REiLI

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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。

REiLIとは

REiLIは、富士フイルム株式会社が提供する医療AI技術の総称です。同社が持つ画像診断機器の高性能化技術とAI技術を融合させた医用AIブランドとして展開されており、複数のAIモジュールから構成されています。主な機能として、肺結節検出や臓器セグメンテーション、血管解析、肺野ラベリングなど、多領域にわたる画像解析機能が開発されています。導入にあたっては、各医療機関のモダリティや病院規模に応じて必要な機能を選択できる柔軟性を持っており、大規模病院から診療所まで幅広い医療機関での活用が可能となっています。このように、REiLIは医療現場のニーズに応じてカスタマイズ可能な医療AI支援システムとして位置づけられています。FitGapの要件チェックでは、画像診断、頭部急性病変、脳構造解析、所見要約など複数領域の要件に○(対応)しており、医用画像AIを複数用途で検討する際の候補になります。

強み

包括的な画像AIプラットフォーム

富士フイルムの医療AIブランド「REiLI」は、画像処理・解析から診断補助まで幅広くカバーする総合プラットフォームとして設計されています。X線、CT、MRIといったモダリティを横断して多様なAI機能を提供し、臓器の自動セグメンテーション、病変検出、レポート支援などを一貫してサポートしています。単独の製品ではなく、医療機関のニーズに応じて必要な機能を組み合わせて導入できる柔軟性を備えており、院内の包括的なデジタルトランスフォーメーションの推進に貢献することが期待されます。FitGapの要件チェックでは50項目中25項目に○(対応)し、カテゴリ33製品中1位の対応範囲です。主要画像診断、超音波診断、頭部急性病変、脳構造解析、多部位対応など、画像診断の対象領域を広く確認したい医療機関で候補にしやすい製品です。

ワークフローへの深い統合

REiLIのAIは同社PACS「Synapse」と連携しており、読影画面上で自動解析結果を直接確認することができます。胸部X線AI（LU-AI689）では、確信度スコア付きで異常領域を色分け表示し、医師が効率的に再チェックできる形で結果を提示します。複数のAIによる解析結果も統合されたビューで扱うことが可能で、医師の既存の読影フローを妨げることなく、AIによるサポートを自然に活用できる環境を提供しています。FitGapの連携評価はカテゴリ41製品中1位で、診療記録システム連携も○(対応)です。読影結果や関連記録を院内システムとつなげて運用したい医療機関に向いています。

信頼の実績と拡張性

富士フイルムは長年にわたる画像診断システムの実績を基に、REiLIブランドで肺結節検出AIをはじめとする多数のAI医療機器の薬事承認を取得しております。国内外で培った画像処理技術とディープラーニングを融合することで、診断支援に必要な解析性能の実現を図っています。また、他社AIとの連携を可能にするオーケストレーター機能を搭載しており、将来的なAI機能の追加にも柔軟に対応できる拡張性を備えています。FitGapのセキュリティ評価はカテゴリ41製品中1位、サポート評価は2位です。部門単位のAI導入にとどまらず、院内基盤として長期運用する場合に、統制面と運用支援の両方を比較しやすい製品です。

注意点

Fujifilm製エコシステムへの依存

REiLIは富士フイルムのSynapseシステムとの密接な連携を前提として設計されたプラットフォームです。他社のPACS環境で運用する際は、AIオーケストレーターの追加導入やワークフローの調整が必要となる場合があります。他社システムとの親和性には制約があるため、導入を検討する際は既存のシステム環境との適合性を十分に確認することが重要です。特に富士フイルム以外のエコシステムを使用している医療機関では、システム統合にかかるコストや運用面での影響を事前に評価しておく必要があります。FitGapの連携評価はカテゴリ41製品中1位で、診療記録システム連携も○(対応)ですが、これは院内システム全般との接続性を示す評価です。既存PACSが富士フイルム以外の場合は、読影画面、データ連携、運用手順を個別に確認する必要があります。

モジュールごとの追加費用

REiLIは肺結節検出や脳出血検出など、機能ごとにモジュール化された複数のAIアルゴリズム群で構成されています。必要な機能のみを選択して導入できる柔軟性がある一方で、各モジュールにはそれぞれライセンス費用が発生するため、活用範囲を拡大するほどコストが増大する傾向があります。複数の機能を包括的に利用する場合は、相応の費用負担が必要になる点を考慮して導入を検討することが重要です。FitGapの料金評価はカテゴリ41製品中17位です。対応範囲の広さを活かすほど費用条件の影響が出やすいため、必要なモジュール数と運用範囲を先に整理すると比較しやすくなります。

小規模施設には過剰な可能性

REiLIは高度な医用画像インフラと大規模データ環境を前提として設計されているため、画像診断専門医が不在の施設や小規模病院では、その高度な機能を十分に活用できない可能性があります。特に月間の画像検査件数が少ない環境においては、導入コストに対する効果が相対的に限定的になることが考えられるため、施設の規模や運用体制を十分に検討した上で導入を判断することが重要です。FitGapの企業規模別シェアでは大企業がカテゴリ41製品中4位で、中小企業は9位です。小規模施設では、検査件数、読影体制、必要なAIモジュール数が費用に見合うかを確認してから候補に入れる必要があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査