2025年8月医療用LLM完全ガイド：明日から役立つ主要モデル比較と導入の全ステップ

「先生、うちの病院でもAIを導入できないかな？」「最近よく聞くLLMって、結局何ができるの？」――。多忙な業務のなか、このような会話を耳にする機会が増えたのではないでしょうか。2023年から2025年にかけて、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、医療の世界で「試してみる」段階から「現場でどう使うか」を具体的に考える段階へと大きく進化しました。

この記事では、AIに関心をお持ちの医療関係者の皆様に向けて、2025年8月現在の「医療用LLM」の最前線を、専門用語をかみ砕きながら分かりやすく解説します。世界的なモデルの最新動向から、日本の臨床現場に特化した国産モデル、そして安全な導入方法まで、この記事を読めば、明日から院内での議論や情報収集に自信を持って参加できるようになります。

２．なぜ今、「医療用LLM」が注目されているのか？

大規模言語モデル（LLM）とは、膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成したり、要約したり、質問に答えたりできるAIのことです。ChatGPTなどがその代表例ですが、これを医療分野に特化させたものが「医療用LLM」です。なぜ今、これほどまでに注目されているのでしょうか。それは、医療現場が抱える大きな課題を解決する可能性を秘めているからです。

例えば、日々の診療で作成する膨大な医療文書（診療録、紹介状、サマリーなど）の作成支援、複雑なレセプト（診療報酬明細書）のチェック作業の効率化、あるいは最新の医学論文や治験情報を効率的に検索し、臨床研究を加速させることなどが期待されています。これまでは夢物語だったことが、技術の進化と国内での実証研究の進展により、いよいよ現実的な選択肢として私たちの目の前に現れたのです。

３．世界と日本の医療用LLM – 主要モデルの特長をわかりやすく解説

現在、国内外で様々な医療用LLMが開発されていますが、ここでは特に注目すべき主要なモデルを、それぞれの個性や得意分野に焦点を当ててご紹介します。

3.1. グローバルの巨人：Googleの動向 (Med-PaLM 2からGemini/Gemmaファミリーへ)

医療用LLMの世界で大きな一歩を示したのが、Googleの「Med-PaLM 2」です。米国の医師国家試験（USMLE）形式の問題で86.5%という高い正答率を記録し、その性能で世界を驚かせました。この研究成果を元に、実際の医療現場で使えるようにしたのが「MedLM」というサービスです。

しかし、ここで重要な最新情報があります。MedLMは2025年9月29日をもって提供が終了し、今後はより汎用性が高く高性能な「Gemini」や、オープンソースの「Gemma」をベースとした医療向けモデル（例：MedGemma）や、医療情報に特化した検索サービスへと移行していく計画です。Googleは、特定のモデル名に固執するのではなく、その時々で最高の技術を医療分野に提供していくという戦略をとっているのです。海外の最新論文や医学知識を扱う場面では、引き続きGoogle系のAIが強力な選択肢となるでしょう。

3.2. 日本語ならおまかせ！注目の国産医療用LLM

日本の医療現場で使うなら、やはり日本語の電子カルテやレセプト制度に精通したモデルが不可欠です。現在、国内では非常に高性能なモデルが次々と登場し、大きな注目を集めています。

ELYZA-LLM-Med：実務のエキスパート 内閣府の国家プロジェクト（SIP）の支援を受けて開発された、まさに日本の医療実務に特化したLLMです。レセプトの記載漏れや誤りをチェックしたり、電子カルテの記載を標準化したりといった、現場の具体的な業務を効率化することを目指して設計されています。日本語の複雑な表現や、日本独自の医療制度を深く学習しており、国内での導入において最有力候補の一つと言えます。
Preferred-MedLLM-Qwen-72B：説明力が強み 日本のAI開発をリードするPreferred Networks社が開発したモデルです。このモデルの大きな特長は、単に答えを出すだけでなく、「なぜその答えになったのか」という理由や根拠を丁寧に示してくれる点にあります。これは、AIの判断プロセスを人間が確認し、最終的な意思決定を行う上で非常に重要です。医師がAIの提案を鵜呑みにするのではなく、良きパートナーとして活用するための「説明力」を重視した設計思想が光ります。
SIP-jmed-llm (NII)：公的機関ならではの信頼性 国立情報学研究所（NII）が開発を進めるこのモデルは、日本の医師国家試験で合格基準を超える性能を示したと報告されています。また、モデル本体だけでなく、LLMの性能を公平に評価するための基準（JMedBench）作りにも取り組んでおり、日本の医療LLM全体の品質向上と信頼性確保に貢献しています。公的機関が主導する安心感は、多くの医療機関にとって大きな魅力となるでしょう。

