生成AI活用による医療データ分析と疾病予測：主要パートナーと実現戦略

# 生成AI活用による医療データ分析と疾病予測：主要パートナーと実現戦略 #### 生成AIと医療データ分析の現状と主要パートナー候補 クライアント企業様が構想されている、過去35年間にわたる膨大な画像・血液検査データを生成AIで分析し、個人の健康状態分析と疾病予測サービスを実現するという目標は、まさに現代医療の最前線に位置する画期的な取り組みです。この構想を実現するためには、高度なAI技術と医療データ分析の専門知識を持つパートナーとの連携が不可欠であり、複数の領域にわたる専門企業の知見を融合させる「共創」が成功の鍵を握ると考えられます。 現在のヘルスケア分野におけるAIの活用は、診断精度の向上、医療従事者の業務効率化、そして個別化医療の実現といった多岐にわたる変革を促しています[2](https://www.intersystems.com/jp/resources/generative-ai-in-healthcare-revolutionizing-patient-care-and-diagnosis/)、[41](https://note.com/ai_komon/n/n0a4dff20db89/)。特に、患者データを分析して健康リスクを予測し、予防措置を推奨することで、個別化医療がさらに強化される傾向にあります[2](https://www.intersystems.com/jp/resources/generative-ai-in-healthcare-revolutionizing-patient-care-and-diagnosis/)。クライアント企業様が目指す「日本人の一般データと比較して会員の罹患率や死亡率が日本全体の統計と比べてどれくらい優れているかを検証し、新しい会員を獲得するためのブランド力形成に役立てる」という目的や、「700名の個人会員の過去10年間以上のデータをより詳しく解析することで、より詳しいパーソナライズされた医療サービスを提供し、疾病予測や転倒予測などリスク判定に利用していく方針」は、まさにこの流れに沿ったものです。 以下のカテゴリーに分類される主要なプレーヤーが、クライアント企業様の事業構想の実現に向けた強力なパートナー候補となります。 | カテゴリー | 具体的なプレーヤー例と選定理由 | |---|---| | **生成AI開発企業/医療AIプラットフォーム** | クライアント企業様が保有する大量の画像や血液検査データを基に、個人の健康状態分析、疾病予測、転倒予測などのリスク判定に生成AIを活用するためには、高度なAI技術と医療データ解析の専門知識を持つ企業との連携が重要です。 | | **医療データ分析専門企業** | 過去35年間の画像・血液検査データや、700名の個人会員の過去10年間以上の詳細なデータを解析するためには、専門的な医療データ分析能力を持つ企業との連携が重要です。 | | **医療機器・画像診断AI企業** | 大量の画像データを高精度に解析し、診断支援や疾病予測に役立てるためには、画像診断AI技術を持つ企業との連携が有効です。 | | **パーソナライズドヘルスケアサービス提供企業** | 会員の健康状態のより詳しい分析とパーソナライズされた医療サービスの提供を目指す上で、先行事例を持つ企業との連携はサービスの質向上に寄与します。 | #### 各カテゴリーの主要パートナー候補とその選定理由 クライアント企業様の具体的なニーズである「過去35年間に蓄積した大量の画像、血液検査のデータを基に個人の健康状態のより詳しい分析とこれからの疾病予測に役立てたい」という点に鑑みると、特に「生成AI開発企業/医療AIプラットフォーム」と「医療データ分析専門企業」、「医療機器・画像診断AI企業」との連携が喫緊の課題解決に繋がると考えられます。 ##### 1. 生成AI開発企業/医療AIプラットフォーム この領域の企業は、クライアント企業様が保有する多様な医療データを生成AIによって解析し、疾病予測やパーソナライズドヘルスケアサービスへと昇華させるための核となる技術を提供します。 * **株式会社アルム（DeNAグループ）**：医療・ヘルスケア領域における生成AIエコシステムプロジェクトを推進しており、特に医療関係者間コミュニケーションアプリ「Join」を通じて、日本全国の医療機関から患者の個別同意を得て多様な実臨床の医療データを蓄積・提供する計画を進めています[61](https://dena.com/jp/news/5116/)。このデータ蓄積と活用のアプローチは、クライアント企業様の「過去35年間の大量データ」の取り扱いに大きな示唆を与え、生成AIへの高品質な医療データ供給源としての連携が期待されます[15](https://dena.com/jp/news/5116/)、[61](https://dena.com/jp/news/5116/)。アルムは、国立がん研究センター等のナショナルセンターが「Join」を活用し、地方医療機関を遠隔診療で支援してきた実績も有しており、生成AIによる医療現場の業務効率化、診断精度向上、医療過誤防止、地域格差是正といった多岐にわたるメリットを目指しています[15](https://dena.com/jp/news/5116/)。 * **NEC**：医療DX推進を目指し、「ヘルスケア生成AI活用プラットフォーム」を2025年2月から順次提供開始すると発表しています[22](https://jpn.nec.com/press/202412/20241219_01.html)。このプラットフォームは、医療データを生成する「生成AI」、安全なクラウド接続サービス、そして「匿名化医療データ活用基盤」で構成されており[19](https://jpn.nec.com/press/202412/20241219_01.html)、クライアント企業様が保有する機微な医療データを安全に管理・活用する上で強固な基盤を提供できると考えられます[19](https://jpn.nec.com/press/202412/20241219_01.html)。さらに、NECは「BluStellar 共創パートナープログラム」を通じて、様々なパートナーとの連携を推進しており[19](https://jpn.nec.com/press/202412/20241219_01.html)、クライアント企業様の経営機動力を維持しつつ、ソリューションの拡充を図る上での協業も期待できます[22](https://jpn.nec.com/press/202412/20241219_01.html)。 * **富士通**：NECと同様に、個人の健康維持を支援するAI活用サービス開発に注力している企業として知られています[58](https://mag.executive.itmedia.co.jp/executive/articles/2503/27/news160.html)。 * **医療AIプラットフォーム技術研究組合（HAIP）**：医療AIのサービス事業基盤およびAI開発基盤の研究を行っており、複数の企業や研究機関が連携するこの組合への参画は、業界内の主要プレーヤーとの接点を作り、共同研究を通じて技術動向を把握する機会を提供します[25](https://haip-cip.org/)、[18](https://haip-cip.org/about/)。HAIPは、2025年4月22日に研究成果の社会実装を目的とした事業会社「AIHOBS」を設立しており[31](https://haip-cip.org/news/)、これはクライアント企業様の「経営機動力を維持しながらの提携」という方針にも合致する可能性があります。 * **Hippocratic AI（ユカリアと提携）**：ユカリアがHippocratic AIに100万ドル（約1.4億円）を出資し、提携医療機関が保有する医療従事者と患者の匿名化された対話データを提供することで、日本語版の生成AIヘルスケアエージェントの共同開発を進めています[24](https://note.com/dr_anna_/n/ne4f87d9336e5)、[21](https://eucalia.jp/news/202505072pr/)。診断を伴わない患者対応業務に特化していますが、その安全性と対話の質の高さは、パーソナライズドヘルスケア実現に貢献する可能性を秘めています[25](https://eucalia.jp/wordpress/wp-content/uploads/2025/05/20250507pr_img2.jpg)、[8](https://eucalia.jp/news/202505072pr/)。 * **Tempus（ソフトバンクグループと提携）**：ソフトバンクグループとパートナーシップを組み、AIを活用したヘルスケアソリューションを日本で提供し、患者にパーソナライズされた医療を届けることを目指しています[20](https://group.softbank/news/press/20240627)。Tempusは米国で約50%の腫瘍医と連携し、分子、臨床、病理、医療画像データなどの非識別化されたデータライブラリを業界最大規模で保有しており[7](https://group.softbank/news/press/20240627)、クライアント企業様の多種多様な医療データの解析と個別化サービス提供において非常に参考になる事例と言えるでしょう[18](https://group.softbank/news/press/20240627)。 ##### 2. 医療データ分析専門企業 クライアント企業様が保有する「過去35年間に蓄積された大量の画像、血液検査データ」や「700名の個人会員の過去10年間以上の詳細なデータ」を深く解析し、意味のある洞察を導き出すためには、専門的な医療データ分析能力が不可欠です。 * **メディカル・データ・ビジョン（MDV）**：約5,000万人規模の医療データを用いてAIで疾患発症リスクを予測するサービスを提供しており[5](https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC267ND0W4A920C2000000/)、「未来予測レポート」として34疾患の3年以内の発症リスクを算出・提供しています[8](https://www.mdv.co.jp/press/2024/detail_2340.html)。