製薬・診断・医療分野のデータ・AI・セキュリティ製品と日本語サポート

製薬会社、診断薬・検査機器メーカー、検査事業者、医療機関の皆さまへ。研究・検査・製造・業務データの連携、分析やAIの処理基盤、機器の脆弱性評価に使う製品をご案内します。貴組織と販売・導入パートナーの担当者が、既存システムや設備で使えるかを確認できるよう、海外ベンダーとの導入前の技術検証、ライセンス調達、契約範囲に応じた日本語サポートを調整します。

// 研究・検査・製造のデータと運用

研究・検査・製造データの接続と、アクセス権限を確認する。

01 /

検査・製造・医療機器の台帳

機器のメーカー、型番、ファームウェア、保守状況を確認します。実際の設備に対する製品の対応範囲と、台帳の情報だけでは判断できない項目を整理します。

02 /

研究情報と個人・患者情報

研究結果、独自の手法、個人・患者情報を誰が利用できるか、貴組織の責任者が定めます。処理・保存場所、バックアップ、サポート時のアクセスを、候補製品ごとに確認します。

03 /

検査・製造・業務システムとの接続

接続するアプリケーションや、その背後のデータベースに製品が対応するか確認します。データ形式、更新間隔、権限と復旧を検証し、個別アプリケーションの接続条件をベンダーの資料と実機で確認します。

04 /

設備変更と運用上の制限

設備の管理者とメーカーが認める更新・情報収集の方法を確認します。研究施設、検査室、工場、医療現場ごとの運用条件を踏まえて、検証する範囲を決めます。

05 /

アクセスと変更の記録

IT・セキュリティ・品質管理の担当者と、残すべき記録、保存期間、閲覧権限を整理します。候補製品でデータへのアクセスや変更を記録し、必要な情報を取り出せるか確認します。

06 /

研究・検査分析の計算資源

対象の分析やAI処理を使い、保存容量、メモリ、GPU、復旧を測定します。インフラの性能と、分析結果の科学的・臨床的な評価を分けて確認します。

// 取扱製品

製薬・診断薬・検査機器・医療分野の取扱製品と日本語サポート

研究データの分析、検査・製造システムの連携、AIの計算資源、機器の脆弱性では、必要な製品が異なります。貴組織のデータ、設備、業務に合わせて下記の製品の役割を確認します。ストラテジーコアがベンダーの対応範囲を照合し、技術検証、ライセンス調達、日本語サポートをご案内します。

検査・医療機器の脆弱性の確認

検査・製造・医療機器の型番とファームウェアをDeviceTotalの情報と照合します。実際の機種が対応するかを確かめ、該当する脆弱性と、情報不足で判定できない項目を分けて、貴組織の設備・IT担当者にご説明します。

研究・検査・製造データの取り込み

対応するデータベースの記録をSingleStore Flowで取り込む構成を検討します。バッチ転送と対応するCDCについて、接続元の製品・版、識別子、アクセス権限、処理場所を確認します。研究・検査・製造・診療アプリケーション固有の接続は、別途検証します。

検査・製造・業務システムの変更データ連携

Striimが対応するデータベース間で、変更データを連携する構成を検証します。更新の遅延、接続元への負荷、復旧と、転送する項目を確認します。マスキングが必要な情報や、個別アプリケーションとの接続条件も整理します。

研究・運用データの分析基盤

利用できる研究・検査・製造・販売データを使い、必要なクエリをSingleStore上で検証します。処理性能、同時利用数、更新頻度、閲覧権限と、データベースの運用作業を確認します。

ライフサイエンスのAIを支えるデータ・インフラ

研究分析、検査画像の処理、業務でのAI利用について、データ連携と計算基盤の製品を検討します。入力できる情報、処理場所、権限、必要な容量を確認します。科学的・臨床的な結果と用途の適否は、対象アプリケーションを担当する責任者が評価します。

分析・AI処理のリソース管理

ProphetStorについて、研究、画像処理、その他のAIワークロードを使い、リソース需要の予測を検証します。対応する設備で、配分、アプリケーション性能と費用を比較し、測定結果から構成を検討します。

研究情報・機微情報へのアクセス記録

製薬会社、診断事業者、医療機関の方針に沿って、アクセス、転送、アプリケーションの動作のうち記録する項目を決めます。保存期間と閲覧権限を確認し、担当者が必要な記録を取り出せるか検証します。

データの出力と基盤の移行

研究・検査・製造・診療で使うデータ、機器情報、設定について、ベンダーが対応する出力形式をご案内します。識別子、権限、依存するサービスを確認し、別環境への移行を検証します。

// 業界別マーケットインテリジェンス

月次調査で確認した、日本国内の技術導入とセキュリティ事案を掲載しています。出典の公表日と調査レポートの対象月を、それぞれ表示しています。

個人情報漏えいの疑いのある事案の発生に関するお詫びとご報告

サイバーセキュリティ · 出典公表日： 2026年9月29日 · サイバーセキュリティレポート： 2026年9月 · yotsukaido-shakyo.or.jp