主要モデルの比較早見（2025年8月）

モデル	主な位置付け	日本語適性	注記事項
Med-PaLM 2/MedLM	研究SOTA→産業実装	日本語は限定	MedLMは2025/9/29以降提供終了予定。MedGemmaや医療検索製品へ継承・移行。
ELYZA-LLM-Med	国産・日本語医療特化	非常に高い	SIP支援、レセプト/標準化など実務タスク重視。ELYZAリリース
Preferred-MedLLM-Qwen-72B	日本語医療×推論・説明	高い	RPOで説明性配慮。Hugging Faceで提供。
公的基盤・評価整備	高い	国試合格基準超の報道、JMedBench等の整備。
JPharmatron-7B	製薬特化小型	社内運用容易性。薬文書・業務向け。
Meditron	オープン医療LLM	中	Llama2系の継続学習

2-3. 現場での実証例：AIはすでにここまで来ている

「でも、本当に病院で使えるの？」という疑問にお答えするのが、実際の導入事例です。例えば、東北大学病院とNECは、LLMを活用して電子カルテから治験に参加できる可能性のある患者さんを効率的に探し出す実証研究を行いました。婦人科の子宮体がんを対象とした臨床試験で、条件に合う患者候補を見つけ出す精度が向上し、研究のスピードアップにつながることが示されています。これは、LLMが単なる文書作成ツールに留まらず、臨床研究の運用改善という実務的な価値を生み出すことを示す好例です。

４．自院に最適なモデルを選ぶ – 3つの選定基準

数ある医療用LLMの中から、自分の施設に合ったものを選ぶにはどうすればよいのでしょうか。ここでは、専門家の視点から3つの重要な選定基準をご紹介します。

4.1.【言語の壁】日本語のカルテやレセプトを正しく扱えるか？

まず最も重要なのが、日本語の医療文書への対応力です。電子カルテの自由記述欄には、医師ごとの独特な言い回しや略語が頻繁に登場します。日本の診療報酬制度や薬機法といった専門用語を正確に理解できなければ、実務では使えません。この点では、日本の医療データで重点的に学習を行ったELYZA-LLM-MedやPreferred-MedLLMといった国産モデルに大きなアドバンテージがあります。一方、最新の国際的な研究動向を追う場合は、英語に強いGoogle系のモデルが適しています。

4.2.【使いみち】何に一番困っていて、AIに何をしてほしいか？

次に、LLMを「何のために使うか」を明確にすることが大切です。例えば、「日々のサマリー作成や紹介状作成の時間を短縮したい」のであれば、文書生成能力の高いモデルが候補になります。「レセプトの返戻（差し戻し）を減らしたい」のであれば、レセプトチェックに特化した調整がされているELYZA-LLM-Medが有力です。「院内に蓄積された過去の症例データを、次の診療に活かしたい」という場合は、高度な検索機能と連携できるモデルが必要になります。目的によって最適なモデルは異なります。

4.3.【安全性と信頼性】規制やプライバシーは守られているか？

医療情報を扱う以上、セキュリティとプライバシーの確保は絶対条件です。個人情報保護委員会や厚生労働省が定めるガイドラインを遵守しているか、データは安全に管理されるかなどを確認する必要があります。クラウドサービスを利用する場合は、データが国内で管理されるかといった点も重要になります。また、NIIのように公的機関が開発に関わっているモデルは、信頼性の面で一つの判断材料となるでしょう。ベンダーがどのようなセキュリティ対策を講じているか、事前にしっかりと確認することが不可欠です。

