ISSN 2189-3101

JSRT, Medical Informatics

日本放射線技術学会
医療情報部会誌
Vol. 19 , No2 , 37 巻
Oct. 2021

公益社団法人日本放射線技術学会
医療情報部会JSRT, Medical Informatics

目次
現代に生かす『以和為貴（和を以て貴しと為す）』

巻頭言

近畿大学奈良病院

安田満夫

1

島井健一郎

2

熊本大学病院

栃原秀一

3

静岡県立病院機構本部

法橋一生

4

大船中央病院

青木陽介

5

第 49 回秋季学術大会（熊本） 第 38 回医療情報部会 抄録

教育講演 「医療の DX（Digital Transformation）と患者プロファイル情報基盤」
千葉大学医学部附属病院

シンポジウム「放射線領域における標準データセットの必要性と実現に向けた課題」「CT/MRI 検査における患者プロファイル情報連携の現状」「診療放射線技師が撮影業務の意思決定に必要としている情報」「情報連携の現状と新しい情報連携 FHIR で描く未来像」

第 77 回総会学術大会（横浜） 第 37 回医療情報部会 報告

教育講演 「AI 等の先端技術を利用した医療機器に対する薬事規制のあり方に関する研究について」
国立医薬品食品衛生研究所
シンポジウム

中岡竜介

6

古川浩

22

東京歯科大学水道橋病院

相澤光博

45

北海道情報大学

上杉正人

57

福岡大学病院

上野登喜生

70「AI 時代における医療機器・データの品質管理」「AI 医療機器の精度管理」「AI 時代におけるデータの品質管理」「AI-PACS による画像管理と運用」

日本画像医療システム工業会

医療情報部会活動報告

第 29 回 PACS Specialist セミナー（WEB）

編集後記

71

巻頭言
現代に生かす『以和為貴（和を以て貴しと為す）』
近畿大学奈良病院
安田 満夫

今回、この巻頭言を執筆するにあたり、オンライン

も意義や発想を現代の風習に置き換えることで、人とジャーナルから過去の巻頭言を拝読した。本学会や専して取り入れるべき行動規範の金科玉条になる。時代

門部会が直面している課題や展望が記されているもによって抱える問題や課題は異なるが、人と人との関のもあれば、さまざまな経験談や座右の銘など諸先輩

わりを重んじ、「和の心」を持って大いに議論を交わ方が直面した話題が語られているものもあった。このすことの大切さは今も変わらない。

ような部会活動に携わることで、巻頭言に対する敬意

本学会のホームページ上には、学会の概要から開催と文面に込められた素晴らしい言葉に触れることが予定の学術大会やセミナー、部会誌、e ラーニングのできた。私の経験についても、その一助となれば幸甚

動画チャンネルなどのさまざま情報が溢れ、ネットである。

ワーク環境さえあれば、いつどこからでも閲覧するこ

私の趣味は、ランニングである。コロナ禍の影響にとができる。また、日本の行政機関の一つとして、2021よりランニングエチケットが推奨され、街中を走る際

年 9 月 1 日にデジタル庁が設立され、未来志向の DXに新たなマナーが求められるようになったが、そのラ（デジタルトランスフォーメーション）を大胆に推進

ンニングスタイルの変更が新たな出会いと学びに結し、今後 5 年で急速なインフラ整備を目指している。

びついた。週末の早朝にスマートフォンのランニング

そんな中、コロナ禍の影響により学会運営も WEB 配信

アプリケーションを起動すると、世界中で多くのランを取り入れたハイブリッド開催となり、急速なデジタ

ナーが活動し、その走行距離やスピード、投稿写真なル変革期となった。しかし、その学会にどのように関どに感化される。走り出すには体力だけでなく、気力

わり、何を学ぼうとするかは、個人の能動的な行動（モも必要であり、さらに音声アシスタントが選曲したポチベーション）や世代間の認識の違い（IT スキル）にジティブな曲調で体を動かすことへのモチベーショ

大きく影響してしまう。今後、デジタルの世界にもさンを上向かせる。また、最近は位置情報からおすすめ

まざまな世代の意欲を掻き立てるような学びの形との法隆寺に向かうことが増えた。早朝は密を避けるこ

双方向性の議論の場を創造していかなければならなとができ、境内の朝日が射し込んだ五重塔を眺めながい。

ら走ることがこの上なく心地よい。いつしかそのバー

今年は、聖徳太子 1400 年遠忌記念として全国の国

チャルコミュニティで開催されるロゲイニング（GPS立博物館で特別展が開催されている。先人の功績を現を利用して山野に多数設置されたチェックポイント

代の DX を活用することで、日本人の原点である「和のをできるだけ多く制限時間内にまわり、得られた点数

心」をわかりやすい教養として学ぶことができる。日を競う野外スポーツ）が世代も職種も異なる方々との本の歴史や本学会の歴史をタイムスケールで捉える

出会いに発展し、日常の生活では得られない新たな知と、学会活動に携わることができる時間はほんの一時見を体験することができた。その中で「十七条憲法」に過ぎない。私は学会の活動もまだ 2 期目の未熟者でを教養としてゼロから学ぶ機会があり、学生時代に学あり、医療情報に関する知識もまだまだ不十分である。

んだ聖徳太子の知識が断片的に蘇ったが、「以和為貴この限られた時間とエネルギーを学会の活動に尽力（和を以て貴しと為す）」から始まる十七条憲法の本し、一人でも多くの会員のみなさまと「以和為貴」を

質を全く理解できていなかった。1400 年以上前の法文

モットーに共に学びながら共有していきたい。

1第４９回秋季学術大会

第 3８回医療情報部会

教育講演

医療の DX（Digital Transformation）と患者プロファイル情報基盤

千葉大学医学部附属病院

病院長企画室・医療安全管理部
島井健一郎

少子高齢化が進行し続ける超高齢社会の我が国において、日本経済再生本部-未来投資会議で、「次世代ヘルスケア・システム」や「誰もがより長く元気に活躍できる社会」などが検討されている。
国民皆保険、フリーアクセスを中心とする我が国の保健医療制度などの持続性を維持させながら、一人ひとりの健康寿命をどう延ばすかという課題に対しては、健康・医療・介護の分野を有機的に連結した ICT インフラを本格的に稼働すべく、厚生労働省「データヘルス改革推進本部」で、データヘルスに関する集中改革プラン
や工程表が策定されている。
医療の情報化・DX（Digital Transformation）を、データヘルス改革で掲示されている「自身の保健医療情報」や「医療・介護分野での情報」、日本医療情報学会「患者プロファイル情報基盤研究会」での検討などを踏
まえ、放射線部門業務（検査・治療）・放射線技術学の向上に資する患者プロファイル整備の視点から、どう捉えるといいかを講演する。

