誰も取り残さない医療を実現する——Medii VPoP 清水亮洋氏が描く、症例相談と医療AIの未来

株式会社Medii

専門医の知見を届け、誰も取り残さない医療を実現する

──　まずは、御社の事業内容について教えてください。

私たちは、「誰も取り残さない医療を」というミッションの実現を目指して、事業やサービスを展開しています。

医療の高度化に伴い、医師が向き合う知識や課題、治療の選択肢は増え続けています。一方で、一人の医師が診られる範囲には、距離や診療領域による限界があります。Mediiは、特に課題の大きい希少疾患や難病の領域から取り組みを始め、現在は対象領域をさらに広げています。

この課題は、私自身もMediiへ参画する以前から身近に感じてきました。私は地方出身で、家族の闘病を間近で見てきました。Mediiへの参画を機に、より詳細な情報に触れたり調べたりする中で、それまで知らなかった治療の選択肢を知り、現代においても受けられる医療に大きな差があることを実感したんです。

特に患者さんが少ない希少疾患や難病のような領域では専門医が少なく、全国に偏在しています。疾患によっては、東京や大阪でも診断や治療にたどり着くのが容易ではありません。

──　そうした課題に対して、どのようなサービスを提供しているのでしょうか。

専門医の知見へアクセスしにくいという課題に対して、Mediiが医師向けに提供しているのが「Medii Eコンサル」です。診断や治療方針に悩む症例について、医師が専門医へオンラインで相談できます。

これまでは、院内や知人の中に専門知見を持つ医師がいなかったり、いたとしても、立場やセキュリティの問題で気軽には連絡できないという課題がありました。「Medii Eコンサル」は匿名で全国の専門医に意見を聞くことができるサービスです。現在は全診療科に対応し、指定難病についても、患者数ベースで99％を占める疾患の相談に対応しています。

さらに、専門医への相談に至る前の「少し気になる」「確かめたい」といった段階でも疑問を解消できるよう、医師向けAI検索サービス「Medii Q」も提供しています。PubMedの論文やガイドラインなどのエビデンスをもとに、医師が診療上の判断を検討するための情報を提示するサービスです。

母の闘病経験から、情報科学の道へ

──　現在のキャリアにつながる原体験について教えてください。

母はとてもアクティブな人で、その姿勢は現在の私の行動力にもつながっていると思います。一方で、私が学生の頃、母の関節リウマチが進行し、走ったり、思うように歩いたりすることが難しくなりました。

関節リウマチは、治療によって症状のコントロールや進行の抑制を目指す疾患ですが、母の場合は症状を十分にコントロールできていませんでした。それまで当たり前のように一緒にできていたことが、突然できなくなる。これからどこまで症状が進行するのだろうと、不安を抱えながら生活しなければならない。その経験が、自分のキャリアを考える大きなきっかけになりました。

──　情報科学に関心を持ち、進路として選んだ背景を教えてください。

実家が自営業で、小さい頃から家にパソコンがあり、自然と触れていました。

中学では野球、高校ではソフトボールに打ち込み、その間はパソコンから離れていました。ただ、部活動を終えた頃に、改めて「自分は人生で何をするべきなのだろう」と考えるようになり、プログラミングや情報科学を本格的に学び始めました。

母の闘病経験もあり、「誰もが安心・安全に過ごせる社会を実現したい」という思いがありました。一方で、自分一人の力だけで実現できることには限界があります。そこで、最も大きな可能性を感じたのが、情報科学やコンピューターサイエンスでした。

現在でいうAIや機械学習のような技術を活用すれば、一人の力をより広げられるのではないか。社会へ与えられる影響の大きさに可能性を感じたことと、純粋に自分自身がその分野にワクワクしたこと。その二つが、情報科学の道を選んだ理由です。

教育系スタートアップからメルカリへ

──　最初のキャリアは、教育系スタートアップの立ち上げだったそうですね。

プログラミングや情報科学を学び、エンジニアとして実際に手を動かす中で、自分一人がエンジニアとして働くだけでは、与えられる影響の範囲が限られると感じるようになりました。それなら、情報科学を活用できる人そのものを増やした方がよいのではないかと考えたんです。

