若手教育の準備を支援
手術前後に確認すべき場面とポイントを整理し、指導医が教材を準備する負担を減らすことを目指します。
病院・大学病院向け 手術動画レビュー／教育支援ソフトウェア
専用ハードウェア不要。既存の録画を活用するソフトウェアです。
手術動画を、技術継承と症例振り返りに使える学びへ。
MY ROBOTSは、既存の手術映像・音声から重要場面、判断の理由、注意点、対処法の候補を整理し、医師が確認した内容だけを、若手教育、症例検討、手技の振り返りに活用できる病院向けソフトウェアです。
外科部門・大学病院向け既存の録画を活用医師レビュー必須
主な利用者は外科医。導入検討は診療科長、教育責任者、病院・大学のDX／イノベーション部門を想定しています。
開発中の画面イメージ実際の仕様・デザインは変更される場合があります
MY ROBOTS / AI Surgical Mentorスクロールして全体像を見る
導入効果
若手教育、症例振り返り、技術継承を支える。
AIの機能を見せることが目的ではありません。手術後の学びを見つけやすくし、ベテランの判断を伝え、チームで振り返れる状態をつくることが目的です。
ベテランの判断を残す
「なぜその操作を選んだのか」「何を危険と見たのか」を、次の世代へ伝えやすくします。
症例検討を進めやすくする
必要な場面へすぐ戻り、手術の振り返りやカンファレンスで議論しやすくします。
診療科で学びを共有する
個人の記憶や口頭説明だけに頼らず、術式・症例ごとの学びをチームで共有します。
現在
- 録画はあるが、重要場面を探すのに時間がかかる。
- 振り返りや教材作成に多くの手作業が必要。
- 判断理由や注意点が個人の経験にとどまりやすい。
MY ROBOTS導入後
- 重要場面と知識候補をタイムスタンプで整理。
- 医師が再利用できる内容を確認・承認。
- 知識を検索・比較し、チームで共有できる状態へ。
時間短縮や医療の質への効果は、対象を絞ったPoCで測定・検証します。
誰のためのプロダクトか
使う人と、導入を決める人を明確に。
日々使うのは外科医。導入を検討するのは診療科、病院、大学の教育・経営・DX責任者です。
経験を、毎回ゼロから説明せずに伝えたい。
- 判断の理由や注意点を若手に残す
- 若手が迷いやすい場面を把握する
- 自分の経験を診療科の学びにする
手術の前後に、見るべきポイントを具体的に学びたい。
- 「次に何を見るか」を理解する
- 判断理由と落とし穴を症例から学ぶ
- 類似症例を振り返る
教育を個人任せにせず、継続できる仕組みにしたい。
- 教育内容のばらつきを減らす
- 蓄積した動画を安全に活用する
- 技術継承と症例検討を支える
導入を検討する方
外科部長・診療科長研修・教育責任者病院DX・イノベーション部門大学・教育センター
01 / なぜ今
録画は増えている。
振り返りの時間は増えていない。
手術動画があっても、若手教育や症例検討に使うには、重要場面を探し、判断を言葉にし、教材に整える作業が必要です。
必要な場面を探すのに時間がかかる
数時間の録画から、教育や振り返りに必要な場面を見つける作業は手作業になりがちです。
ベテランの判断が言葉になりにくい
手技だけではなく、判断理由、危険の捉え方、修正方法を伝えるには追加の説明が必要です。
教育が指導医個人に依存しやすい
忙しい臨床の中で、症例ごとの学びを継続的に整理し、共有することは容易ではありません。
録画を保存するだけで終わらせず、手術の振り返りと技術継承に使える形へ整えます。
02 / 仕組み
映像という記録を、
次に使える学びへ。
AIが最初の整理を支援し、何を教育や振り返りに使うかは医師が判断します。
手術映像と、許可された音声を管理された環境へ取り込みます。
AIが判断、コツ、落とし穴、トラブル対応の候補を提示します。
医師が一件ずつ承認、修正、却下します。
検証済み項目を映像の時点と文脈に紐づけて保持します。
術前準備、症例レビュー、教育へ展開します。
