AIが“もうひとつの目”になる日｜乳がん検診の最前線から
2025年8月19日、慶應義塾大学と日本のAIスタートアップ「Smart Opinion（スマートオピニオン）」が共同開発した乳がん検診AI「Smaopi（スマオピ）」が臨床運用を正式に開始しました。
Smaopiは、乳房超音波（エコー）画像を瞬時に解析し、
怪しい可能性のある部位 → 赤い枠
良性の可能性が高い部位 → 緑の枠
といった具合に可視化し、医師が読影する際の“第二の目”として働きます。
特筆すべきは、これまで人の経験に頼らざるを得なかった微細な所見をAIが拾い上げること。
試験導入時には約94％という高い異常検出精度を達成し、特に腫瘍が見えにくい「高濃度乳腺」を持つ女性でも性能が維持される点が評価されています。
日本人女性は欧米に比べ高濃度乳腺の割合が高く、マンモグラフィーだけでは腫瘍が隠れてしまうケースが多いとされています。その弱点を補う形で、エコー＋AIの組み合わせが注目されているのです。
痛くない検診の普及へ｜エコー＋AIがつくる新しい選択肢
乳がん検診といえば、マンモグラフィーの“痛み”を思い浮かべる人は少なくありません。
痛みが理由で受診を避ける女性が一定数いることは、各種調査でも明らかになっています。
エコー検査は、マンモグラフィーに比べて痛みがほとんどありません。
しかし従来はエコー画像の読影が人手依存で、専門技師の力量差が生じやすいという課題がありました。
そこでAIの出番です。
読影のばらつきを小さくする
画像を処理しきれない忙しい現場で負荷を軽減
“見逃し”の可能性を減らす
という形で、AIが医療者を支えることで、エコー検診の普及を後押しする可能性があります。
ただしAIにも弱点があります。
炎症性乳がん、乳頭直下の病変、大きな腫瘍などはAIが苦手とする領域で、最終判断は必ず医師が行います。
AIは万能ではありませんが、医師とAIが補い合うことで、診断の安全性は確実に高まります。
乳がんにとどまらない｜広がるAI診断の応用
Smaopiの導入は、医療AIの広がりの一部にすぎません。
横浜市のクリニックでは、AIが胸部レントゲンを解析し、見落とされやすい「気胸」を早期に発見。
東京大学発スタートアップ「LPIXEL（エルピクセル）」は、結核多発地域で検診バスにAIを搭載し、その場でスクリーニングを行う実証を展開。
こうした事例が増えています。
日本の医療AIが強みを発揮する背景には、医療機関が長年蓄積してきた質の高い臨床データがあります。
AIは「正確なデータ」を与えれば与えるほど性能が向上するため、日本の丁寧な医療記録は世界的にも価値の高い資産となっています。
東京大学発AIカンパニー「LPIXEL」が描く未来｜ 画像解析の新しい地平
大手町の高層階に拠点を置くLPIXELは、2014年に東京大学から生まれた画像解析AI企業です。
創業メンバーの嶋原佑基氏が研究してきた「画像×生命科学」の技術は、医療・ライフサイエンス分野で多くのプロダクトに結実しました。
現在は、起業家・鎌田富久氏が経営トップを務め、国内外の公的・民間ファンドからの支援を受け、アジア圏への事業拡大も進めています。
AI読影支援システム「EIRL（エイル）」
LPIXELの主力は、医療画像AI「EIRL」シリーズです。
EIRL aneurysm（脳動脈瘤）
2019年、日本で初めてディープラーニングを用いた国産SaMDとして承認EIRL Chest Metry（胸部X線自動計測AI）
読影医の勘に頼りがちだった「心胸比」や「大動脈弓幅」などを自動計測して所見漏れを軽減
こうしたAIは、医師の読影を代替するのではなく、診断に必要な“前処理”の精度と効率を高めることで、医師が「本当に見るべき場所」に集中できる環境を整えています。
研究室の白衣から、街角の検診バスへ｜AIが社会に溶け込む瞬間
LPIXELのAIは、病院の壁を越えて社会に広がり始めています。
たとえば2025年、タイ・バンコク。
AI搭載の移動検診バスが市内を巡回し、撮影した胸部X線をその場でAIが解析。
必要な場合は即座に放射線科医へ通知する仕組みが運用され、公衆衛生の最前線でAIが実働しています。
