総合演習：画像AI診断支援システム導入レポート

=== エグゼクティブサマリー ===

■ 課題
農業テック部門: 作物検査 月10,000枚、専門家3名で対応（1枚5分）
ボトルネック: 検査待ちによる対応遅延（平均48時間）
見逃し率: 推定8%（早期発見できず被害拡大）
コスト: 人件費 月間450万円

■ アプローチ
ResNet50転移学習（Accuracy 0.91）+ VLM所見生成 + マルチモーダル融合
LangGraphベース診断支援エージェント
Human-in-the-Loop設計（高リスク・低確信度は専門家レビュー）

■ 期待効果
- 検査速度: 5分→30秒/枚（10倍高速化）
- 自動承認率: 50%（月5,000枚を自動処理）
- Sensitivity: 0.95（見逃し率 8%→5%以下）
- 対応時間: 48時間→4時間

■ 投資対効果
- 開発費: 500万円、年間運用費: 180万円
- 年間コスト削減: 約3,200万円
- ROI: 371%、回収期間: 2.5ヶ月

=== テクニカルレポート ===

■ モデル比較
| モデル | Accuracy | Sensitivity | Specificity | AUC |
|--------|----------|-------------|-------------|-----|
| ResNet50 | 0.88 | 0.90 | 0.85 | 0.93 |
| CLIP Zero-shot | 0.72 | 0.78 | 0.70 | 0.80 |
| マルチモーダル | 0.91 | 0.95 | 0.88 | 0.96 |

選定: マルチモーダル融合（画像+症状テキスト）

■ Grad-CAM
病変部位への注目率: 92%（専門家検証）
偽陽性ケースの注目分析: 背景の影響が主因 → Data Augmentation で改善

■ エージェント
ツール: 画像分類、所見生成、リスク判定、類似検索、レポート生成
ワークフロー: 分類→所見→リスク→専門家ルーティング→レポート

=== 運用設計書 ===

■ HITL設計
- 自動承認: 確信度>=0.9 & リスクLow（50%想定）
- 通常レビュー: 確信度>=0.7（30%想定）
- 必須レビュー: 確信度<0.7 or リスクHigh以上（20%想定）
- レビューUI: 画像+Grad-CAM+所見+類似症例を一画面に表示

■ 継続的学習
- 却下・修正ケースをラベル付きデータとして蓄積
- 月次再学習（50件以上のフィードバック蓄積時）
- Sensitivity>=0.95を保証してデプロイ

■ 導入スケジュール
Phase 1（1ヶ月）: モデル構築、オフライン評価
Phase 2（2ヶ月）: エージェント開発、専門家テスト
Phase 3（3ヶ月）: シャドー運用（全件専門家レビュー）
Phase 4（4ヶ月）: パイロット運用（自動承認開始）
Phase 5（5ヶ月）: 全面展開

■ リスクと対策
| リスク | 対策 |
|--------|------|
| 見逃し | Sensitivity>=0.95のゲート |
| モデル劣化 | 週次モニタリング+自動アラート |
| 専門家の過信 | 定期精度レポート+サンプルレビュー |
| VLMハルシネーション | 所見にdisclaimer付与 |