OpenEvidenceとは何か（詳細解説）

1. 概要：一言でいうと

OpenEvidenceは、医療従事者向けに作られた「エビデンス付きの対話型メディカル検索／臨床意思決定支援（CDS）ツール」です。自然文で質問すると、査読付き医学文献やガイドライン等に“根拠（引用）付き”で要点をまとめて返すことを売りにしています。[1]

利用は医療従事者向けに限定され、米国では NPI（National Provider Identifier）等での資格確認が必要とされています。[1]

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2. なぜ注目されるのか：医療現場の「情報過多」への回答

臨床現場では、疑問のたびにPubMedやガイドラインを当たり、必要なら原著も追い、結論を自分の文脈に当てはめる必要があります。一方で、診療の“すき間時間”は短く、**「速い」「引用がある」「臨床の言葉で返ってくる」**ツールへのニーズが強い。

OpenEvidenceは、従来型の要約DB（例：UpToDateのようなポイント・オブ・ケア情報）と、汎用チャットAIの間にあるギャップを埋める立ち位置として語られます。[2][6]

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3. 何ができる？（機能イメージ）

※以下は公開情報に基づく一般的な説明です。実装や挙動はバージョンや契約状態で変わりえます。

3.1 典型的な使い方

• 鑑別：症状や検査所見から鑑別を整理し、次の一手（追加検査、見落としやすい所見）を提案
• 治療選択の整理：標準治療、代替案、禁忌や注意点を根拠つきで要約
• ガイドラインや試験の要点抽出：試験デザイン、主要評価項目、臨床的含意を短時間で把握
• “根拠の道筋”を辿る：回答中の引用から、原文や周辺の根拠にジャンプして確認

3.2 「引用がある」ことの意味

OpenEvidenceの主要な差別化として、回答が文献・ガイドライン等への参照を伴う点が強調されています。[1]
ただし、引用＝正しさの保証ではありません。引用の取り違え、解釈の飛躍、患者文脈との不一致は起こりえます（後述）。

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4. “中身”を支えるもの：コンテンツ提携とソース範囲

OpenEvidenceは、主要医学誌・学会等とのコンテンツ提携を前面に出しています。

• JAMA Network：13誌のコンテンツをプラットフォーム回答に活用する複数年契約が報じられています。[2]
• NEJM Group：複数媒体（NEJM関連）との提携が報じられています。[2][9]
• NCCN：NCCNガイドラインをOpenEvidence内で参照しやすくする取り組み（統合）が報じられています。[10]

アプリの説明では、300以上の医学雑誌に加えFDA/CDC等も参照するとされています。[1]

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5. 普及状況・成長：数字で語られるOpenEvidence（ただし“会社発表”も多い）

OpenEvidenceは急成長の事例としてしばしば取り上げられ、以下のような数字が出回っています（多くは会社側の主張として報じられています）。

• 「米国医師の40%超が日常的に使用」「1万以上の病院・医療機関で利用」等（アプリ説明や報道で言及）[1][3][5]
• 2025年時点で「毎月の新規登録が数万規模」「月間“臨床コンサルテーション”が数百万〜」といった指標が報道されています。[2][3]
• 2025年の研究レターでは、米国でのサイト流入が増え、月間約150万訪問規模に達した時期があることが示されています（同研究は“関心/トラフィック”を扱い、臨床的妥当性を保証するものではありません）。[6]

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6. 研究・検証：OpenEvidenceはどの程度“当てになる”のか

ここが最重要ポイントです。医療AIは「使われている」ことと「臨床的に正しい」ことが別です。

6.1 小規模な臨床ケースでの評価（探索的）

プライマリケア領域の少数ケースを用いた探索的研究では、OpenEvidenceの回答が概ね肯定的に評価された一方、“意思決定を変える”より“既存判断の補強”になりやすいといった示唆もあります（規模が小さく一般化は困難）。[8]

