医療AIの分野で注目を集めるDEEPNOID（ディープノイド）が、AI半導体企業のFuriosaAI（フリオサAI）が開発したNPU（神経網処理装置）の導入を進めています。この取り組みは、AIソリューションの運用コスト最適化と、さらなるサービス応用への期待が込められているとのこと。今回は、その背景や具体的な計画について深掘りしてみましょう。

医療AIのフロンティア、DEEPNOIDの挑戦

DEEPNOIDは、2008年にソフトウェア企業としてスタートし、2015年からディープラーニング技術の開発に本格的に取り組んできました。特に医療画像分野での技術力は高く評価されており、2021年8月にはKOSDAQ（韓国の株式市場）に上場するほどの成長を遂げています。

同社の共同創業者であり最高技術責任者であるキム・テギュ専務は、FuriosaAIのNPUに大きな可能性を感じているそうです。その理由として、FuriosaAIが第1世代半導体「Warboy（ウォーボーイ）」の量産実績があり、信頼性の高い製品調達が可能である点を挙げています。さらに、第2世代半導体「Renegade（RNGD）」のLLM（大規模言語モデル）処理能力を、同社のAI機能に活用できることも大きな魅力だとか。将来的には、LLMの代替にとどまらず、ビジョン認識AI機能としてもNPUの導入を拡大し、コスト削減と市場性の両立を目指すとのことです。

胸部X線AI診断ソリューション「M4CXR」とは？

DEEPNOIDの主要ソリューションの一つが「M4CXR」です。これは、胸部X線データをもとに、読影所見書のドラフトを自動で生成する画期的なシステム。2015年からのディープラーニング研究の成果として、MRA（磁気共鳴血管造影）を用いた脳動脈瘤検出や、各種病理画像による大腸がん、腎がん、胃がん分析・検出技術などを開発してきた経験が活かされています。

この技術を基盤に、AIベースの胸部X線診断支援ソリューション「DEEP:CHEST（ディープ：チェスト）」を開発し、現在は「M4CXR」へと機能をさらに高度化しています。その他にも、脳MRA向けの「DEEP:NEURO（ディープ：ニューロ）」や肺疾患対応の「DEEP:LUNG（ディープ：ラング）」など、医療AIサービスを幅広く展開しています。特に「DEEP:NEURO」は革新医療機器に指定され、非保険診療でも診療報酬が認められている点が注目されています。

競合他社との差別化については、生成AIを用いて読影所見書のドラフトを作成する技術が中核だそうです。2023年から胸部X線向け生成AI技術に関する論文執筆を進め、今年は臨床試験を終え、食品医薬品安全処のデジタル医療機器認可手続きを進めているとのこと。医療機器企業として生成AIを本格活用している点で、独自の技術力を持っていると言えるでしょう。

医療AIにNPUを選ぶ理由：GPUとの比較

医療分野での生成AI活用はまだ新しい印象がありますが、DEEPNOIDはすでに昨年108億ウォンの売上を記録するなど、成長軌道に乗っています。そのため、AI演算コストや単価には敏感にならざるを得ません。

M4CXRでは、利用者には胸部X線を解析し、所見書ドラフトが生成されるだけに見えますが、実際にはデータの暗号化・匿名化、内部ソフトウェアでの処理、そして多くの疾患について言語モデルが所見書として出力する複雑なプロセスが動いています。

現在はNVIDIAのA100 GPUを使用していますが、情報通信産業振興院（NIPA）が推進する「AI半導体応用実証支援事業」の支援を受け、FuriosaAIのNPUへの置き換えを進めている段階です。この事業は2年間続くもので、初年度はM4CXRの一部機能をNPUに置き換え、来年度は新たに開発するCT読影ソリューションにもNPUを適用する計画だそうです。

では、なぜGPUではなくNPUに注目したのでしょうか？
NPUはまだ市場の初期段階にあるものの、LLMなどの処理においてはGPUに比べて高い性能と電力効率を発揮すると言われています。初期導入コストもGPUと同等か、あるいは競争力のある水準で、運用段階では電力コスト削減効果がはっきりと現れるとのこと。ただし、最適化には多くの開発が必要な点が課題だそうです。

