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ヘルスケアx生成AIによるプロダクト拡張から学んだ2つの大切なこと
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Yota Ito
September 24, 2025
Technology
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ヘルスケアx生成AIによるプロダクト拡張から学んだ2つの大切なこと
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Yota Ito
September 24, 2025
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Transcript
ヘルスケア×生成AIによる プロダクト拡張から学んだ2つの大切なこと 株式会社Awarefy テックリード 伊藤 耀太
Github: @yxhta Awarefyでは、主にバックエンドとフロントエンドを担当 好きなエディター: Neovim, Zed 伊藤 耀太 / Yota
Ito 株式会社Awarefy テックリード
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アウェアファイにおける生成AIの歴史 プロンプト #ChatGPTを契機に導入開始 #プロンプトチューニング #専門家との協働 #継続性の強化 #パーソナライズ #二層構造の記憶 #会話の進行管理 #役割分担するAI
#Tool use、ガードレール導入 2023年〜 2024年〜 2025年〜現在 年表 keyword メモリー AIエージェント
学んだ2つの大切なこと ドメインエキスパートとの協働が信頼を生む 柔軟な技術基盤が変化への適応を可能にした ヘルスケア×生成AIによるプロダクト拡張から 1. 2.
学んだ2つの大切なこと ドメインエキスパートとの協働が信頼を生む 柔軟な技術基盤が変化への適応を可能にした ヘルスケア×生成AIによるプロダクト拡張から 1. 2.
毎日つらい。もうやだ。悲しい。 私なんていなくていいんだ。 大丈夫ですか?あなたの気持ち、わかります。 私だけはずっとそばにいます。 ドメインエキスパートとの協働が信頼を生む AIの応答における「答え」が存在しない、メンタルヘルス領域 ある文脈では正しい応答が、別の文脈で逆効果になることも
やさしいけど、ほんとに“適切な距離感”?その返答、依存を強めない? “わかります”は、共感表現としてイマイチでは? 毎日つらい。もうやだ。悲しい。 私なんていなくていいんだ。 大丈夫ですか?あなたの気持ち、わかります。 私だけはずっとそばにいます。 専門家の視点 ドメインエキスパートとの協働が信頼を生む AIの応答における「答え」が存在しない、メンタルヘルス領域 ある文脈では正しい応答が、別の文脈で逆効果になることも
同じ応答なのに、良い例と悪い例の対比 安全性・倫理性のライン を ドメインエキスパートとの協働が信頼を生む AIの応答における「答え」が存在しない、メンタルヘルス領域 ある文脈では正しい応答が、別の文脈で逆効果になることも 専門家と一緒に 明らかにする必要がある
ドメインエキスパートとの協働が信頼を生む 専門家(ドメインエキスパート)が 関わっていること自体が 安心感を与えることも
ドメインエキスパートとの協働が信頼を生む ━どうやって実現したか? AIの応答の評価基準を作成 専門家と一緒につくる 応答をチェックして修正していく運用
ドメインエキスパートとの協働が信頼を生む ━どうやって実現したか? 非エンジニアである心理士が AIをチューニングできる仕組みを構築 ・Dify / Langfuseの環境を構築、心理士にアカウント付与 ・ガードレール / 仕組みでリスクを抑える
学んだ2つの大切なこと ドメインエキスパートとの協働が信頼を生む 柔軟な技術基盤が変化への適応を可能にした ヘルスケア×生成AIによるプロダクト拡張から 1. 2.
柔軟な技術基盤が変化への適応を可能にした 生成AIは進化が早い これまで、アウェアファイ内で検証・活用したモデル一覧 gpt-5-nano-2025-08-07 gpt-5-mini-2025-08-07 gpt-5-2025-08-07 gpt-4.1-nano-2025-04-14 gpt-4.1-mini-2025-04-14 gpt-4.1-2025-04-14 gpt-4o-2024-11-20|ai-memory
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柔軟な技術基盤が変化への適応を可能にした 生成AIは進化が早い これまで、アウェアファイ内で検証・活用したモデル一覧 gpt-5-nano-2025-08-07 gpt-5-mini-2025-08-07 gpt-5-2025-08-07 gpt-4.1-nano-2025-04-14 gpt-4.1-mini-2025-04-14 gpt-4.1-2025-04-14 gpt-4o-2024-11-20|ai-memory
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柔軟な技術基盤が変化への適応を可能にした ・エージェンティックワークフロー ・LLMOpsの導入 2つの技術基盤
柔軟な技術基盤が変化への適応を可能にした エージェンティックワークフロー 条件分岐や前処理・後処理を柔軟に組み合わせられるワークフロー 最初はAWS Step Functionsで自前構築し、ステップを差し替えられる 設計にしていた 運用を進める中でエージェントに特化機能のニーズが高まり、 今はMastraへ移行
柔軟な技術基盤が変化への適応を可能にした LLMOpsの導入 Langfuseを活用し、プロンプトのバージ ョン管理、チューニング、モデレーショ ンやトレーシングを実施 アウトプット、コスト、レイテンシーなど 多角的な指標を可視化し、意思決定を支援 ユーザー体験への影響をモニタリング 実際のプロジェクトのLangfuseでプロンプト管理している例↑
学んだ2つの大切なこと ドメインエキスパートとの協働が信頼を生む 柔軟な技術基盤が変化への適応を可能にした ヘルスケア×生成AIによるプロダクト拡張から 1. 2.
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