🧑⚕️ CLOCKWORK HIPPOCRATES 🤖
日々の診療や研究、本当にお疲れ様です。この記事を開いてくださりありがとうございます。今回は、最近ニュースや学会でもよく見かけるようになった「フィジカルAI」について、現場の目線から少しリラックスして整理してみたいと思います。
これまで、医療におけるAIといえば、主に「目」と「脳」の役割でしたよね。レントゲンやCT画像から小さな影を見つける画像診断AIや、電子カルテの長文をパパッとまとめてくれるAIなどは、すっかりおなじみになりました。日々の書類仕事が少し楽になった、と感じている方も多いのではないでしょうか。ただ、ここから話が一段と面白くなります。AIが画面の中から現実の世界に飛び出して、ロボットアームやカテーテル、実験室のピペットといった「物理的な手」を動かし始めているんです。これがフィジカルAIと呼ばれる領域です。
画面の向こうでの予測にとどまらず、現実の手術室や検査室で、実際に組織を切ったり、針を刺したり、薬の候補を混ぜたりする技術がいまどこまで来ていて、現場でどう安全に使っていけばいいのか。頭の中でカチッとイメージがつながるように、ゆっくり丁寧に解きほぐしていきますね。どうぞコーヒーでも飲みながら、最後までお付き合いください。
1. フィジカルAIって、結局どういうもの？
ひとことで言うと、「カメラやセンサーで現実の世界をじっくり見て、ソフトウェアが判断や制御をサポートし、ロボットアームやカテーテルを使って実際に手を動かす仕組み」のことです。これらがバラバラに動くのではなく、お互いに手応えを確かめ合いながら、ぐるぐるとループ（閉ループ）して動いているのが特徴です。
図で見ると、患者さんの状態をセンサーで読み取り、AIが考えて、ロボットが動いて、その結果をまたセンサーで読み取る……というサイクルを繰り返しているのがわかります。身近なところで例えるなら、車の自動運転技術に近いかもしれません。これまでのAIが「この先、渋滞しています」と教えてくれる親切なカーナビだとしたら、フィジカルAIは実際にハンドルを回してアクセルを踏むようなイメージです。
ただ、ここで少し気をつけておきたいのは、いま病院に入ってきているフィジカルAIは、SF映画に出てくるような「スイッチをポンと押せば、人間が寝ている間に勝手に手術が終わる全自動ロボット」ではないということです。いくら技術が進んでも、メインで動かすのは人間の医師や研究者です。タスクごとに「ここからここはロボットに手伝ってもらおう」と安全な範囲を区切って使っています。車の自動運転でいうと、人間がいつでもブレーキを踏める「運転支援」くらいの立ち位置ですね (World Health Organization 2021)。
だからこそ、「最先端のAIかどうか」よりも、「どの作業を、どのくらいの安全境界（セーフティネット）の中でロボットに任せ、どこから人間が引き受けるか」という、とても泥臭い運用のルールづくりが何より重要になってきます。
2. 手術室の主役たち — すぐ使えるものからこれからの技術まで
いま、医療現場で一番動きが激しいのが手術室です。これまで「ゴッドハンド」なんて呼ばれるような、ベテランの先生方の手先の感覚に頼っていた部分を、うまくデータとして記録して型にはめようとする動きがどんどん進んできています。
一口に手術支援ロボットと言っても、すでに現場で毎日バリバリ使われているものから、まだ申請中でこれから出てくるものまでいろいろあります。ここでは、最近の承認状況や最新の研究段階のものまで、順番に整理してみましょう。ちなみに、ここでお話しするFDA（米国食品医薬品局）のクリアランスなどは、あくまで米国での販売に関する規制上のクリアランスです。日本国内での承認や保険適用、すぐに使えるという意味ではないので、その点だけあらかじめご注意くださいね。
成熟期を迎える王道プラットフォーム
この分野の王道といえば、Intuitive Surgical社の「da Vinci（ダビンチ）」ですよね。最新世代の「da Vinci 5」は、2024年3月に米国FDAの510(k)クリアランスを取得しました (Intuitive Surgical 2024; U.S. Food and Drug Administration 2024a)。
