徳島県

STAR-LIGHT MEDICAL株式会社

徳島大学発のスタートアップとして設立されたSTAR-LIGHT MEDICAL株式会社は、医療用画像の解析・処理・アノテーションを担うソフトウェアの企画から販売、保守までを手掛ける。人工知能と機械学習を組み合わせた医療支援システム開発が事業の中核に位置づけられ、徳島県を拠点に研究シーズの社会実装を進めている。NEDO「研究開発型スタートアップ支援事業（NEP）」の採択企業でもあり、医用画像と診療情報を統合解析するマルチモーダル大規模言語モデルを軸に、医療AIの教師データを自動生成するAIエージェントの開発に取り組んでいる。従来は医師の負担が大きかったアノテーション業務を効率化することで、医療AI開発の品質向上とスピードアップの両立を狙う立ち位置だ。施設横断の医用画像データベース構築や汎化性検証にも踏み込み、全国規模の医療DX基盤づくりへの貢献を視野に入れている。

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STAR-LIGHT MEDICAL株式会社について

STAR-LIGHT MEDICAL株式会社は、徳島大学を母体に生まれた研究シーズを社会実装するために設立された医療AIのスタートアップである。徳島県に拠点を構え、医療用画像の解析・処理・アノテーションを担うソフトウェアの企画、販売、保守、さらに人工知能と機械学習を用いた医療支援システムの開発を主力事業に据えています。地方発でありながら、大学側の臨床知見と工学的アプローチを橋渡しする要素技術を社内で抱える布陣が、同社のユニークさを形づくっている。事業の中核に位置づけられているのは、医用画像を扱うAIソフトウェアの設計とデリバリーである。撮像データから病変領域を抽出する処理、診療情報と組み合わせて意味づけを行うアノテーション、学習済みモデルの運用保守までを一貫して扱う体制が組まれています。NEDO「研究開発型スタートアップ支援事業（NEP）」に採択された案件では、医用画像と診療情報を統合的に解析するマルチモーダル大規模言語モデルを軸に、医療AI開発に不可欠な教師データを高精度かつ全自動で生成するAIエージェントの構築が進められている。強みの第一は、徳島大学発スタートアップとしての研究シーズへのアクセスである。医学・工学の研究者と短いコミュニケーションラインで議論を重ねられる環境が、臨床的に意味のあるアルゴリズム設計と仮説検証の高速化を支えています。第二に、画像アノテーションの自動化へ踏み込んでいる点が挙げられる。従来、教師データの作成は医師の長時間労働を前提としていたが、マルチモーダルLLMによる全自動生成パイプラインが実装されれば、医療AIの開発サイクルそのものが短縮される可能性が高い。第三に、NEDO NEP採択という公的な評価が、技術的妥当性と事業性の双方を裏付ける指標として機能しています。想定される対応領域は、大学病院や中核病院に代表される医療機関、医療AIを内製・外注で開発するヘルステック企業、画像診断支援システムや手術支援ソフトを手掛ける医療機器メーカーといった範囲に広がる。読影業務の効率化、診断補助モデルの構築、研究用画像データセットの整備、施設間で医用画像データベースを連携させる取り組みなど、医療AI開発の上流工程から運用フェーズまでをカバーするユースケースに技術が応用されます。研究フェーズと臨床フェーズの両方で導入余地があると考えられる。このような事業構成から、STAR-LIGHT MEDICALと相性が良いのは、医用画像を活用したAIプロダクトを企画している組織だと言えます。教師データの整備に時間的・金銭的コストを抱える開発チーム、複数施設の画像を横断して学習・検証を進めたい研究室、地方発スタートアップとの共同研究や受託開発を模索している事業会社が、具体的な候補として挙がる。徳島大学との接点が活かせる点は、産学連携プロジェクトを軸に据える企業にとっても見逃せないポイントだ。医療AI領域では、NEDOの研究開発型スタートアップ支援事業（NEP）やAMED関連のヘルスケア領域の助成金が、公的資金の代表的な選択肢として知られています。STAR-LIGHT MEDICAL自身がNEDO NEPの採択企業である事実は、研究開発型スタートアップ向けの支援エコシステムを実体験として理解している証左でもある。一方で、同社がIT導入補助金やものづくり補助金の認定支援機関として登録されているか否かは、公開情報の範囲では確認できなかった。補助金の活用可否や具体的な制度の選び方については、公式サイト経由での個別問い合わせを起点に検討するのが妥当である。

