EIRL Colon Polyp

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FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

EIRL Colon Polypとは

FitGapの機能性評価がカテゴリ41製品中3位、操作性評価が2位で、診断支援領域に特化した医療AI製品です。大企業シェアはカテゴリ41製品中2位で、大規模医療機関での採用実績が厚い製品に位置づけられます。大腸内視鏡検査におけるポリープ検出をリアルタイムで支援する画像解析AIで、内視鏡検査のワークフローに組み込んで使用する設計です。診断・治療支援が○(推奨)である一方、患者モニタリングや文書記録など他の医療AI領域は対象外の、検査現場での読影支援に特化したタイプの製品です。

強み

FitGapの機能性評価がカテゴリ41製品中3位

FitGapの機能性評価はカテゴリ41製品中3位、操作性評価は2位、サポート評価は3位で、診断支援機能と検査現場での使い勝手が上位に位置します。大腸内視鏡検査という利用シーンが明確なため、検査中の医師がリアルタイムでAI検出結果を参照しながら読影を進められる運用を想定した製品設計で、内視鏡検査を日常的に実施する消化器内科を持つ医療機関にとって導入後の運用イメージがつかみやすい評価結果です。

大企業シェアがカテゴリ41製品中2位

大企業シェアはカテゴリ41製品中2位、中堅企業シェアは4位で、規模の大きい医療機関での採用が先行している製品です。大規模病院は検査件数が多く読影負荷が高いため、AIによる検出支援の価値が出やすい環境です。同規模帯での導入事例を参考にしやすく、院内の情報システム部門や診療部との調整を進める際の判断材料になります。

診断・治療支援に特化した○(推奨)の設計

医療AIカテゴリ内で扱う5つの用途領域のうち、診断・治療支援が○(推奨)で、他の4領域は対象外です。用途を大腸ポリープ検出に絞り込んでいるため、検査現場に直接組み込む導入シナリオが明確で、内視鏡機器との連携や読影ワークフローへの組み込みを前提とした運用が想定できます。検査領域のAI化を具体的な工程から進めたい医療機関に向いた製品です。

注意点

大腸内視鏡以外の用途には適用範囲外

診断・治療支援は○(推奨)ですが、患者モニタリング・予測、文書・記録支援、教育・症例支援、業務・経営支援はいずれも対象外です。電子カルテの記録作成支援や経営指標の分析、病棟でのバイタル予測など、検査領域以外でAI活用を検討している医療機関にとっては、この製品単体では要件を満たせません。院内のAI活用を幅広く一元化したい場合は、複数の医療AI製品を組み合わせる前提での選定になります。

FitGapの要件チェック（50項目）ではカテゴリ33製品中11位

FitGapの要件チェック（50項目）では7件対応のカテゴリ33製品中11位で、対応範囲は中位にとどまります。大腸ポリープ検出という単一用途に特化しているため、他の疾患領域や医療業務の要件を追加で組み込みたくなった段階で、対応領域が広い製品との比較が必要になります。複数の検査領域を1つの製品でカバーしたい医療機関にとっては守備範囲の狭さが論点になります。

FitGapの料金評価・連携評価が中位

FitGapの料金評価はカテゴリ41製品中7位、連携評価は6位で、上位の機能性・操作性評価と比べるとやや控えめな結果です。導入コストを重視する中小規模の医療機関や、既存の院内システム・内視鏡機器との連携範囲を事前に精査したい施設では、料金体系の詳細確認と接続実績の確認が選定時の重要な論点になります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査