2

第４９回秋季学術大会

第 3８回医療情報部会シンポジウム

放射線領域における標準データセットの必要性と実現に向けた課題「CT/MRI 検査における患者プロファイル情報連携の現状」

熊本大学病院

医療技術部
栃原 秀一

画像検査を行うとき、患者プロファイル情報を知っておくことで安全・安心な検査実施につながる。特に、CT検査では造影剤による副作用歴、MRI 検査では体内インプラント情報などである。これらに関して、病院情報システム(HIS)のオーダエントリシステムや放射線情報システム(RIS)への情報連携の現状について紹介する。
当院の電子カルテの患者プロファイル情報には、アレルギー/副作用歴とは別に造影剤アレルギーを記入でき、画像検査オーダと連携しているが体内インプラント情報を記入する項目はない。また、CT/MRI 検査における造影剤副作用は約 1%で、副作用発生時の対応マニュアルに応じて、放射線情報システム（RIS）の患者コメント欄や薬歴項目などに詳細に記入しているが、電子カルテには別途、入力する必要があり、すべての情報は連携されていない。
自施設・他施設間において安全・安心な画像検査を行うには、電子的に分類・解釈可能なデータとして患者
プロファイル情報の標準化による連携が望まれる。

3

第４９回秋季学術大会

第 3８回医療情報部会シンポジウム

放射線領域における標準データセットの必要性と実現に向けた課題「診療放射線技師が撮影業務の意思決定に必要としている情報」

静岡県立病院機構本部
事務部経営管理課 情報システム整備室
法橋

一生

診療放射線技師は医師からの撮影依頼、いわゆるオーダに基づいて撮影を実施しているが、オーダ情報のみで撮影しているとは限らない。代表的な情報として性別、年齢がある。患者入室前に RIS やオーダエントリシ
ステムの性別と年齢を参照し、患者呼込み前から心の準備をする。例えば高齢であれば、ハッキリ聞こえるよう
耳元での会話が必要かもしれない、移動に注意が必要かもしれない、などである。入室時を例に挙げたが、撮影においてもオーダに付随するオーダ以外の情報から、様々な意思決定をしている。
今回、撮影に当たって、どのようなオーダ以外の情報に基づいて、どのような意思決定を行っているかについての調査結果を報告する。この意思決定は教科書やマニュアルがなく、撮影経験の積み重ねで学ぶ暗黙知であることが多い。この調査結果が、経験の浅い診療放射線技師のオーダ以外の付属情報からの意思決定支
援や教育に寄与する、医療情報システムの開発に役立つことを期待している。

4第４９回秋季学術大会

第 3８回医療情報部会シンポジウム

放射線領域における標準データセットの必要性と実現に向けた課題「情報連携の現状と新しい情報連携 FHIR で描く未来像」

社会医療法人財団互恵会

大船中央病院

放射線科

青木

陽介

医療現場において，情報の共有・連携がうまくできないことで余計な手間がかかる，医療安全を脅かすような事態を招いてしまうようなことは，残念ながら珍しくない．放射線検査の領域だけでも，造影剤をはじめとする薬の副作用，MRI での体内金属の持ち込み，いくらでも事例は存在する．昨今，これだけ医療情報の電子化＝EHR の普及が実現されているにも関わらず，である．この問題は長く認識され，解決に向けた様々な工夫が提案，実践が今なお多くの人々によって継続されている．
新たな解決策として注目されているのが，2018 年に初版が発表された HL7 FHIR である． FHIR は web 技術がベースとなっているため，パソコンやスマートフォン，様々な IoT デバイスにも実装でき，開発技術のハードルも低いとされ，メリットが多いと理解されている．問題の解決を考えるにあたり，FHIR を 1 つの糸口として，医療情報の活用の現状と未来について考えていきたい．

5

第 77 回総会学術⼤会（横浜）第 37 回医療情報部会

教育講演「 AI 等の先端技術を利用した医療機器に対する薬事規制のあり方に関する研究について 」

国立医薬品食品衛生研究所
中岡

教育講演５（TED-5）

AI医療機器における薬事規制とその課題に関する研究
中岡 竜介、古川 浩*、加藤 玲子、
植松 美幸、岡本 吉弘、蓜島 由二
国立医薬品食品衛生研究所 医療機器部*（一社）日本画像医療システム工業会
2021年4月17日＠第76回日本放射線技術学会総会学術大会
本発表はAMED医薬品等規制調和・評価研究事業「人工知能等の先端技術を利用した医療機器プログラムの
薬事規制のあり方に関する研究」の成果に基づくものであり、規制当局等の正式な見解ではありません

日本放射線技術学会総会学術大会
利益相反 開示所属 国立医薬品食品衛生研究所
氏名 中岡 竜介

演題発表に関連し、開示すべき利益相反関係にある企業等はありません。

6竜介

第3次AIブームの到来Ø コンピューター技術（ハードウェア）の大幅な進歩→ 演算処理の短縮や複雑な処理が可能にØ インターネット技術等の進展→ 情報のビッグデータ化、入手のためのインフラが整備
Ø IT企業の膨張とその本格的な参入→ 人材・資金の大量投入、異業種参入ビジネスモデルの確立
状況変化
v 現実社会におけるAI技術の実現と一般化
v「考えるAI」「物知りなAI」から、「データを学習して変化するAI」が実現、実装されつつあるv

医療への応用が現実に医療機器においても、「市販後に性能が変化する製品」、すな
わち学習データのさらなる追加に伴い、判断アルゴリズム（性能）が変化する製品の研究開発が進んでいる

第3次AIブームの到来Ø コンピューター技術（ハードウェア）の大幅な進歩→ 演算処理の短縮や複雑な処理が可能にØ インターネット技術等の進展→ 情報のビッグデータ化、入手のためのインフラが整備
Ø IT企業の膨張とその本格的な参入→ 人材・資金の大量投入、異業種参入ビジネスモデルの確立
状況変化
v 現実社会におけるAI技術の実現と一般化
v「考えるAI」「物知りなAI」から、「データを学習して変化するAI」が実現、実装されつつあるv

