応じて設計する必要がある。しかし、トの自動生成」を選び、その研究用データ

膨大な単純作業が必要となる意義の啓発と生成の過程を取り上げた。

いう点では、ある程度の一般性を有するものと考えられる。

また、このようなデータを生成する際、国内における医療従事者には数の上で制約

今後の方向性としては、大きく 2 つ考えがあることに加えて単価が高い。もし、海られる。まず、コンテンツに対するものと外の医療従事者を効率的にリクルートする

して、関連教材の質と量の充実が望ましい。

ことができれば、医療用人工知能研究の低そのためには、他のチームへのアンケート

コスト化に向けて、さらに有益な情報提供やヒアリングによるニーズ調査に加えて、となるものと構想した。そこで、データ生

協力依頼を行い、教材のバリエーションを成の実作業を海外の医師へと委託し、合わ増やす等が考えられる。また、たたき台のせて教材化した。

教材を他の研究者や実際の作業者へと供覧しフィードバックを得ることで、完成度をＣ．研究結果高めることが望ましい。
もうひとつの方向性として、こうした教

上記の方針に基づき、教材として、「医材を活用した実際の研究支援が考えられる。

療用人工知能の作り方」、「医療用人工知

たとえば、こうした啓発を継続的に行うこ能研究に求められるデータ生成・監査タスとで医療従事者の間での露出を高め、研究

クを海外委託する」を作成した。

者と協力者のマッチングを行うようなサー「医療用人工知能の作り方」では、医療

ビスには、ニーズがあるものと考えられる。

用人工知能研究においてなぜ膨大な単純作

研究者側からは、研究費による委託ができ業によるデータ生成が求められるかを整理ればより負担も軽減することから、法人格した。また、「医療用人工知能研究に求めを有した組織が、研究者側からの対価によられるデータ生成・監査タスクを海外委託ってサービスを維持するような試みが有益する」では、海外の作業者が数多く登録しとも考えられる。また、研究者と研究協力ているクラウドソーシングサイト UpWork

者のマッチングに際しては、本研究班の中を利用し、スリランカ在住の医師に医療用村・奥村研究分担で行っている学術認証基

人工知能の研究開発に求められるデータ生盤により、一層の効率化が見込まれる。そ成を依頼し、教材化した。

の方面の施策も発展が望まれる。

それぞれの原稿を別添として示す。これ
らは現時点でドラフトであり、今後、実際

Ｅ．結論の作業協力者や医師へと供覧し、フィードバックを得ることにより改定を重ね、より医療用人工知能研究の発展に向けた人材

品質の向上を図ることを想定している。

育成に際しては、研究者の育成以上に、研究を支援し多様性を高めるための育成が求Ｄ．考察められる。そのうち、研究協力者の育成は
従来各研究グループが独自に取り組まざる今年度は、研究協力者向けの啓発用教材

を得ず、研究上の負担となってきた。

72

医療用人工知能研究の効率化に向けて、共同利用できる高品質な教材はニーズがあるものと考えられ、今年度の取り組みにより、そのたたき台を整備することができた。
今後、コンテンツの質・量の充実に加えて、活用事例の拡大が望まれる。

Ｆ．研究発表１．論文発表なし
２．学会発表なし

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III. 開発教材サンプル

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http://www.imagenet.org/challenges/LSVRC/2013/

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੫঵ध઀௚खथःॊ‫؛‬ऒठैुছॖঈছজ॑ड़‫ش‬উথ৲खथःॊ‫؛‬https://docs.chainer.org/en/stable/guides/90

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92যઠੴચ॑ણ৷खञਖ਻ੰৠभ੦ম৓ऩೳੌा
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93శ଍஄૗ఌप৷ःॊણਙ৲ঢ়ਯ
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94௤ଷঢ়ਯ॑ਈ৵৲घॊ
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Convolutional Neural Networkৎ௺ഔੰෲ э Recurrent Neural Network95

1. যੵੴચधम୦ऊ
2. যੵੴચ॑ણ৷घॊਔଝ
3. যੵੴચभഄఴधॺঞথॻ
4. ॹॕ‫ش‬উছ‫ॽش‬থॢभ৶૛৓ऩూବ
5. ୢ௜पउऐॊযੵੴચभણ৷୩ୠ
6. যੵੴચभ଒ੀधిજऩણ৷
7. যੵੴચ॑ણ৷खञଲષभ৹୸पणःथ

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ણ৷ऋ਋ୄऔोथःॊ

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௙શ‫ؚ‬੒೾‫ؚ‬ৰ஍पীథखथःॊ‫؛‬ऒोै॑ୢ௜पසैख়ॎचॊऒधपेॉ‫ؚ‬AI॑ણ৷खथनभेअऩহऋৰਠ૭ચऊઅइॊুऋऊॉप
ऩॊऊुखोऩः‫؛‬96ୢ௜पउऐॊযੵੴચभણ৷भ఻৬୻
ใपୢ௜पउऐॊযੵੴચभਹણ৷भহ୻म்ઁऎோ૔खथउॉ‫ؚ‬ੜइਢऐथःॊञी‫ؚ‬घसथ॑ງஂघॊभम൑୔धऩढथःॊ‫؛‬ऒऒदम঳৖भ୩ୠपणःथআॵॡ॔ॵউघॊ
1‫ك‬ୢ௜઺൸૪৶
2‫ك‬ऋ॒भPrecision Medicine
3‫ك‬ঽே੉ୁ૪৶ಉभણ৷

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ऩढञ୩ୠभ঳णदँॉ‫ؚ‬ણ৷ऋ્प੔ষखथःॊী৙द
ँॊ‫؛‬઺൸൧૵‫ؚ‬୰৶൧૵ृ೩঻भ
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https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_te
aching_computers_to_understand_pictures?langu
age=ja97যੵੴચपेॊ౼৿ဿᯉಉभ൧૵੍ର

যੵੴચ॑ણ৷खञ୒রဌச୰৶൧૵੍ର

98

2‫ك‬ऋ॒भPrecision Medicineবয়ऋ॒ଢ଼஢७থॱ‫ش‬যੵੴચ॑৷ःञଁ়৓ऩऋ॒ ୢ௜३५ॸ঒भ৫৅

https://www.ncc.go.jp/jp/information/pr_release/2016/1129/press_release_20161129_01.pdf

3‫ك‬ঽே੉ୁ૪৶ಉभણ৷⥲ົ┬ ḟୡ௦ேᕤ▱⬟♫఍ᐇ⿦㼃㻳 ⮬↛ゝㄒฎ⌮䛾་⒪ᛂ⏝http://www.soumu.go.jp/main_content/000474414.pdf

99

100

1. যੵੴચधम୦ऊ
2. যੵੴચ॑ણ৷घॊਔଝ
3. যੵੴચभഄఴधॺঞথॻ
4. ॹॕ‫ش‬উছ‫ॽش‬থॢभ৶૛৓ऩూବ
5. ୢ௜पउऐॊযੵੴચभણ৷୩ୠ
6. যੵੴચभ଒ੀधిજऩણ৷
7. যੵੴચ॑ણ৷खञଲષभ৹୸पणःथ

যੵੴચभ଒ੀ
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2‫ਂك‬౥৸ਙ৒৶
3‫ك‬রবୁभ৖ો
4‫ك‬ইঞ‫ش‬঒ਖ਻
5‫੶ك‬ಀம৉ਖ਻
6‫ॺك‬টॵ॥ਖ਻
7‫ك‬᭩ᮮऋँढञৃ়भிભभਚ૔

101

1‫ॳك‬গ‫ش‬জথॢॸ५ॺ

2‫ਂك‬౥৸ਙ৒৶

3‫ك‬রবୁभ৖ો

4‫ك‬ইঞ‫ش‬঒ਖ਻ॳগ‫ش‬জথॢॸ५ॺधःअ‫ؚ‬ਃ༊पૢ௦औचथয৑ऋૢ௦
खथःॊऊਃ༊ऋૢ௦खथः
ॊऊ‫ؚ‬ਖ਼૵घॊॸ५ॺऋँॊ‫؛‬30٫भଟਪ৩पযटधਖ਼૵औ
चोय়તद‫ؚ‬2014ফप33٫
पथ୸ਛमऔोञऋ‫ؚ‬౞टેীपয৑ैखःખૢदँॊध
ःअਛટ॑଱ऑथमःऩः‫؛‬َঽഞ੉఺भঃছॻॵॡ५ُः
ॎॅॊَॡঞॱযमመणऌटध
ॡঞॱযम੉ढञُ॑‫ؚ‬।‫ش‬।ঝऋਯ৾৓प઒৥खञुभ‫؛‬౥৸ऩযੵੴચमजभ౥৸ਙ॑઒
৥दऌऩःधःअဤ࿬ऋেगॊ‫؛‬ਗ৖ऊै૖੯‫؞‬৒ଝ॑ਝ৒घॊ
૑ਏऋেगॊ‫؛‬রবୁ॑ੴढथःॊ঄ॺऋ॥থ
ਠ૔‫ؚ‬যੵੴચमઓઅघसऌ෇೧
আগ‫شॱش‬पৌखथরবୁ॑োৡ‫ृ ؚ‬ถ಍২भৠ৒॑যੵੴચঽମद
શभ৖ોदরবୁ॑ੴैऩः঄ॺ दऌऩः‫ँ؛‬ॊ৯৓॑୸ਛઞ৷ध
ऋরবୁ॑੶ಀधखथੳ௙खथ‫ ؚ‬घॊৃ়‫ؚ‬ঢ়બँॊহඨभऺऊ‫ؚ‬ँॊ੶ಀपৌखथमऒभ੶ಀ‫ؚ‬धःअेअपନ௦घॊध‫ৄؚ‬ऊऐ঱ ঢ়બ૮ःহඨम૮଒पோ૔घॊञ
রবୁ॑৶ੰखथःॊ঄ॺऋৌૢ ी‫ؚ‬जोຸ॑ःলजअधघॊध૮
खथःॊ஘पৄइॊ‫౐؛‬प੶ಀ॑ ଒पৎ৑॑ਏख೿ૃखथखऽअ‫؛‬ඝ੿घॊटऐदੴચ॑३঑গঞ‫ ش‬ਠ૔भधऒौ‫ؚ‬যੵੴચपৌख঄
ॺखथउॉ‫ؚ‬ੴચम঄ॺपुਃ༊ ॺऋَిજُऩ෇೧॑৒ीॊ૑ਏ
पुदढठ঱ऑैोॊधःअुभ‫؛‬ऋँॉ‫෇َؚ‬೧॑৒ीॊਖ਻ُभ
঳ಹ৓ऩੰৠम൑୔दँॊ‫؛‬102

5‫੶ك‬ಀம৉ਖ਻

6‫ॺك‬টॵ॥ਖ਻

ॺটॵ॥ऋ଍ଡ଼भ঱॑௒ষखथउ
ॉ‫ؚ‬วଡ଼ऋਝऐैोथःॊ‫؛‬଍ଡ଼भ੔पमఊ৶੿঵রभ5੡भ੿঵৩ऋउॉ‫ؚ‬जभऽऽ௒ॊध5੡ऋ‣ऊोॊ‫؛‬શभวଡ଼भ੔पम1যऋ੿঵खथःॊ‫؛‬A੽मञऽञऽ
ॺটॵ॥भਤষ্਱॑૗इॊঞ
ং‫ش‬भ੺ऎपःॊ‫؛‬A੽ऋधॊस
ऌَਫखःُষ৿धमनभेअऩ
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َਫखःُਖ਼૵॑औचॊৃ়‫ؚ‬୦॑੅ढथَਫखःُधघॊऊ‫؛‬যੵੴચपनभेअऩ੼கਖ਼૵॑ଖ
इॊसऌऊ‫ؚ‬नभेअप॥থ७থ
१५॑੭ॊभऊ‫ؚ‬॥থ७থ१५म
੭ैोॊभऊ‫؛‬੶ಀ॑ৰ਼ੀभਔ௡ध੥लण
ऐैोॊऊधःअਖ਻‫؛‬॥থআগ‫شॱش‬म੶ಀभਔ௡॑৶
ੰखथःऩःभद‫੶ؚ‬ಀभඝ੿टऐदੴચ॑ৰਠदऌऩः‫؛‬୻इय‫ؚ‬३ঐٔक़ঐٙ३ঐक़
ঐधःअ஘ऩ໪୛॑঳ಹ৲ख
थඃ੭घॊহमदऌऩः‫؛‬7‫ك‬᭩ᮮऋँढञৃ়भிભभਚ૔
যੵੴચ॑࿌ൗखञଲષ॑ઞ৷खथକऌञਖ਻भরद‫ؚ‬যੵੴચभਖ਼૵ऋෙढथःञञीपକऌञਖ਻भிભम‫ؚ‬ଲષଲୗ঻पँॊऊ‫ؚ‬ଲષઞ৷঻पँॊऊ‫؛‬যੵੴચऋলखञੰ௦पజढथକऌञਖ਻भਚ૔म‫ؚ‬नभेअऩৃ়पनऒप઼ऎसऌऊ‫؛‬103

