医療現場で安心して使える生成AI基盤を開発するGENSHI AI、国内最大規模のアカデミア共催創業成長支援プログラム第15回「1stRound」に採択

患者情報を院外に出さない閉域LLM基盤「MedLocal」、医師向けエビデンス検索「CHUBEN」、医療特化音声認識「GENSHI Voice」を開発

株式会社GENSHI AI

2026年10月5日 14時16分

医療現場で安心して使える生成AI基盤の実現を目指す株式会社GENSHI AI（本社：東京都千代田区、代表取締役：長嶋大地、以下「GENSHI AI」）は、東京大学協創プラットフォーム開発株式会社（本社：東京都文京区本郷、代表取締役社長植田浩輔、以下「東大IPC」）が運営する国内最大規模を誇る大学・研究機関共催型創業成長支援プログラム「1stRound」の第15回支援先として採択されました。

患者情報を院外に出さない、医療のための生成AI基盤

GENSHI AIは「医療現場で安心して使える生成AIを届ける」ことを掲げ、医師免許を持つAIエンジニアである代表・長嶋大地が2025年11月に創業したスタートアップです。医師とエンジニアのチームで、医療向けAIモデルの開発から、電子カルテと連携するアプリケーションの実装、院内での運用までを自社で手がけています。

医療現場の生成AI活用を阻む「安全性」と「実用性」の壁

2024年4月に始まった医師の時間外労働の上限規制（医師の働き方改革）以降、医療現場では業務効率化が急務となっています。中でも、退院サマリーや診療情報提供書、日々の経過記録といった文書作成は、医師・看護師の業務時間の大きな部分を占めています。

生成AIはこの負担を大きく減らしうる技術ですが、患者情報を院外のクラウドへ送信することへの懸念、いわゆる「3省2ガイドライン」への対応、日本の診療実態に即した精度の確保といった壁があり、多くの医療機関で本格導入が進んでいないのが現状です。加えて、診療の記録は電子カルテの中にあります。カルテとつながらず、記録を手作業でコピー＆ペーストして使う生成AIでは、現場の手間はあまり減りません。

「閉域」で動く医療特化AIで、記録から文書作成までを支援

GENSHI AIは、こうした課題に対し、医療現場の業務フローに沿った以下のプロダクトを開発・提供しています。

閉域LLM基盤「MedLocal」

院内に設置したマシンや国内の閉域クラウド上で稼働し、患者情報を院外に出すことなく生成AIを活用できる医療機関向けのLLM基盤です。

電子カルテの画面からワンクリックで呼び出すと、経過記録や処方、検査結果をカルテから集め、前回までの経過要約、退院サマリー、診療情報提供書、看護記録などの下書きを作成します。紙やFAXで届いた紹介状をOCRで読み取り、病名や処方、検査値を取り出す機能も備えています。認証（OIDC）、監査ログ、自動バックアップを含め、3省2ガイドラインに沿った運用を前提に開発しています。

MedLocalの画面。電子カルテから呼び出し、退院サマリーの下書きを作成する（画面は開発中のものです）

置き場所は、病院の規模や環境に合わせて選べます。
NVIDIA DGX SparkやMac Studioを院内に置く院内設置型、国内のデータセンターと閉域網で動かす国内閉域クラウド型に加え、病院がすでに契約しているクラウドのVPC内で動かす構成にも対応します。

医師向けエビデンス検索「CHUBEN」

日本の診療ガイドラインに基づくエビデンス検索とノート機能を備えた、医師個人向けのサービスです。国内の診療ガイドライン5,000本超とPubMed・OpenAlexの論文を横断して答え、回答の一文ごとに、根拠（エビデンス）を示します。

医療特化音声認識「GENSHI Voice」

医療用語に強い自社開発の音声認識です。問診や診察時の会話を話者ごとに分けて文字にし、要約やSOAP形式の記録まで作成して、カルテ記載や文書作成につなげます。iPhoneアプリ、Chrome拡張機能、デスクトップアプリ（Windows / Mac）、API・SDKの4つの形で提供しており、Secureモードでは国内で処理を完結します。