国内最大規模の実患者数とソニーネットワークコミュニケーションズのAI予測分析ツール「Prediction One」の技術を活用しており、クライアント企業様が目指す疾病予測に直接的に貢献できる可能性が高いです[5](https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC267ND000000/)、[30](https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC267ND0W4A920C2000000/)。 * **東芝**：「疾病リスク予測AIサービス」を提供しており、1年分の健康診断データから6年先までの糖尿病、高血圧症などの発症リスクを9割以上の精度で予測します[9](https://www.global.toshiba/jp/company/digitalsolution/articles/tsoul/37/003.html)。東芝は50年以上にわたるAI研究技術と、匿名化された社員の膨大な健診データ・レセプトデータを活用しており[2](https://www.global.toshiba/jp/company/digitalsolution/articles/tsoul/37/003.html)、クライアント企業様の既存データとの連携や、将来的な健康経営支援への展開も視野に入れられます。 ##### 3. 医療機器・画像診断AI企業 クライアント企業様が保有する多種多様な画像データ（腹部エコー、心電図、眼底検査、胸部CT、頭部MRI/MRA、上腹部MRI/MRCP、骨盤MRI、PET-CTなど）を最大限に活用し、診断支援や疾病予測の精度を高めるためには、画像診断AI技術を持つ企業との連携が極めて有効です。 * **GEヘルスケアジャパン**：心臓や乳房のがん診断にAIを活用した医療診断サービスを提供しています[40](https://re-vite.com/blog/generative-ai-case-medical/)。 * **数坤科技社（Shukun）**：包括的な医療画像AI製品群を「Digital Body AI プラットフォーム」上で提供しており、心臓、脳、胸部、腹部、筋骨格系など多様な疾患領域に対応します[5](https://www.clairvotech.com/news/news_shukun_partnership.html)。医師の診断をサポートすることで、効率的で正確な患者ケアの提供を可能にしています[5](https://www.clairvotech.com/news/news_shukun_partnership.html)。同社は大規模言語モデル（LLM）の機能とハードウェア設計・展開能力を統合した「AIアシスタント」機能の研究開発も進めているため、将来的な発展性も期待できます[5](https://www.clairvotech.com/news/news_shukun_partnership.html)。 * **RetiSpec（カナダ）**：AI技術を活用し、眼科検査でアルツハイマー病の早期発見を目指しています。網膜画像を解析し、認知症の原因とされる異常を検出するアプローチは、クライアント企業様の眼底検査データ活用にも参考となるかもしれません[35](https://rikkeisoft.com/ja/blog-2/ai-utilization-in-the-healthcare-industry/)。 ##### 4. パーソナライズドヘルスケアサービス提供企業 会員の健康状態のより詳しい分析とパーソナライズされた医療サービスの提供を目指す上で、すでに類似のサービスを展開している企業との連携は、クライアント企業様のサービス設計や市場戦略に貴重な示唆を与えるでしょう。 * **Ubie**：AIを活用した症状検索アプリ「ユビー」や医療機関向けAI問診サービスを提供しており、Google、日本郵政キャピタル、NTTドコモ、セブン-イレブンなど多様な企業と戦略的パートナーシップを構築しています[19](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000151.000048083.html)、[22](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000151.000048083.html)。特に、NTTドコモとの連携では1億ユーザーを超える「dアカウント」会員基盤と医療AIテクノロジーを連携させ、個人の健康行動支援や重症化防止に取り組んでおり[19](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000151.000048083.html)、これはクライアント企業様のエグゼクティブ会員向けサービス展開に大きな示唆を与えます。 * **Google**：AIを活用した健康管理サービス「Google Fit」を提供し、ウェアラブルデバイスからデータを収集し、個人の健康目標追跡やヘルスケア体験のパーソナライズを支援しています[39](https://reinforz.co.jp/bizmedia/49589/)、[38](https://popinsight.jp/blog/?p=19755/)。