５．安全に導入するための重要ポイント – リスクと対策

LLMは魔法の杖ではありません。その特性を正しく理解し、リスク対策を講じることが、安全な活用の鍵となります。

5.1.「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」とどう向き合うか？

LLMには、学習データにない情報について質問されると、事実に基づかない「もっともらしい嘘」を生成してしまう「ハルシネーション」という性質があります。これが医療現場で起きると、重大なインシデントにつながりかねません。この対策として有効なのが「RAG（検索拡張生成）」という技術です。

RAGとは、LLMが回答を生成する際に、院内のデータベースや信頼できる医学情報源など、指定された範囲の情報だけを検索し、その内容に基づいて回答を作成する仕組みです。これにより、LLMが勝手な創作をすることを防ぎ、「この回答は、〇〇という文書の△ページに基づいています」といったように、必ず根拠を示すことができます。AIに「答えさせる」のではなく、「探させて、まとめてもらう」という考え方が、安全な活用の基本です。

5.2. これは「医療機器」になるの？SaMDという考え方

AIソフトウェアが病気の診断や治療方針の決定を直接支援する場合、それは「医療機器プログラム（SaMD: Software as a Medical Device）」と見なされ、医薬品医療機器等法（薬機法）に基づき、国（PMDA）の承認が必要になる可能性があります。

例えば、「この検査画像からがんの可能性を判定するAI」はSaMDに該当する可能性が高いです。一方で、「退院サマリーの草案を作成するAI」や「関連論文を検索するAI」のように、医師の判断を直接的に代替するものでない場合は、多くが非医療機器として扱われます。導入を検討しているAIがどちらに該当する可能性があるのか、事前に確認し、必要であれば専門家や行政に相談することが重要です。

６．導入を成功させるためのロードマップ

最後に、医療用LLMの導入を成功させるための具体的なステップをご紹介します。

目的を絞る: まずは「紹介状作成支援」「レセプトのダブルチェック」など、導入する業務範囲を一つに絞り込み、スモールスタートを目指しましょう。
ルールを徹底する: 「AIの提案はあくまで下書きであり、最終判断は必ず人間が行う」というルールを院内で徹底し、全員で共有します。AIが生成した文章は、必ず医療従事者が監修・修正するワークフローを構築します。
根拠を確認する: RAGなどの技術を活用し、AIの回答には必ず根拠（どの文書やデータに基づいているか）が示されるようにシステムを設計します。
効果を測定する: 導入前後で、業務時間がどれだけ短縮されたか、あるいはレセプトの返戻率がどれだけ低下したかなど、具体的な指標（KPI）で効果を測定し、改善を続けます。
継続的に学ぶ: AI技術は日進月歩です。国内外の最新動向を定期的にチェックし、院内の運用ルールを常に見直していく体制を整えましょう。

７．まとめ：2025年8月、医療用LLMとの賢い付き合い方

2025年8月、医療用LLMはついに実用化の時代を迎えました。日本の臨床現場の細かなニーズに応える国産モデルと、世界の最新知識を網羅するグローバルなモデルが、それぞれの強みを活かして進化を続けています。

私たち医療関係者に求められるのは、これらのAIを盲信するのではなく、その能力と限界を正しく理解し、賢く「使い分ける」視点です。AIを、業務の負担を軽減し、より患者さんに向き合う時間を生み出してくれる「頼れるアシスタント」として活用する。そして、最終的な診断や治療の意思決定という、人間にしかできない専門的な判断に集中する。これが、これからの医療現場におけるAIとの理想的な関係です。この記事が、皆様の病院でAI活用の一歩を踏み出すための羅針盤となれば幸いです。

免責事項

本記事に掲載された情報は2025年8月時点のものであり、情報の正確性については万全を期しておりますが、その内容を保証するものではありません。AI技術や関連サービスは非常に速いスピードで変化するため、最新情報については必ず各ベンダーや機関の公式サイトをご確認ください。本記事の情報を利用したことによって生じたいかなる損害についても、一切の責任を負わないものとします。

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１．はじめに