医療への応用が現実に医療機器においても、「市販後に性能が変化する製品」、すな
わち学習データのさらなる追加に伴い、判断アルゴリズム（性能）が変化する製品の研究開発が進んでいる

早急な

対応が
必要

7

AI技術活用への期待• 未来投資会議（官邸）• 人工知能技術戦略会議（政府全体）• 人工知能と人間社会に関する懇談会 （内閣府）• AIネットワーク社会推進会議（総務省）• 保健医療分野におけるＡＩ活用推進懇談会（厚労省）• 新産業構造ビジョン（経産省）

等々

医療分野においても様々な対応が必要となる
5

医療分野におけるAI技術の応用• 創薬• タンパク質と化合物の相互作用予測• 新規薬物の安全性及び有効性の推定• 医薬品候補物の推定・提案 等
より安価かつ迅速な新規医薬品の開発が可能となるのでは？

• 臨床• 最新の知識と臨床情報に基づいた診断の迅速化・正確化（問診、検査データ、画像診断結果等）• 適切な治療計画立案• 医療ロボット等を利用した治療の実施
より確実な疾病の特定と治療の実施

国民の健康のみならず国家負担軽減へ寄与

社会実装に向けて様々な施策が走り出す

8

人工知能（AI）とは？
人工知能（AI）
ØØ

現在のAIとは、従来の情報処理学問が発展し研究されている「統計学的機械学習」、「深層学習」などの「学問領域」であり、特定の製品ではない！
AIの定義は研究者によって様々であり、一様な定義は難しい！

AI技術を利用することで、人間の脳が行っている知的な作業をコンピュータで模倣した
ソフトウェアやシステムが構築できるようになった・自然言語を理解できる
予め定義された範囲（学習範囲）でのみ可能
・論理的推論ができる・経験から新たな学習が可能「無」から「有」は生み出せない！

まだ、教えられたことしかできないからムリムリ！！

人間が行える作業
は全てAIに取って代わられるかも？

人の代わりにはならない（限界がある）

人工知能（AI）とは？
人工知能（AI）
Ø 現在のAIとは、従来の情報処理学問が発展し研究されている「統計学現在話題のAIは、機械学習、特に深層学習技術を的機械学習」、「深層学習」などの「学問領域」であり、特定の製品ではない！ 利用した（医療機器）プログラム
Ø

AIの定義は研究者によって様々であり、一様な定義は難しい！

AI技術を利用することで、人間の脳が行っている知的な作業をコンピュータで模倣した
ソフトウェアやシステムが構築できるようになった
従前の医療機器プログラムも広義ではAIと・自然言語を理解できる
予め定義された範囲（学習範囲）でのみ可能
なりうるが、薬事的な問題は生じていないので、・論理的推論ができる・経験から新たな学習が可能
発表対象の研究からは除外「無」から「有」は生み出せない！

まだ、教えられたこ
人間が行える作業
機械学習、特に深層学習をターゲットにしたとしかできないからは全てAIに取ってムリムリ！！
代わられるかも？
議論に特化する！
人の代わりにはならない（限界がある）

9

次世代医療機器・再生医療等製品
評価指標作成事業による対応（平成29年から30年：ガイドラインの作成）

次世代医療機器・
再生医療等製品評価指標作成事業

委員構成（敬称略）
座 長 橋爪 誠（九州大学大学院）

人工知能分野審査ＷＧ活動報告
医学系委員：６名
工学系委員：３名
うち学会推薦委員：５名（関連学会と連携）

当該審査WGの目標

コンピュータ技術の著しい発展により、学習
データのさらなる追加（市販後学習）等に伴い市販後の性能変化も可能となった人工知能技術を利用した医療機器の開発が活発化している。コンピュータ診断支援を行う医療機器に関しては、既に本事業による次世代医療機器評
価指標通知が発出されているが、上述した人工知能技術の適用は当該通知の対象とされていなかった。特に深層学習を用いた人工知能技術では、最終結果を導き出すアルゴリズ
ムがブラックボックス化している点が特徴であると同時に、事後学習等による性能変化の内容も基本的にはアウトプットでしか評価できな
人工知能応用例（内視鏡画像診断支援）
いこと等から、その評価や運用において従来にない新たな課題が生じることが懸念されてい平成30年12月6日承認：EndoBRAIN（サイバネット株式会社）る。また、当該診断支援装置を用いた場合、特
内視鏡画像
人工知能
に市販後の性能変化に対する評価方法等に当該プログラム（EndoBRAIN)が、 対して、従来とは異なる新しい視点も考慮する
医師の読影の補助を行う。
必要が生じた。
（表示例）
このような背景に鑑み、本WGを立ち上げ、腫瘍の確率
まず、人工知能技術を利用した医用画像診断
支援システムの有効性と安全性を評価する際の問題点や留意すべき点について、現時点で• サポートベクターマシンを使用し、約6万枚の考え方をとりまとめ、評価指標案を作成すの画像を学習• 市販後学習機能は有さないる。
委 員（五十音順）
佐々木 毅 （東京大学）
日本病理学会推薦清水 昭伸 （東京農工大学大学院）
田中 聖人 （京都第二赤十字病院）
日本消化器内視鏡学会推薦中田 典生 （東京慈恵会医科大学）
日本医用画像工学会推薦藤田 広志 （岐阜大学）
医用画像情報学会推薦
待鳥 詔洋 （国立国際医療研究センター国府台病院）
日本医学放射線学会推薦松尾 豊（東京大学）
横井 英人 （香川大学）(独)医薬品医療機器総合機構
事務局（国立衛研）
医療機器審査第一部、第二部、
蓜島由二，中岡竜介，加藤玲子
調査・基準部

昭和大学プレスリリースより引用

10

評価指標案の作成とその最終構成
主な討議ポイント：許容される性能変化の内容・範囲
Ø 承認申請時に性能範囲を規定する必要がある→目的に応じて、臨床上許容される、あるいは統計学的な妥当性に基づいた範囲の設定が必要→同時に適切な検証方法や、性能が逸脱した際の適切な対策も必要
Ø 個別システムに人工知能が搭載されている場合の取り扱い（システム毎に性能変化する場合）→品質確保が難しい等、現時点では課題が多いため、本文ではなく別添として考え方を取りまとめた

