CLINICAL DECISION
OpenEvidence
提供: OpenEvidence·AI 診療支援（EBM 文献回答）
- 査読研究 4 件
- 公表導入 2 件
- 価格情報公開
OpenEvidence (米国) が提供する医師向け AI 診療支援サービス。臨床上の疑問を自然言語で入力すると、査読付き医学文献を根拠に出典付きの回答を返す retrieval-augmented generation (RAG) 型ツール。診療中の意思決定・文献検索フェーズに効くが、診断・治療を代替するものではなく臨床判断の補助として位置づけられる。日本未上陸。
- 規制
- 海外提供のみ（日本未上陸）
- エビデンス
- OpenEvidence を名指しで評価した査読研究が複数存在 (横断比較評価・後ろ向き症例分析)。RCT・SR・前向き実装研究は未確認。
- 連携
- 電子カルテへのネイティブ統合は公式・二次資料で未確認。Web/モバイルのスタンドアロン アプリとして提供されている。
- 価格開示
- 認証済みの医療従事者は無料で利用できる (文脈連動広告・製薬スポンサー収益モデル)。公開価格表は存在しない。
- 実績
- 米国医師の3分の1超が利用、10,000+ の病院・医療機関、月間 50,000+ の認証臨床医が新規登録と公式プレスが発表。NEJM・JAMA Network との文献提携も締結。
確認できた事実のみを一次ソースに基づき表示し、数値スコアは使いません (検証方法)。 最終確認 2026-06-11。
製品概要
OpenEvidence は、医師が臨床上の疑問を自然言語で投げかけると、査読付き医学文献を根拠とした出典付きの回答を返す AI 診療支援サービスである。一般的な汎用チャットボットと異なり、医学文献を対象とした retrieval-augmented generation (RAG) を用いており、回答に引用元を明示する点を特徴として訴求している。
New England Journal of Medicine (NEJM Group) や JAMA Network といった主要医学誌と文献提携を結び、これらの出版コンテンツを回答の根拠に取り込んでいる。あわせて米国医師会 (AMA) との提携も報じられている。電子カルテへの組み込みではなく、Web・モバイルのスタンドアロンなアプリとして、診療中・診療前後の文献参照フェーズに使われる。
対象は認証済みの医療従事者で、利用は無料、収益は文脈連動広告・製薬スポンサーから得るモデルとされる。米国では医師の3分の1超が利用すると公式が発表するなど急速に普及しているが、日本のクリニック向けに正式提供されている製品ではない。
提供企業: OpenEvidence（米国マサチューセッツ州ケンブリッジ） ・ 2021 年設立
確認できた仕様・提供状況
主要機能
- 臨床上の疑問を自然言語で入力し、出典付きの回答を取得
- 査読付き医学文献を根拠とする RAG 型 (引用元を明示)
- NEJM・JAMA Network 等の主要医学誌コンテンツを回答に反映
- 認証済み医療従事者向けに無料提供 (Web/モバイル)
日本展開
日本未上陸 (clinic-map regulatory: 海外提供のみ)。米国の医療従事者向けに提供される製品で、日本のクリニック向けの正式提供・日本語対応・薬事/制度上の位置づけは確認できていない。
価格
認証済みの医療従事者は無料で利用できる (文脈連動広告・製薬スポンサー収益モデル)。公開価格表は存在しない。
認証済みの医療従事者は無料で利用できる。公開価格表は存在せず、収益は文脈連動広告・製薬スポンサーから得るモデルとされる (一次・二次資料より)。
エビデンス成熟度「査読付き観察研究」 (OpenEvidence を名指しで対象とした査読研究が複数存在するが、いずれも横断的な比較評価 (他 LLM とのベンチマーク) または後ろ向き症例分析にとどまる。OpenEvidence そのものを対象とした RCT・SR・前向き実装研究は未確認のため保守判定で 3。) × 市場定着度「デファクト級」 (米国医師の3分の1超 (公式表現で『40% of US physicians』) が利用し、10,000+ の病院・医療機関で使われ、月間 50,000+ の認証臨床医が新規登録と公式プレスが発表。NEJM・JAMA Network という主要医学誌との文献提携も締結しており、当該カテゴリ (医師向け AI 文献回答) で市場リーダー級の普及。)。
CLINIC AI LAB MAP — CLINICAL DECISION
判定済 8 / 8 製品
