大阪大学発のベンチャー企業。「Trust 医療データの流通で日本の医療の発展を支える」をミッションに、AI、ブロックチェーン、Web3 技術を基盤とした次世代医療インフラの構築を目指す。
次世代院内基盤システム
医療スタッフが利用する、AI 搭載型の業務支援システム。
主な機能：
医療情報管理・活用 PHR アプリ
患者様が自身の医療情報を安全に管理・活用するためのスマートフォンアプリ。
主な機能：
AIBTRUST株式会社
CTO
gaipack
開発チーム リーダー
gaipack
開発チーム エンジニア
ーー 今回のプロジェクト「ヘルスインタビュー」「メディレコ」は、非常に社会的意義の大きな取り組みですね。
中武様： 私たちが目指しているのは、Web3 技術を活用した TRUST データ流通基盤とスマートコントラクト分配技術により、 医療情報の収集を加速・一元化し、商用利用におけるデータ提供者への利益還元を実現することです。
私個人としては、これまで Web3 やブロックチェーンを専門として働いていながら、Web3 領域の中で社会的な意義のあるプロジェクトがだんだん少なくなっているという印象を持っていました。Web3 と医療を組み合わせた今回のプロジェクトの実現は、私自身にとっても大きな価値を感じています。
ーー 開発にあたって、どのような点に危機感を持たれていたのでしょうか？
中武様： 最大の課題は「スピードと納期（半年）」でした。元々アプリケーション全体をリニューアルする話があり、当初の見積もりでは 1 年はかかる内容でした。リニューアル前の開発手法では、デザインの修正一つをとっても膨大な時間がかかっており、この短期間でのリリースは到底不可能だと判断していました。
この圧倒的な開発ボリュームを、品質を落とさずに短期間で実現する方法はないか——。その解を模索する中で、プロンプトによってアウトプットが出てくる AI ツールの存在に希望を見出し、「半年というスピードを実現するには、これしかない」と考え、AI 駆動開発の導入をスタートしました。
ーー gaipack の「AI 駆動開発」を体験されて、率直な感想はいかがでしたか？
中武様： 開発の常識が覆されましたね。従来の開発プロセス（仕様確定、設計など）を、AI がプロンプト一発でスキップし、分かりやすいアウトプットが非常に早い形で出てくるんです。
そのおかげで、アウトプットを見ながらオンラインミーティングや Slack で会話するといった高速なコミュニケーションが可能になり、PDCA サイクルを非常に早く回せていました。
ーー 特に印象に残っているエピソードはありますか？
中武様： gaipack さんが、バイブコーディングの先駆けとなるような独自のフレームワークを先に作って提案してくれたのが、開発を非常に早く進める上で大きかったです。従来の開発フローに囚われず、AI を活用するフレームワーク設計とアーキテクチャ設計を gaipack さんと一緒に考え、アップデートしていってくれたのが AIDD 成功の鍵でした。
ーー 今回のプロジェクトで、AI 駆動開発への移行はどのように進みましたか？
中野（gaipack）： このプロジェクトが始まった半年前は、まだ「AI 駆動開発（AIDD）」ではなく、「AI 支援開発」という位置づけでした。そこから、Copilot などのコーディングエージェントの進化と共に、課題解決と改善を繰り返しながら徐々に AIDD へとシフトしていきました。お客様から「どんどんやっていいよ」と言っていただける環境があったからこそ、多様な AI モデルを試行錯誤し、この進化が可能になったと印象深く感じています。
ーー エンジニアとしての役割はどのように変化しましたか？
亀井（gaipack）： 私はエンジニアとして、単にコードを書く「実装者」ではなくなりました。AI に実装を任せる一方で、PO（プロダクトオーナー）とのコミュニケーションに時間を使い、仕様の要件をしっかり決めること、つまり AI をディレクションすることが主な役割となりました。
この変化により、実装時間が空いた分、PO とのコミュニケーションの密度を上げることができました。その結果、PO との齟齬がなくなり、品質の向上にもつながっていると思います。