6.2 “世の中の関心”は上昇（＝臨床的有効性ではない）

JAMA Network Openの研究レターでは、2021〜2025年にかけて、米国での検索関心・トラフィックがOpenEvidenceで増加し、UpToDateで低下する傾向が示されました。著者らは、AI型ツールは従来ツールほど厳密な臨床検証がまだ十分ではない点も指摘しています。[6]

6.3 独立ベンチマークでの厳しめな結果（プレプリント）

arXivのプレプリント（査読前）では、OpenEvidenceとUpToDateのAI機能を、複数の汎用最先端LLMと比較し、汎用LLMが一貫して高スコア、臨床ツール側は完全性や安全推論などで課題がある、と報告しています。
ただしこれは査読前であり、ベンチマーク設計や評価軸によって結論は変わり得ます。[7]

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7. ビジネスと資金調達：なぜ無料で提供できるのか

OpenEvidenceは「医師向けに無料提供」と報じられています。[3][5]
一方で、成長には計算資源やコンテンツコストが必要で、資金調達のニュースも多い領域です。

• 2025年のシリーズB（約2.1億ドル、評価約35億ドル）が報道。[3]
• 2026年初頭には、シリーズC（2億ドル）や評価額（約60億ドル）に言及する報道が出ています。[11][12]

また、より“調べものが重い”用途として、DeepConsultのような「時間をかけて深掘りするエージェント」的機能が発表・報道されています（計算コストが大きい、という文脈で語られています）。[3][4]

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8. 強みと限界（導入前に知っておくべきチェックリスト）

強み

• 引用付きで返るため、原典に戻りやすい。[1]
• 対話で絞り込める（患者の条件、合併症、禁忌などを追加して再質問できる）。
• **主要誌・学会との提携が示す“ソース供給”**がある。[2][9][10]
• 普及が速い（少なくとも“関心/利用”は強い）。[1][3][6]

限界・リスク

• 引用があっても誤りは起こる：文献解釈の間違い、一般論の過度な当てはめ、推奨の粒度不足。
• 患者文脈の取り込みは入力依存：腎機能、妊娠、薬物相互作用、重症度などを入れないと外す可能性。
• “それっぽい文章”の危険：臨床では説明の滑らかさより、禁忌・例外・根拠の強度（エビデンスレベル）が重要。
• 外部検証はまだ発展途上：関心や利用拡大と、アウトカム改善は別問題。[6]

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9. 現場での安全な使い方（実務的Tips）

医療者が“意思決定の補助”として使うなら、次の運用が現実的です。

1. 最初から条件を入れる
   例：年齢、妊娠、eGFR、肝機能、主要内服、アレルギー、重症度、バイタル、主要検査値
2. 回答の“推奨”を鵜呑みにせず、引用を開く（最低1〜2本は原典確認）
3. ガイドラインは最新版か確認（改訂頻度が高い領域は特に）
4. 禁忌・相互作用・投与量は必ず別系統でクロスチェック（薬剤DB、施設プロトコル等）
5. “何が分からないか”を明示して再質問
   • 「エビデンスの強い順に」
   • 「主要RCTとメタ解析だけ」
   • 「高齢者/CKD/妊婦ではどう変わる？」
6. 患者向け説明文としてそのまま渡さない（誤解を招く表現・一般化の危険）

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10. 今後：医療特化AIの競争軸が変わる

2026年初頭の報道では、OpenEvidenceが「医療の“スーパーインテリジェンス”」のような大きな構想を語ったとされ、資金調達も続いています。[11][12]
ただし、臨床導入の本丸は **「有用性」「安全性」「責任の所在」「監査可能性」**で、派手な性能指標よりも、**現場で事故らない仕組み（ガバナンス）**が問われます。[6][7]

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English (Short) — What is OpenEvidence?

