Aillis、AI国際会議MICCAI 2025のAIコンペティションで2年連続1位を獲得

AI医療機器の開発を手掛けるAillis（アイリス）株式会社は、同社のAIエンジニアであるQuan Huu Cap氏が、国際会議「MICCAI 2025」のAIコンペティションで1位を獲得したことを発表しました。この受賞は、昨年の腎臓病理画像解析コンペに続くもので、Aillisとしては2年連続でMICCAI Challengeの栄冠に輝きました。

MICCAIとは
手術動画解析における革新的なアプローチ
関係者のコメント
AI Workstyle Lab編集部の解説
Aillisについて

MICCAIとは

MICCAI（Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention）は、医用画像処理ならびにコンピュータ支援による医療介入の分野で世界をリードする国際会議です。医療画像、機械学習、ロボティクス、外科支援といった学際的な研究領域をカバーし、医療イノベーションを支える最新技術が世界中の研究者や企業から発表される場となっています。

会議期間中に開催される「MICCAI Challenges」では、医用画像解析やAI支援診断といった特定のAIトピックにおいて、参加者がモデルの性能を科学的精度と革新性に基づいて競い合います。

手術動画解析における革新的なアプローチ

今回のコンペティションは、手術支援ロボット「ダヴィンチ」の開発元であるIntuitive Surgical社が主催しました。ロボットシステムの「目」となるAI技術の開発に焦点を当て、AIモデルに手術動画から手術器具や処置内容を特定させるという課題が出されました。

Cap氏は、ビジョン言語モデル（VLM：Vision-Language Models）と呼ばれる生成AIモデルを活用した独自のアプローチを開発しました。VLMは、視覚情報とテキスト情報を同時に解釈できるAIモデルです。Cap氏は、膨大な手術動画データの手動ラベリング（手作業での情報付与）に時間を費やす代わりに、洗練されたプロンプト（AIへの指示文）を設計し、人間が注釈を付けた動画キャプションに頼ることなく高い精度を達成しました。

この革新的なプロンプトエンジニアリング（AIモデルに指示を与えるためのプロンプトを工夫し、目的の出力を引き出す技術）戦略は、医療動画解析における新たなパラダイムを示し、手動データラベリングへの依存を減らし、医用画像分野でのAI活用可能性を広げるものです。

関係者のコメント

Cap氏は、今回の挑戦について「手術動画データとVLMという、これまでの経験がほとんどない全く新しい分野に飛び込む機会となり、非常に刺激的な経験でした。限られたキャプションとノイズの多いデータは、特に単独で参加する私にとってラベリングと分析が困難でしたが、コンペティションの終盤に、グラウンドトゥルース（正解データ）となる動画キャプションに頼ることなく最高のスコアを達成できる、いくつかの効果的なトリックを用いた『プロンプトエンジニア』戦略を思いつきました。この挑戦で1位を獲得できたことを光栄に思います。常にサポートし、データサイエンスコンペティションへの参加を奨励してくれるAillisに心から感謝します。ここで開発した技術が、動画理解の向上と外科AI分野の発展に貢献できることを願っています」と述べています。

AillisのCTOである福田篤史氏は、「QuanがMICCAI主催の国際機械学習コンペティションで2年連続1位を獲得したことを大変誇りに思います。今回のチャレンジは、AIが手術動画を解釈し、器具や進行中の手順を特定するという極めて複雑なタスクでした。このような技術は、手術動画理解だけでなく、産業や教育といった分野での応用にも基礎的なものとなり、当社の製品開発に直結するものです。Aillisは、今後も特にヘルスケア分野で社会に貢献するインパクトの大きいAIチャレンジに取り組み、そこで得られた知見を製品開発に応用し、すべての人々により良い医療体験を提供することを目指します」とコメントしています。

AI Workstyle Lab編集部の解説

今回のAillis社の成果は、AIが医療現場でいかに実用的な価値を生み出すかを示す好例です。特に注目すべきは、ビジョン言語モデル（VLM）とプロンプトエンジニアリングを組み合わせることで、大量の手動データラベリングなしに高精度なAIを実現した点です。

これは、AIを仕事に活用する上で非常に重要な示唆を与えます。データ準備にかかる時間とコストはAIプロジェクトの大きな障壁となることがありますが、Cap氏のアプローチは、既存のデータから効率的に価値を引き出す新しい方法論を示しています。これにより、限られたリソースでもAIを導入・活用できる可能性が広がります。

また、手術動画解析の技術は、医療分野に留まらず、製造業における作業監視、教育現場での技能習得支援、スポーツ分析など、様々な分野での動画理解に応用できるでしょう。AIによる高度な動画解析能力は、多くの業務プロセスの自動化と効率化を促進し、新しい働き方を創出する鍵となります。

Aillisについて

Aillis株式会社は、「みんなで共創できる、ひらかれた医療をつくる。」をミッションに掲げ、2017年に創業しました。現役医師である代表の沖山氏をはじめ、医療従事者、行政出身者、AI医療領域に特化したデータサイエンティスト、大手医療機器メーカー出身者など多数の専門家が在籍しています。深層学習技術（AI技術）を活用し、医師の持つ匠の技をデジタル化するAI医療機器の開発を行っています。