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共創事例
眼科病院の眼底画像と検診現場でIT大手の診断AIを検証し、医師不足地域の検診に実装する
Google（Google LLC）（大手企業） × Aravind Eye Care System（アラビンド眼科病院群）（大学・研究機関）
インド タミルナドゥ州マドゥライ スケール 情報確認日 2026年10月13日
Googleと、当時Alphabet傘下だったVerilyが開発した糖尿病網膜症の判定AIを、インド・マドゥライの非営利眼科病院群Aravind Eye Care Systemが、学習用の眼底画像、眼科医による判定、前向き検証、検診現場の提供で支えてきた共創です[2] [4] [7] [1] [2] [4] [5] [12] [17] [18]
目次
共創の構造 背景と各組織の狙い 提供資源と役割 共同活動 成果物と成果 組み合わせの意味 他社への応用 出典 関連事例
1 共創の構造図解：共創プロジェクトの形
眼科病院の眼底画像と検診現場でIT大手の診断AIを検証し、医師不足地域の検診に実装する：共創の構造（Google、Aravind） プロジェクト全体の段階 探索 PoC 共同開発 事業化 スケール Before｜ 起点 During｜ 共創 After｜ 成果 A Google 1 ニーズ・シーズ 眼科医が足りない地域で、AIによる 糖尿病網膜症の検診を実用化したい 2 提供リソース 深層学習の判定AI、研究資金、Verilyの臨床 研究・規制対応とCEマーク、ライセンス供与 A Googleの成果 5 獲得成果 確認できた成果 5本の論文発表、実運用後も感度97%・特 異度96%、3か国で累計100万人超を検診 今後の目標・期待 ライセンス先3社が10年間で600 万件の検診を患者負担なしで提供 B Aravind 1 ニーズ・シーズ 検診のボトルネックを解消し、眼科医の いない農村部に網膜症検診を広げたい 2 提供リソース 眼底画像と眼科医の判定、前向き検証の患者、 45拠点の検診現場と技師、システム統合 B Aravindの成果 5 獲得成果 確認できた成果 2019年に最初の実運用、45拠点で約60 万人を検診、実運用後も高い精度を確認 今後の目標・期待 遠隔地のビジョンセンター網へ検診を 広げること（2018〜19年度の期待） 3 共同活動 病院の画像と医師の判定でAIを学 習・前向き検証し、2019年に実 運用。45拠点で60万人を検診し、 2024年に現地企業へライセンス 4 成果物 判定AI（ARDA）、5本の論文、 CEマーク、Aravind45拠点での 運用と現地3社へのライセンス
Before起点 A Google
① ニーズ・シーズ 眼科医が足りない地域で、AIによる糖尿病網膜症の検診を実用化したい
② 提供リソース 深層学習の判定AI、研究資金、Verilyの臨床研究・規制対応とCEマーク、ライセンス供与
B Aravind
① ニーズ・シーズ 検診のボトルネックを解消し、眼科医のいない農村部に網膜症検診を広げたい
② 提供リソース 眼底画像と眼科医の判定、前向き検証の患者、45拠点の検診現場と技師、システム統合
During共創 ③ 共同活動 病院の画像と医師の判定でAIを学習・前向き検証し、2019年に実運用。45拠点で60万人を検診し、2024年に現地企業へライセンス
④ 成果物 判定AI（ARDA）、5本の論文、CEマーク、Aravind45拠点での運用と現地3社へのライセンス
After成果 A Googleの成果
⑤ 獲得成果 確認できた成果 5本の論文発表、実運用後も感度97%・特異度96%、3か国で累計100万人超を検診 今後の目標・期待 ライセンス先3社が10年間で600万件の検診を患者負担なしで提供
B Aravindの成果
⑤ 獲得成果 確認できた成果 2019年に最初の実運用、45拠点で約60万人を検診、実運用後も高い精度を確認 今後の目標・期待 遠隔地のビジョンセンター網へ検診を広げること（2018〜19年度の期待）
プロジェクト全体の段階
探索 PoC 共同開発 事業化 スケール
①ニーズ・シーズ ②提供リソース ③共同活動 ④成果物 ⑤獲得成果。図の内容は本文と同じ出典に基づきます。
段階：スケール 2019年2月にAravindで実運用が始まり
[4] 、2023年7月までに三次病院・糖尿病クリニック・ビジョンセンターの45拠点で約60万人を検診しています
[16] 。2024年10月にGoogleがモデルを現地企業3社にライセンスし
[12] 、2026年9月のNature Medicine論文はインド・タイ・豪州の3拠点で累計100万人超を検診したと報告しています
[17] [18] 。同論文にはAravindの医師が共著者として参加しており、運用が続いているとみられます