個人の血圧、心拍数、血糖値などの生理的指標を継続的に監視し、日常生活の習慣データと組み合わせて将来の病気予測に活用するシステムも開発しており[37](https://nipponai.jp/article/ai-health-management/)、クライアント企業様の多角的なデータ活用戦略に貢献できる可能性があります[13](https://reinforz.co.jp/bizmedia/49589/)、[11](https://nipponai.jp/article/ai-health-management/)。 これらのパートナー候補は、それぞれが異なる強みと専門性を持っており、クライアント企業様の「パーソナライズされた健康分析と疾病予測サービス」の実現に向けて、技術的な側面からビジネスモデルの構築まで多角的な貢献が期待されます。特に、クライアント企業様が保有する膨大な医療データは、これらのパートナー企業が持つAIモデルの学習データとして、また新たなソリューション開発の基盤として、非常に高い価値を持つでしょう。 #### パートナー企業へのコンタクトと知財保護の順序 大企業の傘下に入ったり、出資を受けることを避けつつ、知財をプロテクトし、ノウハウを奪われないようにするための進め方としては、段階的なアプローチが有効です。 1. **初期接触と情報収集（非競争的な領域での連携模索）**: * まずは、自社の事業構想の概要を伝え、相手企業が提供する技術やサービスがどのように貢献できるかを探る情報交換から始めます。この段階では、具体的なデータやノウハウの開示は最小限に留めます。 * 医療AIプラットフォーム技術研究組合（HAIP）のような、共同研究や業界標準化を目指す団体への参加も検討できます。これにより、業界内の主要プレーヤーとの接点を作りつつ、共同研究を通じて技術動向を把握できます[25](https://haip-cip.org/)、[10](https://haip-cip.org/)。HAIPは研究成果を社会実装するための事業会社「AIHOBS」を設立しており[31](https://haip-cip.org/news/)、共同開発の成果を事業化する新たなモデルとして参考になる可能性があります。 2. **秘密保持契約（NDA）の締結**: * 具体的な技術やビジネスモデルの検討に入る前に、必ず秘密保持契約を締結します。これにより、開示された情報が目的外に使用されたり、第三者に漏洩したりすることを防ぎます。 * 特に、クライアント企業様が保有する「過去35年間に蓄積した大量の画像、血液検査のデータ」や「700名の個人会員の過去10年間以上のデータ」といった機微な情報を取り扱うため、NDAの内容は厳重に精査する必要があります。秘密情報の定義、利用目的の限定、開示範囲の限定、返還・破棄義務、有効期間などを厳密に定めるべきです。 3. **概念実証（PoC）または共同研究の実施**: * NDA締結後、具体的な技術連携やデータ活用の可能性を検証するために、小規模なPoCまたは共同研究プロジェクトを提案します。 * この段階では、クライアント企業様が保有するデータの匿名化・仮名化を徹底し、必要最低限のデータのみを共有するようにします。例えば、アルム社が患者の個別電子同意を得て医療データを蓄積し、生成AIに提供するアプローチ[61](https://dena.com/jp/news/5116/)は参考になります。 * 目的を明確にし、成果物と知的財産の帰属を事前に詳細に合意しておくことが重要です。特に、AIモデルの開発過程で生じる中間生成物や学習済みモデルの権利について、明確な取り決めを行うべきです。 4. **戦略的パートナーシップ契約の締結**: * PoCの成功後、本格的な協業に向けた戦略的パートナーシップ契約を締結します。 * 契約では、以下の点に留意し、クライアント企業様の経営機動力と知財保護を最大限に確保します。 * **知財の明確化**: 共同開発によって生じる知的財産権（特許、ノウハウ、著作権など）の所有権、利用権、ライセンス条件を具体的に明記します。クライアント企業様のデータから学習したAIモデルや、それによって生成される知見の権利は、クライアント企業様に帰属させるよう交渉します。 * **事業運営の独立性**: 大企業からの出資を避けるため、資金調達は共同開発費用の分担や、契約ベースのサービス提供に限定します。もし出資の話が出たとしても、少数株主としての地位に留め、経営権に影響を与えない範囲に限定することを交渉します。 * **情報開示の範囲**: 継続的な情報開示の範囲とプロセスを明確に定義し、必要以上のノウハウや企業秘密が流出しないようコントロールします。特に、競合となりうる技術や市場戦略に関する情報は、厳重に管理することが必要です。HAIPが策定した「医療・ヘルスケア分野における生成AI利用ガイドライン」[31](https://haip-cip.org/news/)は、知財保護の観点からも有益な情報を提供すると考えられます。 #### 個人情報保護に関する留意点と最善の手段 クライアント企業様が保有する個人健康データを扱う上で、個人情報保護は最も重要な留意点です。以下の点を講じることで、最善の手段を追求できます。 * **個人情報保護法遵守の徹底**: * 日本の個人情報保護法および関連ガイドラインを遵守し、特に要配慮個人情報（健康情報）の取り扱いには細心の注意を払う必要があります。データの収集、利用、保管、第三者提供の全てにおいて、適切な法的根拠（本人の同意など）を確保することが必須です[27](https://www.i-ise.com/jp/information/report/pdf/rep_it_202303e.pdf)。 * **匿名加工情報または仮名加工情報の活用**を検討します。 * **匿名加工情報**: 個人を特定できないように加工された情報。特定の規則に則って加工すれば、本人の同意なしに第三者提供が可能です。ただし、一度匿名加工情報にすると元に戻すことは困難です。 * **仮名加工情報**: 他の情報と照合しない限り個人を特定できないように加工された情報[27](https://www.i-ise.com/jp/information/report/pdf/rep_it_202303e.pdf)。匿名加工情報よりも利活用できる範囲が広いですが、利用目的の変更制限や、第三者提供の制限があります。クライアント企業様の「700名の個人会員の過去10年間以上のデータをより詳しく解析する」というニーズには、仮名加工情報が適している可能性があります[32](https://www.i-ise.com/jp/information/report/pdf/rep_it_202303e.pdf)。MDVが大規模医療データをAI予測に活用している事例[5](https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC267ND0W4A920C2000000/)や、NECが提供する「匿名化医療データ活用基盤」[19](https://jpn.nec.com/press/202412/20241219_01.html)は、安全なデータ活用における具体的なソリューションを示しています。 * **本人の同意の取得と説明の充実**: * 「個人の健康状態のより詳しい分析とこれからの疾病予測」や「パーソナライズされた医療サービスの提供」のためにデータを利用することについて、会員から明確な同意（オプトイン）を取得します[27](https://www.i-ise.com/jp/information/report/pdf/rep_it_202303e.pdf)。 * 同意取得時には、データの利用目的、取得データの種類、保管期間と管理方法、データを共有する第三者の範囲と目的、同意撤回権とその方法、データの匿名化・仮名化の有無と加工方法を具体的に説明し、会員が十分に理解した上で同意できるようにします。 * **強固なセキュリティ対策**: * データ漏洩や不正アクセスを防ぐための、厳重な物理的・技術的セキュリティ対策を講じます。これには、アクセス制限、暗号化、定期的な脆弱性診断、監視体制の構築が含まれます[39](https://reinforz.co.jp/bizmedia/49589/)。データを取り扱うシステムは、ISMS（情報セキュリティマネジメントシステム）や医療情報システムの安全管理に関するガイドラインに準拠することが望ましいです[19](https://jpn.nec.com/press/202412/20241219_01.html)。NECの「クラウドセキュア接続サービス」のように、クラウド上の生成AIサービスへ安全に接続できる基盤を利用することも有効です[19](https://jpn.nec.com/press/202412/20241219_01.html)。 * **データガバナンス体制の構築**: * データの利用・管理に関する社内規程を整備し、全従業員への教育を徹底します。データプライバシー責任者（DPO）を設置し、個人情報保護に関する専門的な知見と監督体制を確立します。 * **倫理的配慮**: * AIを用いた疾病予測やリスク判定が、会員の心理的負担とならないよう、結果の伝え方やフォローアップ体制を検討します。AIの判断が常に正しいとは限らないため、最終的な判断は医師が行うことを明確にし、AIはあくまで「支援ツール」であることを会員に理解してもらうことが重要です。米Hippocratic AIが、数百万回以上の通話試験で安全性を検証し、誤答率が人間の平均的な医療従事者よりも低いとされている事例[8](https://eucalia.jp/news/202505072pr/)は、AIの安全性と信頼性を高める上で参考になります。 #### 構想を実現している国内外の先行事例 会員制メディカルクラブのエグゼクティブ向けサービスや、AIを活用したパーソナライズドヘルスケア、疾病予測の先行事例が国内外で存在します。 ##### 国内の先行事例 * **フジタエグゼクティブクラブ羽田**: * 高度な医療機器と経験豊富な医師・医療スタッフ、上質な空間とサービスを特徴とする会員制メディカルクラブです[54](https://fec-haneda.fujita-hu.ac.jp/service/index.html)。