得意分野

AI 業務実装機械学習エンジニアリング

提供サービス

医用画像解析ソフトウェアの企画・販売・保守

医療用画像の解析・処理に特化したソフトウェアを、企画から販売、運用後の保守までワンストップで提供する事業領域。臨床現場や研究室の要件に合わせたソリューションが想定されている。

医用画像アノテーションソフトウェア

病変や解剖学的構造の領域抽出など、医用画像にラベルを付与するアノテーションを支えるソフトウェアの企画と販売を担う。教師データの品質確保が課題となる医療AI開発の上流工程を支援する。

AI・機械学習を活用した医療支援システム開発

人工知能および機械学習技術を組み込んだ医療支援システムの開発を行う。診断補助や業務効率化など、臨床現場のニーズに応じたシステム設計が想定される事業領域である。

マルチモーダルLLMによる医療AI教師データ自動生成AIエージェント（NEDO NEP採択案件）

医用画像と診療情報を統合的に解析できるマルチモーダル大規模言語モデルを活用し、教師データを高精度かつ全自動で生成するAIエージェントを開発する研究開発プロジェクト。医療AI開発の加速と品質向上を狙う。

多施設連携の医用画像データベース構築・汎化性検証支援

他施設の医用画像を連携させたデータベースを構築し、医療AIモデルの汎化性検証を行う取り組み。全国規模の医療DX基盤づくりに資する要素技術として位置づけられている。

よくある質問

Q. STAR-LIGHT MEDICAL株式会社とはどんな会社ですか？

徳島大学発のスタートアップとして設立された医療AI企業である。徳島県を拠点に、医療用画像の解析・処理・アノテーションを担うソフトウェアの企画、販売、保守、人工知能と機械学習を組み合わせた医療支援システム開発を主力としている。NEDO NEPの採択企業としても知られる。

Q. 対応している業種は？

公開情報から想定される対応領域は、大学病院や中核病院といった医療機関、医療AIを内製・外注で開発するヘルステック企業、画像診断支援システムや手術支援ソフトを扱う医療機器メーカーが中心となる。研究フェーズから臨床フェーズまで医療AI関連の幅広いユースケースに応用が可能と考えられる。

Q. 他社と比較した強みは？

公開情報の範囲では他社との明示的な比較は確認できない。一方で、徳島大学発スタートアップとしての研究シーズへのアクセス、マルチモーダルLLMによる教師データ自動生成への取り組み、NEDO NEP採択という公的評価の3点が、対外的に確認できる特徴的なポイントとして挙げられる。

Q. 費用感は？

個別案件ごとの開発・受託に対応する性質上、公開情報の範囲では標準的な料金表は確認できない。導入を検討する際は、対象とする医用画像の種類、必要なアノテーション量、求めるモデル性能などの要件を整理したうえで、公式サイト経由での個別見積もり依頼を行うのが現実的である。

Q. 問い合わせ方法は？

問い合わせは公式サイト（https://starlite.co.jp）から行う形が基本となる。具体的な医用画像解析ソフトウェアの導入相談、共同研究、受託開発、教師データ生成パイプラインの活用相談など、目的を明確化したうえで連絡すると、その後の打ち合わせがスムーズに進みやすい。

Q. IT 導入補助金 / ものづくり補助金の認定支援機関ですか？

公開情報の範囲では、STAR-LIGHT MEDICAL株式会社がIT導入補助金やものづくり補助金の認定支援機関として登録されているかどうかは確認できない。一方で、同社自身はNEDO「研究開発型スタートアップ支援事業（NEP）」に採択された実績があるため、医療AI領域の研究開発型スタートアップ向け公的支援の経験は持つと考えられる。