支援

医療チームのためのAI開発プラットフォーム。

アノテーション、学習、検証、展開までを一つのワークフローで進められ、医療向けのコンプライアンス対応も組み込まれています。

15分のデモを予約仕組みを見る →

医療AIエコシステムの中で信頼される基盤

アクセラレータ、研究機関、医療データ企業との連携を通じて、より少ない複雑さで医療AI開発を前進させます。

医療AIを阻む主な課題

AIがヘルスケアを変革する可能性を秘めているにもかかわらず、企業はリスク予測や患者アウトカムの改善のためのデータ活用に、いまだに時間とコストを浪費しています。

高コスト & 長いタイムライン

AIプロジェクトは本質的に高コストかつ時間がかかります。

課題定義からエンジニア採用、インフラ運用まで、多数の工程に時間と費用が積み上がります。

プロジェクト全体の費用は2000万円〜7000万円程度となるのが一般的です。

また、開発期間についても、6か月から数年単位に及ぶケースが多く見られます。

影響：予算超過、パイロット停止、患者利益の遅延

ドメイン専門家には複雑すぎるツール

臨床家は知見を持っていますが、現在のツールは専門外のスキルを要求します。

大手ソリューションは強力でもカスタム用途に最適化されておらず、希少なML人材や長いハンドオフに依存しがちです。

非技術者にとって急な学習コスト
コラボレーションを阻害する分断されたツール群

影響：アイデアがホワイトボードに留まり、イノベーションのサイクルが遅延

最大のボトルネック：データ準備

データの質が低ければモデルの質も下がります。

医療AIには厳密なアノテーションやセグメンテーションが不可欠ですが、手作業では時間がかかり、非効率でエラーも発生しやすいのが現状です。

画像・信号・記録など幅広いデータにラベリングが必要

品質保証(QA)の工程がさらに手戻りと時間を増加

影響：データセットの不整合、モデル性能の低下、R&Dの長期化

生データから本番運用まで、一つのワークフローで

医療AIの重要工程を一つの画面に統合し、ハンドオフや分断されたツールによるロスを減らします。

01 より良いデータ準備

AI支援でアノテーションを高速化

ラベル付け支援、レビュー、データセットの来歴管理まで含めて、学習に使えるデータを素早く整えます。

MAEAを見る

ユースケース

医療チームがModAsteraを実務でどう使っているか

各ストーリーで、現場のボトルネック、ワークフローの変化、そして得られた成果を示します。

医療AIアプリケーションの展開ダッシュボード — DevOpsに何か月も費やさず、検証済みモデルから本番エンドポイントへ。

ユースケース 01

長い基盤構築なしで医療AIアプリを展開する

ボトルネック: モデル検証が終わっても、インフラ整備やセキュリティ審査、API提供に時間がかかり、実運用まで数か月待たされることがあります。
変わったこと: ModAsteraは検証、環境管理、デプロイを一つの流れにまとめ、基盤を作り直さずに承認済みモデルをセキュアなエンドポイントへつなげます。
成果: AI支援診断のモバイルアプリを、従来7か月かかっていたところから30日で公開できました。

医療AI実験を高速に進める学習ワークスペース — 実験設定、計算資源、追跡を分断せず、一つの作業面で反復する。

ユースケース 02

研究が動いている間にモデル試作を進める

ボトルネック: 研究チームは、本格的な仮説検証に入る前に、パイプライン構築や実験管理、計算資源の手配で助成期間を消耗しがちです。
変わったこと: MAEAなら、実験定義、バージョン比較、計算資源の管理を一か所で進められるため、研究の勢いを止めずにモデル探索を続けられます。
成果: 日本の大学チームは、MRIによる脳年齢推定プロトタイプを90日から1週間未満へ短縮しました。

医療データ準備のためのAI支援アノテーション画面 — すべてを最初から手で付けるのではなく、下書きを専門家が確認する流れへ。

ユースケース 03

専門家を手作業に埋もれさせずにラベル付きデータを整える

ボトルネック: 高品質なラベル作成は、医療AI開発で最も大きな遅延要因であり、専門家が全件を手作業で注釈すると負荷が一気に高まります。
変わったこと: AIによるプレラベリング、レビュー工程、編集履歴の記録によって、専門家は単純作業ではなく修正や難しいケースに集中できます。
成果: ある手術データ会社では、スライド1枚あたりのアノテーション時間を数時間から数分へ短縮しました。

規制審査自動化のワークフローダッシュボード — 書類の優先順位付けと不足検知を、手作業のキューが膨らむ前に行う。

ユースケース 04

規制審査を自動化し、バックログ化する前にさばく

ボトルネック: 規制審査の現場では、書類の滞留、反復的な確認作業、レビュー品質のばらつきが重なりやすくなります。
変わったこと: ワークフロー自動化により、受領書類を先にスクリーニングし、不足やリスクを早い段階で示して、担当者がより一貫した起点から審査できます。
成果: 数か月分たまっていたバックログを数日で解消し、申請品質の向上と却下の抑制につながりました。

パートナーの声

ModAsteraで医療AI開発を変革している主要な医療機関や研究者の声をお聞きください。

“

PulSec Inc.

ModAsteraのサポートにより、中医学の医師から舌診断を学習し、舌画像から特徴を分類するモデルを訓練することができました。ModAsteraのMAEAを活用することで、コードを書くことなくAIモデルを構築できます。限られたリソースで運営している私たちのようなスタートアップにとって、これは開発コストを削減し、AI開発を加速することを可能にする、特に魅力的なソリューションです。

Shoji Maruyama

CEO, PulSec Inc.

Surg Storage

ModAsteraは、今日のヘルスケアにおける最も重要な課題の一つ、医療AIを真にアクセス可能でスケーラブルにすることに取り組んでいます。彼らのアプローチは先見性があるだけでなく、実用的な実行にも基づいています。医療データ会社として、Surg storage Co.,Ltd.はこのような先進的なイノベーターを支援することを誇りに思います。ModAsteraが医療AIの未来を形作り続ける中で、彼らの旅に貢献することを楽しみにしています。

Akihiro Hirao

CEO, Surg Storage

Surg Storage

Tohoku University Hospital

医用画像表現型から老化や生活習慣病・心血管疾患を予測する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）モデルの開発について、ModAsteraのチームと協力しました。ModAsteraの作業は迅速で、高い予測性を持つCNNモデルを提供してくれました。私たちのプロジェクトに対するModAsteraの素晴らしいサポートと貢献に心から感謝しています。