઻ড় ITS ଡ୳‫؞‬ট‫ॻش‬ঐॵউ 2017
ITS‫ق‬Intelligent Transport Systems‫؟‬ৈ২੊ଡ଼ઐৢ३५ॸ঒‫ك‬ঽ৿ઈૡभী৙दमAIણ৷पेॉেगञிભभਚ૔ु
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ऩઅइ্‫ق‬ਅറ‫ك‬प੦तःथਫ਼ୈ॑ষअु भधघॊ‫؛‬ϸ‫؝‬র਋৓ଳਡपয়ढञ਑২એपउ
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Ϲ‫؝‬਍৸ਙ॑ન৳खणणॖঀঋ‫ش‬३ঙথऋയਤऔोॊेअऩ਑২ೳੌ
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ঋ‫ش‬३ঙথऋയਤऔोॊेअऩிભঢ়બभ ৥ન৲

যੵੴચभిજऩણ৷
Asilomar AI Principles (2017)2017ফ1া‫ؚ‬ढ़জইज़ঝॽ॔ପ॔३টঐपथষॎोञ‫ؚ‬৸਼ੀभAIभଢ଼஢঻ध৽ੋ৾‫ؚ‬১൅‫ؚ‬຃৶‫ؚ‬າ৾भ௧୅ੇऋૐऽॉ৮૛औ
ोञযథपधढथથஇऩAIपঢ়घॊਉಋ‫؛‬ଢ଼஢पঢ়घॊ5ඨ৯‫ؚ‬຃৶ध੼க௴पঢ়घॊ13ඨ৯‫ؚ‬শ਋৓ऩਖ਻पঢ়घॊ5ඨ৯ੑ23ඨ৯ऋ଱ऑैोञ‫؛‬AIॿॵॺড‫ش‬ॡ঺ভ௓ਤভ৮ਾઔછ2017੕ਜ੄ੲਾৢਦ৆ੁଢ଼஢ਚऋ‫ؚ‬਴ਛ28ফ10াऊैَAIॿॵॺড‫ش‬ॡ঺ভ௓ਤভ৮ُ॑৫ಈख‫ؚ‬AIॿॵॺড‫ش‬ॡ৲॑ीएॊ঺ভ
৓‫ੋ৽؞‬৓‫؞‬຃৶৓‫؞‬১৓ऩୖ਻पणःथਫ਼ୈ॑ਤीथःॊ‫؛‬਴ਛ29ফ7াपਾઔછऋ৅লऔो‫ؚ‬जभরद‫ؚ‬ব੠৓ऩ৮૛भञी
भAI৫৅फ़ॖॻছॖথ੧ऋ઀੧औोञ

104

Asilomar AI Principles (2017)• Research Issues• 1) Research Goal: The goal of AI research should be to create not undirected intelligence, but
beneficial intelligence.
• 2) Research Funding: Investments in AI should be accompanied by funding for research on
ensuring its beneficial use, including thorny questions in computer science, economics, law, ethics,
and social studies, such as:
How can we make future AI systems highly robust, so that they do what we want
without malfunctioning or getting hacked?
How can we grow our prosperity through automation while maintaining people’s
resources and purpose?
How can we update our legal systems to be more fair and efficient, to keep pace with AI,
and to manage the risks associated with AI?
What set of values should AI be aligned with, and what legal and ethical status should it
have?
• 3) Science-Policy Link: There should be constructive and healthy exchange between AI researchersand policy-makers.
• 4) Research Culture: A culture of cooperation, trust, and transparency should be fostered among
researchers and developers of AI.
• 5) Race Avoidance: Teams developing AI systems should actively cooperate to avoid cornercutting on safety standards.

• Ethics and Values• 6) Safety: AI systems should be safe and secure throughout theiroperational lifetime, and verifiably so where applicable and feasible.
• 7) Failure Transparency: If an AI system causes harm, it should be possible
to ascertain why.
• 8) Judicial Transparency: Any involvement by an autonomous system injudicial decision-making should provide a satisfactory explanation
auditable by a competent human authority.
• 9) Responsibility: Designers and builders of advanced AI systems are
stakeholders in the moral implications of their use, misuse, and actions,with a responsibility and opportunity to shape those implications.
• 10) Value Alignment: Highly autonomous AI systems should be designed
so that their goals and behaviors can be assured to align with humanvalues throughout their operation.
• 11) Human Values: AI systems should be designed and operated so as tobe compatible with ideals of human dignity, rights, freedoms, and cultural
diversity.
• 12) Personal Privacy: People should have the right to access, manage andcontrol the data they generate, given AI systems’ power to analyze andutilize that data.

105• 13) Liberty and Privacy: The application of AI to personal data must
not unreasonably curtail people’s real or perceived liberty.
• 14) Shared Benefit: AI technologies should benefit and empower as
many people as possible.
• 15) Shared Prosperity: The economic prosperity created by AI
should be shared broadly, to benefit all of humanity.
• 16) Human Control: Humans should choose how and whether todelegate decisions to AI systems, to accomplish human-chosen
objectives.
• 17) Non-subversion: The power conferred by control of highly
advanced AI systems should respect and improve, rather than subvert,
the social and civic processes on which the health of society depends.
• 18) AI Arms Race: An arms race in lethal autonomous weapons
should be avoided.

• Longer-term Issues• 19) Capability Caution: There being no consensus, we should avoid
strong assumptions regarding upper limits on future AI capabilities.
• 20) Importance: Advanced AI could represent a profound change inthe history of life on Earth, and should be planned for and managedwith commensurate care and resources.
• 21) Risks: Risks posed by AI systems, especially catastrophic orexistential risks, must be subject to planning and mitigation efforts
commensurate with their expected impact.
• 22) Recursive Self-Improvement: AI systems designed to recursively
self-improve or self-replicate in a manner that could lead to rapidly
increasing quality or quantity must be subject to strict safety andcontrol measures.
• 23) Common Good: Superintelligence should only be developed in
the service of widely shared ethical ideals, and for the benefit of all
humanity rather than one state or organization.

106

107

1. যੵੴચधम୦ऊ
2. যੵੴચ॑ણ৷घॊਔଝ
3. যੵੴચभഄఴधॺঞথॻ
4. ॹॕ‫ش‬উছ‫ॽش‬থॢभ৶૛৓ऩూବ
5. ୢ௜पउऐॊযੵੴચभણ৷୩ୠ
6. যੵੴચभ଒ੀधిજऩણ৷
7. যੵੴચ॑ણ৷खञଲષभ৹୸पणःथ

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http://www.meti.go.jp/report/tsuhaku2017/pdf/2017_00-all.pdf

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110

1. イントロダクション
1-1. AIが医療業界で使われている事例
画像解析が医療の診断にブレイクスルーを起こす
医療業界において、特に目覚ましい発展は画像の解析である。2012年以降、機械学習の一種であるディー
プラーニングという技術が登場し、それ以来、この画像分野での応用が進展してきている。 この後に詳細な紹介を行うが、機械学習という技術では入力となる変数（例えば、画像）と、アクションに対応する教師データ（例えば、発作の有無）を準備することで、その規則性をデータから見つけ出し、再現することが可能になる。
ディープラーニングの登場より前から機械学習による画像の解析もよく行われてきていた。 しかし、その際に障害になっていた点として、どのように画像を解析するかが人間の経験と勘により行われており、専門知識が豊富かつプログラミングによる実装ができる優秀なエンジニアがいないと実現できないといった課題があった。 要するに「専門知識」と「実装のスキル」の２点が不可欠であり、コレを満たせない業界
では機械学習での問題の解決が困難であったといえる。 それがここにきて、ディープラーニングという技術の登場により徐々に変わりつつある。

111

この違いについて、上図を用いて説明していく。 これまでの機械学習では「 特徴抽出」と呼ばれるある対象とする現象を特定しやすくするために、機械学習の入力データを適切な形に変換する前処理が基本的に必要であった。 そして、この前処理には長年の経験で培われた知識が不可欠である。
この流れは自然のように感じるであろうが、みなさんに想像してもらいたい点として、ガンの発作位置を特定しやすいような画像の前処理についてご存じだろうか。 当然、知らないはずである。 しかし、機械学習によって症状の発作位置を予測する場合は、このような専門的な知識が不可欠であった。
ディープラーニングで画期的であった部分は、この特徴抽出に関して理論上省略できることである。これまでの機械学習は入力、特徴抽出のロジック、教師データとなる出力の３つが必要であったことに対し、ディープラーニングではこの特徴抽出の仕組みをモデル内で表現できているため、入力データと教師デー
タとなる出力の２つのみであれば良い。 つまり、医師が病気の位置だけ特定したデータを準備しておけ
ば、どのように病気に特徴抽出すると病気の位置を捉えやすいかといった特徴抽出のロジックを知らずとも、ディープラーニングが学習を行い、病気の位置を見つけ出せるようなシステムが完成する。
もちろん、これは理論上の話であるため、実際の案件になるとデータをしっかりみて、ディープラーニン
グとは言えど、前処理はある程度行うのであるが、どのような特徴量が適切かが前提知識としてわかっていない業界に置いても適用可能となり、医療に関する専門知識を持たないエンジニアにおいても、医療現場のデータ解析が可能となってきている。

電子カルテの解析も始まっている112

他にもカルテの電子化が進むことに寄って、より多くの文字情報が得られるようになっている。 この文字
情報を自然言語処理によって解析することで患者に対する有用なフィードバックが得られる可能性がある。 また、医師は短時間の診察で候補が無数にある中から症状を判断しなければ行けないケースが多く、少なからず見逃してしまう場合も想定される。 そこで、過去の症状を機械学習によって解析し、診断結果のアシストを行うといった研究は多く行われている。 この解析には先述した画像や電子カルテのテキスト情報が非常に有用である。
しかし、気をつけなければいけないことも多くある。 構想として話は始まっているが、実際に機械学習ベースの解析を導入するには難易度が高いことがある。 例えば、カルテが電子化されたとは言え、病院によって記録を残しているフォーマットが統一されていないことが問題である。 解析を行おうにもそのフォー
マットの違いが吸収できず、結局データを蓄積したは良いが、データの統合を行う際にまた人手を要してしまい、コストが見合わずに開発に進むことはない可能性も高い。 こちらの電子カルテデータの統合に関しては医療言語処理グループ などで積極的に議論されている。
そのためにも、データの電子化を行う前に気をつけなければいけないことがある。 それはどのように使っていくかを念頭に置いて、データのため方を設計しておかなければならない。 とりあえずためておくは、結局使えない可能性が低くない。 そのためにも、医師はまず機械学習を利用したシステムの発注するために最低限必要なAIのリテラシーを勉強していく必要がある。
ポイントとしては、どのようなデータから何が導けるのか。 具体的にどのようなデータを準備しておかな
いといけないのか。意味のないデータのため方とはどのようなものか。 こういった発注者側のリテラシーを習得することが本講座の目的である。

113

1-2. AI・機械学習・ディープラーニングとは？

この業界では「AI」「機械学習」「ディープラーニング 」といった言葉が飛び交い、どれも同じような意
味として用いられるケースが多い。 しかし、厳密にはそれぞれに位置づけの違いが存在し、発注する際にどの技術を使用するか把握しておかないと全然違うものができてしまう可能性があるため要注意である。
まず、包含関係から説明する。 人工知能（AI; Artificial Intelligence）が一番の大枠であり、そのAIの一部技
術として機械学習が存在する。 また、その機械学習の一部がディープラーニングである。 このような包含関係となっているが、結局、AIと機械学習の違いはわかったであろうか。 答えはおそらくNoではないだろうか。 それでは、それぞれの位置づけについて下の図を使用しながら解説していく。