[17] 。複数国・複数の実装主体に広がっているため、スケールの段階と判断しています（2026年10月時点）。
2 背景と各組織の狙い糖尿病網膜症は早期なら治療できる一方、放置すれば失明に至ります[1] [1] [4]
Aravindは1976年にG.ベンカタスワミ医師が11床で始めた非営利の眼科病院群で、患者の半数を無料または大幅な割引で診療しながら財政的に自立しています[20] [27] [3]
Googleには学習データと検証・実装の現場が、Aravindには検診のボトルネックを解消する技術が必要で[8]
3 提供資源と役割
A Google（Google LLC） 大手企業・米国カリフォルニア州マウンテンビュー ・ 公式サイト Alphabetの中核企業。Alphabetは2025年12月末時点で従業員190,820人、2025年の売上高4,028億ドル[24] [4] [5] [16] [25]
役割 AIの開発・検証、ライセンス供与
① ニーズ・シーズ 2016年の発表でGoogleは、世界で約4億1,500万人の糖尿病患者が網膜症の危険にさらされる一方、糖尿病が多い地域ほど診断できる専門医がいないと述べています[1] [4] [4]
② 提供リソース 深層学習による眼底画像の判定アルゴリズム。12万8,175枚の画像を米国の眼科医と上級研修医54人が延べ3〜7回判定した学習データで開発[1] [2] [2] [4] [5] [8] [12]
③ 共同活動での担当 アルゴリズムの開発と学習、前向き検証の設計、実運用後の性能監視（約60万人分から約1%を抽出し米国の眼科医が判定）を担当[2] [7] [16] [12] [14]
⑤ 確認できた成果 JAMA（2016年）、JAMA Ophthalmology（2019年）、Nature Medicine（2023年・2026年）、JAMA Network Open（2025年）に成果を発表[2] [7] [10] [16] [17] 実運用後の性能として、重症非増殖性または増殖性の網膜症に対する感度97.0%・特異度96.4%、臨床的に重要な見逃し0%を報告（4,537枚の抽出検証）[16] 2024年10月時点で世界の診療所で60万件超の検診を支援[12] [17] [18] ⑤ 今後の目標・期待 ライセンス先3社が今後10年間で計600万件のAI支援検診を患者負担なしで提供すること[12] ヴィルマニ氏（Health AI研究グループ・プロダクトマネージャー）は、3社との提携で「糖尿病網膜症による予防可能な失明をなくす」（編集部訳）ことを目指すと述べています[13]
B Aravind Eye Care System（アラビンド眼科病院群） 大学・研究機関・インド・タミルナドゥ州マドゥライ ・ 公式サイト 1976年にG.ベンカタスワミ医師が11床の病院として始めた非営利の眼科病院群。患者の50%を無料または大幅な割引で診療しながら財政的に自立しています[20] [19] [23] [21] [22]
役割 学習データ・臨床検証・検診現場の提供
① ニーズ・シーズ 2017年の取材でキム医師（最高医療責任者）は、2003年から半自動の網膜症検診に取り組んできたが「以前にも多くの人が自動画像診断の開発で協力してくれたが、Googleとの提携ほど進んだことはなかった」（編集部訳）と述べています[3] [8] [5] [8]
② 提供リソース 学習用の眼底画像（JAMA 2016の学習データは米国EyePACSとインドの3眼科病院の画像）[2] [2] [7] [16] [7] [16] [16]
③ 共同活動での担当 画像の抽出・匿名化・提供と判定、前向き検証の実施、2019年からの実運用と拠点展開、実運用後の検証の倫理審査と論文共著を担当[2] [7] [16]
⑤ 確認できた成果 2019年2月、アルゴリズムの最初の実運用を開始[4] [16] 実運用後の性能として、重症以上の網膜症で感度97.0%・特異度96.4%を2025年に公表（前向き検証は中等度以上で感度88.9%・特異度92.2%。検出の基準が異なる）[7] [16] 2023年11月、CII（インド工業連盟）西部地域の賞で、ARDAプロジェクトが「最優秀ヘルステック革新」部門の次点[11] 2026年のNature Medicine論文に、AMRFのキム医師らが共著者として参加[17] ⑤ 今後の目標・期待 2018〜19年度の活動報告で、ビジョンセンターでの試験運用を経て、年内にライセンスされたサービスとして広く利用できるようになると期待[9]
4 共同活動③ 共創は2013年ごろに始まったとキム医師は述べています[3] [2] [2] [1] [2]
