2025年07月16日～2025年07月16日【オンライン視聴可能】【開発者が徹底解説】～医療現場を支える 次世代AIエージェントの開発方法〜
ウェビナーの概要
なぜ今「AIエージェント」なのか？世界と日本のギャップが浮き彫りに
アメリカをはじめ、臨床検査・薬局・保険・介護など多様な領域でAIエージェントの実用化が進んでいます。たとえばX線・CT・MRIがんや心疾患を高精度に検出する「HippocraticAI」、Johns Hopkins大学ではMicrosoftと連携し検査分析の自動化に活用、対話型AIで服薬支援を行う事例も登場しています。
こうした世界の先進事例と対比して、日本でのAIエージェント導入事例は非常に限られており、制度・文化・技術面の壁が大きなハードルとなっています。
しかし今、日本の医療は深刻な人材不足と高齢化という構造的課題を抱えており、医療の質を維持するためには、技術による補完が避けられないフェーズにあります。AIエージェントは、業務効率化だけでなく、限られた人的資源の最適配置を支える仕組みとして、まさに日本医療の課題解決に資する存在です。
本ウェビナーではこうした背景を踏まえ、「日本には日本独自の価値を持つAIエージェントの形がある」と提言。世界の潮流を学ぶだけでなく、日本医療に最適化された導入設計の重要性について語られました。
セキュリティ、説明可能性、連携性──導入に必要な条件を徹底解説
AIエージェントを日本の医療現場に実装するうえで、現場が直面する課題は多岐にわたります。Omi Japanでは、「コストの不透明さ」「セキュリティ対応」「システム連携」「説明可能性（Explainability）」「処理速度・応答性」など5つの課題を整理。それぞれに対する具体的な技術アプローチ（例：Model Context Protocolによる既存のシステムと連携、RAG×ナレッジグラフでの説明性向上等）を解説しました。
ウェビナーの内容
- はじめに：なぜ今、AIエージェントなのか？
- 医療特化型AIエージェント導入の主なハードル
- AIエージェントのバリューチェーン
- 最後のまとめ
講演者
Omiグループ株式会社 代表取締役社長：チャン・クォック・ズン
2005年より日本に在住し、早稲田大学にてヘルスケアデータのデータマイニングを専攻し修士号を取得。PMP（プロジェクトマネジメントプロフェッショナル）や分子栄養学・オーソモレキュラー栄養医学の専門資格を保有。2012年に起業し、日本市場向けに医療・ヘルスケアシステムの開発を14年にわたり手がけ、400以上のシステムを開発、累計1万施設以上への導入実績を誇る。技術力と実績を武器に、医療・ヘルスケアDXを推進するリーダーとして活躍。