この新しいモデルでとくに面白いのが、「ロボット手術は組織を触った感覚がないから怖い」という長年の悩みを減らすために、「力覚フィードバック（Force Feedback）」という機能がついたことです。インストゥルメントの先にかかる力を術者の手元に伝えてくれるので、組織に加わる力を最大で43％少なく操作できる可能性が公式の評価で示されています (Intuitive Surgical 2025)。さらに、手術中の力の入れ具合や操作のデータを後から振り返る仕組み（Case Insightsなど）も整いつつあります。これらがうまく活用されれば、若い外科医のトレーニングの質を客観的に評価するのにかなり役立ちそうですよね。
普及のスピードもすさまじく、2025年にはda Vinciを使った手術は世界で年間約315万件にのぼりました。2026年5月の発表時点では、最新のda Vinci 5だけでも世界で1,400台以上が導入され、すでに38万件以上の手術で使用されたそうです (Intuitive Surgical 2026a; Intuitive Surgical 2026b)。
追いかけるライバルたちの現在地
一方で、ダビンチ以外の選択肢もどんどん増えてきています。いくつかの競合プラットフォームの動きを見てみましょう。
- Hugo RAS（Medtronic社）： 2025年12月に米国のFDAから、成人の泌尿器科領域での510(k)クリアランスを取得しました (Medtronic 2025; U.S. Food and Drug Administration 2025a)。ここは「AIが自律で勝手に手術するわけではなく、自律手術ではなく術者がコンソールを操作することが大前提」という安全設計でクリアランスを受けています。さらに2026年6月には、一般外科や婦人科へと活躍の場を広げるための申請を行ったと発表しており、現在はその適応拡大の申請段階にあります (Medtronic 2026)。
- Versius（CMR Surgical社）： アームが1本ずつ独立しているモジュール型のロボットです。米国では「22歳以上の成人」の胆嚢摘出術を最初の適応として、FDAのDe Novo（デノボ：新規医療機器向けの分類）による販売許可を受けています (CMR Surgical 2024; U.S. Food and Drug Administration 2024b)。2025年12月には「Versius Plus」の510(k)クリアランスも発表され、徐々に存在感を増しています (CMR Surgical 2025)。
- OTTAVA（Johnson & Johnson社）： 学会などでもよく話題にのぼりますが、2025年4月に治験での初症例が完了し、2026年1月にFDAへDe Novo申請を行った段階です (Johnson & Johnson MedTech 2026)。現時点では未承認・未販売のプラットフォームなので、これからの動向を楽しみにお待ちいただくフェーズですね。
手持ち型（ハンドヘルド）やミクロの世界へのアプローチ
部屋の真ん中に鎮座する大きなロボットだけでなく、「手持ちサイズ」のユニークなロボットも増えてきました。
整形外科の分野では、Stryker社の「Mako RPS」という人工膝関節置換術向けの手持ち型ロボット鋸が、2026年2月に限定導入の形で発表されました (Stryker 2026; U.S. Food and Drug Administration 2025b)。これは、外科医がいつも通り器具を手に持って骨を削るのですが、システムが術中の計画と位置情報に基づいて、手持ちのロボット鋸の一部の動きを制御してくれます。計画した切除面に沿うように補正・誘導してくれるので、「AIが勝手に削る」というよりも、人間の操作を計画から外れにくくする「デジタルの定規」のような仕組みだと理解すると分かりやすいです。
さらに、ミリ単位の細かい世界でもロボットが活躍し始めています。MMI社の「Symani Surgical System」は、0.1〜2.5 mmという、髪の毛ほどの細さから数mm程度の小血管やリンパ管を縫い合わせるためのロボットで、2024年4月にFDAのDe Novoによる販売許可を得ました (Medical Microinstruments 2024; U.S. Food and Drug Administration 2024c)。さらにFDAの文書上は2025年11月付（企業発表は12月）で、組織を剥離するための器具なども追加でクリアランスを受けています (U.S. Food and Drug Administration 2025c)。手ブレの補正や動きの縮小によって、微細な手技をより安定して行えるよう支援する技術として注目されています。ただし、これで本当に臨床のアウトカムが劇的に良くなるかどうかは、今後の術式ごとのデータをじっくり確認していく必要がありますね。