最近行われた専門試験機関での実証では、FuriosaAIのNPUを用いた電力消費、処理速度、精度の検証が完了しました。その結果、NPUを使用した場合、NVIDIA H100 GPUと比べて電力効率が高く、TCO（総所有コスト）が2倍以上削減されることが確認されたとのこと。これはかなり大きな成果と言えるでしょう。

国内外での実証と海外展開への道

DEEPNOIDが進める「AI半導体応用実証支援事業」の目的は、M4CXRの実運用を実証することです。実証病院として、梨花女子大学ソウル病院、ソウル市立ボラメ病院、仁荷大学病院が選定されており、各病院がクラウドを通じてM4CXRにアクセスし、実際の医療現場で活用することで実証事例を構築しています。

当初の目標は3病院ですが、事業期間中にはさらに多くの実証機関を確保したいとのこと。国内の一次医療機関や公的医療機関に加え、フィリピンやベトナム、中東など海外地域への導入も視野に入れて準備を進めているそうです。

すでに成果も出ています。6月17日には、欧州胸部画像医学会が主催するESTI 2025において、DEEPNOIDのM4CXRによる生成AIベースの胸部X線読影所見書ドラフト生成性能を評価した研究が、「最優秀口演発表賞（Best Oral Presentation – Magna Cum Laude）」に選ばれました。この研究では、85％の有意な診断精度と、平均3.4秒という読影所見書ドラフト作成速度が記録されたとのこと。すごいスピードですね！

FuriosaAIのNPUは、M4CXRにおける読影所見書ドラフト生成用LLM処理を担う予定です。LLM演算については大きな不安はなく、来年にはRNGDにビジョン認識機能が強化されれば、GPU代替をさらに進める計画だそうです。

モデル量子化という、AIモデルのサイズを縮小し効率的に動作させるための工程は、NVIDIA GPUでは確立されていますが、NPUではまだ導入事例が少なく、企業ごとに方式も異なるため、容易ではない側面もあります。しかし、FuriosaAIはPyTorch対応から量子化、モデル配布、推論アプリケーション生成までを包括的に支援するSDKを提供しており、これを活用すればGPU代替も十分に可能だと考えられています。

NPU導入がもたらす未来とAIエコシステムへの提言

DEEPNOIDにとってNPU導入は、海外展開にも有利に働くと考えられています。利用者はサービスがGPUかNPUかを意識せず、価格と運用コストだけを見るため、NPUによって運用コストが下がれば、その分利用拡大や顧客獲得につながるでしょう。

来年2月にドバイで開催される「World Health Expo（WHX 2026）」、4月に日本で開催される「国際医用画像総合展（ITEM 2026）」には、M4CXRを出展し、国産NPUによるLLM処理で読影所見書が生成される点を積極的に発信していくとのことです。

クラウド型サービスである点も、海外での展開や投資、運用を最適化し、導入スピードを速める上で重要です。ドバイ法人を拠点に北アフリカまで視野に入れ、東南アジアもベトナム、フィリピンを皮切りにシンガポール、マレーシアへと拡大していく計画だそうです。

FuriosaAIの国際的な認知度向上も、DEEPNOIDの事業拡大を後押しする要因となるでしょう。FuriosaAIは2025年に「KBスターターズ・シンガポール」に選定され、現地でのネットワーク構築支援や投資連携、グローバル・オープンイノベーションプログラムに参加しています。また、APEC首脳会合や世界最大規模の放射線医学会「RSNA 2025」でも技術ブリーフィングやデモを実施しており、その知名度は高まっています。

DEEPNOIDのNPU導入は、単なるコスト削減にとどまらず、国内AIエコシステム全体への大きな問題提起でもあります。AI業界におけるNPU導入はまだ初期段階で、開発者はGPUに慣れています。NPUへ転換するには努力とコストがかかりますが、RNGDは数値的にGPUを代替し得る性能を示しており、積極的に試す価値があると言えるでしょう。

2015年当時、GPUは100万ウォン台でしたが、現在は数千万ウォンに達しています。NVIDIAの独占構造が続けば、価格はさらに上昇する可能性があります。国産・外産を問わずNPU量産が拡大してこそ市場は形成されるという見方もあります。DEEPNOIDはFuriosaAIにその可能性を見出し、その役割を十分に果たせることに期待を寄せています。