Safety Policy
AI機能ごとに、許可される推論範囲、実行権限、必要な根拠・レビュー条件を構造化。能力が高いモデルであっても、許可された範囲を越えて実行しないための境界を定義します。
MCPAIと医療データ・ツールをつなぐ
FaaPAI機能を医療システムへ組み込む
医療AIハーネス安全性・実行統制・検証・監査
約40 Medical Tools医療情報・業務機能を共通資源化
Harness Engineering
高性能なAIを入れるだけでは、医療AXにはならない。
医療に必要なのは、AIを制御し、つなぎ、検証し、改善する仕組みです。
AIが診断・記録・意思決定支援へ広がるほど、モデル選定だけでは解けない問題が増えます。MediLine Engineは「制約・文脈・検証・評価」を一つの運用ループとして設計し、監査記録を横断的に保持します。AIの能力そのものではなく、医療で何をしてよいかを外側から定義・統制します。
MCP — Connect
AIを医療データへ直接つながない。
MCPは、ChatGPT・ClaudeなどのAIクライアントと医療データ・ツールをMediLine Engine経由で接続する利用経路です。AIモデルは医療情報へ直接アクセスせず、共通の安全ルールと監査のもとで必要な情報を利用します。
✓ChatGPT・Claude・Geminiなど複数AIを同じ医療基盤へ接続
✓電子カルテ、検査、画像、薬剤、診療報酬などの医療文脈を統合
✓AIモデルを変更しても、医療側の接続設計を作り直さない
FaaP — Embed
AIを「使う」から、
医療業務の中で「働かせる」へ。
FaaP（Function-as-a-Product）は、医療AI機能を独立した実行契約として定義し、電子カルテや医療システムへ組み込むための仕組みです。MCPとは異なる利用経路ですが、安全性・実行統制・検証・監査には同じMediLine Engineを利用します。
Functional Contract何をするか
Execution Patternいつ・どう実行するか
Safety Policy何を許可・禁止するか
Performance Requirementsどの応答性を求めるか
FaaP機能を組み込んだ電子カルテは、2026年中のリリースを予定しています。
Medical Data & Tools
約40種類の医療データ・ツールを、
目的に応じて組み合わせる。
医薬品情報、添付文書、安全性・回収情報、診療ガイドライン、診療報酬、レセプトチェック、ICD-10、医療機関情報、医学文献・臨床研究など、診療から医療事務までを支える共通資源を用意しています。
医薬品情報添付文書医薬品回収情報診療ガイドライン診療報酬レセプトチェックICD-10医療機関情報医学文献臨床研究RAGその他 Medical Tools
利用者が一つひとつツールを選ぶ必要はありません。AI関数スタジオが実現したい業務に応じて必要なデータ・ツールを構成し、FaaPのアウトプットに利用します。
AI Function Studio
やりたい医療業務を、AI機能へ。
実現したい医療業務を自然言語で伝え、サンプルデータによる実行結果を確認しながらAI機能を設計。完成した機能はFaaPとして保存し、仕様書を出力することで、電子カルテや医療システムへの組み込みにつなげます。
1. やりたいことを伝える→2. サンプルデータを入れる→3. 結果を確認する→FaaPとして保存
Live Experience
いつものAIに聞く。
医療情報はMediLineが取りに行く。
利用者は検索先やツール名を意識する必要がありません。質問に応じて適切な医療情報源へ接続し、出典とともにAIへ返します。
MediLine Engine / MCP接続済み
毎日の更新タイミングでストックされた、質問と回答の実例です。表示するたびに記録が切り替わります。
Shared Safety & Execution Control Plane
異なる利用経路を、
ひとつの医療AI安全基盤で。
MCPによる接続も、FaaPによる組み込みも、MediLine Engineの共通基盤上で実行されます。安全性を満たす実行可能集合を先に定義し、その内部で性能とコストを最適化します。
MedicalGuardrail
個人情報の仮名化、マイナンバーカード情報の匿名化などにより、AIモデルにそもそもPHI（要配慮個人情報）を渡さない設計です。文脈を壊さずに保護するため、AIは正しい推論を維持でき、結果としてハルシネーションの抑止にも寄与します。
Verification / Audit
どのAIが、いつ、どのツールを使い、何を参照し、何を返したかを記録。事後検証と監査に耐える状態をつくります。
Router Core
DEVELOPERHard GateとMinimum Capability Floorを満たす候補の中から、Safety PolicyとPerformance Requirementsに従って実行先を選択。安全性や最低能力要件を速度・コストで補償しません。
TECHNOLOGY NOTE — AIオーケストレーション技術（JP 2025-173720）および4層防護パイプライン（JP 2026-70499）に関する特許出願技術を含みます。
Compliance
準拠・参照しているガイドライン
法令として遵守するものと、業界の指針・政策動向として設計に反映しているものを、区別して掲載しています。
法令
- 個人情報保護法（改正個人情報保護法）患者情報の取り扱い全般における法的な基盤。
- マイナンバー法マイナンバーカード関連情報の取り扱いに関する規律。
ガイドライン・答申・政策動向
- 経済産業省「AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き」（令和8年4月 第1.0版）補助・支援型AIとしての設計方針の拠り所。
- 厚生労働省「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」第7.0版アクセス管理・証跡化の設計基準。
- 日本医師会「AIの臨床利用に関する検討委員会」答申（2026年4月）Human-in-the-loop原則、最終判断は医師が担うという設計思想。
- 「骨太の方針2026」「日本成長戦略」（2026年7月閣議決定）クラウドネイティブ医療DX基盤の重点分野としての方向性。
- 厚生労働省ヘルスケアAX・DX推進本部（2026年8月発足）医療・介護・福祉分野におけるAI活用の政策動向。
医療AIを、
安全に実装する。
MCPによるAI接続から、FaaPによる電子カルテ・医療システムへのAI機能組み込みまで。デモ、共同開発・実証についてもご相談ください。