ーー 技術選定や提案についてはどのように進めましたか？
中野（gaipack）： 医療情報という特性上、セキュリティや個人情報保護が非常に重要だったため、アーキテクチャ設計の段階から、AWS の各種サービスの選定や、暗号化、アクセス制御の方法などを詳細に検討しました。お客様の要望をヒアリングしながら、技術的な実現可能性と最適な実装方法を提案し、共に決めていくスタイルで進めました。
ーー スピードが速いと、品質面での不安はありませんでしたか？
中武様： AI 開発では技術的負債（不要なコードなど）は課題として残りますが、これは手動開発でも同じです。むしろ AI は、プロンプトで指示を決めれば、毎回同じ精度でアウトプットできる再現性の高さがあり、属人的な経験などに依存するよりも信頼度が高いと感じています。
ーー 今回は医療情報やブロックチェーンを扱うため、セキュリティ要件も厳しかったはずです。
中武様： セキュリティ面については、AI の機能自体よりもアーキテクチャ設計が超重要だと考えています。医療情報なので、法規制を遵守するための暗号化や Web3 技術の適切な利用方法について gaipack さんと綿密に話し合い、土台から詰めさせていただきました。アーキテクチャがダメだと、AI でいくら高性能なプログラムが書けても運用できないからです。
ーー AIDD において gaipack の強みはどこにあるとお考えですか？
中野（gaipack）： 当社のエンジニアは技術を追求する人間が揃っており、AI の進化に負けないキャッチアップが可能です。今までの専門領域を持つ人材が AI という力を得たことで、お客様に対し、アーキテクチャ設計の観点から最善策を提案し、共に行なっていける体制が整っています。
ーー リリース後、利用者からの反響はいかがでしたか？
中武様： 新しい UI は使いやすいと好評です。AI のアウトプット精度が高いこともメリットですが、特に大きいのは、修正が発生した場合の運用保守サイクルのスピードが劇的に向上したことです。以前は 2 週間程度かかっていた修正対応が、AI の活用により早ければ当日中に修正可能になりました。これにより、利用者にとって常に良好な状態を保つことができます。
ーー 運用保守のスピード向上について、具体的な貢献を教えてください。
亀井（gaipack）： 運用保守において、AI にプロンプトを投げるだけで、AI がソースコードやログを把握し、不具合の原因を迅速に見つけることができるようになりました。調査担当者に依存しない形で問題点を発見し、バグ対応時間を大幅に短縮できたことが大きなメリットです。新機能開発においても AI が要件を把握してプログラムの改善点を導き出してくれるため、従来よりもスピードを出すことが可能です。
ーー これから DX を推進しようとしている企業様へ、 gaipack を推薦するとしたら何と伝えますか？
中武様： AIDD においては、プロンプトによるアウトプットよりも、それを支える設計力や判断力が非常に重要です。gaipack さんは医療情報というセキュリティ要件が厳しい分野で、高度な AWS の知見と AI の知見という「ダブルパンチ」を持っており、継続的にサービスをデリバーしていきたい企業にとって、非常に重要なパートナーです。
彼らは単なる受託開発のパートナーではなく、顧客のビジョンを最速でビジネス価値に変えてくれる、最強のビジネスエンジンだと確信しています。
ヘルスインタビュー ダッシュボード画面
ヘルスインタビュー カルテ画面
ヘルスインタビュー 患者詳細画面
ヘルスインタビュー 予約登録画面
gaipack の最大の強みは、AWS の知見と AI の知見という「ダブルパンチ」を持つエンジニアが揃い、開発やアーキテクチャの土台からお客様と議論し、実装・セキュリティ・運用も含めてスピーディーに実現できる点にあります。
もし技術的な壁やリソース不足により、実現したい構想が足踏みしているなら、ぜひ gaipack にご相談ください。私たちは単なる開発会社ではなく、お客様のビジョンを AI と共に「実装」し、成功への道のりを加速させる「最強のビジネスエンジン」です。
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