構成

これらの討議内容を適宜反映させつつ評価指標案を取りまとめた＜人工知能技術を利用した医用画像診断支援システムに関する評価指標案＞
１．はじめに性能変化方式にかかわらず人工知能を
２．用語の定義・説明
メーカが管理している場合
３．本評価指標の対象
例１）メーカがバッチ方式で性能変化を実施
例２）リアルタイムで性能変化する人工知能
４．本評価指標の位置付け
をメーカが保有・管理
５．支援システム等で想定される主な課題と解決の方向性（１）ブラックボックスとしての性質 （２）性能変化 （３）責任の所在
６．評価に際して留意すべき事項
人工知能が個別の医療機器
７．機器の特性に応じた追加留意事項
別添：エンドユーザ等が性能変化に関与可能な人工知能技術を利用した医用画像診断支援システムに関する基本的考え方に実装されており、臨床現場毎でその性能変化が実施可
能な場合

令和元年5月23日付け医療機器審査管理課長通知（別紙4）として発出発出された通知

審査における考え方、留意点を抽出⇨評価技術についてはカウンターパートである開発WGがガイドラインを作成・公開「医用画像診断支援システム（人工知能技術を利用するものを含む）開発ガイドライン2019（手引き）」
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/healthcare/iryou/downloadfiles/pdf/47_guideline.pdf

11AI搭載医療機器の承認
承認第1号
名称

メーカ

承認日

品目の概要

l 超拡大内視鏡画像により、大腸病変の腫瘍/非腫瘍の判別を支援l
国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）の内視鏡画像診断
サイバネット
平成30年
支援を受け、昭和大学、名古屋大学、サイバネットシス
支援ソフトウェア システム株式会社 12月6日
テム(株)が連携して開発
EndoBRAINl サポートベクターマシンを使用し、約6万枚の画像を学習
l 事後学習機能は持たない
内視鏡画像

人工知能
当該プログラム（EndBRAIN)が、医師の読影の補助を行う。
（表示例）
腫瘍の
確率

臨床性能試験の結果、専門医レベルの正診率98%の精度を実現
昭和大学プレスリリースより引用

現時点まで、13製品（内視鏡関係7製品、脳動脈瘤検出1製品等）が承認→複数の製品はDeep Learningをアルゴリズムとして使用

AI搭載医療機器承認の現状（米国）
2020年7月の時点で既にFDAに承認されたAI搭載医療機器の数は60以上に上る。
No.

FDA
approval
numberProduct name (Company)

1

K140933

AliveCor Heart Monitor(AliveCor)

2

K143468

QbCheck(Qbtech)3

K160016

Steth IO
(Steth IO)

4K163253

Arterys Cardio DL (Arterys)

5

K161328CANTAB Mobile(Cambridge Cognition)

6

K162627

EnsoSleep (EnsoData)

7*

K162574

AmCAD-US (AmCad
BioMed Corporation)

8*

DEN170022

QuantX (Quantitative
Insights)

56*

K191994

ProFound™ AI Software V2.1
(iCAD)

57

K191713

CS-series-FP
Radiographic/Fluoroscopic
Systems with Optional CA100S/FluoroShield™ (Omega
Medical Imaging)

58

K191171

59*

K192287

60

K192004

61

DEN190040

Description
An ECG recording device using
machine learning techniques todetect abnormal heart rhythms.
A non-invasive test using AI for
diagnosis and treatment of ADHD inchildren.
An acoustic device using AI to aid in
the identification of abnormal heart
and lung sounds.
A software using deep learning tovisualize and quantify cardiovascular
MR images.
An iPad-based memory-assessment
tool for older adults.
An AI sleep scoring and analysis
solution that automates event
detection during sleep.
A software to visualize and quantify
ultrasound image data withbackscattered signals.
An AI-equipped diagnosis system to
aid in accurate diagnosis of breast
cancer.

Decision
date

Regulatoryclass(Submission
type)

Cardiovascular

08/15/2014

Class II
(510(k))Psychiatry

03/22/2016

Unclassified

Cardiovascular

07/15/2016

Class II
(510(k))Radiology

01/05/2017

Class II
(510(k))Neurology

01/13/2017

Class II
(510(k))Neurology

03/31/2017

Class II
(510(k))Radiology

05/30/2017

Class II
(510(k))Radiology

07/19/2017

Class II(De Novo)

A CAD software device intended to be usedconcurrently by interpreting physicians while
reading digital breast tomosynthesis (DBT)exams from compatible DBT systems.

Radiology

10/04/2019

Class II
(510(k))A modification device to provide anautomated Region of interest that reduces
exposure to the patient and operator.

Radiology

10/04/2019

Class II
(510(k))Radiology

11/13/2019

Class II
(510(k))Radiology

12/10/2019

Class II
(510(k))Cardiovascular

01/15/2020

Class II
(510(k))Radiology

02/07/2020

Class II(De Novo)

A software for use in quantification andreporting of results of cardiovascular function
to support physician diagnosis.
A device for use as a concurrent reading aid
for physicians interpreting screening
TransparaTM (Screenpoint Medical
mammograms from compatible FFDM
B.V.)
systems to identify regions suspicious forbreast cancer and assess their likelihood of
malignancy.
A software to provide support to the
Eko Analysis Software (Ekophysician in the evaluation of patients' heart
Devices)sounds and ECG’s.
Caption Guidance (Caption
A software to assist in the acquisition of
Health)cardiac ultrasound images.
EchoGo Core (Ultromics)

Regulation
medicalspecialty

R. Hamamoto et al., Cancers, 12(12), 3532 (2020)

12

この差は何に起因するのか？

• 企業数？
• 研究者数？
• 資金力？
等々

薬事審査システムの違いも要因ではないか（De novo制度の存在だ
けでなく、他にも薬事上の違いは存在しないか？）薬事的課題についてガイドラインの対象はAIを利用した画像診断支援装置↓全てを網羅してはいない

他にも考慮すべき薬事的な課題が存在している可能性⇨包括的な討議、抽出が必要

AMED医薬品等規制調和・評価研究事業による薬事的課題の抽出（AI等の先端技術を利用した医療機器プログラ
ムに対する薬事規制のあり方について）

13

AMED医薬品等規制調和・評価研究事業
人工知能等の先端技術を利用した医療機器プログラムの薬事規制のあり方に関する研究
人工知能（AI）を利用した医療機器プログラムの急速な発展↓