OpenEvidence is an AI-enabled clinical decision support and medical search tool designed for verified healthcare professionals (NPI verification is commonly required in the U.S.). It aims to answer point-of-care clinical questions with summaries grounded in peer-reviewed sources and provides citations so clinicians can audit the underlying evidence.[1]

It has drawn attention due to rapid adoption signals (traffic growth and widespread clinician use claims), major content partnerships (e.g., JAMA Network and NEJM Group), and ongoing funding rounds supporting expansion and “agentic” deep-research features such as DeepConsult.[2][3][4][6][9][11][12]

At the same time, independent evaluation remains a key gap: an open-access research letter highlights rising interest/traffic but emphasizes the need for rigorous clinical validation; and a recent arXiv preprint reports generalist frontier LLMs outperforming specialized clinical tools on a benchmark—though that study is pre-peer review.[6][7]

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参考文献（URL付き／前回の [1]〜[12] に対応）

1. OpenEvidence（App Store 掲載情報）

   • https://apps.apple.com/us/app/openevidence/id6612007783

2. OpenEvidence × JAMA Network（公式アナウンス：コンテンツ契約）

   • https://media.jamanetwork.com/announcement/openevidence-and-the-jama-network-sign-strategic-content-agreement/
   • （同内容のOpenEvidence側アナウンス）https://www.openevidence.com/announcements/openevidence-and-the-jama-network-sign-strategic-content-agreement

3. 資金調達（Series B：$210M／評価$3.5B）・普及指標等

   • https://www.openevidence.com/announcements/openevidence-the-fastest-growing-application-for-physicians-in-history-announces-dollar210-million-round-at-dollar35-billion-valuation
   • （外部報道：Forbes）https://www.forbes.com/sites/amyfeldman/2025/07/15/this-ai-founder-became-a-billionaire-by-building-chatgpt-for-doctors/

4. DeepConsult（発表・説明）

   • https://hlth.com/insights/news/openevidence-raises-210m-launches-free-ai-agent-for-physicians-2025-07-17
   • （PRNewswire）https://www.prnewswire.com/news-releases/openevidence-the-fastest-growing-application-for-physicians-in-history-announces-210-million-round-at-3-5-billion-valuation-302505806.html

5. USMLE 100%（主張）と説明モデルに関する情報

   • https://www.openevidence.com/announcements/openevidence-creates-the-first-ai-in-history-to-score-a-perfect-100percent-on-the-united-states-medical-licensing-examination-usmle
   • （外部報道：Fierce Healthcare）https://www.fiercehealthcare.com/ai-and-machine-learning/openevidence-ai-scores-100-usmle-company-offers-free-explanation-model

6. JAMA Network Open（研究レター：検索関心・トラフィック比較）

   • https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2841683

7. arXiv（査読前：汎用LLMと臨床ツール比較ベンチマーク）

   • https://arxiv.org/abs/2512.01191

8. プライマリケア症例での探索的評価（論文）

   • https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40238861/
   • （出版社DOIページ）https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/21501319251332215

9. OpenEvidence × NEJM Group（公式アナウンス）

   • https://www.openevidence.com/announcements/openevidence-and-nejm

10. NCCN統合（公式アナウンス／外部報道）

• https://www.openevidence.com/announcements/nccn-and-openevidence-collaborate-to-bring-clinical-oncology-guidelines-to-medical-ai
• （外部報道：The ASCO Post）https://ascopost.com/news/november-2025/nccn-guidelines-to-be-integrated-into-openevidence-medical-ai-platform/
• （外部報道：MobiHealthNews）https://www.mobihealthnews.com/news/openevidence-nccn-partner-bring-oncology-guidelines-doctors

11. 2026年初頭の報道（“medical super-intelligence”言及など）

• https://www.statnews.com/2026/01/13/openevidence-medical-super-intelligence-health-tech/

12. 資金調達（Series C：$200M／評価$6B）報道

• https://techcrunch.com/2025/10/20/openevidence-the-chatgpt-for-doctors-raises-200m-at-6b-valuation/
• （外部報道：Fierce Healthcare）https://www.fiercehealthcare.com/ai-and-machine-learning/hlth25-3-months-after-series-b-round-openevidence-raises-lands-200m