医療AIガバナンス基盤
Medical AI Governance Execution Layer
医療AIの限界は、性能だけでは定義できません。実運用で問われるのは、出力を通してよい条件、止める条件、責任境界、監査可能性です。
The limit of medical AI cannot be defined by performance alone. What matters in real-world deployment is the condition for release, the condition for stopping, the responsibility boundary, and auditability.
01 / The Context (Why)
医療AIの限界はどこにあるのか
Where the limit of medical AI appears
2026年の医療AIにおいて、主要な問題は単なるモデル性能ではなく、その出力を制度的・運用的に通してよいのかという通過条件にあります。
In medical AI in 2026, the core issue is not model performance alone, but whether an output satisfies the admissibility conditions required for institutional and operational use.
02 / Guideline-to-Implementation
ガイドラインをどう実装へ接続するか
How guidelines connect to implementation
ガイドラインは注意事項を示しますが、それだけではシステムの通過判定にはなりません。必要なのは、注意事項を通過条件へ変換する実装層です。
Guidelines provide precautions, but precautions alone do not become a release decision. What is needed is an implementation layer that converts them into admissibility conditions.
04 / For Medical AI Deployment
医療AIの社会実装をどう加速するか
How to accelerate the deployment of medical AI
弊社ガバナンス技術ADICは、通過条件・停止条件・継続管理を外付けで実装可能にすることで、医療AIの社会実装を加速するための技術です。Our governance technology, ADIC, is designed to accelerate the deployment of medical AI by making admissibility conditions, stopping conditions, and continuous management implementable as an external layer.