市販後性能変化も含め、従来の薬事では対応できないケースが生じうる開発を妨げず、安全性・有効性を迅速に評価するための薬事規制システムを検討する必要性想定される課題例
従前のアルゴリズムの延長にもかかわらず、「AI」に対する過度な期待
少なくとも産官学での共通理解が必要

学習データ、基本モデル、テストデータ等の妥当性評価の難しさ

深層学習で構築したアルゴリズム評価の難しさ
適切な性能評価での代替が必要• 訓練によりモデルを構築するため、最終的なモデルが分からない• 学習データに含まれていない結論は予測困難• 100%の正しさは保証不可能（本質は確率論）
等

目的に応じた適切なデータ、モデル確保手段の構築が必要• 不適切なモデル、データによる学習では過学習に起因した性能低下が生じ得る• データに紐付ける「正解」の確からしさを保証することが難しい等

AMED医薬品等規制調和・評価研究事業
人工知能等の先端技術を利用した医療機器プログラムの薬事規制のあり方に関する研究目的想定される薬事的課題に対する解決策の検討と将来あるべき薬事規制システムに関する提言作成
次世代通知等に含まれていない様々な想定される薬事的課題を産官学（衛研、業界団体中心）WGで抽出・整理
抽出・整理された課題についての解決策等を有識者で議論議論を経て取りまとめられた解決策等を整理し、提言として適宜規制当局に提出
アカデミア関係の有識者としては、次世代事業人工知能分野審査WG委員経験者、コンピュータ外科学会等からの推薦者が参画対象となる技術の革新速度は想定以上に著しいことから、課題抽出は３年間継続的に行い、それに対する解決策を適宜提言に取りまとめて規制当局に提出する

14

これまでにWGで抽出された課題例
対 象•
AI 医療機器（プログラム）•••
研究・製品開発に用いるデータの法規的 ••な扱い（要配慮個人情報の扱い）
•
•
•
学習データ
•
•
•
•
•

検証データ
教師付きデータ••••
医療機器の使用目的に伴うリスクに関す •
る事項
•
•
•
承認申請に関する事項••
学習済モデルの扱い

想 定 さ れ る 課 題
分類（診断、治療、予防、体の構造機能に影響を及ぼすなど）と定義
設計過程のみで AI 機能を使用した機器の扱い
保守ツールとして AI 機能を使用した場合（広告との関係が中心）
市販後学習における個人情報の扱いの考え方
企業における研究行為に関する個人情報の扱い
医療機関、学会（医師）による研究行為に関する個人情報の扱い
利用可能なデータの明確化（収集済みのデータの扱い等を含む）
必要なデータ数等に関する考え方の確認
製品化に使用したデータの保存期間について
外国データの使用について（米国、欧州等）
データの特定化（装置、撮影条件等）及び動画の扱いについて
検証データの信頼性（信頼性調査の扱い）
教師データ作業に関する資格要件は、最終確認を医師がすればよいか？
医師に関する要件は？ 日本の医師資格が必須か？ 外国の医師資格の扱いについて検討
他社開発モデルの扱いは（設計管理の有）
他社販売のモデルの扱いは（設計管理の有無等）
医師の研究成果の扱い
人に対する直接のリスクの扱い（現状の直接のリスクの考え方でよいか）
結果の使用が与える間接リスクを検討する必要があるか？
（CADx の扱いにはこの概念が入っていると思われる）
First reading concurrent に関する扱いの整理
承認、認証区分の整理
市販後学習により性能が変化する承認書記載事項
学習に伴う性能変化と一変等手続き
記載事例（申請パッケージ）

青字：アカデミアによる検討会で討議・決議済み（提言作成中）
赤字：現在、検討会で討議中
黄色マーカ：実証研究成果に基づく検討対象（後述）

これまでにWGで抽出された課題例
対 象•
AI 医療機器（プログラム）•••
研究・製品開発に用いるデータの法規的 ••な扱い（要配慮個人情報の扱い）
•
•
•
学習データ
•
•
検証データ

想 定 さ れ る 課 題
分類（診断、治療、予防、体の構造機能に影響を及ぼすなど）と定義
設計過程のみで AI 機能を使用した機器の扱い
保守ツールとして AI 機能を使用した場合（広告との関係が中心）
市販後学習における個人情報の扱いの考え方
企業における研究行為に関する個人情報の扱い
医療機関、学会（医師）による研究行為に関する個人情報の扱い
利用可能なデータの明確化（収集済みのデータの扱い等を含む）
必要なデータ数等に関する考え方の確認
製品化に使用したデータの保存期間について
外国データの使用について（米国、欧州等）
データの特定化（装置、撮影条件等）及び動画の扱いについて•••

検証データの信頼性（信頼性調査の扱い）
教師データ作業に関する資格要件は、最終確認を医師がすればよいか？
教師付きデータ
医師に関する要件は？ 日本の医師資格が必須か？ 外国の医師資格の扱いについて検討
他社開発モデルの扱いは（設計管理の有）•一定の要件を満たしたものは原材料として、購買管理で対応
学習済モデルの扱い• 他社販売のモデルの扱いは（設計管理の有無等）
する（メーカの責任で対応する）ことを提言する• 医師の研究成果の扱い• 人に対する直接のリスクの扱い（現状の直接のリスクの考え方でよいか）
医療機器の使用目的に伴うリスクに関す • 結果の使用が与える間接リスクを検討する必要があるか？
る事項（CADx の扱いにはこの概念が入っていると思われる）• First reading concurrent に関する扱いの整理• 承認、認証区分の整理• 市販後学習により性能が変化する承認書記載事項
承認申請に関する事項• 学習に伴う性能変化と一変等手続き• 記載事例（申請パッケージ）

青字：アカデミアによる検討会で討議・決議済み（提言作成中）
赤字：現在、検討会で討議中
黄色マーカ：実証研究成果に基づくによる検討対象（後述）15

市販後学習を模した実証研究による学習データ要件の明確化

令和元年度薬機法改正（2019.11成立）
医療機器の継続した改良を可能とする承認審査制度が導入（2020年秋より施行）
Improvement Design within Approval for Timely Evaluation and Notice (IDATEN)
改良が見込まれている医療機器について、変更計画を審査の過程で確認し、計画された範囲の中で迅速な承認事項の一部変更を認める制度

AIを活用した医療機器のように市販後に恒常的に性能等が変化する医療機器も対象だが、予定通りに性能を向上させることは可能か？
妥当な性能向上計画を設計・実現させるため、規制・開発の双方にとって性能変化に影響を及ぼす要件を明らかにし、共通認識とする必要性が生じている