Core design principleAIが候補を出す。
医師が決める。
医師が決める。
臨床判断を置き換えるのではなく、医師の判断や注意点を言葉にし、次の教育へつなぐためのソフトウェアです。
03 / 成果物
元映像まで辿れる、
振り返りに使える手術の学び。
単なる要約ではありません。重要な場面、判断の理由、注意点、医師の確認履歴を、症例の振り返りや教育に使いやすい形で整理します。
判断点操作上のコツ落とし穴トラブル対応レビュー履歴元映像の時点
MY ROBOTSSurgical Knowledge Sheet
医師レビュー済み術式特定術式 · 匿名化症例レビュー状態完了
4知識項目
3承認
1修正
DECISION解剖学的ランドマークを再確認してから次へ進む
承認医師レビュー承認 · 元映像へリンク
PITFALL視野移行時に見落としやすい注意点
修正臨床的な具体性を加えて修正 · 元映像へリンク
TIP次工程を安定させる操作上のコツ
承認医師レビュー承認 · 元映像へリンク
04 / プロダクトコンセプト
プロダクトの全体像を、
画面で確認する。
以下は現在のプロダクト設計を説明するコンセプトUIです。実装済み機能・検証中機能・将来構想を区別しながら、PoCで優先順位を確定します。
開発中の画面イメージ実際の仕様・デザインは変更される場合があります
04 / 学習サイクル全体で再利用
一つの症例を、
一度で終わらせない。
判断点とリスクを事前に確認
長時間映像を探すことなく、術式に関連する知識を確認できます。
何が起き、なぜ判断したかを振り返る
症例議論を映像の正確な時点、医師コメント、周辺文脈へ紐づけます。
個人の経験を組織の記憶へ
教育、知識継承、術式別学習に使えるレビュー済み資料を蓄積します。
05 / 臨床設計原則
信頼性も、
プロダクトの一部。
知識が有用であるためには、どこから生まれ、誰が検証し、何が変更されたかを確認できる必要があります。
医師を必ずレビューに置く
AI出力は、医師が承認・修正・却下するまで候補として扱います。
Required元映像まで追跡できる
各項目を該当タイムスタンプと周辺の映像文脈に紐づけます。
Timestamped術式単位で品質を検証する
対象術式と臨床ワークフローを絞り、品質基準を定義してから拡張します。
Focusedデータガバナンスを設計に含める
保管、アクセス、匿名化、利用目的を医療・研究パートナーの要件に合わせます。
Controlled本プロダクトは開発・検証中です。自律診断、治療判断の自動化、医師の監督を伴わないリアルタイム臨床指示を提供するものとして表示していません。
06 / 現在地
拡大する前に、
有用性を証明する。
対象術式と症例数を絞り、MVPと医師レビューのワークフローを磨き込んでいます。
MVP開発 · 臨床ワークフロー検証
拡張前に行う、対象を絞った検証計画。
承認・修正・却下、有用性、医師負担を測定。
取込、解析、レビュー、成果物作成を標準化。
導入までの流れ
大きく始めず、対象を絞って確かめる。
まずは一つの術式、限られた症例、明確な評価項目から始めます。
初回相談
30分程度のオンライン面談で、現場の課題、利用者、録画環境を確認します。
対象を決める
術式、症例数、期待する成果物、医師レビューの方法を整理します。
PoCを実施する
映像取込、AIによる候補抽出、医師レビュー、成果物作成までを検証します。
価値を評価する
有用性、レビュー負担、必要時間、次の導入判断を確認します。
07 / 採択実績
選ばれた実績を、
次の市場へ。
医療、AI、グローバル事業開発に関する国内外の選抜プログラムに採択されています。採択率は応募総数が公表されている場合のみ表示します。
2026採択
JETRO GSAP 2026 — StartX AIコース
- 採択社数
- AIコース20社のうち1社
- 採択率
- JETRO特別コースの応募総数・採択率は非公表
