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図1　��がん患�vは�\え��けている　出�Z：日本IBM

日本IBMがこのほど�o開した�收�AIは、患�vの希望に合わせた�E��法を���Iするために��要な「���B型��がん疾患説���收�AI」と「患�v説��・同�T�D�u�мqAI」を�j阪�B立��院機構�j阪国際がんセンターに導入、運��を開始した。�i�vの�收�AIは、患�vからの疑問や��問に答えることで患�vの不�Wを�Dり除くと共に、医師�笋�らは問�い両}間を省くことができる。後�vの�收�AIでは患�vの同�Tを�uることができるようにする。

��がんは、患�v数が毎�Q�\加��向にあると共に、�E��法の���Iが�H岐に渡る（図1）。�}術すべきか�a�Tするか、�}術しても術�i化学��法か術後か、など初�ご鞠vの説��などに�Hくの時間が割かれるという問��がある。その割に��腺専門医の��少��向があり、このままでは�科�な�E��ができなくなる恐れが出てくる。

��がんの患�vにはこれまで医師などが1時間��度かけていた説��を�收�AIが代わって説��、��問に答えるという形で行う（図2）。タブレットやスマートフォンで使えることで患�vや家��の疾患に�瓦垢詬�解が向�屬�、不�Wが和らぐ。実際にこのAIを�W��した患�vからは、「インターネットに不確実な医��情報が溢れている中で確かな情報が�uられることが�~益である」、「�收�AIが、分からないことに『分からない』と�v答することに信頼感を�eつことができる」、「待ち時間中に疾患の説��や同�T�D�uを済ますことができ、家��も�k緒に疑問を解消できることが�~益である」、「�せ｜罎飽綮佞���問することに申し�lなさを感じていたが、���iにAIに何�vも��問することで不�Wを和らげることができた」との感�[があったという。

図2　���B型��がん疾患説���收�AIのスマホ画�C　出�Z：日本IBM

このAIは、IBM watsonxで構築されており、これをベースに�j阪国際がんセンターにこれまでに蓄積されたデータや、�o表されている��がん関係のデータ、分析データなど��要なデータを絞り込んで学�{させ、最�Zの�j��模言語モデル（LLM）を��いて医��向けに開発された。そのうえで数��通りのQ&Aを�收�、さらに医�������vや�o護師のこれまでの��識や経�xに基づく��問シミュレーションも加えた。IBMは����・内分泌外科、主任教�bをはじめ�收�AIが導き出す�v答を��てレビューしてもらい完成させた。

今�vの発表では、医��データベースの構築を�`指す、国立の「医薬基盤・健康・栄養研�|所」も加わっている。

IBMは今後、��がんだけではなく、食�Oや胃、�j腸などの消化�_官のがんに�瓦靴討����B型疾患説���收�AIを開発すると共に、問���收�AIや�o護音�m入���收�AI、書類作成・サマリー構築などの�收�AIも開発していく（図3）。

図3　今後のロードマップ　出�Z：日本IBM

日立��作所もこれまで社内で培ってきた�收�AIの理解や��識をベースにして、顧客ごとに「業����化型LLM構築・運��サービス」と、「�收�AI業��適��サービス」を10月1日から提供する（図4）。これは顧客ごとに、まず�收�AIを作成し、運��していくというサービスだ。

図4　コンサルティングから学�{、そして運��の推�bまでの�收�AIを提供する　出�Z：日立��作所

高い機密性を要求する顧客にはオンプレミスでサービスを提供する。これまで、同社はデータセンターを�eち、NvidiaのGPUサーバーであるDGX H100を�△─△気蕕砲修譴蕕離機璽弌柴瓜里�InfiniBandスイッチで接��している。このためNvidiaやクラウド業�v（AWSやGoogle Cloud、Microsoft Azure）ともパートナーを組んできた。これを元に1000�Pを��えるユースケースで�uたコンサルティングのノウハウを�擇�し、コンサルティングから、学�{環境を作るための「業����化型LLM構築・運��サービス」、そして実行環境である「�收�AI業��適��サービス」によって運��していく。

ここでは、東�B工業�j学と�噞�\術総合研�|所が共同で開発した日本語ベースの�j��模言語モデルであるSwallow LLM 70B (700億パラメータ)を��いて、顧客ごとの�收�AIを開発する。今後はオンプレミスとクラウドのハイブリッド環境で�收�AIを�O在に����できるAIソリューションを�`指すとしている。