114

人工知能（AI）
まずはじめに、AIは人間の機能を計算機によって再現したいというモチベーションで開発されており、当然、目や耳、口といった機能を再現できる必要がある。 そして、目は「画像」、耳は「音声（時系列）」、口は本来食べ物であるが話すという比喩表現で「言葉（自然言語）」を取り扱える必要がある。
そして、まず一番最初にこれらの入力された情報を数値として定量評価できる必要がある。コンピュータ
はもやっとした定性的なものを扱うことはできず、数値としてしか扱うことができない。さらに突き詰めると0と1しか扱うことができないが、このあたりは現代のコンピュータではこの0と1の組み合わせで文字情報や小数点がある実数値など多様な表現が可能となっている。
それでは、どのように画像を定量評価するのだろう。 デジタルカメラには相補型金属酸化膜半導体(CMOS)センサと呼ばれる光の強さを感じとる素子が搭載されており、この素子が明るさを定量評価する。 例えば、もし光がとても強ければ１００で、光が全くなければ０といったように表現するのである。
さらにカラー画像になると、写真としては１枚という印象が有るかもしれないが、Red, Green, Blueの３枚の画像から構成されており、それぞれの色に対する光の強さを定量評価して重ね合わせることでカラー
画像をコンピュータ上で再現できるようになっている。次に音声は空気の振動量をマイクによって取得するわけである。そして、定量評価において、一番困難を極めるものが自然言語である。「人工知能」という単語は数値でいうといくらになるのであろうか。例えば4文字だから4で良いのであろうか。「機械学習」も4文字であり、全く別の言葉が同じ数値になってしまう変換は好ましくなく、これではいけないことがわかる。 こちらに関しては、いまだに議論が続いているところであるが、気になった方は「自然言語 特徴量」と調べていただきたい。 いろいろな定量評価の方法が議論されているが、最近は問題設定にあったように特徴量に変換することが主流となっており、ここにも特徴量抽出をモデル内に含んでいるディープ
ラーニングの登場によるものが大きい。

機械学習
そして、この特徴量抽出を含めた定量評価を終えると、数値として扱えるため、コンピュータ内では画像や自然言語といった差がなくなる。そして、この数値を入力データとして何かしらのアクションに紐付け
115

るような関係性を見つける技術が機械学習である。 例えば、画像の情報が入力されて、この顔写真の画像
は「佐藤さん」、この顔写真は「鈴木さん」といったように、紐付けを行うのである。この時の画像情報
を入力変数、名前を出力変数と言い、機械学習ではこの入力と出力の関係性を見つける概念である。 厳密には入力データだけのケースもあるが、この説明は後ほどおこなう。 これで人工知能の一部として機械学習が位置づけられていることをおわかりいただけただろうか。

ディープラーニング
機械学習はあくまで概念であり、コンピュータにとっては具体的な指示を出さないと当然、動作しない。
そのため、このように「入力と出力の関係性を紐付けて」といったしじではいけないわけである。 この時にコンピュータに詳細に指示を出す具体的な手順のことをアルゴリズムという。 そして、機械学習アルゴ
リズムの一つがディープラーニングである。 そのため、当然別の機械学習アルゴリズムも存在しており、
例えば、サポートベクターマシン（SVM）などが有名である。
このように、AIという大きな概念から、その問題を解くために必要なアクションに落としていった際に、機械学習やディープラーニングという技術が存在することがわかる。

116

基礎となる数学
そして、この機械学習を勉強するために必要なスキルセットとしては、数学とプログラミングである。数学は基礎として、「微分積分」「線形代数」「確率統計」の３つがある。そして、プログラミングは言語を問わず開発が進んでいるが、そのメインストリームはPythonという言語である。実案件でもPythonによる解析案件が多いと言われている。

117

1-3. 学習と推論
プロダクトを作成する際によくあるミスを避けるために 学習と推論について、その開発工程とともに説明する。

学習
ユーザーの視点では、AIを「使う」といった印象が多いが、実際にはAI、特に機械学習の「モデルを学習する」といったフェーズが一番最初に必要となる。 例として、顔写真から名前を予測したいという問題設定で考えてみる。
機械学習においては、最初から顔写真をもとに名前が予測できるわけではない。 入力とする画像に対して、その名前を１セットで与える必要がある。 この時の人間側でラベルを付けて与える出力値を教師デー
タと呼び、文字ではtとして書かれることが多い（teachの頭文字t）。 そして、この入力と出力の１セットになったデータを元に、機械学習のモデルを学習させる。 この学習でうまくいけば、精度良く判別できる
ようなモデルができ、これを学習済みモデルと呼ぶ。

118

推論
この学習済みモデルを使って予測値を計算することを 推論と呼ぶ。 サービスでユーザーが使用する際は、基本的にこの推論となっている。 そのため、「AI=推論」だという誤った認識もあり、開発する際に誤解が生じてしまうため気をつける必要がある。 そして、推論によって計算される予測値はよく y で表現される。

よくある間違い実例を挙げながら学習と推論の違いについてさらに理解を深めていく。 例えば、問題設定として、音声データから文字データを書き出すようなシステムを作って欲しいという依頼があったとする。クライアントの主張としては、過去十数年分のデータが蓄積されている。データの量にもよるが一件問題設定としては、機械学習を使えば実現可能であると考えられる。
しかし、実際に案件が始まってデータを見てみると、音声情報が十数年分蓄積されているが、それに対応した文字の情報が全くないことが発覚する。 今回の問題設定を振り返ってみると、音声情報を入力として、出力には文字情報と設定する必要があった。 そのため、これでは文字を書き起こすことができない。
なぜか分かるだろうか。
入力として音声の情報があり、そしてその出力に対応するところとして、その音声に紐付いた文字の情報
がラベル付けされている必要があるが、音声の情報しかなかったのである。
このように機械学習を適用する際には、学習と推論を意識してデータを蓄積しておく必要があり、ただ単に蓄積だけし続けたデータではアクションに紐付いていないため、特に価値を発揮することができない。
そのため、機械学習で使用することを念頭にデータベースや問題設定を設計した後にデータを蓄積し、あ119

る程度蓄積ができたタイミングでモデルを学習して使っていくことが望ましい流れである。

120

2. 機械学習概論
2-1. 機械学習の３大トピック
機械学習は大きく３つに分類される。 １つ目が教師あり学習、２つ目が教師なし学習、そして、３つ目が強化学習である。 この３つの違いを正確に把握しておくことで、依頼する際に教師あり学習か、教師なし
学習か、それとも強化学習であるのかを判断できる。

教師あり学習教師あり学習は、入力となるデータ（X ）と出力となるデータ(Y )がセットで揃っており、入力から出力を予測するモデルを作る。 たとえば、「駅からの距離や部屋の広さ（入力 X ）から家賃（出力Y ）を予測する」「画像（X ）から男性か女性といった性別（出力Y ）を識別する」といった問題設定が挙げられる。

教師なし学習教師なし学習は、入力となるデータ（X ）のみで、データの背後に存在する本質的な構造を抽出する。

「顧客データ（入力X ）を似ている属性ごとに分ける」「大量のデータ（入力 X ）の中から情報として密度の高い部分のみ抽出する」といった問題設定が挙げられる。

強化学習
強化学習はある環境内におけるエージェントが、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する。 一言で説明するなら身近なお掃除 ロボットを考えていただきたい。 実際には全く始めデータがない状態の中、つまり部屋の床に置かれているかもわからず、かつ部屋の広さや家具の配置情報も全くわからない状態の中でスタートする。 そして、動きながら部屋の情報を収集し、そのデータに基づいて、部屋を最短で掃除できるように行動を決定していく。

３つの違い
教師あり学習では、最初から人間側で入力 X と出力 Y についてデータが準備されており、こちらを元にその X と Y の規則性を見つける。それに対し、教師なし学習では、入力 X しか情報が与えられておらず、その中でその入力 X にはどのようなデータの構造になっているかを考えていく。そして、強化学習では入力も出力も与えられていない中で、自ら動きながらデータを収集し、そしてそのデータをもとにモデルを構築していく。

ビジネス活用を視野に入れた場合ビジネスの現場において、効果を発揮できるのは教師あり学習が多い。 もちろん、教師なし学習や強化学
習に関しても、研究開発で使用されているケースは多々あるが、最終的な納品を考えると教師あり学習で121

ないと難しいことがわかる。
納品する際には、最終的に何パーセントの精度が確保できているかといった結果を当然把握する必要がある。教師なし学習の場合は、実際には教師となるデータがないため、「検証」が難しくなる。そのため、最終的にモデルは作ったものの、結局何パーセントぐらいの精度が出るかは、現場に投入してみるまで分からない。そうなると実際にどのぐらいの精度が出るかわからないものはリスクが高く、導入するための意思決定ができない。
それに対して、教師あり学習では手持ちのデータを、学習に使用する訓練データと検証のみで使用する検証データに分割することで、未知のデータに対する結果を模して検証を行うことができる。もちろん検証
データも過去のデータではあるため、未来に対する結果を保証するものではないが、この結果があるとないでは信頼性が大きく違ってくる。そのため、発注者側としては教師あり学習として発注することが望ましいと言える。

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2-2. 機械学習アルゴリズム

教師あり、学習教師なし学習、強化学習についての概略を学んだため、それぞれに対して、さらに具体的な手法まで深掘りする。

教師あり学習：回帰と分類
教師あり学習はまず大きく分けて、回帰と分類に分かれる。
回帰では出力の値が数値となる。もう少し厳密に言うと、連続値を予測するのが回帰である。 例えば、家賃の値や株価の値と言った連続値を予測すという問題設定である。有名な手法としては、重回帰分析やロジスティック回帰、ニューラルネットワークがある。
それに対して、分類ではカテゴリを予測する。 例えば、赤ワイン・白ワイン・ロゼと言った３カテゴリの分類であったり、男性・女性のように、予め決められたカテゴリのどこに属するかを決定する問題設定である。有名な手法としては、決定木やニューラルネットワークがある。

教師なし学習：クラスタリングと次元削減
次に教師なし学習では、クラスタリングと次元削減が有名である。
クラスタリング（Clustering）では、データ間の距離が近いところもの同士で分けるといったことが行われる。これは一件、教師あり学習の分類（Classification）に似ているが、異なるものである。 なぜなら、分類は教師あり学習であるため、どのカテゴリに属するかという教師データがあらかじめ与えられており、クラスタリングは、結局この人が男性なのか女性なのかといったデータは存在しない。 そのため、基本的には人間の事前知識と照らし合わせながら解決策として導入していくことで、現場で活用できる。 有名な手法としては、k-近傍法などがある。
123そして、次元削減では、入力変数の数が大きい場合に、変数の数を圧縮する。例えば、与えられたデータ
が100次元、つまり列の数が100個あったときに、全てのデータを使用することが望ましいとは限らない。
少し技術的な話になるが、多重共線性と呼ばれる入力変数同士が強い相関を持つことで、予測に悪影響をもたらすといった問題が知られている。そのため、入力変数同士が相関を持たないように、次元を減らす（つまり次元削減）を行うことで、予測精度の向上に寄与することがある。そのため、教師あり学習の前処理として、この次元削減が用いられる場合も多く、有名な手法だと主成分分析などがある。
強化学習に関しては、最近DQNと呼ばれる深層強化学習、つまり、ディープラーニングと強化学習を組み合わせた手法がよく取り上げられる。AlphaGoが囲碁で人間に勝利した時に使われていた手法である。このDQNと呼ばれる手法の中でも使われているが、主にQ学習と呼ばれる手法が有名である。

124

2-3. 演習課題

実際に機械学習の位置付けを把握できたところで、演習問題を行う。今回はMRIの画像データから、腫瘍位置を機械学習アルゴリズムによって見つたいと言うシステムを構築する。
あなたの手元には上記のようなMRI画像があり、教師データとしてどのようなデータを準備することが必要となるかを問題設定から考えてほしい。ヒントとしては最終的にどのような情報が欲しいのかである。

それでは、答え合わせをおこなう。 まず画像の中から抽出したい情報として、「腫瘍がどこにあるのか」である。
これは２つの手法が組み合わさって実現できる。 まず１つ目が腫瘍か否かを問わず、物体を検出する手法

