ディリーバ、外科特化型生成AIでCEATEC AWARD 2026イノベーション賞

ニュース紹介

「ディリーバが取り組むNEDOプロジェクトの成果が「CEATEC AWARD 2026」でイノベーション賞を受賞しました」

NEDOと経済産業省が実施する生成AI開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」において、「外科手術支援のための視覚・言語統合型AI基盤モデルの開発」に取り組むDireava株式会社（ディリーバ）は、その成果である外科特化型生成AI（Surgical VLM）で「CEATEC AWARD 2026」のイノベーション賞を受賞しました。受賞案件は「外科手術支援のための視覚・言語統合型AI基盤モデル～手術の文脈を理解する、次世代Surgical AI～」です。

このモデルは内視鏡手術映像を解析し、術野に存在する対象、行われている操作、その背景となる外科的知識などを統合して言語化します。研究開発では、Object（対象）／Action（動作）／Reason（根拠）／Plan（次工程）の4カテゴリで構造化した外科専門VQAデータを外科医自らが作成し、フルパラメータ・ファインチューニングにより日本語の外科特化マルチモーダル基盤モデルを構築しました。独自ベンチマーク「Surgical-VLM Bench」も策定し、大学病院の手術室でのリアルタイム実証では、外科専門医による評価で解剖学的正確性84.7％、臨床的有用性82.9％を得ています。

ディリーバはまず手術教育を入り口に若手外科医・医学生・地方中核病院へのサービス提供を始め、将来的には必要な薬事手続きを経たうえで術中の情報提示・確認支援への展開を検討するとしています。成果は2026年10月13日から16日まで幕張メッセで開かれる「CEATEC 2026」のNEDOブースで展示されます。

出典：新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO） 2026年10月6日プレスリリース
https://www.nedo.go.jp/news/press/AA5_101972.html

FrontJournalの解説

この研究分野について

今回の技術は、画像と言葉を一つのモデルで扱う視覚・言語統合モデル（VLM：Vision-Language Model、画像を読み取り文章で説明・応答できるAI）を外科手術に特化させたものです。これまでの手術支援AIは、映像の中から臓器や血管・神経を見分ける「認識」が中心でした。VLMは見えたものを手がかりに、いま何の操作をしていて、次に何をするのかを言葉で説明する方向を目指しています。

背景には外科医の人手不足があります。NEDOの発表では、消化器外科医は今後20年で約半減し、2040年にはがん手術を担う医師が約5000人不足すると予測されています。熟練医の判断を言語化して共有できれば、教育機会の地域差や経験差を補う手段になり得ます。

①外科医が作った学習データと評価軸

特徴は、学習データと評価方法の両方を外科医自身が設計した点です。手術映像に対する質問と回答の組（VQA：Visual Question Answering）を「対象・動作・根拠・次工程」の4区分で整理し、モデルに学習させました。手術AIには共通の評価指標が無いため、専門医が5段階で採点する独自ベンチマークも用意しています。報道によれば、実証は大学病院の胃がん手術で行われ、解剖学的正確性と臨床的有用性はいずれも目標の80％を上回りました。

②GENIACの支援から次の開発へ

本成果は、NEDOのポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業の一環であるGENIACで、2025年8月から研究開発された基盤モデルです。GENIACは汎用モデルを土台に分野特化の生成AI基盤モデルを開発する企業を支援しています。ディリーバは2026年6月に採択された次の公募で「外科手術未来予測モデル」の開発と実証をテーマにしており、手術の説明から「この先の展開」の予測へ研究を進めています。