そこで立ち上げに携わったのが、プログラミングを学びたい人に、学びの場を届ける教育事業でした。

立ち上げから約4年間、プロダクトの方向性やロードマップを考えるところから携わり、事業責任者も務めました。

──　メルカリとの接点は、Kaggleのコンテストだったそうですね。

教育事業の中で、生徒にKaggleを勧めていました。ただ、人に勧める以上は自分自身も挑戦しなければならないと思い、メルカリが開催していたコンテストに、仲間とチームを組んで参加しました。

チームメンバーに恵まれて上位に入ることができ、表彰式や振り返り会に呼んでいただいたのが、メルカリとの接点になりました。

実際の事業環境で機械学習エンジニアリングを経験することも重要だと考え、まずは副業として関わりました。企業と個人がお互いの相性を確かめられるという点で、副業は非常に良いマッチング方法だと思っています。この考え方は、後にMediiへ参画したときも同じでした。

その後、2018年にメルカリへ正社員として入社し、機械学習エンジニアとして、CRMやマーケティング領域への機械学習活用を担当しました。クーポンマーケティングのコストを抑えながら施策効果を最大化する取り組みや、チームの立ち上げにも携わりました。

その後、自分で率先して手を動かすこと以上に、「何を実現するべきか」「何に取り組むべきか」を突き詰める方が、自分の価値を発揮できると考え、プロダクトマネージャーへ転向しました。教育系スタートアップでも実質的に近い役割を担っていたため、自分の強みに改めてフォーカスした形です。

原体験とテクノロジーが重なったMediiとの出会い

──　Mediiとは、どのようなきっかけでつながったのでしょうか。

自分の時間を何に投資するかは、私にとって非常に大切なテーマです。AIや機械学習の経験を、自分の原体験に近い分野で生かしたいと考え、副業先を探していました。そのとき、最初に紹介してもらった企業がMediiでした。

代表の山田はリウマチ・膠原病内科の医師で、まさに母が患っている関節リウマチを専門とする医師です。私が患者家族の立場から感じてきた課題に対して、山田は医師の立場から取り組んでいました。

自分が長く向き合ってきた課題に、本気で取り組んでいる人たちがいる。そのことが強く心に残り、Mediiに関心を持つようになりました。

──　 副業では、どのような役割を担ったのですか。

プロダクトマネージャーとして、当初は月40〜60時間ほど関わっていました。当時の「Medii Eコンサル」は、サービスに対する一定のニーズが確認され、そこから事業やプロダクトをさらに成長させていくフェーズにありました。私には、「どのように伸ばしていくべきかというところから考えてほしい」と求められていました。

まずはMediiの事業や医療の現場を深く理解することを意識しました。

外から見ていたときは、専門医へ相談するサービスであり、プロダクトとして取り組めることは、それほど多くないのではないかと思っていました。しかし、実際に関わってみると、Mediiが目指しているのは単なる相談サービスではなく、「臨床疑問の解消による診断・治療の最適化」だと分かりました。

医師同士をつなぐことで診断や治療の判断が実際に変わり、結果として患者さんの未来が変わり得る。その意義と可能性に、次第に惹かれていきました。

──　それが、正社員としての入社につながったのでしょうか。

はい。副業として関わる中で、Mediiに自分の時間をもっと投じたいという思いが強くなっていきました。

母の症状は、私がMediiに関わるよりずっと前から進行していて、元の状態に戻ることは難しくなっていました。関節リウマチや医療現場の実情を深く知るにつれて、現代の医療においても、受けられる治療や得られる知見にこれほど大きな差があるのかと驚きました。同時に、「母にもっとできたことがあったのではないか」と、それまでの経験を捉え直すようになりました。

Mediiの事業や医療領域に深く入り込み、代表の山田と「その先にいる患者さんへ、どのような変化をもたらしたいのか」を考え続けられたことも大きかったと思います。自分が患者家族として感じてきた課題と、Mediiが目指すものが重なっていることを、より強く実感するようになりました。