16

IDATENのAI利用医療機器への適用実現へ
規制当局内で、AIの市販後学習に対する規制に対し、具体的な方略を世界に先駆けて発出することを目的とした活動が始まっている（市販後学習を意図した製品に対する対策）→市販後学習による性能変化に関する科学的知見が根拠として必要になる

米国の状況• 2019年4月、市販後学習を可能とした医療機器の実現化に向け意見募集を目的としたDiscussion Paperを発行• 2020年2月、FDA主催のPublic Workshopが開催され、Discussion Paperに対するリアクションとして産学が意見を発表、またFDAが現時点での考え方を発表しており、産官学での意見集約と共通認識構築が進んでいることが明らかに目指す規制方向は日本と同様だが、参考情報としては個別研究を取り上げた比較検討が示されているのみであった→データの質が性能に及ぼす影響を比較した系統的検討がない

米国に遅れを取らないために、AIの性能変化に影響を及ぼす要因を明確にするための系統的な実証研究を行い、その結果を速やかに規制（IDATEN）に反映させることが望まれる

市販後学習を念頭にした性能可塑性を有するAI利用医療機器の社会実装を世界に先駆けて実現した国となり、規制・開発の双方に貢献できる

AI利用医療機器の問題点
開発時と画質の異なるデータに対して使用した場合に、期待通りの性能が得られないことがある（診断時のみならず、開発時、市販後学習時においても問題となる）＜要因＞
AIが画像を「認識」できるとはいえ、撮像装置により得られる画像が同等とならないケースが多々存在する• 使用する装置の違い（元々の明るさ、コントラスト、解像度、装置特有のパラメータの有無等）•

撮像条件の違い（CTであれば線量、スライス幅等、MRIであれば磁場の強さ等）•

対象母集団の違い（年齢、性別、疾患の進行度等、収集画像母集団分布の違い等）
等々

市販後学習による性能変化においても同様の懸念が存在するため、IDATENの適切な適用には性能変化に影響するデータの要因を明らかにする必要がある

17

実証研究の概要（背景）背景

適切な薬事対応のため、市販後学習時のAIの性能変化とその要因の理解が重要

品質担保に必要な要因の明確化と薬事体制支援に資する系統的な実証実験による裏付けが必要「市販後学習」に伴う「AI利用医療機器」の性能変化における方向性は基本的には未知のまま


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

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

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

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

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2

 

 

教師付きデータを用いた同じ
市販後学習じゃ
ないの？

正診率
が良く
なった

どうして性能に差が生じるの？

正診率
が悪く
なった

データが違うけど、そのせい？どこが違うの？

臨床上、重大なリスク（防止方法が必要！）

データ処理の流れ
一般的な機械学習

ディープラーニング（深層学習）

・入出力の関係を直接学習する深層学習では、学習データのばらつきや偏りが性能に影響するが、最終的なアルゴリズムはブラックボックス化しておりその直接的な検証は難しい
・学習データにばらつきや偏りを与える様々な要因を明らかにし、それらが市販後学習時の性能に与える影響を具体的且つ系統的に検証した研究は殆どない

実際のAI（深層学習）利用医療機器と臨床データを用いた検証が重要

実証研究の実施概要「市販後学習」に伴う「AI利用医療機器」の性能変化における方向性は基本的には未知のままだが、影響を与え得る要因、特に学習データに関する要因は前述の通り想定できる（可能性のある要因例） １．アノテーションを作成する医療従事者特性の違い
２．医療施設における撮像装置や撮像条件の違い
３．受診者群分布の違い

目的「市販後学習」時の性能変化とその要因を明らかにし、市販後学習可能なAI医療機器の品
質担保に必要となる条件を見出すとともに、それらの条件を将来の薬事承認や規制のあり方を討議する検討会に情報提供する
実証研究班の追加
市販後学習

臨床データ
収集：
・東京大学
・日本メジ
フィジックス

データ提供

AI医療機器開発機
関による検証実験・東京大学
・東京農工大学
別機関による比較検証実験（AIは上記機
関から貸与）
・国立衛研

 





1

 
要因を変えて
市販後学習
 
実施

2
↓
 
性能変化を
・
評価

AI






AI



・
・

比較検討により、上記要因が性能変化に与える影響を考察

18得られた成果から、AI医療機器の市販後学習における留意点を提案する（薬事、開発の双方に貢献する有益な情報）

薬事的課題と解決策（総括と今後）検討した課題と解決策案＜課題１＞「第三者が開発した学習済みのモデルの利用についての取り扱い」
解決策案：
一定の要件を満たしたものは「当該学習済みモデル」＝「原材料」として取り扱い、購買管理で対応する（QMSに基づいた管理、保証）考えられる問題点については事前にメーカがチェックし責任を負うシステムを構築する（例：開発者用チェックシートの利用等）＜課題２＞「性能とは関係ない範囲でのAI利用に関する標榜について」
解決策素案：
適切な標榜例も記載したQ&Aの作成・公表（検討中）＜課題３＞「AI搭載医療機器の市販前手続きの整理」
解決策素案：WGにより検討中

19

参考情報
AI利用の有無にかかわらず、医療機器プログラム（SaMD）に係る市場成長と開発・実用化の迅速化における課題として以下の事項も提言されていたl 医療機器該当性の判断基準明確化
医療機器としての該当性判断に加え、クラス１相当として雑品扱いとなる基準が分かり難いØ 令和3年3月31日に、「プログラムの医療機器該当性に関するガイドラインについて」が発出された。別紙として、判断に資するフローチャートも記載されている

l 医療機器該当性の判断部署の明確化と審査体制の整備
都道府県単位での相談では判断がバラけるケースがある
実用化にはデジタルヘルスに特化した審査体制を新たに設ける必要がある
Ø 令和3年3月31日に、「プログラム医療機器に関する一元的相談窓口の設置について」が発出され、同年4月1日から該当性、治験プロトコル相談をはじめとした各種相談の事前相談、医療保険に関する相談については、 新たに設けられたPMDA審査マネジメント部SaMD一元的相談窓口が担当することとなった。
Ø PMDAに新たにプログラム医療機器審査室が設けられ、当該医療機器に特化した審査体制が整備された今後の展開
l 実証研究の成果を基に、IDATENの変更計画に記載すべき要点や使用する学