- 出典: Hurt 他, J Prim Care Community Health 2025 — Mayo Clinic で OpenEvidence をプライマリケアの臨床意思決定支援として評価した後ろ向き研究 ↗
- 出典: Low 他, Digit Health 2025 — 50 の臨床質問で OpenEvidence を含む 5 つの LLM システムを 9 名の医師が評価 (OpenEvidence は実在エビデンスがある質問の 48% で actionable) ↗
- 出典: Borgonovo 他, Mayo Clin Proc Digit Health 2025 — 骨関節感染症 126 問で 15 LLM を比較、OpenEvidence が最高正答率 (94.4%) ↗
- 出典: OpenEvidence/JAMA Network 戦略的文献提携プレス (PR Newswire, 2025-06-05) — 米国医師の3分の1超・10,000+ 病院・月間 50,000+ 認証臨床医が登録 ↗
- 出典: OpenEvidence Series A $1B 評価・NEJM 提携プレス (PR Newswire, 2025-02-19) — 10,000+ care center・月間 40,000 認証医登録・診療時間中 75% 超が利用 ↗
この製品を対象とした研究
The Use of an Artificial Intelligence Platform OpenEvidence to Augment Clinical Decision-Making for Primary Care Physicians
後ろ向き症例評価 (Mayo Clinic、医師 4 名による採点)5 つの慢性疾患の症例で OpenEvidence は明確さ・関連性・エビデンス支持・満足度が高評価 (各 3.3-3.8/4)。一方で意思決定への影響は限定的 (1.95/4) で、既存方針を変更というより補強する性質と報告。
PMID: 40238861 ↗Answering real-world clinical questions using large language model, retrieval-augmented generation, and agentic systems
横断的比較評価 (50 の臨床質問、医師 9 名による評価)汎用 LLM が関連・エビデンスに基づく回答を出せたのは 2-10% にとどまったのに対し、RAG 型の OpenEvidence は 24% で関連回答、既存エビデンスのある質問の 48% で actionable な回答を提示。
PMID: 40510193 ↗Battle of the Bots: Solving Clinical Cases in Osteoarticular Infections With Large Language Models
横断的比較評価 (骨関節感染症 126 問、15 LLM のベンチマーク)OpenEvidence と Microsoft Copilot が最高正答率 (119/126, 94.4%) を達成。OpenEvidence はどの比較対象に対しても非劣性で、5 つの LLM に対しては優越。
PMID: 40583928 ↗Diagnostic performance of Prof. Valmed, ChatGPT-5 Thinking, and OpenEvidence in rheumatology: A comparative evaluation
横断的比較評価 (希少リウマチ疾患 60 ビネット、盲検評価)OpenEvidence が一致する第一診断の割合で最高 (35.0%、ChatGPT-5 Thinking 26.7%・Prof. Valmed 23.3%) だが、3 システム間の診断精度は概ね同等で有意差なし。
PMID: 41518413 ↗
公表されている導入実績
業務フロー上の位置
編集部の検証
この製品を扱う検証記事はまだありません。検証は一次資料 + 医師の確認で行い、 公開され次第ここに並びます。
同カテゴリの代替製品
掲載順は評価順ではありません (国内提供 → 五十音/アルファベット順)。
掲載情報は調査時点の公開情報に基づきます。製品仕様・規制ステータスの変更は随時更新します。 掲載ロゴは各社の商標であり、各社・各製品を識別する目的で使用しています (出典: 各社公式サイト)。 本ページにはアフィリエイト/成果報酬の導線が含まれる場合がありますが、報酬は評価・掲載順位に一切影響しません (編集ポリシー)。