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最終とりまとめ (57 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_41063.html |
| 出典情報 | ヘルスケアスタートアップ等の振興・支援策検討プロジェクトチーム 最終とりまとめの公表について（6／27）《厚生労働省》 |
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放されていない等、
「スタートアップ自身の努力では解決しがたい制
度的な課題に直面している」との声も聞かれた。
また、ヘルスケア分野における AI の成長は著しい。例えば、一定の
条件下で医師国家試験の合格レベルのパフォーマンスを示す AI が登
場している他31、ヘルスケアスタートアップによる問診や診断を支援
する製品やサービス等が登場している。
しかし、AI スタートアップの果たすべき役割は大きいものの、十分
な投資が集まっていない。各国が AI 関連の投資を加速させている中、
米国では 2023 年中に AI 関連スタートアップに対する民間投資が 670
億ドル以上行われたのに対して、日本は 7 億ドル程度にとどまる（世
界 12 位）32等、日本の AI 関連スタートアップがイノベーションを起
こすための「燃料が絶対的に不足している」との指摘がある。より多
くのスタートアップがヘルスケア領域に参入しイノベーションを促
進するには、規制の明確化等によって、事業環境を改善することが重
要である。
イ. スタートアップ支援の基本戦略
医療 DX・AI 市場におけるプロダクトやサービスは、それぞれの国の
医療制度やデータプライバシー規制の特殊性の影響を大きく受ける
ため、全世界共通の市場が確立しているとは言いがたい。また、高品
質な医療・介護データは日本の強みであり、これを生かすためには、
まずは日本国内でビジネスモデルを打ち立てることが重要である。
その上で、将来的に、データ基盤の違いや各市場の差異を乗り越えて、
グローバル展開を目指すことが考えられる（戦略 2：段階的海外展開
型アプローチ）。
31
Kung TH, Cheatham M, Medenilla A, Sillos C, De Leon L, Elepaño C, et al. (2023)
Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-assisted medical education using
large language models. PLOS Digit Health 2(2): e0000198.
Tanaka Y, Nakata T, Aiga K, Etani T, Muramatsu R, Katagiri S, et al. (2024)
Performance of Generative Pretrained Transformer on the National Medical Licensing
Examination in Japan. PLOS Digit Health 3(1): e0000433.
32
Artificial Intelligence Index (2024) Artificial Intelligence Index Report 2024.
Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence.
57
「スタートアップ自身の努力では解決しがたい制
度的な課題に直面している」との声も聞かれた。
また、ヘルスケア分野における AI の成長は著しい。例えば、一定の
条件下で医師国家試験の合格レベルのパフォーマンスを示す AI が登
場している他31、ヘルスケアスタートアップによる問診や診断を支援
する製品やサービス等が登場している。
しかし、AI スタートアップの果たすべき役割は大きいものの、十分
な投資が集まっていない。各国が AI 関連の投資を加速させている中、
米国では 2023 年中に AI 関連スタートアップに対する民間投資が 670
億ドル以上行われたのに対して、日本は 7 億ドル程度にとどまる（世
界 12 位）32等、日本の AI 関連スタートアップがイノベーションを起
こすための「燃料が絶対的に不足している」との指摘がある。より多
くのスタートアップがヘルスケア領域に参入しイノベーションを促
進するには、規制の明確化等によって、事業環境を改善することが重
要である。
イ. スタートアップ支援の基本戦略
医療 DX・AI 市場におけるプロダクトやサービスは、それぞれの国の
医療制度やデータプライバシー規制の特殊性の影響を大きく受ける
ため、全世界共通の市場が確立しているとは言いがたい。また、高品
質な医療・介護データは日本の強みであり、これを生かすためには、
まずは日本国内でビジネスモデルを打ち立てることが重要である。
その上で、将来的に、データ基盤の違いや各市場の差異を乗り越えて、
グローバル展開を目指すことが考えられる（戦略 2：段階的海外展開
型アプローチ）。
31
Kung TH, Cheatham M, Medenilla A, Sillos C, De Leon L, Elepaño C, et al. (2023)
Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-assisted medical education using
large language models. PLOS Digit Health 2(2): e0000198.
Tanaka Y, Nakata T, Aiga K, Etani T, Muramatsu R, Katagiri S, et al. (2024)
Performance of Generative Pretrained Transformer on the National Medical Licensing
Examination in Japan. PLOS Digit Health 3(1): e0000433.
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Artificial Intelligence Index (2024) Artificial Intelligence Index Report 2024.
Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence.
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