そうした経験を経て、副業として参画してから約半年後の2024年1月に正社員として入社しました。フルタイムで参画するタイミングで、プロダクト責任者を担うことになりました。

医師と患者への価値を起点に、組織と事業をつくる

──　参画当時、プロダクトや組織はどのような状況でしたか。

当時は事業も組織も急速に成長していて、役割分担を整理する余地がある段階でした。

そこで、まずは当時のVPoEと一緒に、それぞれが担う役割を整理するところから始めました。当時はVPoEがプロダクト領域も見ていましたが、徐々に役割を移していきたいという考えがあり、そこに私の経験がフィットした部分はあったと思います。

Mediiには「まずはやってみよう」という価値観があり、副業という立場であっても、重要な役割を任せてもらえました。

正社員として入社した後は、それまで分かれていたプロダクトとマーケティングの機能を一つの組織にまとめました。共通の目標に対して、プロダクトを改善するべきなのか、マーケティング施策に取り組むべきなのかを、同じチームで考えられるようにするためです。

プロダクトを作る動きと、必要とする医師へ届ける動きを一体で進められるようになったことは、大きな変化でした。組織の形を固定的に捉えず、事業やユーザーへの価値を起点に、必要な体制へ変えていけたことは、入社後に実現できたことの一つです。

──　現在、VPoPとしてどのような領域に責任を持っていますか。

DtoD（Doctor to Doctor）プラットフォームの可能性を追究し、Mediiが提供できる価値の範囲を広げることです。より多くの医師にサービスを利用していただくことも、その中に含まれます。

「Medii Q」や「Medii Eコンサル」にとどまらず、新たなサービスも含めて、どのように提供価値を広げていくのか。代表の山田やCFOの冨田と一緒に戦略を考え、推進しています。

難しいのは、医師と製薬企業の双方に価値を提供しながら、事業の成長と、医師や患者さんへの価値を両立させることです。

もちろん、製薬企業への価値提供も欠かせません。ただし、まずは医師や患者さんへ届ける価値を最大化し、その過程で製薬企業にも十分な価値を提供できる形が望ましいと考えています。

──　 グロース組織は、どのような体制なのでしょうか。

プロダクトマネージャー、エンジニア、デザイナー、医師、マーケターが同じ組織に所属し、共通のKPIや目標に向かって取り組んでいます。

製薬企業向けの事業については別の事業部と連携しますが、医師向けサービスの成長に必要な取り組みは、基本的にグロース組織の中で推進できる体制です。売上だけではなく、医師への価値を起点に事業やプロダクトを考えられるよう、役割や目標の設定も見直してきました。

一般的な組織では、職種ごとに役割や手段が分かれることもあります。一方、私たちのグロース組織では、最初から手段を限定しません。共通の目標に対して複数の選択肢から最適な方法を考え、職種を越えて必要なことへ取り組める点が、大きな特徴です。

──　医療領域でプロダクトをつくる難しさと面白さを教えてください。

医療は非常に専門性の高い領域です。私自身は医療従事者ではないため、作っているものが本当に適切なのかを、自分だけで判断することはできません。そこが、医療領域でプロダクトをつくる難しさです。

新しい機能を作る際には、社内の医師によるレビューを実施しています。また、医師へのヒアリングで得られた声や、サービスを通じて生まれた事例も全社で共有し、自分たちの判断が医療現場の実情から離れないようにしています。

一方で、自分たちの取り組みが患者さんへの価値につながっていることを実感できるのは、この仕事の大きな面白さです。「Medii Eコンサル」を利用した医師から、診療方針の検討に役立ったことや、その後の患者さんへの対応につながったことを伺う場合があります。

自分たちが作ったプロダクトが、医師の疑問解消を支え、その先にいる患者さんへ届いている。そのことを実感できる瞬間に、大きなやりがいを感じます。

日本の臨床に適した医療AIをつくる

──　将来的には、どのような単位で開発チームをつくりたいと考えていますか。

収益を生み出す機能群を一つのレーンとした場合、1レーンにつきPdMが1人、エンジニアが1.5人ほどのチームを想定しています。冗長性を持たせるなら2人が良いという議論もありますが、AIを活用すれば、一人でもかなりの範囲を開発できるようになりました。