一番未来の話 — 研究室レベルで進む「自律化」への挑戦
最後に少しだけ、一番未来の話をさせてください。実際の臨床現場ではまだ先のことですが、大学の研究室レベルではロボットの「自律化（オートノミー）」に向けた挑戦がかなり進んできています。
たとえば、ジョンズ・ホプキンス大学などの研究チームが発表した「SRT-H」というシステムは、手術動画と言語の指示から学習して、ブタ由来の胆嚢・肝臓モデルを用いたex vivo（生体外）環境で、胆嚢摘出の重要なフェーズを自律実行することに成功しています (Krieger et al. 2025)。また、少し前の2022年の研究（STAR）でも、ブタの小腸を縫い合わせるという柔らかい組織の高精度なタスクを、最小限の人間の介入でやってのけました (Saeidi et al. 2022)。
さらに最近のプレプリント（査読前の論文）では、胆嚢摘出のなかでもとくに難しい「剥離操作」に焦点を当てて、リアルタイムで組織を認識しながら剥離を進める自律ロボットのアーキテクチャが提案されたりもしています (Anonymous 2025)。
もちろん、これは「生きた豚のお腹のなかで、最初から最後まで完全自動で手術した」わけではありませんし、生体内の完全自律手術として人間の患者さんに応用するにはまだまだ大きな距離があります。それでも、研究段階では手術の個別のタスクの自律化がここまで進んできているというのは、医療の未来を考える上でけっこう夢がありますよね。
3. 検査や介入をサポートする「届く手と、正確な針」
お腹を切る手術だけでなく、細い管をそっと入れたり、狙った場所に針を刺したりする処置でも、フィジカルAIのサポートが広がっています。
たとえば肺がんの検査です。健康診断のCTなどで見つかるような、肺の奥深くにある数ミリの小さな影（末梢肺結節）にアプローチして組織を採ってくるのは、これまですごく大変な作業でした。気管支はまるで細かい樹の枝のように広がっているため、迷路のようになっていて辿り着くのが難しいのです。ここに登場したのが、ロボット支援気管支鏡です。
J&J社の「MONARCH」プラットフォームを用いた大規模な臨床試験（TARGET試験）では、病変への到達率が98.7％、最終的な診断収率が83.2％、そして重篤な合併症などの主要な安全性イベントが3.8％だったと報告されています (Murgu et al. 2025; Johnson & Johnson MedTech 2025)。また、Intuitive社の「Ion」も同じように、ナビゲーション機能を活かした現場での臨床データが世界中で蓄積されてきています。
ただ、こうした素晴らしい数字を見る際にも、少しだけ冷静になる必要があります。これらのシステムは、AIがCT画像をもとに画像誘導やロボット制御を行って標的到達を支援してくれますが、「呼吸による肺のズレを完全に自動で何でも直してくれる万能マシン」とまでは言えません。実際の診断率は、患者さんの影の大きさや、病院のチームの熟練度、一緒に使うエコー技術などによって変わってきます。ですから、機材の性能だけに期待するのではなく、どんな患者さんにどう使うかという「作戦づくり」や運用体制をセットで考えるのが、現場での賢い付き合い方になります。
また、お肌の上から針を刺す処置（穿刺）にもロボットが入ってきています。Mendaera社の「Focalist」は、超音波（エコー）の画像を見ながら、針などの器具を精密に配置するのを助けてくれる手持ち型のロボットシステムで、2025年7月にFDAの510(k)クリアランスを受けました (Mendaera 2025)。2026年に向けて広く展開する準備が進められています。エコーの画面を見ながら、角度を狂わせずに目的の場所にピタッと針を刺すのは慣れが要る作業ですから、こうした部分がサポートされると現場のストレスはだいぶ減りそうですよね。
4. 医療格差を埋める遠隔超音波と、身体を支える外骨格
少し視点を変えて、手術室の外、遠隔医療やリハビリの現場も見てみましょう。フィジカルAIは、地域による医療格差を埋める手段としても期待されています。