習データにおける留意点を検討会で明確化
l IDATENの対象となる人工知能技術の範囲を検討

IDATENの対象となる医療機器プログラムにおいて、承認申請時にある程度のAI
学習アルゴリズムを提示しないと変更計画の詳細な立案は難しい
薬事的に取り扱うべき人工知能（AI）の範囲を明確にしないと、承認申請時に示すべきAIの概要を規定できない対象となりうるAIの範囲を、検討会で討議（調整費事業の成果も利用）
l 米国が提案するGood Machine Learning Practice (GMLP) 類似の必要性について、要件も含めて検討
l WGから提示された課題と解決策案については引き続き検討会で討議優先順位については、IDATEN運用に資する課題を優先

人工知能技術を利用した医療機器プログラムの特徴に適した
薬事規制のあり方について提言を取りまとめ、規制当局に提出
人工知能技術以外に、医療機器プログラムに資する新規技術の情報収集も実施

20

謝辞＜検討会メンバー＞＜WGメンバー＞（座長）橋爪 誠（九州大学／北九州中央病院）（委員）清水 昭伸（東京農工大学）
中野 壮陛（医療機器センター）
浜本 隆二（国立がん研究センター研究所）
堀尾 貴将（森・濱田松本法律事務所）
森 健策（名古屋大学）
山田 真善（国立がん研究センター中央病院）
横井 英人（香川大学）（委員） 板垣 直樹（MT JAPAN)
伊藤 毅 （JIRA）
小掠 真貴（NEC）
笠井 聡 （JIRA）
桜井 智也（分析工）
重田 健 （NEC）
館野 誠 （日補工）
手塚 智 （JEITA）
飛石 真太郎（MT JAPAN）
中光 敬 （JAHIS）
羽田 健太郎（JEITA）
松川 智彦 （日医工）水野 米治（眼医器協）
村上 邦臣（歯科商工）
吉田 眞司（日医光）（事務局：JIRA）
船橋 毅
関口 敬仁
田中 弘

【連携学会】
日本コンピュータ外科学会
日本メディカルAI学会（連携学会は現在も募集中です）【厚生労働省】
医薬・生活衛生局 医療機器審査管理課【PMDA】
医療機器審査第一部、第二部

その他、医療機器業界団体関係者

ご質問等ございましたら遠慮なくメールをお送りください
nakaoka@nihs.go.jp

21

第 77 回総会学術⼤会（横浜）第 37 回医療情報部会

シンポジウム「AI 時代における医療機器・データの品質管理」
AI 医療機器の精度管理

日本画像医療システム工業会
古川AIを利用した医 機器における事規制とその課題について2021年４月

一 社団法人 日本画 医 システム工業会
古川

All Rights Reserved Copyright JIRA

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浩

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第 77 回総会学術⼤会（横浜）第 37 回医療情報部会

シンポジウム「AI 時代における医療機器・データの品質管理」
AI 時代におけるデータの品質管理

東京歯科大学水道橋病院
相澤AI時代における
病院データの品質管理
東京⻭科⼤学⽔道橋病院

放射線科 相澤 光博

2

本発表における利益相反はありません
Disclosure of conflict of interest
Nothing to declare for thispresentation

45

光博

⽬次

3

背景・目的
2. 画像データの整備
3. 学習データ提供の難しさ
4. AIの精度評価指標
1.

4

1. 背景・目的46

AI医療システム

5

1.

臨床の場にも登場しつつある肺の結節検知新型コロナウィルス肺炎の診断支援

2.

以下のことが期待できる
業務フローの改善
技術の個人差と地域格差の解消

全て自動でやってくれるという期待が高い
AIもシステムであり、癖や特性を理解した上で利用する

AI活⽤ガイドライン
関係する主体の整理
開発者

uAIシステムの研究開発を行うもの

uAIシステム、AIサービス又はAI付属サービスを利用するものu

他者が利用するAIシステムの学習データを提供するものu

他者の利用するAIシステムまたはAIサービスにより自らの権利・利益に影響を受けるもの

利用者

データ提供者

第三者

総務省︓AIネットワーク社会推進会議 報告書2019https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01iicp01_02000081.html

47本発表の⽬的7

使用者（データ提供者）の視点から「学習データの質」に注目して、AI搭載医療システムの品質管理について考察する

8

2. 画像データの整備

48

画像データの標準化

9AIを使用するためには標準化されたデータが必要
標準化の例
JJ1017
胸部立位正面P→A撮影
10000002000103000000010000000000

AIの使⽤条件を満たす
AI-CAD評価指標、AI-CAD開発ガイドライン
u 学習データとして使用できる条件を明記
u 画像データ取得時の撮影パラメータu 意図する使用環境
u 組み合わせるハードウェア環境の特定

u 特に条件を満たさないデータは学習データとしないための対策が必要
AI-CAD評価指標 https://www.pmda.go.jp/files/000225407.pdf
AI-CAD開発ガイドライン https://md-guidelines.pj.aist.go.jp/?page_id=3651

49

11

3. 学習データ提供の難しさ

右側

上

顎

下

顎

左側

⻭式（ししき）18 17 16 15 14 13 12 11 21 22 23 24 25 26 27 28
48 47 46 45 44 43 42 41 31 32 33 34 35 36 37 38

6
DICOM：16

4

6

6

14

26

36

50

小臼歯
4

類似度

6

大臼歯

F値=91%

F値=98%

51

15

正放線投影
(隣接面の重積なし)

偏心投影(隣接面の重積あり)

正放線投影画像が多くを占める学習データに、偏心投影画像が入り込み、分類精度が低かった→偏心投影画像を除いて、再学習すると分類精度が向上した学習データの質は診療放射線技師が 16保証する必要がある
u AIは学習データの正しさは、保証してくれないu 機械学習は基本的に教えた通りに学習を行う
u AIの使用目的など開発の意図を理解→ 人材育成（教育機会の提供）
運用面の標準化が必要になるかもしれない
u 撮影方法（撮影体位など）
u ラベル・アノテーションの付与方法の統一

52

17

4. AIの精度評価指標
1. Precision（適合率）
2. Recall（再現率）
3. F値（Dice係数）
4. IoU(Jaccard係数)

正解

推論画像（灰＝推論 ）推論
Negative
Positive

Positive

TP（True
Positive)

FN（FalseNegative)

Negative

18

FP（FalsePositive)

TN

（True
Negative)