125

である。そして、その検出された物体が腫瘍であるか否かといった２カテゴリの分類となる。
これを実現するためには、教師データとして、腫瘍の箇所の座標情報が必要となる。 単に腫瘍の有無だけ
でなく、どの位置に腫瘍があるのかまで教師データとして与える必要がある。 そのため、上記の画像がその答えとなる。
画像系はよく畳み込みニューラルネットワーク（CNN; Convolutional Neural Network）が使用されるケースが多く、今回のような領域まで特定する場合は、R-CNN（Region with CNN）がよく使用される。 つまり、あなたが発注をかけたいときには、R-CNNで検討したいと告げ、さらには、どこに腫瘍があるのかの座標情報を教師データとしてつけておいたという情報を渡すことができれば、あとは機械学習エンジニアが腫瘍を発見できるようなモデルを作成してくれる。

126

3. 機械学習の周辺技術
3-1. 機械学習に必要な数学先述したとおり、機械学習に必要な数学は「微分積分」「線形代数」「確率統計」の大きくわけて３つがある。この３つが機械学習を使用していく上で必要不可欠といえる。 しかし、最初から全てを習得することは難しく、特に発注側の立場であれば、議論をする際に抑えておくべき用語とそれらの数学が使用される用途だけ把握しておけば最初のステップとしては良い。

微分積分
まず微分積分であるが、高校の時はセットで習うことに対し、機械学習では微分と積分は別々の用途に使用される。
微分は傾きを求めるといったことが使用用途のゴールとなる。 そして、この傾きを使うことによってどのような恩恵を預かることができるのか出たところがポイントとなる。

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上記の図で解説を行う。各点において傾きを求めることで、関数がどの地点で最小値を持つのかを把握できるようになる。機械学習の中では、評価関数や損失関数といって、実際のデータとの誤差を小さくしたいという問題設定が多く登場し、その際にこの誤差を最小化できる手段がとても有用である。そこに使用される技術に微分が適用されているわけである。
積分はベイズ統計と呼ばれる難易度が高い機械学習の手法で登場し、主に時系列データなどのある区間に関する面積を計算するということに使用される。

線形代数
機械学習を勉強する際に最も重要だと言われるのが、線形代数である。
線形代数を大学の一般教養で勉強する際には、線形空間や補空間など、難しい用語がたくさん出てくるが、まず発注者側として開発側とすり合わせを行う際に絶対に抑えておくべき用語は スカラー、ベクトル、行列である。発注者サイドは、この用語が理解できていないと議論している際に難しい話をしているのか容易な話であるのかもわからなくなってしまう。

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上記の画像で説明する通り、スカラーは１つの文字を表しており、それらを複数まとめたものがベクト
ル、そのベクトルをさらに行と列の方向に拡張したものが行列である。機械学習では、データの数が多い
ため、スカラーだけでは表現しきれず、これらの情報をまとめてベクトルや行列という形にすることで、非常にスッキリとした議論を行うことができるのである。 これが線形代数を学ぶ大きな目的である。 特に
わざわざ難しい計算をしようとするわけではなく、情報をうまく整理して扱うための学問として線形代数が用いられている。

確率統計
機械学習といえばまず確率統計が必要という印象が強いかもしれないが、意外にも初歩的な機械学習では確率統計の知識がそれほど大きくは必要ない。
線形代数をベースとした機械学習では、 平均、分散、標準偏差、そして正規分布といった初歩的な確率統計の基礎を抑えておくだけで議論に参加できる。
そして、ベイズ統計と言われるさらに難しいな手法を勉強する際には、確率密度関数であったり、そこから派生していく難しい数式が必要不可欠となる。 こちらは、開発側が把握しておけば良いため、発注者側としてはそれほどの深掘りは一旦必要ない。

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3-2. プログラミングと環境開発

機械学習は数学だけではなく、プログラミングの知識が必須となる。 また、プログラミングを行うに伴って、OS、プログラミング言語、フレームワーク（ライブラリ）、APIといったソフトウェアに関するその周辺知識に関して必要となっている。 さらに最近では、大量のデータが入手できるようになったため、その大量のデータを処理するためにも、自前のコンピュータではなく、別の計算機で処理させることも一般的になってきました。そのため、計算機（ハードウェア）に関する周辺知識も必要となっている。

OS（Operating System）
OSとは、その概念の説明よりも、WindowsやOS X、Linuxといった具体的な名称を聞くとわかりやすいと思う。ハードウェアの制御とユーザーが使用するアプリケーションのベースを取り持つ役割の部分である。 このOSごとに解析環境の設定が大きく異なり、ユーザー間の環境の差や、ローカル（手元の計算機）とリモート（手元以外の計算機）によるOSの差によって、環境構築に非常に手間がかかることが多々ある。 最近では、Dockerと呼ばれるサービスの登場により、OS間の差を埋めることができるようにな
り、ローカルで構築していた環境を、そのままリモートへと手軽に移植できるようになっている。 機械学
習領域では、Ubuntuと呼ばれるLinuxディストリビューションの一種がよく使用される。 特に問題がなければ、依頼する際には、UbuntuをOSとして指定しておくと良い。

プログラミング言語
機械学習でよく使用されるプログラミング言語としては、 Python がある。 それ以外にもR言語や

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MATLAB、JAVA といった言語も存在するが、多くの解析案件ではPythonがよく使用されるため、特に問題がなければPythonを発注する際のプログラミング言語として使用すると良い。 Python が好まれる理由
としては、もともとアプリケーション向けの言語として開発されているため、単なる解析だけでなく、システム統合すると言った際にもシームレスに行うことができる。 また、Python を使用した機械学習のコ
ミュニティが非常に盛り上がっており、その結果 Python のプログラミングに関するリファレンスがイン
ターネット上で多く存在する。 これは、初心者でも勉強する敷居が低くなっていることを意味しており、これから採用する際の育成も容易であることにも繋がる。 どのプログラミング言語を使用するかということは一番最初に決定する必要があり、最終的に人の採用であったりとか引き継ぎの容易さといった観点まで考慮することが大事である。

解析環境
また見落とされがちになっている点としてプログラミングを行う以上は開発環境解析する環境の構築を行う必要がある。 最近では、簡単にインストールできるようなソフトウェアも増えてきたため、ローカルでの解析環境の構築はそこまで難しくはない。
しかし、ディープラーニングの登場やビッグデータ解析によって、非常にリッチな環境が解析において必要となる場面が多くなってきた。 そのために、クラウドやオンプレミスを問わず、リモート上の計算機を使用することの重要性が増している。
Pythonでは、Jupyter Notebookと呼ばれる環境で解析を行う人が増えており、こちらではWebブラウザが解析環境となる。 そのため、この Web ブラウザベースの仕組みによって、ローカルで解析を行う場合
も、リモートの環境を使用して解析を行う場合にもほとんど差異を意識することなく解析を行うことがで
きる。

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最近ではDockerで開発環境を丸ごとコピーして、他の人に渡せるため、ソースコードの共有だけでなく、開発環境の共有も併せて行うことが一般的になっている。 こういった解析の環境に関しても最終的にどのように引き継ぐのか、そしてその環境が今後使えるのかと言った観点が重要である。 納品される際に、学習済みモデルだけは納品してもらうといったケースでなく、今後も解析を続ける場合、その解析環境に関しても自前で使えるように発注する必要が出てくる。 この際にクラウドを選択するのかオンプレミスを選択するのかデータ周辺環境についても知識がないと、開発側の思い通りとなってしまうため、事前にこの流れを把握しておくことが重要である。

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3-3. 機械学習がよく使われる領域
画像
近年、画像データの解析に関して非常に盛り上がっている。 画像データは単純に入力変数として使用する
際には縦かける横、さらにカラー画像の場合は CHANNEL という部分も追加されて、非常に多くの画素数になる。 例えば、縦が100ピクセル、横が300ピクセルのカラー画像の場合、100かける300かける3チャン
ネルで合計9万ピクセルとなる。 単純な機械学習の入力変数として扱う場合入力変数の数が90000となる。
実際には1枚の画像であるため90000の入力変数という問題設定にするとモデルの学習が非常に難しくなってしまう。
ここでパラメータの数を減らすということが非常に大きな問題である、この解決策として、 畳み込みニュ
ーラルネットワーク（CNN）が登場している。 これは古くからあった画像処理のフィルタという概念をパラメータとして適用することでパラメータの数を減らし、かつ画像としての特性もうまく考慮しながら学習させることが可能になっている。 CNNはディープラーニングの一種であり、医療画像に関してもこのCNN によって多くのブレークスルーが起こっている。

時系列
時系列に関しては、前のデータによる影響をうまく表現するために、これもディープラーニングの一種だが、リカレントニューラルネットワーク（RNN; Recurrent Neural Network）が提案されている。 従来から時系列向けのニューラルネットワークもあったが、最近ではこちらに置き換えられるケースが非常に多くなり、時系列解析のスタンダードとなっている。また、画像と時系列を組み合わせることで、動画としての処理も可能である。

自然言語
そして最後が自然言語である。こちらはテキストを扱うような場合である。 冒頭で紹介した通り、自然言語の処理に関しては、単語が数値で言えばいくらなのかといった定量評価が非常に難しく、こちらに関しても特徴量を選択できるようなニューラルネットワークがとても活躍している。
また、覚えておいていただきたい点として、自然言語データは現場に導入する際の難易度が高い場合がある。 それは、文章の生成といった問題設定の時に起こるため、例を交えて紹介する。 文章生成の際に、「私は機械学習を勉強しています。」という情報が正解だったとする。 このときに、機械学習アルゴリズ
ムで予測した結果が「機械学習を私は勉強しています。」であった際に、人間であれば概ね合っていると判断できるが、機械側では順番が異なっているため、不正解であると判断してしまう。 この問題に関して、機械学習側での正解の判断と人間側の正解の判断が異なってしまう。 正解率が低いように見えた際にもこのような問題で語順が違うだけであるのか、選ぶ単語も間違っているのかといったところの検証が必要となり、こちらは人間が手動で行う以外、適切に判断できるものがない場合が多い。

133

ビジネスへの応用
4-1. ビジネスフロー
機械学習案件が扱うべきスコープ
機械学習を実際に実践する際のビジネスフローについて紹介していく。 機械学習を始めたばかりの初心者
は、モデル構築と呼ばれる数学とプログラミングを使った箇所についての仕事のみにフォーカスが当たりがちである。 つまり、入力と出力（教師）データをクライアントから受け取り、それに対して、その入力と出力をうまく紐づけるようなモデルを作るということである。
しかし、実案件のスコープはモデル構築だけでなく、以下の図の通り、遥かにそれよりも広いのである。

大まかな流れ一番最初にどのようなビジネスを行っているかと言ったビジネスアンダースタンディングを行うヒアリン
グの作業が必要となる。 そしてそのビジネスを成功させるために必要なデータの収集それから整理ついて作業を行うことになる。
これらのデータは最初から数値化されているケースは少なく、文章といったものや画像をといったものに関して非構造化データから構造化データへ変換する必要がある。
その後、この構造化されたデータをもとにモデル構築を行う。 このモデル構築の部分に機械学習を使用する。 例えばディープラーニングや、簡単な方法では重回帰分析など、最もその問題に適した手法をエンジニアが選択して適用する。

134

そして実際に次の日からうまくいくのか、次のデータからうまくいくのかということに関して保証を求められるケースが多くあるため、まずは仮の運用を行いながら検証作業を行っていくということをしばしば行う。
その仮運用の後、うまく実装ができていればシステムをとの統合を行っていく。
また最終的にどのようなシステムであるかについてのプレゼンテーションやドキュメンテーションの作業が必要である。
それでは、続いて各工程について、落とし穴も踏まえて紹介する。