「専門の先生が足りない」「地方の病院までエコーの専門医がなかなか来てくれない」という問題は、多くの地域で共通の悩みです。そこで、遠隔地からロボットを操作して超音波検査を行うシステムが登場しています。たとえばAdEchoTech社の「Melody」は、離れた場所にいる専門医がインターネット経由で現地のロボットアームを動かし、リアルタイムでエコー画像を取得して診断をサポートする仕組みとしてFDA承認を受けており、実際の医療現場や文献レビューでもその有用性が扱われ始めています (AdEchoTech 2023)。これなら、患者さんに遠くの大きなお病院まで移動してもらう負担を減らせるかもしれません。
また、手術や検査以外の場面で、患者さんの身体そのものを物理的に支えるシステムも進化しています。歩行を支援する外骨格ロボットの分野では、Lifeward社の「ReWalk 7」が2025年3月にFDAの承認を取得しました (Lifeward Ltd. 2025)。神経や筋肉の働きをセンサーで読み取り、ロボットが脚の動きを優しく助けることで、リハビリの質や患者さんの前を向く気持ちを支えていく試みが進んでいます。
5. 実験室（ラボ）の風景も変わりつつある — 創薬のクローズドループ
患者さんに直接触れるロボットのお話をしてきましたが、白衣を着た研究者が働く「実験室（ラボ）」での変化も、実はものすごいスピードで進んでいます。人間が直接介在しないタスクが多い分、自動化の波が綺麗にはまりやすいのです。
これまで、コンピューター上で分子の形を予測・設計する「ドライラボ」と、実際に細胞や試薬を使って実験する「ウェットラボ」の間には、人間が手を動かして溶液を混ぜたり、データを移したりするという作業の壁がありました。ここをシームレスにつなごうという動きが進んでいます。たとえばAWSが2026年4月に発表した「Amazon Bio Discovery」などは、計算による予測とウェットラボでの検証を綺麗につなぐ「lab-in-the-loop（ループ状の実験環境）」を掲げています (Amazon Web Services 2026)。
ただ、これも「ロボットが実験を全部勝手にやってくれるから人間は帰っていい」というわけではありません。どんな研究目的を立てるか、どういう手順（プロトコル）で実験を組むか、そして最後の品質管理や厳しい規制の判断、倫理審査を行うのは、言うまでもなく人間の責任として残ります。完全自動化というよりは、人間がしっかり監督・検証する実験サイクルを、AIとロボットの力でぐるぐると超高速に回せるようになった、と捉えるのが正確です。
この自動化の裏側を支えるAI技術も、日進月歩で進化しています。2024年にNature誌で発表された「AlphaFold 3」は、タンパク質だけでなくDNAやRNA、小分子などの複雑な構造を高い精度で予測できるようになり、創薬AIの強力な背景となっています (Abramson et al. 2024)。
また、大規模な医療記録を用いた基盤モデル（プレプリント段階ですが、720万人分のデータを用いた「Apollo」などの研究 (Zhang et al. 2026)）や、Googleの「TPU 8t/8i」「Virgo Network」といった強力な計算インフラの進化も進んでいます (Google Cloud 2026)。これらが特定の医療ロボットを直接リアルタイムにコントロールしているわけではありませんが、将来的にフィジカルAIを支える強力な土台になっていくのは間違いありません。こうした医療とAIの融合を見据えて、AI開発大手のAnthropic社が製薬大手Novartisの現CEOであるVas Narasimhan氏を役員に迎えるなど、ヘルスケア特有の厳しいルールやガバナンスを開発体制にしっかり取り込もうとする動きも出てきています (Anthropic 2026)。
6. 現場へ導入するときのチェックポイント（実装戦略）
さて、いろんな最新技術を見てきましたが、実際に自分の病院や施設に導入するとなると、少し冷静に考える必要があります。「最新のAIだから」「お隣の病院が入れたから」という理由だけで飛びつくと、現場のスタッフが混乱してしまいます。私たちが「すごい技術紹介」の興奮から一歩引いて、医療現場でどう安全に使うかを考えるための評価ループを分かりやすく図にしてみました。
