投稿者 global-ai-media 
2025年、眼科領域におけるAI活用は単なる「画像診断の補助」を超え、個別化医療や手術支援へと役割を拡大させています。本記事では、医療というミッションクリティカルな分野でのAI進化をケーススタディとし、日本企業が専門領域特化型AI（Vertical AI）を導入・開発する際に直面する「実装の壁」と、それを乗り越えるための戦略的視点を解説します。
画像診断から治療計画・手術支援へ：進化するAIの役割
眼科領域は、網膜画像やOCT（光干渉断層計）など高精細な画像データを扱う特性上、古くから画像認識AIとの親和性が高い分野でした。しかし、2025年時点でのトレンドは、単に疾患の有無を判定する「スクリーニング（選別）」から、患者ごとの病状進行予測や最適な治療プランの提案、さらには手術ロボットと連携した微細な手術支援へと及んでいます。
これはAIモデルの精度向上に加え、マルチモーダルAI（画像、数値データ、テキストなど異なる種類の情報を統合して処理する技術）の実用化が進んだことによるものです。単一の画像だけでなく、患者の既往歴や遺伝子情報などを統合的に解析することで、より高度な意思決定支援が可能になりつつあります。
専門領域特化型AI（Vertical AI）の強みと必然性
汎用的な大規模言語モデル（LLM）が注目を集める一方で、特定の産業や業務に特化した「Vertical AI」の重要性が、この眼科AIの事例からも見て取れます。一般的なAIでは対応しきれない専門用語、特有の画像パターン、そして極めて高い精度要求に応えるには、ドメイン知識を深く学習させた専用モデルが不可欠です。
日本企業においても、製造業の品質検査、インフラの点検、あるいは法務・知財管理といった専門性の高い領域では、汎用モデルをそのまま適用するのではなく、自社データあるいは業界データを基にファインチューニング（追加学習）やRAG（検索拡張生成）を組み合わせた特化型システムの構築が競争優位の源泉となります。
日本の現場における「ラストワンマイル」：既存ワークフローへの統合
技術的に優れたAIが開発されても、現場で使われないというケースは日本国内でも後を絶ちません。眼科AIの事例でも、AIが「別システム」として独立している場合、医師がわざわざデータを入力し直す手間が発生し、普及の妨げとなります。
日本の医療現場では、電子カルテシステムなどのレガシーシステムとの連携（相互運用性）が大きな課題です。これは一般企業にも通じる話であり、既存の基幹システムや業務フローの中に、いかにシームレスにAIを組み込むかというUI/UX（ユーザーインターフェース/体験）の設計が、導入成功の鍵を握っています。「AIを使うための業務」が増えるのではなく、「いつもの業務の裏でAIが動いている」状態を目指すべきです。
リスクとガバナンス：SaMD（プログラム医療機器）としての規制対応
医療AIは人の生命や健康に関わるため、日本国内では医薬品医療機器等法（薬機法）に基づき、SaMD（Software as a Medical Device）としての承認が必要です。ここではAIの「説明可能性（Explainability）」や、誤診時の責任分界点が厳しく問われます。
ビジネスにおけるAI活用においても、特に金融、人事、自動運転などの領域では、AIがなぜその判断を下したのかを説明できること（XAI）が、コンプライアンスや社会的受容性の観点から必須となります。ブラックボックス化したAIに意思決定を丸投げするのではなく、あくまで「人間が最終判断を下すための高度な補助ツール」として位置づけ、リスク管理プロセスを構築することが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
眼科AIの進化と課題は、専門性の高い領域でAI活用を目指す全ての日本企業にとって重要な示唆を含んでいます。
1. 「汎用」から「特化」へのシフト
ChatGPTのような汎用AIの導入で満足せず、自社の業界特有のデータや知見を学習させた「Vertical AI」の構築・採用を検討してください。そこにこそ、他社が模倣できない競争優位性が生まれます。
2. ワークフロー統合（Embedded AI）の徹底
AIツールを単体で導入するのではなく、既存の業務ツールやシステムにいかに「溶け込ませる」かを最優先に設計してください。現場の負担を減らすUI/UXがなければ、どれほど高性能なAIも定着しません。
3. Human-in-the-Loop（人間参加型）のガバナンス
AIに全権を委ねるのではなく、最終的な責任と判断は人間が担うプロセスを明文化してください。特に日本では「安心・安全」への要求水準が高いため、AIの判断根拠を確認できる仕組みと、AIが間違った場合のフォールバック（代替手段）の用意が、実務的な信頼獲得に繋がります。