現地の結核症例データも学習に取り入れ、日本のデータとの差異を吸収しながら、より“現場仕様”のAIへ進化しつつあります。
“医療のとなり”でも活躍するAI - IMACELが支える研究の現場
臨床現場だけでなく、創薬・細胞研究・製造工程の品質管理など「医療のとなり」の領域でもAIは利用されています。
LPIXELが提供する IMACEL（イマセル） は、研究者が顕微鏡画像を解析するためのAI群で、細胞のカウントや形状解析を自動化し、研究のスピードを上げる役割を果たしています。
タイムラインでみる日本発医療AIの歩み
2014年：LPIXEL設立
2019年：EIRL aneurysm が日本で承認
2020年：肺結節向けソフトをPMDAへ申請
2024–25年：検診バス×AIの実証、アジア展開、公的ファンドの支援拡大
2025年：乳がん検診AI Smaopi が慶應義塾大学で正式運用開始
これらは、日本発の医療AIが「研究段階」から「社会実装」へ進むための静かな、しかし確かな前進です。
LPIXELが目指すのは、“使われるAI”
医療AIの価値は、華やかなデモンストレーションでは測れません。
実際の読影室でどれだけ役立つか、医師の負荷をどれだけ下げられるかが勝負です。
EIRLは、医師のワークフローに自然に溶け込むことを重視し、
PACS／電子カルテとの連携
リモート読影との組み合わせ
自治体の検診導線への接続
など、医療現場全体の効率化を視野に入れて設計されています。
未来の診断室の風景｜AIは医師を代替しない、しかし医療を強くする
AIは医師の代わりにはなりません。しかし、医師の経験と直感を補い、見落としを防ぎ、誰もが安心して検診を受けられる環境づくりを支えます。
乳がん検診AI「Smaopi」が現場で動き始めた今、未来の診断室の姿ははっきりと見え始めています。
痛みの少ない検診が普及する
高濃度乳腺の女性でも見落としが減る
人手不足の現場をAIが支える
地域や国境を超えて、公衆衛生の網が広がる
医師とAIの視線が交わる場所に、これからの医療の新たな景色が広がっています。
日本発の医療AIは、静かに、しかし確実に、未来の診断を形づくり始めているのです。
フランスのスタートアップ、Hope Valley AIもAIによって乳がんのリスクを早期に発見するシステムを開発しているけど、Smaopiも痛みがなくて、体へのリスクも少ない、素晴らしい技術だと思う。こういった技術が世界中でどんどん開発されて、選択の幅が広がってほしい。従来のマンモグラフィーは「痛い」、「被曝が気になる」と敬遠されがちだったから、こういうアプローチはまさに“検診の民主化”の第一歩ではないかと思うんだ。
乳がんは、ステージ0やIの段階で発見できれば5年生存率は90％を超える。つまり「早く見つければ、ほぼ治る病気」と言ってもいい。それでも命を落とす人が多いのは、検診を受けるハードルが高いからだ。近くに検査機関がなかったり、費用の壁があったりする。医療の世界に横たわる不公平は、いつだっていちばん悔しい。
L-Pixelが移動式の検診バスで、医療が届きにくい地域に行って検査をしてくれるのも嬉しい。場所に関わらず、誰にでも受けられる検査は皆が望んでいるはずだ。
もちろん医療へのAIの使用には倫理的にも賛否がある。でも医療の現場でこそ、AIにもっと活躍してほしい。
ドクターの代わりをするんじゃなくて、診断の一部を肩代わりしてくれる存在としてドクターの負担を減らし、ドクターには専門的な治療に集中してほしい。世界的に医師も看護師も足りないなかで、特に小さなクリニックは仕事が山積みだ。高額な機器も導入しづらい。そういう現場に、AIやロボットが入って、肉体的、費用的な負担を減らすことができれば、受け入れられる患者の数も増えるだろうし、治療を諦める人は少なくなるのではないかと思うんだ。
医療とAI、ロボティックスは日進月歩で進化している。大病院だけではなく、小さな病院や介護の現場でも、AIやパワースーツ、ロボットなどがごく自然に使われる日は、きっと遠い未来の話じゃない。
画像出典：本記事内の画像は、生成AIを用いて制作したオリジナル画像であり、第三者の著作権を侵害するものではありません。
