医療 × AI開発

DataRobot

DataRobot, Inc.
DataRobotが提供するエンタープライズAIプラットフォームです。予測AI・生成AI・エージェント型AIの開発から運用・管理までを統合的に支援します。データサイエンティストからビジネスユーザーまで幅広い職種に対応したインターフェースを備え、AIガバナンス・モニタリング・オブザーバビリティ機能も標準搭載しています。オンプレミス・VPC・SaaSの3形態でデプロイでき、金融・ヘルスケア・製造業界向けの特化型ソリューション...
機械学習生成AI

Weblab-MedLLM

東京大学 松尾・岩澤研究室
東京大学松尾・岩澤研究室がさくらインターネット、ELYZA、ABEJAなどと共同開発した日本語版医療特化型大規模言語モデルです。オープンLLMのQwen-2.5-72B-Instructをベースにupcyclingで109Bパラメータに拡張し、医学系コーパスで継続事前学習と指示学習を実施しています。2025年医師国家試験ベンチマークで93.3%の正答率を記録し、GPT-4oやOpenAI-o1を上回る性能を発揮します。研究者向けに無償提供されています。
LLM生成AI

Elix Discovery

Elix株式会社
Elix Discoveryは、AIを活用した分子設計・最適化プラットフォームです。AIが化合物の活性・毒性・薬物動態などを予測し、創薬研究者が有望な候補化合物を効率的に特定できるよう支援します。独自のグラフニューラルネットワーク技術により、分子構造から物性を高精度に予測できます。逆合成経路の提案機能も備えており、合成可能性を考慮した分子設計が可能です。製薬企業やアカデミアとの共同研究を通じて、創薬のリードタイ...
予測分析深層学習

RNAIGEON

Veritas In Silico株式会社
RNAIGEONは、AIを活用して核酸医薬の配列設計を最適化するプラットフォームです。RNA構造予測や標的結合性の予測をAIが行い、有効性と安全性に優れた核酸医薬候補の設計を支援します。従来の実験的アプローチでは膨大な時間を要した配列探索を、AI予測により大幅に効率化できます。製薬企業との共同研究にも活用されています。核酸医薬は従来の低分子医薬では治療困難な疾患への新たなアプローチとして期待されており、AIによる...
予測分析深層学習

ModBind

株式会社アリヴェクシス
ModBindは、AIを活用してタンパク質と低分子化合物の結合親和性を高精度に予測する創薬シミュレーションプラットフォームです。従来の分子動力学シミュレーションと比較して大幅な高速化を実現しています。創薬の初期段階で有望な化合物候補を効率的にスクリーニングでき、開発期間とコストの削減を支援します。製薬企業との共同研究にも活用されています。独自のAIモデルにより、従来困難だった標的タンパク質に対する結合予測...
予測分析深層学習

Tokyo-1

株式会社Xeureka
Tokyo-1は、AIとシミュレーション技術を活用した創薬支援イノベーションハブです。NVIDIA DGX H100を採用した最先端のAIスーパーコンピューター環境と、大規模シミュレーション・機械学習ソリューション群を提供しています。 従来の30~60倍の計算速度により、1000億円以上の研究開発費・10~20年の開発期間という製薬業界の課題に対し、計算科学の力で創薬研究の効率化を支援します。 アステラス製薬、小野薬品工業、第一三共の...
機械学習深層学習

SyntheticGestalt創薬AI

SyntheticGestalt株式会社
SyntheticGestaltの創薬AIプラットフォームは、大規模な化合物データを事前学習した基盤モデルにより、新薬候補分子の設計・最適化を支援します。従来の創薬プロセスで数年かかる候補化合物の探索を大幅に効率化します。分子の構造と特性の関係をAIが学習することで、望ましい薬理活性を持つ分子構造を自動的に提案します。毒性予測や合成可能性の評価も同時に行い、開発初期段階での失敗リスクを低減します。
深層学習生成AI

Compound-Eyes

ソシウム株式会社
Compound-Eyesは、遺伝子発現情報解析アルゴリズムを基盤としたAI創薬プラットフォームです。分子情報に基づいた新奇な創薬標的の探索や作用メカニズムの解明を行います。 ドラッグ・リポジショニング、ドラッグ・レスキュー、層別化マーカー探索、薬効機序解明の4つの創薬サービスを提供しています。 独自パイプラインとして、封入体筋炎の治療薬候補「SO-003」やALSの治療薬候補「SO-002」など14種のパイプラインを保有してい...
データ分析機械学習

Abtracer

MOLCURE株式会社
Abtracerは、AIを活用した抗体医薬品探索プラットフォームです。深層ニューラルネットワーク・言語モデル・生成モデルのAI技術を活用した分子設計と医薬品候補分子の探索を行います。 既存手法と比較して、医薬品候補分子の発見サイクルを10分の1以下に効率化し、10倍以上多くの新薬候補を発見することが可能です。 実験を自動化するロボット装置「HAIVE」の開発も手掛けており、AI・ロボット・バイオの3領域を融合した独自アプ...
深層学習生成AI

細胞ビッグデータ解析プラットフォーム

株式会社ナレッジパレット
ナレッジパレットは、独自のシングルセル・トランスクリプトーム解析技術を基盤とした細胞ビッグデータ解析サービスを提供しています。国際ベンチマーキングにおいて精度指標・総合スコアで1位を獲得し、Nature Biotechnologyに掲載された実績があります。 「表現型創薬」では、細胞の全遺伝子発現プロファイルを解析し新規化合物の選定や薬効・毒性評価を行います。「再生医療高品質化」では、多種類の培養条件下での全遺伝子...
データ分析機械学習

カテゴリ解説

医療業界で使えるAIサービス

医療業界向けAIサービスは、画像、検査データ、電子カルテ、音声、医療文書、研究データなどを扱い、診療支援や業務効率化に活用されます。画像診断支援、問診、記録作成、文書要約、患者対応、創薬研究、医療機関のバックオフィス効率化など、専門性と安全性が求められる領域で導入されています。

主な活用シーン

  • 医療画像や検査データの確認を支援する
  • 電子カルテ記録、紹介状、診療文書の作成を効率化する
  • 患者問い合わせ、予約、問診、案内業務を支援する
  • 研究データや論文、臨床情報の検索・整理を行う

比較時に見るポイント

  • 対象業務が診療支援、研究、事務、患者対応のどれかに合うか
  • 医療情報、個人情報、権限管理の要件を満たせるか
  • 専門職による確認や既存システムとの連携ができるか
  • 導入後の運用、説明責任、セキュリティ体制が明確か

医療AIは効率化だけでなく、安全性、個人情報保護、専門職の判断との役割分担が重要です。AI CATALOGでは、医療業界向けAIサービスを、対象業務、連携先、運用体制の観点から比較できます。

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