このループを意識しながら、具体的には以下の表にある項目を一つひとつチェックしていくのが、失敗しないための実装戦略になります。
| 確認項目 | 具体的な内容 |
|---|---|
| 適応範囲 | 承認・認証されている術式や対象の患者さん、使用環境の範囲内で正しく使われているか。 |
| 人間の責任 | システムがどこまでサポートし、どのタイミングで人間が介入したり停止させたりするのか（責任の分界点）。 |
| チーム教育 | 執刀医だけでなく、看護師さんや臨床工学技士さん、研究者を含めたチーム全員のトレーニング体制はどうするか。 |
| アウトカム測定 | 手技にかかる時間、到達率、合併症、再手術率、患者さんの負担感、費用対効果など、本当に良くなっているかをどう測るか。 |
| データ管理 | 手術の動画や操作ログ、画像などの保存、二次利用、個人情報の匿名化やセキュリティのルールはどうするか。 |
| 市販後監視 | 性能の劣化がないかのチェック、ソフトウェアの更新への対応、サイバーセキュリティ対策、インシデントの報告体制。 |
これらをクリアして初めて、ロボットは単なる「高価な道具」から「安全な医療インフラ」へと変わっていきます。
7. ルールとアップデートとの付き合い方
最後に、ルールの話に少しだけ触れます。フィジカルAIのちょっとややこしい、でも付き合っていかなければいけない特徴は、スマホのアプリのように「市販されたあともソフトウェアがアップデートされていく」ということです。
画面の中のアプリなら少しボタンの配置が変わるくらいで済みますが、物理的に動くロボットの場合は、「ナビゲーションの画面表示」や「アームを動かしたときの手応えの感じ（抵抗感）」が変わってしまう可能性があります。昨日と同じ感覚で動かしたらなんか使い心地が違うぞ、なんてことになれば、手元が狂う原因になりかねないため大変危険です。
そこで、米国のFDAは「PCCP（事前に決めた変更管理計画）」という最終ガイダンスを公表しましたし、日本のPMDAも「IDATEN（医療機器の変更計画の確認・承認制度）」という仕組みを整備しています (U.S. Food and Drug Administration 2025c; Pharmaceuticals and Medical Devices Agency 2024)。これは、「AIは市販後もアップデートされてだんだん変わっていくもの」ということを最初から前提にして、どう安全性を保つかという新しいルールの形です。
現場の私たちも、メーカーから「新しくなりました！」と言われたら、何が変わったのかをしっかり確認し、チーム全体で情報を共有する体制を作っておく必要がありますね。
まとめにかえて
医療におけるフィジカルAIは、人間の医師や研究者を完全に置き換えてしまうような脅威ではありません。むしろ、これまで先生方が血のにじむような努力で身につけてきた「熟練の手技や感覚」をそっと支え、より多くの医療者が安全に質の高い医療を提供できるようにするための、とても心強い相棒です。
「AIに仕事を奪われるかもしれない」と心配するよりも、この新しい「動く手」の得意なことと苦手なことをちゃんと理解して、上手に乗りこなしていく。そうすることで、目の前の患者さんの負担を少しでも減らし、より安全に笑顔でお家に帰せるような医療の現場を作っていけたら素敵ですよね。少し長いお話になりましたが、最後まで読んでいただき本当にありがとうございました。今回はここまでです。お疲れ様でした！
※本記事は情報提供を目的としたものであり、特定の治療法を推奨するものではありません。健康に関するご懸念やご相談は、必ず専門の医療機関にご相談ください。
※本文中の医療機器・技術に関する承認状況は、主に米国FDA等の公開情報に基づくものであり、日本国内での承認・保険適用・使用可否を意味するものではありません。実際の導入や使用は、各国の規制、施設基準、添付文書、専門職の判断に従う必要があります。
参考文献
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- Anthropic (2026) Anthropic’s Long Term Benefit Trust appoints Vas Narasimhan to board. Available at: https://www.anthropic.com/news/narasimhan-board (Accessed: 28 June 2026).