ヒアリング
まずヒアリングの作業だが、この時に大事なことは、最終的なシステムの統合を視野に入れながらヒアリ
ングをすることである。クライアントは「AIを使いたい」というような曖昧な段階で相談をする。その際に相談を受ける側としては、相談内容を実現するためには、どのように構造化をする必要があるか、どのようなデータが必要であるか、どのような問題設定が必要であるか、最終的にシステムに統合する際にはどの程度の精度が必要であるか、システムの統合する際にはどのような技術選定を行うべきか、といった言葉で具体的に案件として仕様を固める必要がある。
更にこのヒアリングの段階で各工程を細かく、どのような落とし穴があるかも含めて分解し、どの程度の期間がかかるのかといったことを検討する必要がある。大きく時間がかかるポイントとしてはデータ収集
や、そのデータ収集の前に存在する、解析環境構築といったところがある。 そのため、どのようなデータ
が既に入手可能であるのか、そのデータはクライアントの環境でしか使えないのかそれともデータとして自分たちの環境で解析できるのか、クライアント側でしかデータが使えない場合はどのように解析環境構
築すればいいか、といったことまで、実際のフローに結びつくようにしっかりとヒアリングする必要がある。
ここに関しては、遅かれ早かれ行う必要があるが、最初にざっくりとした用件だけを決めて進めてしまう
ことも少なからずあり、最終的に想定していた時間内に終わらないと言ったことでクライアントの期待値と異なってしまうケースも多く存在する。そのため丁寧にヒアリングを行い、どのようなデータの扱い
方、フローになるかもしっかりと固めておく必要がある。
他方発注側では、この受注者サイドの事情を把握しながらどのようなデータを出すことができるか、そして教師データとして紐付いているか、自分たちのデータがクライアント先に渡すことができるのか、そのためには秘密保持契約書との契約書の準備であったり上長の許可また医療であれば倫理審査頭を通す必要があるためデータを共有する際のフローを依頼する前に把握しておくことで、受注者再度とすり合わせる
際に無駄な時間を過ごすことを減らすことができる。
ヒアリングの際に非常に重要なこととして、最終的な程度であったりデータの量からできるできないと言った判断を下すことをあらかじめよくなっていくことも大事だが、実現できるがやらないといった判断を下すことも非常に重要である。
これは開発コストに対して得られるパフォーマンスが低い場合に、できるけれどもやらないと言った判断135

を下すことである。例としては、事務作業に関して自動化したいといった場合である。機械学習を使って毎日同じように繰り返している事務作業を自動運用したいというとき、多くの場合かけた開発費用に対して、例えば0.5人月の工数を削減できたとしても、一人当たり20万円の人件費の半分だとすると、月間10万円程度のコスト削減にしかならない。
これに加え基本的にAIで精度100%を保持することは困難であり、人間のチェックが必要となるため、0.5
人月程度のチェックの工数が必要となる。
これに対して開発費用は少なくとも500万円、通常は数千万円といった規模になる。この人件費10万円では、開発費にかけた金額を回収するのに長い期間が必要になり、また機械学習のモデルでは、最終的に出来上がったモデルをずっと使い続けるのではなく、適宜メンテナンスが必要となるため、運用コストとして毎月数万円から数十万円かかるケースもある。
そのため、この10万円しかコスト削減できないケースにおいては開発を行うメリットは非常に少ない、もしくは赤字になってしまうことが想定される。費用対効果については、最初の段階でしっかりと検討する必要がある。

データ収集・整理
次にデータ収集整理に関してである。前述の通り、まずどのようなデータが必要であるかということをヒ
アリングの段階で固めておく。これはどのようなデータが使用可能であるのかと言った発注者側からの提案に基づいて、受注者側でどのように使用していくかを検討していく。
そのため、発注を行う際にはどのようなデータが使用可能であるのかということを先に明確にする必要がある。この際使えるデータなら何でも出してもいい訳ではなく、ある程度を構造化する目処が立っているものである必要がある。完璧に構造化できている必要はないが、例えば紙データでしか残っていないであるとか、メールに書いてあるやり取りをデータとするようなケースは、実際に機械学習をかける際に紙の情報から文字情報を書き起こしたり、メールの文章から必要な文章だけを抜き出したりといった、人間側の前処理の工数が非常に多く発生する。
こちらに関しても、時間とお金をかければ対応可能ではあるが、開発期間が非常に長くなり、コストもかなり大きくなる。かけた時間に対して思ったような期待値が得られないようなケースも多々あるため、初めてのプロジェクトに関しては、既にデータが構造化できる目処がある情報を使用することを推奨する。
データ収集の際には、ファイルとして受け渡しできるのが一番楽なケースである。この際には、入力変数となるものと教師データとなるものを準備する。例えば画像の場合は、フォルダごとに教師データの情報のフォルダごとに画像が分かれているとベストである。
また医療の画像と異常検知において注意しなければいけないことが、データ収集の段階で一つ存在する。
それは異常のデータが非常に少ないという問題である。 基本的には正常状態であるため、異常のデータを集めることは困難であることはあるが、教師あり学習において異常と正常を分類するためには、異常のデータも正常のデータと同等の量が必要となる。
もちろんデータ解析側でうまく処理を行ってデータの水増しを行うこともできるが、理想的には正常デー

136

タと同等量の異常データが必要となる。逆にいえば、異常データの量に合わせて正常データを間引くた
め、異常のデータがどれだけ集まっているかによって機械学習に使用できるデータの量というものが決まる。
またこの際に、そのデータをどのように受け渡すのか、その際に必要な契約書は何か、環境はどのようなものが必要かというところはしっかりと押さえておく必要がある。データ解析を行う側としては、クラウドを使用することが最も手軽であり、大きなリソースを使う際にもリスクが少ないため、クラウドを使用することは可能か検討するのが良い。その際にどういった要件であればクラウドを使用できるか、もしくはオンプレミス以外の解析は不可能かというところを事前に把握しておく。

非構造化->構造化
非構造化から構造化に関しては、エンジニア側の作業である。 文章といったデータをいかに定量的に評価をするか、そしてエクセルのカラムのように、行と列に置き換えてデータを格納するような形式に変換していく。そのため、この構造化データを作成することを前提としてデータを準備する必要がある。

モデル構築（機械学習）
モデル構築は受注者サイドの作業となるため、発注者側で特にどのモデルを使用してほしいというような依頼を行うことはないが、例えばディープラーニングを使用してほしいなど要件が最初からあれば把握しておく必要がある。
また発注する際には、業者によって画像が得意な業者、自然言語が得意な業者、時系列が得意な業者といったように得意領域が異なるため、実績のある企業を選ぶとよい。 実績はホームページで過去にどのような案件を行ったのかというところを見れば確認可能である。
このモデル構築の最終的なゴールは、与えられたデータを訓練と検証データに分け、その検証データに対する予測値や精度がどの程度になるかを検証することである。そのため納品物としては、この段階ではレポートとなる。 このレポートの段階で、発注者側が納得すれば、次の仮運用やシステム統合に移行していく。
発注先の選定基準としては、すでに類似案件を経験しているかが重要である。 すでに経験があれば、前処理等のノウハウたまっていたり、すでに構築されている別の案件で構築されている学習済みモデルが使用できる場合がある。 別案件であったとしても、類似案件の学習済みモデルをベースにチューニングすることで、準備できるデータの量が少なくても、良い精度が出せる場合が多くある。 これを転移学習といい、ディープラーニングではファインチューニングという技術に応用している。 そのため、経験的にも実装的にも、類似案件の経験があるかは重要な選択基準となるのである。

仮運用・検証モデル構築が上手くいった場合でも、あくまでそれは訓練データに対する精度であるため、実際に運用した際の結果とは異なってくるケースが多くある。あくまで訓練データは過去のデータであるためである。
そのためモデル構築後も、どの程度の結果が出るのかを仮運用しながら検証していく必要がある。

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特に知識のない発注者側の場合、検証というとこのモデル構築の際の検証データに関する検証をさすことで納得するが、実際に解析を進めてみると検証データというものはデータ解析側で何パーセント選択をするのかと言ったことを恣意的に決めることができ、良い結果が出るような検証データの選び方をしているケースも少なからず存在する。 そのため本当に運用フェーズでうまくいくとは限らず、実際に適用してみることが重要となり、これが仮運用をしながらの検証ということである。
ここで仮運用しながら検証を行うと、過去のデータに対する予測値を計算していた仕組みとは異なり、定期的に予測値を計算すると言った仕組みや、誰でも使えるようにアプリケーションに落とし込んでいく工程が発生する。 これに関してはデータ解析とはまた異なるアプリケーションを作っていくような技術が必要となるため、ここで大きな費用が発生する。そのため仮運用を始めてからでは費用対効果が合わないケースも多々あるため、モデル構築の段階でレポート納品としてまずマイルストーン置いておくことを推奨する。仮運用を行いながら、もしうまくいかないケースであればモデル構築を再度見直していく。

システム統合仮運用がうまくいった際には、開発したものを既存のシステムに統合する工程がある。既存のシステムがない場合は新しくウェブアプリケーションを作るということもある。
この際に、発注者側としては既存のシステムがどういう仕組みで作られているのか、どの業者によって作られているのかを考えておく必要がある。特に医療系ではベンダーが限られており、自前で作ったシステ
ムを他の医師が使えるように統合するということは容易ではない。
またPMDAと言った審査を通すことが必要になることもあり、最終的にシステムに統合できるのかを把握した上でプロジェクトを開始しなければならない。

138

4-2. 使うべき案件の切り分け方
費用対効果とデータの整理状況から、使うべき案件の切り分け方について4象限に分けて紹介する。

この4象限に分ける際には、2つの軸が存在する。1つ目はデータの整理状況、そしてもう1つは費用対効果
である。

データの整理状況が低く、費用対効果も低いケース
例えば事務作業のような違うフォーマットがたくさん出てきて、そして開発しても開発費運用費に比べてパフォーマンスが出ないようなケースに関しては、今のままは現状維持をすることが最も良い選択である。

データは整理されているが、費用対効果は低いケース
それに対して費用対効果は高くないが、データの量が多くなってきたケース、たくさんの事務作業が発生したようなケースに関しては、まずクラウドソーシングと活用してコストの削減を行うことが必要となる。そしてその際には、最終的に機械学習に使用できるように入力 ( X ) と教師データ (T ) に関して1セッ
トでとっておくと良い。 そうすることによってデータがたくさん溜まっていき、最終的にAIによる自動化の検討を行うことができる。

139データの整理状況は低いが、費用対効果は高いケース
次に費用対効果に関して考えていくと、データがあまりないが費用対効果が高くそしてロジックがある程
度確定しているというようなケースがある。これに関しては RPA（ロボティックプロセスオートメーション）の検討が最も良い選択である。RPAは単純に人間の行っていた作業をプログラミングし、それを再現していくというようなものである。RPAに関する開発を行う企業も多く出現しており、ロジックさえある
程度確定していれば、費用対効果も高いため開発コストに見合うような結果を得ることができる。
そしてこのRPAを実施していく中で、ある程度ロジックを言語化することが難しいことが多々出てくる。
その際には機械学習を用いてそのロジックをデータ駆動で見つけ出していくといたことが望ましい。
例えば Web のフォームに関してどこが名前の卵なのか、どこがメールアドレスの卵なのかといたところは、ある程度をロジックで判断できるが、 Webのフォームのデザインが異なっているケースでは、そこに関しては画像データ駆動の機械学習を挟んで行く方が精度良くばらつきに対応できたりするケースがある。
このようにRPAを使用しながら、適宜必要な箇所は機械学習に落とし込んでいくといったことによって、費用対効果も高く、そしてデータの整理状況も徐々に高くなっていくようなシステムを作っていくことができる。そのため、まず機械学習、AIによって案件をクリアしてほしいと言ったような依頼を出すのではなく、データの整理状況と費用対効果の状況を見ながら、クラウドソーシングを活用していくのか、それともRPAによって自動化を行っていくのか、そしてそれが最終的にどのようにAIによって自動化を検討できるのか、ここまで踏まえた議論を最初に行っておく必要がある。
ステップ1としてクラウドソーシングもしくはRPAによる自動化を検討、そして次のステップではAIによって自動化を検討していく。このようにマイルストーン置いていくことで、開発側としても焦らずに開発でき、そして発注者側としても、効果を短期間で得ることができるといったような関係性を築き上げること
ができる。

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4-3. 外注と内製化案件を進めていく上で、開発を外注して行うのか、それとも自社内で開発して内製化していくのか最初の選択がある。 外注と内製化のそれぞれに関するメリット、デメリットを考えていく。

外注
まず外注のメリットとしては、データ解析を行う人を確保する必要がないことである。 AI人材は不足していると言われており、採用が難しいといった問題がある。 そのため、開発しようにもまず人手の確保が優先であり、開発しようにも採用できずに始められないといった問題が生じる。 そのため、このような人材の確保が必要とならない場合、案件の企画さえ固めてしまえば、外注先を見つけることができれば、即時に開始することが出来る。
一方、デメリットとしては、開発されている機械学習やシステムの仕組みに関して把握できていないた
め、修正が必要な場合にも依頼を行わなければいけないというメンテナンス性の問題がある。 また、開発
後の契約期間が切れてしまうと修正することが困難となり、技術的負債が残る。 この技術的負債は発注者側にとって大きなデメリットになる。

