Building an Integrated Supply Chain for Competitive Advantage

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Building an Integrated Supply Chain for Competitive Advantage Keynote

Presented by Simon Ellis, Group Vice President at IDC, leading the U.S. Manufacturing and Energy Insights and Global Supply Chain Strategies practices at IDC

あなたが好きかもしれない他のリソース

2026年 9月 19日

基礎編

ヘルスケアの自動化：その概要、効果的な取り組み、そしてあるクリニックが成功させた事例

概要ある眼科手術センターでは、患者数が減少していました。他院に奪われるのではなく、予約しても来院しない事象です。毎週、予約された診察の18％が未受診でした。 4人の常勤スタッフが、約500人の患者に電話をかけ、予約の確認に一日中奔走しました。それがうまくいかなかったため、クリニックは数字が合うことを期待して、無作為に予約枠を上回って受け付けました。ある日は、患者さんが全員来院し、待合室は大混乱になることがありました。それ以外の日は、予約枠が空いたままでした。

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2026年 9月 19日

基礎編

医療分野における対話型AI：医療システム向け実践ガイド

医療分野における会話型AIは、緊急度タグ付け、AIを活用した自動返信、およびインテリジェントなメッセージルーティングにより、患者ポータルへの負担を軽減しています。何が導入されているのか、またその実証結果がどのようなものかを確認しましょう。

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2026年 9月 19日

基礎編

エージェント型AIアーキテクチャ：よりスマートなAIシステムを構築するための実践ガイド

エージェント型AIアーキテクチャでは、特定のタスクに専門化されたAIエージェントを割り当てることで、その総合的な成果が単一のモデルを凌駕します。中核となる構成要素、パターン、意思決定の枠組みについて学びましょう。

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2026年 9月 17日

国際モダンホスピタルショウ2026 ブースプレゼンテーション動画を公開しました。

「蒲郡市民病院が歩み出す内製化DX2.0 ～統合データ基盤（IDF）とローカルLLMが拓く、多目的かつ高度なAI活用への挑戦～」

「蒲郡市民病院が歩み出す内製化DX2.0 ～統合データ基盤（IDF）とローカルLLMが拓く、多目的かつ高度なAI活用への挑戦～」蒲郡市民病院デジタル医療推進室/

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2026年 9月 17日

業界インサイト

2つの医療データサイロの統合で、新たなサイロを生み出さないためには

医療分野で必要な飛躍的な進歩を実現するための鍵となるデータ統合他業界の同業者から「なぜ医療分野ではデータが他の業界と同じように画期的な進展をもたらしていないのか」と尋ねられると、その答えの多くは、明白なとことにあります。すなわち、臨床データと管理データは依然として別々のシステムに保存されており、それぞれ異なる「デジタル言語」で「会話」しているからです。これらを統合することは、次の段階の進歩――より質の高い医療、より良い患者体験、そしてより優れた業務パフォーマンスを同時に実現するための前提条件です。幸いなことに、現在では、メディケア・メディケイドサービスセンター（CMS）による「Fast Healthcare Interoperability Resources（FHIR）」APIの義務化、全米品質保証委員会（NCQA）によるデジタル品質指標の採用、情報ブロッキング禁止措置の施行など、この統合を後押しする複数の取り組みが進められています。しかし、医療保険プランや医療提供者は、これら2つの長年にわたるデータのサイロを、いくつかの新しいサイロと置き換えてしまうことのないよう注意する必要があります。

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2026年 9月 17日

ソリューションの概要

在庫の可視化による患者ケアの向上

在庫不足による処置の中止を減らす

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2026年 9月 8日

第６回 InterSystems 医療 x IT セミナー　すべてのデータを利用可能に　～データが支える医療と健康～

講演動画公開

大好評をいただきました 2025年10月7日（火）に開催した第６回 InterSystems 医療 x IT セミナー「すべてのデータを利用可能に　～データが支える医療と健康～」の講演動画を公開いたしました。

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2026年 9月 3日

基礎編

医療分野におけるエージェント型AI：AIエージェント同士が議論を交わすとどうなるか

医療分野におけるエージェント型AI あるマルチエージェントAIシステムが最近、希少な症例について80％以上の確率で正確に診断しました。これは、経験豊富な人間の臨床医よりも4倍も優れています。それは、どのAIよりも賢かったからという理由だけでそこにたどり着いたわけではありません。これは、複数のエージェントが互いに議論を交わし、エラーが発見されるまで続けた結果、実現したものです。

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2026年 9月 1日

Becker's Healthcare Report（ベッカーズ・ヘルスケア・レポート）

断片化されたデータから信頼できるAIへ：医療システムがどのようにその基盤を築くか

データは基盤である AIは巨額の投資を集めている技術ですが、パネリストたちは、そうした投資が成功するかどうかの決定的な要因は、依然としてデータにあるという点で一致しました。正確で完全、かつ適切に管理されたデータがなければ、どんなに高度なAIツールであっても、有意義な結果を生み出すことは困難です。

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2026年 9月 1日

基礎編

FHIR APIの解説：概要、仕組み、そしてVAがどのスタートアップよりも早く採用した理由

FHIRは、医療データの交換を変革するREST API規格です。 VA（退役軍人省）とFDA（食品医薬品局）が、有害事象の自動報告にFHIR APIをどのように活用しているか、そしてそれが貴院の医療システムにとってどのような意味を持つのかについてご紹介します。

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