個人情報漏えいのおそれに関するお知らせとお詫び

サイバーセキュリティ · 出典公表日： 2026年9月28日 · サイバーセキュリティレポート： 2026年9月 · scmc.or.jp

仙台厚生病院：現場の課題を起点にAI活用を設計・検証するプロジェクト

AI・機械学習 · 出典公表日： 2026年9月14日 · AIレポート： 2026年9月 · prtimes.jp

弊社システムへの不正アクセスに伴う予約サイトおよびシステム一時停止のお知らせ

サイバーセキュリティ · 出典公表日： 2026年9月10日 · サイバーセキュリティレポート： 2026年9月 · whiteessence.co.jp

子会社における外部生成AIサービスへのお客様情報の誤ったアップロードに関するお詫びとお知らせ

サイバーセキュリティ · 出典公表日： 2026年9月3日 · サイバーセキュリティレポート： 2026年9月 · rizapgroup.com

// アーキテクチャ

医療向けリファレンスアーキテクチャ

以下は診療システムを対象とする構成例です。製薬研究、検査室、製造では接続元のシステムが異なります。データ連携、AIの処理負荷、設置場所とセキュリティを、貴組織の用途ごとに検討します。

業界向けの構成例と、各製品の接続を示しています。現在お使いのシステム、対応するインターフェース、運用条件を確認してから、実際の構成を検討します。

基幹・業務システムとデータ

電子カルテ、画像、検査システム、医療機器のデータなどを接続元として想定します。

電子カルテ

src.emr

PACS / DICOM画像

src.pacs+dicom

医療機器テレメトリ

src.device-telemetry

検査 / LISシステム

src.lab+lis

HL7 / FHIRフィード

src.hl7+fhir

データ取り込み

診療データの形式、識別情報、使用できる接続方法を確認し、必要なマスキングや非識別化を配信前に検証します。

リアルタイム臨床イベントストリーム

stream.emr+hl7 · events

Striim

対応する臨床データベースからの取り込み

flow.clinical-db · batch cdc

SingleStore Flow

取り込み時の非識別化

svc.deid-at-ingest

HL7 / FHIRフィード処理

feed.hl7+fhir

トランザクションデータ基盤

使用が認められた診療・運用データについて、アクセス、保存期間、検索の条件を定めて保存します。

HTAP臨床ストア

store.htap · row+column

SingleStore

画像ベクトルインデックス

index.vector · imaging

SingleStore

患者特徴量ストア

store.features · patient

SingleStore

AIとリアルタイム推論

対象の診療・事務業務について、承認済みのデータと資料で、モデルの精度と人による確認を検証します。

診断画像AI

ai.imaging-dx

臨床意思決定支援

ai.clinical-decision-support

GPU学習・チューニング

gpu.train+tune

ProphetStor

国内運用のLLM

llm.sovereign · self-hosted

臨床ガイドラインRAG

rag.clinical-guidelines

SingleStore

モデルの振り分けと出力評価

承認済みモデルへの振り分け、判断の記録、出力の評価を行います。権限、参照元の記録、書き出し手順を用途に合わせて設計します。

承認済みモデルへの振り分け

svc.model-router · approved-models

判断の記録

intel.state-store

評価結果のフィードバック

svc.learn-loop · closed

参照元の記録

svc.provenance · federated

個人情報保護法・次世代医療基盤法ガバナンス

患者情報へのアクセス、医療分野のガイドライン、同意などの取扱条件、機器の管理、監査記録を確認します。

個人情報保護法・次世代医療基盤法

gov.appi+med-infra-act

厚労省安全管理ガイドライン

gov.mhlw-safety-mgmt

非識別化・同意管理

gov.deid+consent

意思決定の監査証跡

gov.audit-trail

医療機器セキュリティ状態

gov.device-posture

DeviceTotal

アプリケーションとダッシュボード

承認された結果を診療・事務の手順へ連携し、実行場所、権限、各判断の責任者を確認します。

病院オンプレミス（地域内）

deploy.onprem+region

臨床 / 電子カルテ意思決定API

api.clinical+emr

組み込み分析

ui.embedded-analytics

リファレンスアーキテクチャの全体を見る

// データ主権とコンプライアンス

研究情報の機密管理、個人情報と運用の分担

製薬会社、診断事業者、医療機器メーカー、医療機関が、それぞれの用途に適用する要件を確認します。当社はベンダーと処理場所、外部接続、アクセス、ログ、サポート条件を整理します。以下の医療分野の指針は、診療情報や医療システムを扱う際の確認事項です。研究・製造のすべての用途への適合性を示すものではありません。

医療情報の3省2ガイドライン

厚生労働省の第7.0版（2026年6月）など、対象となる医療情報システムと担当に適用する最新のガイドラインを確認します。

個人情報保護法要配慮個人情報

病歴、健康診断等の結果、診療・調剤の記録は要配慮個人情報にあたり、取得には原則として本人の同意が必要で、オプトアウトによる第三者提供もできません。

個人情報保護法：国外へのデータ提供

個人データの越境移転には、同意または十分性認定・相当措置が必要です。

AI事業者ガイドライン（経済産業省・総務省、2026年3月）

開発者、提供者、利用者の役割を整理する参照資料です。対象業務のリスク、人の確認、監視、事故対応の担当を、提案されたサービスで確認します。

個人データの条件は、情報の種類、目的、提供先、移転方法によって異なります。対象の構成に適用する個人情報保護法の規定と、必要に応じてEU・日本間の補完的ルールを確認します。

AIを使う場合の追加確認事項を見る

// パートナー