内製化
内製化を行うメリット・デメリットは、外注のメリット・デメリットの反対である。 開発を行う際の修正が比較的容易であり、その分の開発できる人材が必要となるため、案件を開始する前にまず人材の採用が不可欠となる。 また、人材を採用した後も育成ができる環境が必要となる。 エンジニアは技術に対する向上心が高いため、技術的なチャレンジが少ないと転職する傾向にあり、そのためにも育成を行っていくシ
ステムが必要である。
最初から採用や育成ができる環境を作り上げることは容易ではない。 そのため、データ解析の案件を行う
際は、まず最初に費用対効果がでるのかといったところの検証を外注して行う。 そして必要であれば、その案件を引き継げるような人材を時間をかけて確保しながら育成していく。 最終的にはその人材に案件の詳細を把握してもらうというと流れが望ましいと言える。

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142

医療用人工知能の作り方～研究開発の中心となるデータ作成の実際～

２０１８年３月２３日

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概要
機械学習を用いた人工知能に開発において、学習データは必要不可欠なものとなってきた。しかし、この学習データの生成には人間による作業が必要不可欠であり、学習データの種類によってはその作業に高度な専門的な知識を要求する。そんな中、医療用データを用いて学習を行なう医療用人工知能では、学習データの生成に医師の協力が必要となることがある。しかし、このデータ生成には膨大な単純作業が含まれ、多くの医師がそういった作業を忌避する傾向にある。こうした状況は医療用人工知能の開発を遅らせる大きな原因となり得るが、こうした作業に関して医師の理解を得られれば、医療用人工知能の実用化に向けた大きな一歩となる。

１．人工知能と機械学習
近年、人工知能技術が急激に進歩し、あらゆる領域で話題になっている。顔認識技術がスマートフォンなどのセキュリティ分野に応用され、記者の代わりに記事を書くようになり、症状から疾患を提示して医師の手助けをするようになってきた。人間の知能を再現するという人工知能の試みは長い年月を経てようやく形になりつつある。こうした人工知能の成長を支えているのがディープラーニングを始めとする機械学習だ。
従来は人工知能の認識・判断・行動に関わるあらゆるルールを人間が自ら教えていた。
しかし、人間が直接教えられることには限界があり、特に人間が意識的に行なうことのな
い感覚的なタスクである画像認識や音声認識などの領域では長らく壁にぶつかっていた。
それがディープラーニングによって壊れた。
大きく進歩した人工知能による認識能力によって、人工知能は改めて注目を集めるようになり、様々な応用に期待がかかるようになってきた。その一方、人工知能がどのように学習し、成長しているのかについてはよく理解されていない。まずは画像認識システムの学習プロセスに焦点を当ててみた。

２．画像認識を行なう人工知能の開発
人工知能の開発と一口に言っても様々なアプローチがあり、人工知能の目的と目的達成の手法、使われる技術によって開発方法は全く異なっている。今回はその中でも、社会に大きなインパクトを与えた画像認識システムにおける画像の学習プロセスについて簡単に紹介する。
学習プロセスは大きく「データの収集」「データの加工」「加工済みデータでの学習」「性144

能評価と改善」の４つに分けられている。最終段階の評価で満足の行く結果が出ればプロセスは終了するが、出なければアルゴリズムや学習方法に改善を加え、必要に応じて新たにデータ収集・加工・学習・評価を繰り返す。では、各プロセスで何が行われているのかを細かく見ていこう。

＜データの収集＞
まずは学習させたい対象の画像を収集する。人間の顔であれば人間の顔を、犬の画像であれば犬の画像を集めることになる。ここで収集される画像の枚数は時に数千万に及ぶこともある。しかし、同じ人間の画像であっても角度・背景・光によって見え方が異なるよ
うに、全く同じ物体の画像であっても、バリエーションに富んでいることが望ましい。
この時に問題になるのが「どこからそんなに沢山の画像を集めてくるか」だろう。一昔前であれば、この段階で画像が集められず人工知能の性能は頭打ちになっていたところだ
が、今ならインターネットがある。キーワードで検索すれば大量の画像がヒットする上に、動画を使えば１つの動画から同じ対象の角度の違う画像を複数枚入手できるため、「人間や動物の画像」であればさほど学習用データの収集には困らない。

＜データの加工＞
こうして得られたデータはそのまま学習に使うことはできない。データを集める際に人間が一枚一枚選んでいた場合は別だが、通常はより多くのデータを一度に収集できるようにするためにデータ収集用のプログラムを作り、そのプログラムにデータを集めさせる。
そのプログラムはあくまで「キーワードで得られた画像を全て収集する」もしくは「特定のキーワードで検索した動画の中からランダムに画像を抽出する」などのタスクを行なう

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だけのものであり、全く関連性の無い画像も多数混ざっている。
そのため、収集した画像は人間が目で見て分類していかなければならない。人間の顔を認識させたいのであれば、人間の顔が含まれている画像に「人間の顔」と付け、犬を識別したいのであれば犬の含まれている画像に「犬」と付ける。この作業は人間の顔や犬を識別出来る人間なら誰でも出来る極めて単純な作業だ。それを１人で何千何万と行なうため、
ここでも効率化のためにプログラムを組む。例えば、犬を識別するために、画像と一緒に「犬である」「犬ではない」と書かれたボタンが表示され、クリックすると次が表示されるようなプログラムを作れば、人間が行う作業は画像を見てマウスやキーボードを押すだけになる。

＜データでの学習＞
退屈な作業が終わると今度はそれを使って人工知能に学習をさせることになる。この際、ラベルの付け方は非常に重要になる。例えば、「犬である」「犬ではない」というシンプルなラベルしか貼っていないのであれば、人工知能が学習するのは犬か犬ではないかだけで、犬の種類までは識別しない。
学習時間は画像の枚数・アルゴリズム・コンピューターの性能にもよるが、学習プロセ
スの全体の中でそれほどの割合にはならない。場合によっては一瞬である。
「学習」は重要なプロセスであることは間違いないが、手間と時間がかかるのはそれ以外のプロセスだ。

＜性能評価と改善＞
学習が終わった後に行なうのは性能評価だ。学習用のデータとは別に作っておいたテス
ト用のデータを使って検証する。人工知能は学習を経て「犬だと思った画像」「犬ではないと思った画像」を出力する。こうして出力されたデータを人間がチェックする。
良い結果が出ても、悪い結果が出ても、評価プロセスは非常に重要だ。良くなった原因、悪くなった原因を突き止め、アルゴリズムにさらなる改良を加えていく。アルゴリズムではなく、学習データに問題がある場合には、次に収集する画像データの集め方やラベルの付け方について改善していかなければならない。

ここで画像認識システムの学習プロセスは終了する。しかし前述の通り、必要に応じて何度も何度も繰り返される。作り始めたばかりのシステムであれば、繰り返す回数は１回や２回ではなく、場合によっては何十回と繰り返すことになる。これは途方もない作業だ。

146

３．医療用人工知能で同じことができるのか
前述の画像認識システムのプロセスは、画像・文字・音声などの認識タスクを行なう人
工知能の多くで共通している。この学習プロセスをきちんと回すことができれば、一定水準の認識タスクを実行できる人工知能が完成する。
ただ、一見簡単そうに見える学習プロセスにも大きな問題がある。学習に必要なデータが膨大なのだ。データはインターネットから適当に拾ってくるだけでは不十分で、ラベルを付けるなど学習用に加工しなければならない。前述の画像認識システムのように「犬」を識別するだけの作業であれば、それほど難しくない。犬が何なんなのか認識できるなら小中学生だって構わないし、日本以外にもいくらでも依頼できる相手が存在する。クラウドソーシングサービスなどの発達で人材も集めやすくなっており、こうした画像認識システムの開発はスムーズに進み、実際に高性能な人工知能が多数登場している。
しかし、認識するべき情報の「答え」が分かる人間が少ない場合には厄介だ。例えば、肺のレントゲン写真を見てその「答え」となる疾患を当てることができる人間は医師など医療の専門家だけだ。有名大学の医学生だって経験不足なら難しいだろう。経験豊富な医師をこうした単純作業に大量に確保すること容易ではない。さらに、問題は人手や費用が集めにくいだけに留まらない。疾患があるかないかの判別は犬がいるかいないかという判別に比べて遥かに難解で、画像によってははっきりと断定できない「疑いがある」レベルにとどまるものもあるだろう。つまり、ラベル付の判定基準ですら簡単には決まらないのだ。
人工知能の学習は、基本的には学習に用いる情報の認識・理解に高度な専門知識が必要なケースになるほど難しくなる。医療用人工知能の場合は学習に使うデータが個人情報に関わるケースも少なくないため、インターネットで何でも集まる時代にデータを集めることにすら苦労する。苦労して収集したデータもそのままでは使えないため医師の協力を仰ぐことになる。
そこで具体的に、どのような作業が行われるのかについて説明していく。

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４．文献のリファレンスを表示する医療用人工知能の開発
医療用人工知能にも様々な種類が存在する。中でも注目を集めているのが診断支援を行
なう人工知能である。今までは医師にしか識別することができなかった様々な疾患を、画像を含む各種検査データや症状から自動で判別してくれるようになったのだ。これだけでも十分優れているのだが、もしこうした診断支援システムが疾患に関連する文献のリファ
レンスを上げてくれたらどれほど医師の仕事が楽になるだろう。
そこで、診断支援システムに文献のリファレンスを表示する機能を追加するとしよう。
そのためには疾患別のリファレンスリストが必要となるが、これを人力で整理するのは難しい。そこで文献を確認し、自動で整理してくれる分類用の人工知能を作ることにする。
膨大な医学文献を適切に分類するための膨大なルールを人間の手で入力していくことは現実的ではないため、機械学習を用いて人工知能に自ら学ばせる必要がある。その学習プ
ロセスは前述の画像認識システムの学習プロセスと殆ど変わらない。ただ、各プロセスで必要となる作業が微妙に異なる。

＜データの収集＞
ここで行なうのは文献データの収集だ。画像認識システムの学習と同様に、これも自動で行なう。ただし、検索時のキーワードは疾患名であったり医学用語であったり、より専
門性の高いものとなる。また、今回はインターネットを使った文献の収集であるため、実際に収集するのはウェブページの URL となる。URL には Wikipedia から公的機関の医療サ
イトまで含まれており、情報の形態は多岐に渡る。

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＜データの加工＞データを収集した後は、URL の先を確認し、医療用の文献として表示する価値があるかをチェックすることになる。この時点では、キーワードでヒットした URL が集められているだけであり、疾患の名前が入っているだけで無意味な URL もあれば、疾患とは全く無関
係の URL も存在する。
分類用の人工知能には、まずこうした無価値な文献を可能な限り取り除いて貰う必要がある。価値のある文献かどうかの確認は専門知識を持った人間にしかできないため、ここでは医師に依頼する。しかし、医師に依頼するからといって実質的な作業内容が複雑になるわけではない。やることは単純で、URL リストに含まれている文献を１つ１つ確認し、価値があるか無いかのラベルをひたすら付けていくだけだ。

＜データでの学習＞
加工データが完成したら、そのデータを使って価値のあるデータだけを出力するように学習させる。この際、価値のあるデータだけではなく不要なデータも同時に入力することが重要だ。インターネット上に存在する文献には無数の種類があり、価値ある文献に似た無価値な文献も存在する。こうしたものも可能な限り正しく分類してもらわなければならない。

＜性能評価と改善＞
学習完了後、改めて文献を分類させ評価する。価値あるデータが出ていれば良いのだが、そう簡単にはいかない。価値のあるデータとして主力されたものの中に含まれる無価値な
データがなぜ含まれたのかを分析し、アルゴリズムの改善やデータの収集・加工の改善に生かして行かなければならない。その上で、収集・加工・学習・評価を繰り返していく。

