AI半導体NPUが拓く医療AIの新時代：DEEPNOIDとFuriosaAIの挑戦
近年、AI（人工知能）技術は私たちの生活や産業に大きな変革をもたらしています。特に医療分野では、AIが病気の診断支援や治療計画の策定など、多岐にわたる応用が期待されています。その中で、AIを動かす「AI半導体」の進化は、医療AIの性能向上とコスト効率化に不可欠な要素となっています。
今回注目するのは、医療AIソリューションを開発するDEEPNOID（ディープノイド）社が、AI半導体開発企業であるFuriosaAI（フリオサエーアイ）社のNPU（神経網処理装置）を導入する計画です。NPUとは、AI、特にディープラーニングの計算を効率的に行うために特化して設計された半導体のこと。従来のGPU（画像処理装置）に比べて、特定のAI処理において高い性能と電力効率を発揮することが期待されています。
DEEPNOID社は、このNPU導入により、医療AIサービスの「運用コスト最適化」と「サービス応用」の拡大を見込んでいます。これは、医療現場におけるAIの普及を加速させ、より多くの患者さんに質の高い医療を提供するための重要な一歩となるでしょう。
DEEPNOIDとは？医療AIのパイオニアが描く未来
DEEPNOIDは2008年にソフトウェア企業として創業し、2015年からはディープラーニング関連技術の開発に本格的に取り組んできました。その技術力は医療画像分野で高く評価され、2021年8月には技術特例制度を利用して韓国のKOSDAQ市場に上場を果たしました。
同社を共同創業者兼最高技術責任者（CTO）として率いるキム・テギュ専務は、近年、FuriosaAIのNPUに大きな市場可能性を見出しています。DEEPNOIDは、長年のディープラーニング研究で培った技術を基盤に、様々な医療AIソリューションを展開しています。
革新的な医療AIソリューション群
DEEPNOIDの代表的なソリューションの一つが、胸部X線診断支援ソリューション「M4CXR」です。M4CXRは、胸部X線データをAIが解析し、読影所見書のドラフトを自動生成する画期的なシステムです。この技術は、医師の診断プロセスを効率化し、見落としのリスクを低減する可能性を秘めています。
M4CXRの技術的な中核は、生成AIを用いて読影所見書のドラフトを作成する点にあります。DEEPNOIDは2023年から胸部X線向けの生成AI技術に関する論文を執筆しており、今年は臨床試験を終え、食品医薬品安全処のデジタル医療機器認可手続きを進めている段階です。医療機器企業として生成AIを本格的に活用している点は、同社の独自性の高い技術力を示しています。
また、M4CXRは肺疾患に特化しつつも、気管支、心臓、胸壁、骨、その他臓器まで総合的に評価できる点が強みです。
DEEPNOIDは他にも、以下のような医療AIサービスを提供しています。
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DEEP:CHEST: M4CXRの機能を高度化する前の胸部X線診断支援ソリューション。
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DEEP:NEURO: 脳MRA（磁気共鳴血管造影）を用いた脳動脈瘤検出を支援するソリューション。これは革新医療機器に指定されており、非保険診療でも診療報酬が認められているという特長があります。
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DEEP:LUNG: 肺疾患に対応するAIソリューション。
さらに、医療分野だけでなく、産業用X線向けのソリューションとして「Skymaru:Security」「DEEP:Security」「DEEP:Factory」なども手掛けており、幅広い分野でAI技術を応用しています。
GPUからNPUへ：AI半導体導入の戦略的背景とメリット
DEEPNOIDは医療AIの分野で着実に成長を遂げていますが、AI演算にかかるコストや単価には敏感な姿勢を見せています。特に、M4CXRのようなソリューションでは、利用者から見れば胸部X線を解析し、所見書ドラフトが生成されるだけに見えますが、実際にはデータの暗号化・匿名化、内部ソフトウェアでの処理、そして多くの疾患に対する言語モデルによる所見書出力といった複雑なプロセスが背後で動いています。
現在、DEEPNOIDはAI演算にNVIDIA社のA100 GPUを使用していますが、情報通信産業振興院（NIPA）が推進する「AI半導体応用実証支援事業」の支援を受け、FuriosaAIのNPUへの置き換えを進めています。この事業は2年間にわたるもので、初年度はM4CXRの一部機能をNPUに置き換え、来年度は新たに開発するCT読影ソリューションにもNPUを適用する計画です。
なぜ今、NPUなのか？
NPUはまだ市場の初期段階にあるAI半導体ですが、大規模言語モデル（LLM）などの処理において、従来のGPUに比べて高い性能と電力効率を発揮する点が注目されています。DEEPNOIDのヒョン・ジフン研究所長は、NPUの初期導入コストがGPUと同等か、あるいは競争力のある水準であることに加え、運用段階での明確な電力コスト削減効果をNPUの大きなメリットとして挙げています。
最近行われた専門試験機関による実証では、FuriosaAIのNPUを用いた際の電力消費、処理速度、精度の検証が実施されました。その結果、NPUを使用した場合、NVIDIA H100 GPUと比較して電力効率が高く、TCO（総所有コスト）が2倍以上削減されることが確認されました。この実証結果は、NPUが医療AIの実運用において、コストパフォーマンスの面で大きな優位性を持つことを裏付けるものです。
ただし、NPUの最適化には多くの開発が必要となるという課題も存在します。AIモデルのサイズを縮小し効率的に動作させる「モデル量子化」のプロセスも、GPUとは異なるアプローチが求められる場合があります。しかし、FuriosaAIは、PyTorch対応から量子化、モデル配布、推論アプリケーション生成までを包括的に支援するSDK（ソフトウェア開発キット）を提供しており、このSDKを活用することでGPUからの移行も十分に可能であるとされています。