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- 掲載情報は執筆時点のものであり、予告なく変更または削除されることがあります。また、技術の進展、ライブラリの更新等により、情報は古くなる可能性があります。利用者は、必ず自身で公式ドキュメント等の最新情報を確認し、自らの責任で情報を利用するものとします。
第5条（AI生成コンテンツに関する注意事項）
本サイトのコンテンツには、AIによる提案を基に作成された部分が含まれる場合がありますが、公開にあたっては人間による監修・編集を経ています。利用者が生成AI等を用いる際は、ハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）やバイアスのリスクが内在することを十分に理解し、その出力を鵜呑みにすることなく、必ず専門家による検証を行うものとします。
第6条（知的財産権）
- 本サイトを構成するすべてのコンテンツに関する著作権、商標権、その他一切の知的財産権は、本サイト運営者または正当な権利を有する第三者に帰属します。
- 本サイトのコンテンツを引用、転載、複製、改変、その他の二次利用を行う場合は、著作権法その他関連法規を遵守し、必ず出典を明記するとともに、権利者の許諾を得るなど、適切な手続きを自らの責任で行うものとします。
第7条（プライバシー・倫理）
本サイトで紹介または言及されるデータセット等を利用する場合、利用者は当該データセットに付随するライセンス条件および研究倫理指針を厳格に遵守し、個人情報の匿名化や同意取得の確認など、適用される法規制に基づき必要とされるすべての措置を、自らの責任において講じるものとします。
第8条（利用環境）
本サイトで紹介するソースコードやライブラリは、執筆時点で特定のバージョンおよび実行環境（OS、ハードウェア、依存パッケージ等）を前提としています。利用者の環境における動作を保証するものではなく、互換性の問題等に起因するいかなる不利益・損害についても、本サイト運営者は責任を負いません。
第9条（免責事項）
- 本サイト運営者は、利用者が本サイトを利用したこと、または利用できなかったことによって生じる一切の損害（直接損害、間接損害、付随的損害、特別損害、懲罰的損害、逸失利益、データの消失、プログラムの毀損等を含みますが、これらに限定されません）について、その原因の如何を問わず、一切の法的責任を負わないものとします。
- 本サイトの利用は、学習および研究目的に限定されるものとし、それ以外の目的での利用はご遠慮ください。
- 本サイトの利用に関連して、利用者と第三者との間で紛争が生じた場合、利用者は自らの費用と責任においてこれを解決するものとし、本サイト運営者に一切の迷惑または損害を与えないものとします。
- 本サイト運営者は、いつでも予告なく本サイトの運営を中断、中止、または内容を変更できるものとし、これによって利用者に生じたいかなる損害についても責任を負いません。
第10条（規約の変更）
本サイト運営者は、必要と判断した場合、利用者の承諾を得ることなく、いつでも本規約を変更することができます。変更後の規約は、本サイト上に掲載された時点で効力を生じるものとし、利用者は変更後の規約に拘束されるものとします。
第11条（準拠法および合意管轄）
本規約の解釈にあたっては、日本法を準拠法とします。本サイトの利用および本規約に関連して生じる一切の紛争については、東京地方裁判所を第一審の専属的合意管轄裁判所とします。
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