だからこそ、人数を必要以上に増やすのではなく、コミュニケーションコストを抑えながら、多くのアウトプットを生み出せる組織にしたいと考えています。求めているのは自立して動ける人であり、「何をつくるか」だけでなく、ユーザーが何を求めているのかをセールスと一緒に考えられる人ですね。

非構造化データを、AIで産業の価値に変える

──　 Mediiが持つデータには、どのような特徴がありますか。

COOの筒井もよく話していますが、Mediiが持つデータの面白さは、「Whyのデータ」にあると思います。

一般的なメディアでは、「ユーザーが何を見たか」という行動は分かっても、なぜその情報を必要としていたのかまでは分からないことがあります。一方、Mediiでは、医師がどのような課題や疑問を持ち、それに対してどのように対応したのかを捉えられます。「なぜ」というWhyだけでなく、「どのように対応したのか」というHowまで把握できる点が特徴です。

こうした知見を、個人が特定されない形で丁寧に扱っていけば、医師がはっきり言葉にしていない現場の課題が見えてきます。それを医療を良くするための取り組みに生かしていけると考えています。

医師へのヒアリング内容も、同意を得たうえで社内で蓄積し、参照できるようにしています。例えば、プロダクトの改善案を検討する際にも、「この先生がこう話していた」と、実際の発言を引用しながら議論できます。

担当者個人の記憶だけに頼らず、現場で得た定性的な情報へ組織全体がアクセスできることは、プロダクトや事業の意思決定において大きな意味があります。

──　「Medii Q」を立ち上げた背景を教えてください。

医師によるAIの利用が、今後さらに広がっていくと考えたことが立ち上げの背景です。

一方で、汎用的なAIをそのまま医療で使うには、日本の臨床環境に合わせた配慮や、根拠を確かめられる仕組みが欠かせません。

海外と日本では、医療制度や承認されている薬剤が異なります。海外では推奨されていても、日本では承認されていない薬剤が回答に含まれる可能性もあります。医療領域でAIを提供する以上、こうした違いにきちんと対応する責任があると考えています。

現在では、医師がAIを利用することも珍しくありません。その中で「Medii Q」も、臨床上の疑問へ回答するだけでなく、医師の日々の業務を効率化する機能や、特定のタスクに特化したAIへと、利用場面を広げていきたいと考えています。

──　 医療では正確性が重要です。AIと人間の役割をどのように考えていますか。

最終的な判断は、人が行うことが非常に重要です。私の中では、人間とコンピューターが協働する「ヒューマンコンピュテーション」に近い考え方です。AIだけに任せるのではなく、AIが処理する一連の流れに、人による確認を組み込むことを重視しています。

「Medii Q」では、AIが生成した情報の品質を自動的に評価する仕組みを設け、そのうえで、必要に応じて人が確認できるようにしています。AIによる自動化と人の目による確認を組み合わせて、品質を高め続けていくことが欠かせません。

──　今後、Mediiのプロダクトはどのように進化していくのでしょうか。

将来的には、医師の隣で一緒に考え、動く存在に近づけたいと考えています。

医師が情報を入力したときだけ応答するのではなく、診療の流れに寄り添いながら、医師自身もまだ気づいていない課題に一緒に目を向ける。そんな存在です。

医師は日々の診療で忙しく、疑問を深掘りしたり、必要な対応を実行したりする時間を十分に確保できないこともあります。そうした場面で、Medii側から必要な対応を提案したり、情報収集など一部の作業を引き受けたりする。判断するのはあくまで医師で、Mediiはその手前で気づきや材料を差し出し、一緒に考える。そうした形で医師に並走できるプロダクトを目指しています。

私たちには、Medii Eコンサルを「日本で一番診断・治療の最適化が起きている場所にする」という明確な軸と、「誰も取り残さない医療を」というミッションがあります。話題性や短期的な施策を起点にするのではなく、医療上の課題と医師への価値提供を起点にプロダクトを考えられることが、Mediiの強みです。