スタンフォード大学発のアクセラレーターStartXと連携し、AIスタートアップの米国市場参入、事業開発、メンタリング、シリコンバレーでのネットワーク構築を支援するプログラム。JETROによるとStartXの既存米国プログラムは応募300件以上、採択率10％未満です。
JETRO公式ページ ↗2026採択
J-StarX US Healthcare Breakthrough — Foundationalコース
- 採択社数
- 採択5社のうち1社
- 採択率
- 応募総数・採択率は非公表
Mayo Clinic Platform_Accelerate、Mayo Clinic Berg Innovation Exchange、Kicker Venturesと連携し、メドテック・ヘルステック・デジタルヘルス企業の米国市場参入、事業開発、個別メンタリング、現地ネットワーク形成を支援するプログラム。
JETRO公式ページ ↗2026最終選考採択
Qualcomm AI Program for Innovators 2026 — APAC
- 採択社数
- APAC最大15社のうち1社
- 採択率
- 応募総数・採択率は非公表
日本、シンガポール、韓国のスタートアップを対象に、QualcommのDragonwing／Snapdragonプラットフォーム、Arduino Uno Q、Qualcomm AI Hub、6カ月の個別メンタリング、開発支援、デモデイを通じてエッジAIの開発と事業化を支援するプログラム。
Qualcomm公式ページ ↗採択・アクセラレーション実績をすべて見る外部リンクは各主催者の公式ページです。
08 / NEWS
最新の進捗を、
公開できる範囲で。
採択、プロダクト開発、PoC・共同研究、イベント、会社情報を継続的に更新します。
採択PoC・共同研究プロダクト会社情報
JETRO GSAP 2026 StartX AIコースに採択
AIコース20社のうち1社として、米国市場参入とシリコンバレーでの事業開発を進めます。
J-StarX US Healthcare Breakthrough Foundationalコースに採択
採択5社のうち1社として、Mayo Clinic関連プログラムおよびKicker Venturesと連携した米国ヘルスケア市場参入支援に参加します。
Qualcomm AI Program for Innovators 2026 — APACの最終選考に採択
日本・シンガポール・韓国から選出される最大15社の一社として、エッジAIの開発と事業化支援に参加します。
プロダクトコンセプトと採択実績を反映し、公式サイトを更新
病院向け手術動画レビュー・教育支援ソフトウェアのプロダクトコンセプト、最新の採択実績、更新しやすい情報構造を追加しました。
ニュース一覧を見る 最終更新：2026年7月11日
09 / 創業者・会社
医療現場で見てきた課題を、
教育の仕組みに変える。
宮﨑 陽一Founder & CEO
約30年にわたり医療機器業界で、循環器、整形外科、医療消耗品、感染対策、ロボティクスなどの事業に携わってきました。手術室に関わる中で繰り返し感じたのは、優れた医師の判断や工夫が、その場の会話や個人の経験にとどまりやすいという課題です。
MY ROBOTSは、AIを主役にする会社ではありません。医師の経験を、若手教育、症例振り返り、技術継承に役立つ形で残すことを目指しています。病院の現場と一緒に、必要性と使いやすさを確かめながら開発を進めます。
「手術の録画を増やすのではなく、録画から得られる学びを増やしたい。」
会社名MY ROBOTS株式会社
設立2023年
所在地横浜
事業領域Surgical Knowledge AI
画面を見て、導入方法を相談する。
デモ・導入相談はこちら。
まずは30分程度のオンライン相談から。対象術式、現在の録画環境、利用者、最小構成のPoCについて整理します。
お願い患者情報、症例画像、診療記録などの機微情報は送信しないでください。