推論と正解の比較画像

正解画像（白＝正解）

TP
FP

FN

53

19
入力画像

正解画像（白:肺野） 入力画像 + 正解画像

推論画像（白:肺野） 入力画像 + 推論画像 推論と正解の比較画像
TP

FP

Precision

RecallFN

20

正解

u Precision（適合率）*!
*! + ,!
誤検知にどれだけ強いか!"#$%&%'( =u Recall（再現率）

FP

TP

推論

*!
-#$.// =*! + ,0

見逃しにどれだけ強いか

54

TP

FN

F値（Dice係数)

IoU（Jaccard係数

21■F値（Dice係数）F値はPrecisionとRecallの調和平均

F=

!
!
!
"
"#$%&'&() *$%+,,

Precision（誤検知NG）とRecall（見逃しNG）はトレードオフの関係

PrecisionもRecall両方とも性能を求める場合に使用■IoU（Jaccard係数）Intersection over Union（IoU）%&!"# =%& + (& + ()
正確に領域を抽出できているかの指標

22
正解画像

正解画像

推論と正解の比較画像
推論画像

推論と正解の比較画像
推論画像

F値 = 55 %IoU = 40 %F値 = 55 %IoU = 15 %

55

23
正解画像

正解画像

推論と正解の比較画像

推論と正解の比較画像

推論画像）

推論画像

F値 = 8 %IoU = 4 %

F値 = 95 %IoU = 90 %••

F値：検知したいものが検知されているかど
うか評価したい場合
IoU：輪郭の漏れやはみ出しを厳密に評価し
たい場合

まとめ

24

1. 画像データの整備
u

画像データの標準化

uAIの使用条件に合わせる

2. 学習データ提供の難しさ
u

データの正しさを人間が保証する必要性u

開発者が意図する学習データの提供

3. AIの精度評価指標u

AIの目的により評価指標を使い分ける

56

第 77 回総会学術⼤会（横浜）第 37 回医療情報部会

シンポジウム「AI 時代における医療機器・データの品質管理」
AI-PACS による画像管理と運用

北海道情報大学
上杉

57

正人

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第 29 回 PACS スペシャリストセミナー

開催報告
福岡大学病院
上野 登喜生日時：2021 年 8 月 21（土）13：30～17:30

主催：日本放射線技術学会 教育委員会・医療情報部会．九州支部

会場：webinar

事前登録者 ：31 名
当日参加者 ：29 名（会員 28 名、非会員 1 名）
医療情報技師資格保持者 22 名
医用画像情報専門技師資格保持者 7 名
プログラム
12:30〜13:25 受講者事前確認
13:30〜13:35 開会の挨拶 川田九州支部長
13:35〜14:35 講義 1 放射線部門における事業継続計画（IT-BCP for Radiology）「突然のシステム障害・停止、対応できますか？（コロナ禍対策含）」
豊橋市民病院 原瀬正敏（医療情報部会委員）
14:40〜15:30 講義 2 デジタル情報活用 セキュリティ（ゼロトラストシステム含む）
北海道科学大学 谷川琢海（医療情報部会委員）
15:45〜16:35 講義 3 デジタル情報活用 業務量分析の実際（人員配置・勤務シフトの再構築）
旭川医科大学 谷 祐児（医療情報部会委員）
16:40～17:25 講義 4 デジタル情報活用 ガイドライン改訂
大阪国際がんセンター 川眞田実（医療情報部会委員）
17:25～

閉会の挨拶 川眞田医療情報部会長

2020 年夏に対面形式にて開催を予定していた第 29 回 PACS スペシャリストセミナー（教育委員会，医療情報部会，九州支部共催）は，COVID-19 による感染状況悪化のため延期となっていた．今年度は対面から Webinar に形式を変更して開催することとなった．事前登録にはラクネシステム，web システムには webexEvents（シスコ社）を利用した．
本セミナーのテーマを「COVID に負けない情報戦略」とし，昨今の感染状況下にあって医療情報システムの活用が求められる中，特に気を付けるべき 4 つポイントを講義形式にてお伝えした．
本セミナーには，北海道支部 1 名，関東支部 4 名，東京支部 3 名，中部支部 7 名，近畿支部 2 名，中国四国支部 1 名，九州支部 10 名，非会員 1 名と全国各地からご参加を戴き，大きなトラブルなく開催することができた．緊急事態宣言など大変な状況が継続する最中にあって，開催にご協力戴いた関係者の皆様，ご参加戴いた皆様に心より御礼申し上げます．

70Network [編集後記]
医療情報部会誌 37 号をお届けいたしました。
新型コロナウイルス対策で、政府は 19 都道府県の緊急事態宣言と 8 県のまん延防止等重点措置について、2021 年 9 月 30 日の期限をもって、すべて解除することが決まりました。
宣言と重点措置が、どの地域にも出されていない状況は、およそ半年ぶりになります。
10 月 15 日から熊本県で開催される JSRT 秋季大会（ハイブリッド開催）の現地参加ができることになり、胸を撫で下ろしている所であります。ハイブリッド（hybrid）とは、異種のものの組み合わせ・掛け合わせによって生み出されるモノあるいは生き物を意味します。
日本コンベンションサービス（JCS）のオンラインイベントのメリットとデメリットの一文を引用します。
【メリット】① 開催費用や準備のコストが下がる② 大人数の集客が可能になる③ 参加者のアクセスデータが解析できる【デメリット】① 通信環境・IT リテラシーに依存する② ネットワークづくりが難しい③ 参加者が離脱しやすい。
また、オンライン配信の方法として「ライブ配信」と「オンデマンド配信」があり、今回のようなハイブリッド開催をする場合、さまざまな準備に膨大な時間と労力を要し、開催者の皆様には多大なご負担なっていることと存じます。また、そのメリットとデメリットを把握しながら、デメリットを補えるような工夫をされていると推察します。
新型コロナウイルスに負けずに熊本で無事に開催できること、そして一人でも多くの会員の皆様にとって実り多き学術大会となることを心から期待しております。
公益社団法人

日本放射線技術学会

医療情報分部会誌 2021.Oct.

令和 3 年 10 月 1 日発行
発行所

公益社団法人 日本放射線技術学会 医療情報部会〒600-8107

京都府京都市下京区五条通新町東入東錺屋町 167
ビューフォート五条烏丸 3F

Tel 075-354-8989

Fax 075-352-2556

発行者

川眞田 実(部会長)

編集者

谷川琢海、谷川原綾子、安田満夫

ISSN

2189-3101

71(第 37 号)