AIを用いたノイズ低減、コントラスト向上、デバイスレス呼吸同期、金属アーチファクト低減機能を搭載したデジタル（半導体）PET/CT「Cartesion Prime Luminous Edition（Canon）」や、ディープラーニングAI技術を活用した3T MRI「Vantage Centurian（Canon）」を導入しており、高画質で質の高い画像診断が可能です[14](https://fec-haneda.fujita-hu.ac.jp/service/index.html)、[51](https://fec-haneda.fujita-hu.ac.jp/service/index.html)。これは、クライアント企業様が保有する画像データ解析の参考になります。 * **東京国際クリニック**: * 心臓と血管のスペシャリストによる高精度な診断を提供しており、AI画像診断を導入することで「4つの眼」でチェックし、より精度の高い診断を目指しています[60](https://www.tic.or.jp/home/checkup/checkup_01_s.html)、[56](https://www.tic.or.jp/home/column/vol37.html)。遺伝子検査とAI画像診断の組み合わせにより、微小ながんの早期発見に寄与するアプローチは、クライアント企業様のデータ活用に大きな示唆を与えます[17](https://www.tic.or.jp/home/column/vol37.html)。 * **メディカル・データ・ビジョン（MDV）**: * AIを活用して34疾患の発症リスクを予測する「未来予測レポート」を2024年10月31日から提供開始しており、疾患予防や健康維持のための行動変容、健診後の受診勧奨に役立てられています[8](https://www.mdv.co.jp/press/2024/detail_2340.html)、[5](https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC267ND0W4A920C2000000/)。5,000万人規模の医療データを基にしている点が特徴であり、クライアント企業様の構想と非常に類似性の高いサービスです[1](https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC267ND0W4A920C2000000/)。 * **東芝デジタルソリューションズ**: * 1年分の健康診断データから6年先までの糖尿病、高血圧症、脂質異常症、腎機能障害、肝機能障害、肥満症の6つの生活習慣病の発症リスクを予測する「疾病リスク予測AIサービス」を提供しています[9](https://www.global.toshiba/jp/company/digitalsolution/articles/tsoul/37/003.html)、[2](https://www.global.toshiba/jp/company/digitalsolution/articles/tsoul/37/003.html)。9割を超える高い予測精度を持ち、東芝グループ社員の健診データやレセプトデータを匿名化して活用しています[2](https://www.global.toshiba/jp/company/digitalsolution/articles/tsoul/37/003.html)。 ##### 海外の先行事例 * **Google**: * AIを活用した健康管理サービス「Google Fit」を通じて、ウェアラブルデバイスからデータを収集し、個人の健康に関する目標追跡やヘルスケア体験のパーソナライズを支援しています[39](https://reinforz.co.jp/bizmedia/49589/)、[38](https://popinsight.jp/blog/?p=19755/)。個人の生理的指標を継続的に監視し、日常生活の習慣データと組み合わせて将来の病気予測に活用するシステムは、クライアント企業様のパーソナライズドヘルスケア構想に深く関連します[37](https://nipponai.jp/article/ai-health-management/)。 * **RetiSpec（カナダ）**: * AI技術を用いて眼科検査でアルツハイマー病の早期発見を目指しており、網膜の画像を解析して認知症の原因とされる異常を検出するアプローチを取っています[35](https://rikkeisoft.com/ja/blog-2/ai-utilization-in-the-healthcare-industry/)。 これらの事例は、AIとビッグデータを用いた疾病予測やパーソナライズドヘルスケアの実現可能性を示しており、クライアント企業様の事業構想を進める上で具体的なビジネスモデルや技術導入の参考となるでしょう。特に、既存の成功事例から学び、提携戦略や知財保護、個人情報保護のベストプラクティスを適用することで、リスクを最小限に抑えつつ、革新的なサービスを市場に投入することが可能になると考えられます。