GENSHI VoiceのiPhoneアプリ。左から、リアルタイム文字起こし、SOAP形式の記録、履歴

当社の強みは、臨床を知る医師が代表としてプロダクト設計を担い、医療特化の文章埋め込み（Embedding）モデル、OCR、軽量言語モデル、音声認識といったコア技術を自社で開発している点にあります。2026年8月には、自社開発の軽量OCR基盤モデル「Baberu OCR」で、経済産業省・NEDOの「GENIAC-PRIZE」国産基盤モデル開発事業者リストに掲載されました。

Mac Studio 1台で完全オフラインのまま動かしたオープンウェイトのLLMで、第120回医師国家試験の一般臨床問題の正答率89.7%を確認するなど、閉域環境でのAI活用に関する検証結果も自社サイトで公開しています。

医療現場の「使える」と、医療情報の「守れる」を両立させる技術基盤を、一気通貫で提供できる体制を構築しています。MedLocalには事業の立ち上げ直後から20件以上のお問い合わせをいただいており、現在、複数の医療機関でパイロット導入の準備を進めています。

採択後の展開

今後は、MedLocalの院内設置型・国内閉域クラウド型の両面での提供拡大と電子カルテ連携の強化、CHUBENの本格提供を進めるとともに、GENSHI Voiceと組み合わせた「記録から文書作成まで」の一気通貫のワークフローを医療機関に届けてまいります。
パイロット導入先の医療機関とともに、書類の下書きにとどまらず、カルテから必要な記録を集めて次の作業を準備するAIエージェントへと機能を広げていきます。

GENSHI VoiceとMedLocalを組み合わせ、診察の会話から書類の下書きまでをつなぐ（開発中の機能を含みます）

「1stRound」による資金支援、事業連携、各専門家によるサポート等の多面的な支援を通じ、全国の医療機関が安心して生成AIを活用でき、医療者が患者と向き合う時間を取り戻せる環境の実現を目指します。

株式会社GENSHI AI　代表取締役　長嶋大地　コメント

この度、第15回『1stRound』に採択いただき、大変光栄に思います。
私自身、医師として臨床に携わる中で、医療現場が膨大な記録・文書業務に追われ、患者さんと向き合う時間が削られている現実を目の当たりにしてきました。

生成AIはこの状況を変えうる技術ですが、医療で本当に使うためには『患者情報を守れること』と『日本の臨床で役に立つこと』の両立が欠かせません。

GENSHI AIは、医療を理解するエンジニアリングチームとして、この二つを妥協せずに実現する基盤づくりに取り組んでいます。東大IPCの皆さまのご支援と1stRoundのネットワークを最大限に活かし、全国の医療機関が安心してAIを使える未来を一日も早く実現してまいります。

技術シーズの社会実装を支援、大学・研究機関横断・Non-Equity型、国内最大規模の創業成長支援プログラム

「1stRound」は、大学に関連する優れた技術や着想の事業化、社会実装を支援する国内最大のアカデミア横断型創業成長支援プログラムです。

初動を加速させるためのNon-Equity資金支援をはじめ、その事業価値が算定可能な事業体・スタートアップとなるためのハンズオン支援を行うべく、2017年より東京大学を母体に「起業支援プログラム」としてスタートしました。2019年より名称を「1stRound」とし、コーポレートパートナーの参画も得たコンソーシアム形式で展開、その後国公立・私立大学、国立研究機関が参画し、国内最大規模を誇るアカデミア共催プログラムへと進化しています。

過去採択企業の資金調達成功率は約90%、大手企業との協業も拡大

「1stRound」では、過去9年半で累計118チームを採択し、会社設立・資金調達を支援してまいりました。過去採択チームの資金調達成功率は約90％、大型助成金の採択率50%以上を達成しております。また、コーポレートパートナーを中心とする大手企業との協業関係の創出にも注力しており、各回とも半数を超えるチームが協業に至っております。採択企業とコーポレートパートナーをはじめとする様々なステークホルダーを繋げ、双方の知見を活かしたより良いスタートアップ創出のためのコミュニティの醸成とともに、技術シーズを活用したスタートアップビジネス促進の加速を目指します。

「1stRound」：https://www.1stround.jp