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５．医師による医学文献のチェック作業 －ガイドラインの策定－
全体としてのプロセスは画像認識システムの学習とさほど変わらないことは分かって頂けただろう。しかし、問題は「データの加工」の工程にある。分類用人工知能に出力してもらいたいのは「医師がリファレンスとして読む文献として価値のあるもの」であり、その答えを知っているのは医師だけだ。医学的な知識がない人間には頼めない。そこで医師に頼んで文献が使えるか使えないかのラベル付け作業をしてもらうことになる。
そこでまず、医師は大量の URL リストを渡され「有用な文献とそうでない文献を分けてください」と依頼される。ところがすぐに、このケースで言う「有用な文献って何だ」という話になる。つまり、判定基準に関する情報が不足しているのだ。ラベル付けのガイド
ラインの策定が必要になる。画像認識システムの学習のように「犬である」「犬ではない」という話であれば簡単だが、医療に関わるデータの分類はそう簡単な話ではない。
例えば、「Wikipedia などのサイトでは、医学的に有用な情報はあるものの信頼できるとは言えない文献がある。これは価値があるといえるのか？」「研究領域では価値があるものの、臨床現場では価値のない論文はどうなるのか？」などの疑問が生まれる。こうした疑問に対し、人工知能の開発者は「明らかに不要と思われるものだけを除外したい。そのため、そうした文献は価値があると判定して欲しい」という回答を返す。

最初に URL を数件チェックしただけでもこれぐらいの質疑応答が行われる。こうしたやり取りを経てようやく暫定的なガイドラインが作られるのだ。素人であれば「研究領域で価値のあるもの」と「臨床現場で価値のあるもの」の区別はつかない。今回のケースでは両方共価値があるとされたが、臨床現場だけで利用するものであれば区別する必要があっ
ただろう。

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６．医師による医学文献のチェック作業－ラベル付け作業－

暫定的なガイドラインが完成してようやく実作業に入る。ただ、膨大な URL を１つ１つ開いてチェックするのではどれだけ時間がかかるか分からない。そのため、画像認識シス
テムの学習時と同様に、チェック作業を効率化するツールが作られる事が多い。今回のケースでは、URL をいちいち開くのは手間なので、リンク先のキャプチャー画像と一緒にラベル選択のボタンが表示されるツールが作成された。これによって医師は URL を開く必要がなくなり、少なくともキャプチャー画像のみで判断できるレベルのデータであれば簡単に分類できるようになった。

しかし、ツールを用いたとしても単純作業がひたすら続くことには変わりない。医療関係者向けの公的機関のサイトで、内容的にも明らかに価値があるだろうと見ただけで判断できるケースもあれば、リンク先に飛び、文献をしっかり読まなければならないケースもあるため、集中力の必要な作業が続く。さらに、その過程で先に作成した暫定的なガイド
ラインでは対応できない問題にも遭遇する。
例えば、「疾患をまとめた便利なリストが含まれているケース」「医学的に価値があるが、そもそも動物に関する疾患であるケース」「医学的な文献だけど情報不足なケース」「英語で書かれていない文献」などである。これらの文献は状況によっては価値を持つ文献であり、一概に無価値と分類するのは避けたい。そこで、人工知能の開発者はラベル付けのガイドラインを改定し、「リスト」「ミスマッチ」「情報不足」「非英語」「その他」などのラベルを追加した。
それに合わせてツールを修正し、合わせてツールの使い勝手についても医師のフィード
バックを受け、ツールについてもより効率的に作業できるように改善していく。こうしたやり取りを繰り返しながらガイドラインを確定することで、ようやく安定して作業が進む
ようになる。

151

７．医療用人工知能の完成に一歩近づいた
分類用の人工知能はこうして分けられた文献を使って「価値がある文献」が何なのか学習していく。医学生なら、分類された文献を何件か読めば「価値がある」とされる基準を理解できるかもしれないが、人工知能ではそうはいかない。何千何万もの文献を読みながら、少しずつ学習していく。また、何千何万もの文献の中に大量に「実は価値のない文献」
が混ざっていると学習効率が落ちてしまうため、データの質は重要だ。単純作業だからと十分な知識のない人間に頼むと、せっかく集めたデータが無駄になる。人工知能の性能向上において、このデータ加工は非常に重要な作業である。
データ加工を終え、データを使って学習させ、評価と改善が終われば医療用人工知能が完成するかというとそうは行かない。評価の内容次第では新たに文献を集めて同じ工程を繰り返す必要がある。そうして何とか分類用の人工知能が価値ある文献を見つけ出してくれるようになったとしても、これは診断支援システムに搭載する追加機能であるため、実際にどのように表示するのか、表示する順番はどう選定するのか、関連のある文献をどう絞り込むのかなど、問題は山積している。
診断支援システムが鑑別と合わせて文献を表示し、それが医師の業務に役立つようなレベルに達するまでの道のりはまだまだ遠い。しかし、医療用人工知能が現場で使えるようになり、患者に治療に役立つようになるためには、この長い道のりを少しずつ進んでいかなければならない。

８．まとめ
機械学習を用いた人工知能の開発において、学習用データは必要不可欠である。しかし、学習用データの作成過程で人間の手が必要になり、それが膨大な単純作業であることはあまり認識されていない。また、学習に用いるデータによってデータの加工作業を行う人間に求められるスキルが違い、それによってこの単純作業の担い手が限られ、人工知能の開発に大きな影響を与えることも知られていない。
医療用人工知能の学習では、医師によるデータ加工が必要であるにも関わらずこの作業の重要性が正しく理解されておらず、協力者を得ることが難しくなっている。データの加工作業自体は非常に単調ではあるものの、こうした地道な作業が医療用人工知能の実用化には必要不可欠であり、そのためには医師の協力が不可欠である点が理解頂ければ幸いで
ある。

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医療⽤⼈⼯知能研究に求められるデータ⽣成・監査タスクを海外委託する

2018 年 2 ⽉ 14 ⽇

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サマリー
医療⽤⼈⼯知能の学習データの作成には、時間とコストがかかる。そこで、

今回、インターネットを活⽤して軽作業を委託する「クラウドソーシング」を通じて、海外の医療従事者に作業を委託する試みを⾏った。
試⾏では、利⽤者の多いクラウドソーシングサイトである UpWork 社を利⽤し、スリランカ在住の医師に、⾃動的に⽣成した⽂献データの医学的な監査作業を委託した。委託管理のシステムが確⽴されているため、実際の作業において、応募・作業・決済はスムーズに進んだ。また、作業履歴も、遠隔で確認することができた。結果的に、研究利⽤するうえで⼗分な品質のデータが完成した。また、国内医師を雇⽤することと⽐べて、5 分の 1 程度のコストで監査作業を⾏うことが出来た。作業者へのヒアリングにより、作業者側にとっても⼤きなストレスなく作業を⾏えることが確認できた。
クラウドソーシングを利⽤した作業委託は応⽤範囲が広い。今後、医療⽤⼈⼯知能の研究開発への有効活⽤が期待される。

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海外に作業を委託する理由
⼈⼯知能の研究開発が活発化している。⼈⼯知能と⼀⼝に⾔っても様々なモデルがあるが、中でも近年⽬覚ましい成果を上げているのが機械学習によって能⼒を向上させていくタイプの⼈⼯知能だ。この種の⼈⼯知能では多かれ少なかれデータが必要になるため、データをどのように集め、学習させ、検証するかが⼈⼯知能研究の鍵になってくる。ただし、⼈⼯知能研究に必要となるデータの作成には、⼈間が関与せざるをえない部分が少なからず存在する。これは殆どの場合、膨⼤な単純作業であり、⼈⼿と時間がかかる作業だ。
これは医療⽤⼈⼯知能研究でも変わらない。プログラムが出⼒したデータが医学的に正しいか、有⽤であるかはその領域に関する知識と経験の豊富な⼈間が判断するしかなく、信頼のおける医療従事者が必要不可⽋だ。しかし、国内の医療従事者の⼈件費は⾼く、⼀般的な⼈⼯知能研究と⽐してもデータ⽣成にかかるコストがよ
り⾼額となってしまう。この状況は、⽇本の医療⽤⼈⼯知能研究の研究コストを増加させる。
また、医師は、精神的な集中を要求される膨⼤な単純作業を好まず、研究協⼒者の確保にも難渋する。⼀部の医療⽤⼈⼯知能研究では、実際、この協⼒者の確保に困難があり研究が停滞してきた側⾯がある。
もし、海外の医療従事者を効率的にリクルートし、データ⽣成業務を委託することが出来れば、この⼈件費の問題と研究協⼒者の確保の問題が解決する可能性がある。とりわけ、データ作成の多くは単純作業であることから、コミュニケーショ
ンにハードルがある海外医療従事者へと作業を委託する事も現実的となる可能性がある。
近年、クラウドソーシングサービスが発達したことで、海外の単純作業者を探すことも容易になっている。作業ジャンルを問わないクラウドサービスとしては

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「UpWork」「Freelancer.com」、特定の作業に特化したサービスとしては「Amazon Mechanical Turk」などが知られており、世界中で広く使われている。
作業者側も、オンラインのクラウドソーシングサイトを⽤いることで、⾃国の賃⾦よりも⾼い報酬で作業ができることも多く、多くの医師やエンジニアが海外の作業を受注している。そこで、こうしたサービスを利⽤することで、安価に医療⽤⼈⼯知能研究のデータ⽣成ができないか、検証を試みた。

委託内容と作業⼿順
今回、クラウドサービスで委託する業務として「医療に関するウェブページの内
容検証作業」を取り上げた。ここで検証するウェブページは、医療関係のウェブサ
イトの中から有⽤と考えられるものをアルゴリズムが⾃動的に選んだ結果となっている。具体的な検証作業としては、ウェブサイトの名称や URL などが含まれている⼀覧ファイルに対し、作業者は各 URL の内容を確認し、それが特定の疾患に関する
医学的に有⽤なウェブサイトかどうかを判断する。

(ウェブサイトの名称・URL・疾患名などが含まれる⼀覧ファイル)156

この⼀覧データは、今後他の⽬的に利⽤されるだけでなく、明らかに病気と無関係のデータや有⽤性の低いデータを指摘することで、アルゴリズムの性能向上に役⽴てることができる。このため、データの判定作業が必要となる。
リストに含まれるウェブサイトの種類は多岐に渡る。公的機関の情報提供サイト
や医学論⽂の概要を含むサイトもあれば、ニュースの記事や製薬会社のホームペー
ジなども含まれている。こうした理由から、作業者は専⾨知識を有する医師が望ましい。
判定作業⾃体は極めてシンプルである。病名と URL が含まれるリストを渡された
作業者は URL を１つ１つ確認しながら、有⽤なサイトには「Useful」とラベルを付ける。そうでないサイトには「Non medical」「Mismatch」「Poor」「List」「Other」「Garbage」「Non-English」のいずれかのラベルをつける。この場合、「Useful」以外は不適切なサイトとして扱われる。

作業委託に使ったツール
この作業には時間がかかるため、Google スプレッドシートのスクリプトを活⽤し、作業効率の向上が図られている。具体的には、リストの中で判定に必要となる「病名」「URL」「ウェブサイトのサムネイル」「ラベル（選択肢）」のみが画⾯表⽰される。作業者がサムネイルだけで判断できる場合はラベルをクリックして先に進み、判断が難しい場合に URL をクリックして詳細を確認する。マウスのみでの作業も可能であり、100 個の URL を 20-30 分程度で判定できる Google スプレッド
シートのスクリプトを⽤意した。
このツールを実現するために「判定に利⽤するウェブサイトのサムネイル作成」「URL リストの分割」「Google スプレッドシートの作成」「スプレッドシートへのスクリプトの埋め込み」等の環境整備を別途⾏った。作業者が判定作業を⾏った
後、「データのダウンロード」と「集計」を⾏って結果を出⼒する体制も整えた。

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（ラベルとサムネイルが表⽰されている判定画⾯）

クラウドサービス上で作業者を募集する（今回利⽤したクラウドサービス「UpWork」のホームページ）

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今回、作業者を探すのに使ったクラウドサービスは「UpWork」だ。oDesk として 2003 年にサービスをスタートさせた UpWork は、2017 年の時点で全世界 180 カ
国 1400 万⼈がユーザー登録しており、クラウドサービスとしては世界トップレベルの規模を誇る。雇⽤者側が負担する⼿数料は⽀払額の 2.75%、作業者側は報酬に応じて 5%-20%の⼿数料が取られる。⾼額の報酬になるほど⼿数料が減る形となっている。
会員登録の段階ではクレジットカード情報などは不要で、必要な情報を⼊⼒したらすぐに仕事を作成して募集をかけることができる。⼀般募集はせずにワーカーを検索して直接依頼する事も可能だ。また、ユーザー登録せずにワーカーを探すこともできる。このように、利⽤の敷居を下げるための多くの⼯夫がこらされている。
ただし、ユーザー登録をしなければコンタクトを取ることはできず、プロジェクトを作成しての募集もできない。