実運用と海外展開：NPUが加速するDEEPNOIDの成長戦略
DEEPNOIDが進めるAI半導体応用実証支援事業の主な目的は、M4CXRの実運用におけるNPUの有効性を実証することです。この実証事業には、梨花女子大学ソウル病院、ソウル市立ボラメ病院、仁荷大学病院といった国内の主要な医療機関が選定されています。これらの病院では、クラウドを通じてM4CXRにアクセスし、実際の医療現場で活用することで、NPUを導入したM4CXRの実証事例を構築していきます。
DEEPNOIDは、当初の目標である3病院にとどまらず、事業期間中により多くの実証機関を確保したいと考えています。国内の一次医療機関や公的医療機関への導入に加え、フィリピン、ベトナム、中東など海外地域への展開も視野に入れて準備を進めています。
国際的な評価と今後の展望
M4CXRの性能はすでに国際的に高い評価を受けています。2025年6月17日には、欧州胸部画像医学会が主催するESTI 2025において、DEEPNOIDのM4CXRによる生成AIベースの胸部X線読影所見書ドラフト生成性能を評価した研究が、「最優秀口演発表賞（Best Oral Presentation – Magna Cum Laude）」に選出されました。この研究では、85%という有意な診断精度と、平均3.4秒という迅速な読影所見書ドラフト作成速度が記録され、M4CXRの効率性と有効性が実証されました。
FuriosaAIのNPUは、M4CXRにおける読影所見書ドラフト生成のためのLLM処理を担う予定です。ヒョン研究所長は、今後NPU適用プロセスにおいてFuriosaAIから多くの技術支援を受けられることに期待を寄せています。特に、来年にはFuriosaAIの第2世代半導体であるRenegade（RNGD）にビジョン認識機能が強化される予定であり、これによりLLM代替にとどまらず、ビジョン認識AI機能としてもNPUの導入をさらに拡大し、GPUからの置き換えを進める計画です。
DEEPNOIDにとって、NPUの導入は海外展開においても有利に働くと考えられています。利用者はサービスがGPUで動いているかNPUで動いているかを意識することはなく、重視するのは価格と運用コストです。NPUによって運用コストが下がれば、その分、利用拡大や顧客獲得につながる可能性が高まります。
DEEPNOIDは、サービスの完成度をアピールするため、来年2月にドバイで開催される「World Health Expo（WHX 2026）」、そして4月に日本で開催される「国際医用画像総合展（ITEM 2026）」にM4CXRを出展する予定です。これらの場では、国産NPUによるLLM処理で読影所見書が生成される点を積極的に発信していく方針です。
クラウド型サービスであるM4CXRは、海外での展開や投資、運用を最適化し、導入スピードを速める上で重要な要素となります。ドバイに拠点を設け、北アフリカまで視野に入れた展開や、東南アジアではベトナム、フィリピンを皮切りにシンガポール、マレーシアへと拡大していく計画です。
FuriosaAIの国際的な認知度向上も、DEEPNOIDの事業拡大を後押しする要因となるでしょう。FuriosaAIは2025年に「KBスターターズ・シンガポール」に選定され、現地での機関ネットワーク構築支援や投資連携、グローバル・オープンイノベーションプログラムに参加しています。また、2025年10月に慶州で開催されたAPEC首脳会合にも参加し、各国の政策担当者、企業、投資家に向けて技術ブリーフィングとデモを実施しました。さらに、12月には米国シカゴで開催された世界最大規模の放射線医学会「RSNA 2025」でも、商用化段階に入ったRNGDを紹介しており、FuriosaAIの知名度向上は、DEEPNOIDのアジア市場進出においても大きな追い風となることが期待されます。
国内AIエコシステムへの提言：NPUが切り開く多様な未来
DEEPNOIDのNPU導入は、単なるコスト削減にとどまらず、国内のAIエコシステム全体への重要な問題提起でもあります。現在、AI業界ではGPUが事実上の標準となっており、多くの開発者がGPUに慣れ親しんでいます。NPUへの転換には、新たな知識習得や最適化のための努力とコストがかかるのが現状です。
しかし、FuriosaAIのRNGDは数値的にGPUを代替し得る性能を示しており、積極的に試す価値がある技術です。
キム専務は、2015年当時100万ウォン台だったGPUが、現在では数千万ウォンにまで高騰している現状を指摘し、NVIDIAの独占構造が続けば価格はさらに上昇する可能性に言及しています。このような状況において、国産・外産を問わずNPUの量産が拡大することが、健全な市場形成には不可欠であると考えています。
DEEPNOIDは、FuriosaAIにその可能性を見出し、AI半導体市場の多様化と競争促進において重要な役割を果たすことを期待しています。NPUの普及は、AIサービスの提供コストを下げ、より多くの企業がAI技術を活用できる環境を整えることにつながるでしょう。
まとめ：医療AIの新たな地平を切り拓くDEEPNOIDとFuriosaAI
DEEPNOIDがFuriosaAIのNPUを導入する取り組みは、医療AIの分野における運用コストの最適化と、サービスのさらなる高度化を目指す画期的な試みです。NPUの高い電力効率とLLM処理能力は、M4CXRのような先進的な医療AIソリューションの普及を加速させ、医療現場の課題解決に貢献することが期待されます。
また、このNPU導入は、GPUに依存しがちなAI半導体市場に多様性をもたらし、国内AIエコシステムの発展にも寄与する可能性を秘めています。DEEPNOIDとFuriosaAIの挑戦は、医療AIの未来を切り拓く重要な一歩として、今後の動向が注目されます。AI半導体の進化が、私たちの医療をどのように変えていくのか、その可能性に大いに期待しましょう。
