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法人向け（医療・ヘルスケア・製造業）
業種・対象顧客は公開情報をもとに AI が推定したものです。持株会社など グループ経営の会社では、主要な事業会社の業種を表示します。実態と 異なる場合は お問い合わせください。
プラスマン合同会社は、数理工学とアクチュアリアルサイエンスを基盤とし、人工知能技術を駆使して医療分野を中心に多岐にわたる事業を展開する日本発の企業です。同社の主要事業は、Deep Learningを用いた医用画像診断支援、医薬品の創薬研究、汎用人工知能の研究開発、量子コンピュータ関連の暗号研究、および金融商品自動取引システムの研究開発です。 医用画像診断支援においては、特に胸部CT-AI「Plus.Lung.Nodule」と胸部X線AI「Plus.CXR」が主力製品です。「Plus.Lung.Nodule」は、胸部CT画像から肺結節や縦隔・肺門リンパ節の関心領域を検出し、読影医の視認性向上と見逃し防止を支援するプログラム医療機器であり、日本医学放射線学会のAIソフトウェア認証を取得しています。同製品は、長崎大学病院での臨床研究において、AI支援により肺結節検出感度が有意に向上し、非専門医がAI未使用の専門医を上回る診断精度を達成した実績を持ちます。また、バイエル薬品株式会社と独占的販売契約を締結し、オンプレミス型とクラウド型の両方で提供されています。「Plus.CXR」は胸部単純X線写真の解析を補助し、肺野内の高濃度領域の関心領域表示やCardio-Thoracic Ratioの自動計測機能を提供します。さらに、医療機関向けに院内設置型の生成AIソリューション「WITH」を提供しており、クラウド接続不要な完全ローカル運用により、高いセキュリティと柔軟なカスタマイズ性で退院サマリーや診療録の要約、院内文書作成支援など、患者データを外部に出さずに病院業務の効率化と医療DXを推進しています。 創薬研究分野では、Deep Learning、特にGraph Convolutional Networks やGGNN-GWMといったグラフ系AI技術を応用し、3D Deep LearningとMCMCを組み合わせた化合物・ペプチド探索、およびGraph Convolutionを用いたパソロジー解析を通じて、効率的な新薬開発を支援しています。汎用人工知能の研究開発では、言語系、強化学習、グラフ系、画像系Deep Learningを活用した言語取得AIの研究開発に加え、未解読言語の翻訳や動物との対話といった先進的なテーマにも挑戦しています。量子コンピュータ分野では、その実用化を見据えた強化暗号の研究開発を進め、システムトレーディング事業では金融商品自動取引システムの研究と実践を行っています。 同社は、日本国内に留まらず、米国、欧州、アジア、特にベトナムへの国際展開を積極的に推進しており、ベトナムの1級総合病院Ha Dong General Hospitalとの提携を通じて、複数の医療AIプログラム（Plus.Lung.Nodule, Plus.CXR, FFR AIなど）の同時実証実験を開始し、日本式医療の展開にも貢献しています。これらの取り組みを通じて、同社は医療の質と効率の向上、そしてAI技術の発展に寄与することを目指しています。
2026年4月30日 時点。この概要は AI を利用して公開情報から抽出しています。事実と異なる箇所がある場合は お問い合わせください。
プラスマン合同会社の直近の動向として、医用画像診断支援AIに関する研究成果が外部発表されています。2025年11月には、長崎大学病院が日本肺癌学会学術集会において、低線量CTでのAI使用時に肺結節検出感度が41%向上し、非専門医がAI未使用の専門医を上回ったとする研究成果を発表したことが公表されました。
社会保険被保険者数は2025年2月の3名から、2026年3月以降は4名へと1名（約33%）増加した水準で推移しています。
自社の胸部CT-AI製品である「Plus.Lung.Nodule」の臨床的な有効性が学会の場で示された形となっており、医療AIの実証実績を積み上げる時期にあたります。
この要約は 2026-05-30 に AI が公開情報をもとに生成しています。 対象イベント 1 件。 事実と異なる箇所がある場合は お問い合わせください。
従業員数（被保険者）
4人 · 2026年7月
32期分（2023/12〜2026/07）
このデータをAIで活用
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株式会社みらい翻訳
プラスマン合同会社は特許3件を保有しています。特許はコンピュータ技術などの分野が中心です。
特許
3件
登録 2
画像処理装置、画像処理方法およびプログラム登録2024・請求項9項
少ない学習データでもノイズ低減画像を得るための精度のよいモデルを構築しつつ、モデルの過学習による被写体像への影響を防止する。
情報処理装置、システムおよび情報処理方法登録2021・請求項7項
学習モデルのための訓練データとして利用可能な実データを保有者の元から移転させることなく、当該実データを用いた学習モデルの訓練を実行することで学習モデルの品質を向上させる。