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（UpWork の求⼈票情報作成画⾯。ワーカーのレーティングなどを絞りこめる）
求⼈票を作成するために⼊⼒可能な情報は多岐に渡るが、業務内容の説明さえ記⼊すれば、とりあえずの求⼈はできる。ただし、時給制かプロジェクト単位の⽀払いになるかは最初の段階で決めておく必要がある。業務内容を説明する項⽬では必要なスキルなども記載するが、UpWork 内での実績やレーティングを指定して絞り込むことも可能だ。また、応募の際にワーカーが答える質問事項なども⽤意できる
ため、スキルの有無や実績についての質問を⽤意しておけば、応募者の選定が楽になる。
求⼈票の提⽰段階では⽀払い⽅法の登録などは不要だが、ワーカーと実際に契約する際には、⽀払いに必要な情報を登録する必要がある。⽅法はクレジットカードの他に Paypal があり、クレジットカードの場合は⼀時的に数ドル程度事前課⾦（デ160ポジット）される。この課⾦は、承認後に返⾦される。クレジットカードの課⾦が素早く確認できない場合には承認にやや時間がかかるため、早めに対応しておくことが望ましい。

応募者の確認と契約まで（応募者の⼀覧画⾯。UpWork における平均時給や実績などが表⽰される）
今回の委託では、医療分野の専⾨知識を持つワーカーを募集した。その結果、１
週間で 10 名前後、３週間で 18 名(辞退 3 名)の応募者が来た。新規案件はユーザーに参照されやすいため、募集直後が最も応募者が増える。応募者に対してこの段階
でメッセージのやり取りなどをすることが可能で、応募時に⽤意した質問への回答を深掘りし、実績の詳細情報や医療従事者としての証明書の提⽰を求めることもで
きる。

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今回の応募者を⾒てみると、職種は医師・薬剤師・研究者・医学⽣・ライターなど多岐に渡っていた。医師だけでも 5 名おり、この他に実績の豊富な医療の専⾨家と思しきワーカーは６－７名いた。つまり、半数以上が作業に適した医療関係者だったことになる。ただ、あくまでプロフィールや質問への回答から確認できるものだけであり、これだけでは信頼できるワーカーかどうかは分からない。
また、募集してきたワーカーの UpWork における平均時給は時給 10 ドルから 65
ドルと幅広いが、これは現在の職業の他に応募者が居住する地域にも⼤きな影響を受けているため、平均時給が⾼いからといってスキルのあるワーカーだとは限らない。むしろ、先進国の医師で時給が 50 ドル前後だった場合には却って注意が必要かもしれない。

（UpWork 上で確認できるワーカーの実績に関する資料）
直接メッセージを送って実績を証明できるものを提⽰してもらうこともできる。
また、UpWork 上で今までの仕事の実績やフィードバックを確認することも可能だ。過去の仕事の内容や成果物が提⽰されているケースもあるため、過去に同様の仕事をこなし、評価されているのであれば判断材料となる。
しかし、あくまで「本物の医師」に作業を依頼したいという場合には「UpWork
上での実績」だけでは不⼗分だ。⽇本や⽶国（州ごと）など医師データベースを提162

供している国ならそれを使⽤できるが、途上国のようにそうしたシステムが無い場
合やそもそも相⼿がデータベースに登録していない場合には医師免許や学位証明書で確認する必要がある。
また、過去の実績や所属病院のウェブサイトを⽤いた存在確認という⼿もある。
所属病院の医師リストと病院のドメインが⼊ったメールで本⼈確認すれば良い。ス
キルの確認⽅法は求⼈票の質問の他、Skype でのインタビュー、⼩規模のプロジェ
クトによる試雇などが考えられる。

採⽤した作業者と賃⾦について（委託したワーカーのプロフィール画⾯）
今回はスリランカの医師に A ⽒に依頼することにした。A ⽒はスリランカ最⼤の⼤学であるコロンボ⼤学を卒業し、国の研究機関での勤務経験がある。UpWork 上の実績も豊富であり、論⽂の著者名でも確認できた。念のために学位証明書の提⽰を依頼すると、快く証明書を送ってくれた。

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（UpWork の契約内容画⾯。時給や上限などが確認できる）
契約を結ぶ前に⾦額などの条件についてワーカーと交渉するのだが、A ⽒のUpWork における平均時給は 20 ドル。この時給額をそのまま提⽰したところあっさり契約が成⽴した。
また、合わせて「Weekly Limit」として週あたりの最⼤労働時間を設定することができるので、予算オーバーは避けられる。UpWork では、ワーカーの活動ログを測定するアプリを提供しており、アプリを使っての労働時間の計測もできる。⾃動の時間管理の結果を、ワーカーと依頼者双⽅の合意のもとに修正することもできるようになっている。

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（UpWork で確認できる活動ログ。スクリーンショットと活動頻度が表⽰される）
活動ログ機能を⽤いれば、作業中に定期的に撮影されたスクリーンショット画像やキーボードとマウスの使⽤頻度が UpWork 上に保存される。この画⾯だけでも記録としては⼗分だが、より細かく確認したければ 1 分おきに記録されたキーボードとマウスの使⽤状況を⾒ることができる。

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（マウスとキーボードの使⽤ログ）
かなり細かくワーカー側の労働状況を確認することができるため、少なくとも PC
上で作業するタスクを依頼する場合には、労働時間をサバ読んで請求されることはなさそうだ。もちろん、スクリーンショットや活動ログを⾒て作業をしていないと判断できる場合にはこちらで作業時間を調整することができる。

（UpWork より発⾏される請求書）

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作業ログを元に週毎に UpWork から請求が⾏われる。請求書は以上の様な形態となっており、この⾦額に UpWork ⼿数料（2.75%）を⾜した⾦額が週毎に UpWork
経由で請求される。登録された決済⽅法で⾃動的に決済されるため、活動ログのチ
ェックはそれまでに済ませる必要がある。
また、契約途中での⾦額変更やボーナスの⽀払いも可能なシステムになっており、タスクの状況が変化すれば同意の上で時給を変更すれることができる。また、予想以上の成果を挙げてくれた場合には、追加報酬を⽀払うことで次の仕事に繋げることもできるだろう。

委託の結果、時間あたりの作業量とコスト感（全体及び曜⽇毎の労働時間と週毎の⽀払額）
最終的な作業時間はおよそ 35 時間で、⽀払額は約 700 ドル程度となった。完了した判定作業は約 7000 件。作業初期に発⽣した判定基準の変更による再判定や別件で167

⾏ったヒアリングなども作業時間に含まれているため、それらを除いた概算で「1時間あたり約 300 件」の作業効率となった。
作業に慣れる前はもう少し時間がかかっていたが、最終的にはこの作業速度で落ち着いている。判定作業の品質も申し分ないものであった。作業に際しては、作業の効率化に資する意⾒なども出して頂き、環境そのものを改善しながら進めることができた。
仮にこの作業を⽇本の医師に依頼した場合、⽇本の医師の時給はおよそ 1 万円前後とされているため、同じ作業を依頼した場合は 5 倍のコストがかかることになる。
また、医師を時給 20 ドルで働かせることに不安を覚えるかもしれない。しかし、スリランカの医師の⽉収は 600-700 ドルの⽔準であり、これは⽇本の医師の 20 分の1 だ。それを踏まえれば、20 ドルという時給は⾼額な部類に⼊る。事実、今回の⽀払いだけでも⽉収に匹敵する収⼊になる。
スリランカ以外にも同じ賃⾦レベルの国は数多く存在するため、最適な作業者を⾒つけられさえすれば、より⼤規模な判定作業を⾏なうとしても同じようなコスト
感で作業ができる可能性がある。

作業者の反応コストパフォーマンスの極めて⾼い作業委託となり、委託側としては満⾜のいく契約になったが、作業者側はどう感じているのだろうか。こうした委託が作業者にとって⼤きな負担となる場合、より⼤規模且つ⻑期間に渡って作業をする場合に問題になる。そのため、A ⽒に今回の案件に関連して簡単なヒアリングを⾏ったところ、以下のような返答が得られた。
Q「今回の賃⾦には満⾜していますか？」A「ええ、当時の平均時給でしたので⼗分に満⾜しています。」

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Q「作業についてどのような印象を持ちましたか？またやりたいと思いましたか？」A「今回の作業は私の医学的な知識をフルに使い真剣に情報を評価するもので、退屈どころか興味深いものでした。コンピューターだけで作業ができましたし、作業時間も⾃由です。気持ちよく作業できましたので、こういった仕事はまたやりたいですね。」
Q「クラウドサービスを通じて作業をしたい医師や医療関係者は多いと思いますか？」A「途上国では給料も少ないので、副業をしている医師は多いです。私の回りにもUpWork で作業をしたいと考えている医師は何⼈かいますが、競争が激しいので最初の仕事を⾒つけるに苦労していますね。」
Q「UpWork 以外でこうした作業を委託する作業者をどうやって⾒つければ良いと思いますか？」
A「同僚や知⼈を辿って探すことになるのではないでしょうか。UpWork 以外にも作業者を⾒つける⽅法はたくさんあると思いますが、先進国のクライアントにとって UpWork は安価に雇⽤できる途上国のワーカーを探す魅⼒的な場になると思います。」
Q「UpWork で仕事を⾒つける時にどのような問題がありますか？」A「興味深いタスクが中々⾒つからないことですね。提⽰額が低すぎるケースも多いです。あと、⼀番の問題は他の応募者との競争が激しいことですね。応募しても中々採⽤されません。ただ、最近は定期的に招待されるようになったので特に困っていませんが。」

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まとめ
結果、委託者としては国内⽔準の 5 分の１という想定以上に安い費⽤で作業を委託できた。作業者側も満⾜の⾏く賃⾦で作業できたようで、双⽅にとってメリットのある作業委託になったといえる。海外の作業者とのコミュニケーションは殆ど
UpWork のシステム上で⾏ったが、契約・作業・⽀払いまでのプロセスは⾮常にス
ムーズに進んだ。実作業における作業プロセスが確⽴していれば、⼈員を増やしたとしても特に⼤きな問題はなさそうだ。
また、UpWork のシステムでは UpWork 上で作業した実績しか参照できないた
め、実績のある作業者に依頼が集中するようだ。委託する側としても実績のないワー
カーには依頼しにくい。結果として最初の 1 件までのハードルが⾼くなり、潜在的なワーカーが仕事を得られていない事もヒアリングから明らかとなった。こうしたワー
カーの中から充分なスキルのある⼈材を⾒つけ出すことも重要だろう。
プロフィールやメッセージのやり取りを通じて実績やスキルの確認は可能であり、⼿間を惜しまず UpWork 上で実績の少ないユーザーとメッセージのやりとりをしてスキルの確認をすれば、有望なワーカーを多く⾒つけることもできそうだ。
⼀旦信頼できるワーカーを⾒つけられれば同僚を紹介して貰う形でワーカーを増やすこともできる。⼤規模な作業の前に⼩規模な作業を委託し⼿順を確⽴した上で、ワーカーを紹介してもらう形で作業者を増やせば、より⼤きなプロジェクトにも応⽤できるだろう。
今回の作業はデータの検証作業だったが、遠隔で作業が可能なシンプルなタスクであれば医療⽤⼈⼯知能のデータ検証以外のタスクにも応⽤はできる。もちろん、医療分野の他にも各種専⾨家にタスクを依頼するような作業には有⽤だろう。特に⼈⼯知能研究ではデータ⽣成関連の単純作業が多いため、応⽤範囲は幅広い。賃⾦についても、国内と海外の賃⾦格差の⼤きな職種ほどクラウドソーシングを使った海外業務委
託のメリットは⼤きい。

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今回の委託によって、研究中のアルゴリズムの精度が概算で現状 87%程度あることが確認できた。今回作成したデータによって再度学習させることにより、さらなる性能向上が期待される。クラウドソーシングが⼈⼯知能の研究開発に⼤きなインパク
トを有することがご理解頂けることを願っている。

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