次に、2016年3月に固定したモデルを、Aravind（2016年4〜7月）とSankara Nethralaya（2016年5月〜2017年4月）で前向きに検証しました。糖尿病患者3,049人を対象に各施設の判定者の手動判定と比較し、Aravindでは感度88.9%・特異度92.2%で手動判定と同等以上でした[7]
2019年2月、GoogleとVerilyは「アルゴリズムの最初の実世界での臨床利用」がマドゥライのAravindで始まったと発表しました[4] [4] [5] [5] [6] [8] [9]
2025年のJAMA Network Open論文によれば、Aravindは2019年1月から2023年7月までに、三次病院・糖尿病クリニック・ビジョンセンターの45拠点で約60万人を検診しました。Google側は約1%にあたる4,537枚を抽出して実運用後の性能を公表しています[16] [12] [14] [17] [18]
5 成果物と成果④⑤ 成果物
深層学習による糖尿病網膜症・糖尿病黄斑浮腫の判定アルゴリズム（のちにARDA＝Automated Retinal Disease Assessmentと呼称）[2] [16] 学術論文：JAMA（2016年、開発と検証）[2] [7] [10] [16] [17] VerilyによるCEマークの取得（2019年2月発表）[4] [6] Aravindの45拠点での検診運用（2019年〜）[16] [12] 感度・特異度は、何を基準にどの重症度を検出したかで値が変わります。JAMA 2016は米国眼科医7〜8人の多数決を基準に「紹介が必要な網膜症（中等度以上、または紹介が必要な黄斑浮腫）」を検出した値[2] [7] [16]
未確認・留意点 GoogleとAravindの契約内容（費用負担、データの権利、ライセンス料）は公開されていません。報道では検証中に病院に費用を請求していないとされ[8] [12] Nature Medicine 2026年論文の本文は有料で、国別・拠点別の検診人数は確認できていません[17] [18] Aravindの2025〜26年度の活動報告書には、GoogleとARDAへの言及が確認できません[19] [17] 共創の開始時期「2013年ごろ」は、キム医師の2017年の発言（「約4年前」）に基づきます[3] [12] 「60万人」は、JAMA Network Open 2025ではタミルナドゥ州での検診数[16] [12] Googleは掲載済み事例のSidewalk Labs（Waterfront Toronto×Sidewalk Labs）と同じAlphabet傘下ですが、別会社・別事業です。Verilyは2026年3月にAlphabetの支配から離れ、Alphabetは少数株主になっています[25] インドでのARDAの規制上の位置づけ（CDSCO承認の有無）は確認できていません。2019年の報道はインドでの規制上の課題に触れています[8] [26] [15] 6 組み合わせの意味編集部の考察 考察 この組み合わせの要点は、AIの「学習」「検証」「実装」の3段階すべてで病院の資源が使われたことにあると考えられます。学習には眼底画像と眼科医の判定[2] [7] [16]
もう一つの要点は、実装後も検証を続けた点です。約60万人分から約1%を抽出して米国の眼科医が再判定し、実運用後の性能を論文として公表しました[16] [16]
一方で、Google自身が運営するのではなく、2024年にモデルを現地企業にライセンスし、各社が規制承認と運用を担う形に移りました[12] [14] [22] [8] [12]
7 他社への応用編集部の考察 考察 この型は、AIを開発する企業と、データと現場を持つ病院・検査機関・インフラ事業者などの共創に応用できると考えられます。鍵は、データの提供にとどまらず、専門家の判定、前向き検証、実運用の現場までを現場側が担うことです。本事例では各段階で病院の医師が論文の共著者になり[2] [7] [16] [17]
成立の条件は、第一に、学習データの倫理審査と匿名化の手続きを整え、その費用を企業側が負担すること[2] [16] [12]
留意点として、規制承認には時間がかかる可能性があります。2019年の報道はインドでの規制上の課題に触れ[8] [12]
成立に必要な条件
現場側がデータの提供だけでなく、専門家の判定、前向き検証、実運用の現場まで担うこと[2] [7] [16] 学習データの倫理審査・匿名化の手続きを整え、その費用を企業側が負担すること[2] 実運用後も一定割合の判定を人が再確認し、性能の変化を監視・公表すること[16] 技術の実装と規制承認を担う主体（ライセンス先など）を開発元と別に用意すること[12] [14] 現場側に論文共著などの研究上の成果が残る設計にすること[2] [7] [17] 検診後の治療・紹介先の受け入れ能力を含めて計画すること（本事例では未公表）