こうしたAIプロダクトの進化と同時に、AIは私たち自身の仕事の進め方にも、大きな変化をもたらしています。

AIによる仕事の変化へ、組織全体で適応する

──　 AIの普及によって、仕事の進め方も変わっていますか。

開発の手法や進め方は、大きく変わっています。例えば、デザイナーが従来のデザインツールだけに頼らず、コードを使ってデザインや実装を進めるケースも増えてきました。同じような変化は、プロダクトマネージャーの仕事にも起きています。

重要なのは、そうした新しい方法を一部のメンバーだけのものにしないことです。限られた人だけが新しい技術を使いこなしていても、組織全体の生産性は上がりません。

各メンバーが新しい技術をキャッチアップし、そこで得た知見を共有しながら、変化し続ける仕事の進め方へ組織全体で適応していく。これは現在の大きな課題の一つです。

「静かな情熱」が根づくカルチャー

──　 Mediiには、どのようなメンバーが集まっていますか。

Mediiには、代表の山田をはじめ、医療課題に対して強い当事者意識を持つメンバーが多くいます。医療に関わる何らかの原体験を持つ人も少なくありません。

一方で、医療に関する原体験があることは、まったく必須ではありません。「自分の時間を社会的な意義のあることに使いたい」という思いから入社した人も多くいます。

私は、「情熱は入社してから生まれるもの」だと考えています。最初から強い使命感を持っている必要はありません。医療や社会課題に少しでも関心があり、その領域に自分の時間を投じたいと思えることが大切です。

──　どのような方が、Mediiのカルチャーに合うと思いますか。

不確実性が高い状況でも、建設的に物事を前へ進められる人です。スタートアップにはスピードも求められるため、自ら推進力を持って動ける人が活躍しやすいと思います。

また、誰かに教えてもらうのを待つのではなく、自分からオンボーディングを進める姿勢も大切です。分からないことや、自分の前進を妨げている要因を言語化し、周囲へ相談しながら取り除いていける人は、Mediiのカルチャーに合うと思います。

もちろん、自分から動くことだけを求めているわけではなく、会社としてもオンボーディングは手厚く行っています。

──　社内で伝えている「5分ルール」には、どのような意図があるのでしょうか。

現在は、AIに聞けば分かることが増えています。一方で、社内固有の情報など、特定の誰かやメンターに聞かなければ分からないことも数多くあります。

そこで長く悩み続けるのではなく、「5分調べても分からなければ、周囲へ聞く」と伝えています。自分から助けを求め、前進を妨げている要因を早めに取り除くための、シンプルなルールです。

AI時代の0→1を、医療領域で経験する

──　 Mediiに参画することで、どのような経験を得られるのでしょうか。

AIの浸透によって、新しいプロダクトや事業を立ち上げる速度は大きく上がりました。Mediiも現在、自分たちがアプローチできる市場そのものを広げていくフェーズにあり、プロダクトと事業の両面で、0→1の動きが強くなっています。

一方で、まだ正解が確立されていない段階でもあります。仮説を立てて施策を実行しても、想定どおりに進まないことは少なくありません。その中で試行錯誤を重ね、プロダクトやデータを使って新たな市場を切り開く経験を、最前線で積むことができます。

さらに、その取り組みが医療や社会課題の解決につながり、患者さんへの影響を身近に感じられることも、Mediiで働く大きな魅力です。

医療への影響を、科学的に示せる企業へ

──　最後に、Mediiとして今後どのような成長を目指していますか。

Mediiが日本の医療に与える影響を、もっと広げていきたいと考えています。そのためにも、事業として大きく成長し、より多くの医師に使っていただける存在になる必要があります。

個人的には、その影響をきちんと測定し、科学的に評価できる段階まで進めたいと思っています。単にサービスを提供するだけではなく、Mediiの取り組みによって、医療が実際にどのように変わったのかまで示す必要があります。

例えば、希少疾患の患者さんが診断を受けるまでの時間を、どれだけ短縮できたのか。そうした具体的な指標にまで確かな影響を与え、その成果を客観的に示せる企業になりたいと考えています。