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ヒューイノのキル・ヨンジュン代表「メモキューの普及が加速…来年の黒字転換に期待」

YU JIN-HEE
2026-08-07 07:32:03
[イーデイリーYU JIN-HEE 記者] 韓国初の情報通信技術(ICT)規制サンドボックス・バイオベンチャーとしてスタートしたヒューイノが、遠隔モニタリング市場の高い規制の壁を突破し、実績に基づく「価値証明」の段階に定着しました。最近、戦略的投資家(SI)であるYuhan(000100)から、単一ブランド基準で最大規模となる新規受注を獲得し、上半期だけで昨年の総売上高に相当する60億ウォン以上の実績を達成したと推定されます。 コスダック上場手続きに本格的に乗り出すヒューイノは、堅実な財務基盤を築き、市場の懸念を払拭する決意です。3日、ソウル江南のヒューイノ本社でギル・ヨンジュン代表に会い、主力製品であるリアルタイム院内患者モニタリングソリューション「メモキュー」(MEMO CUE)の市場拡大の勢いや、新規株式公開(IPO)突破戦略などについて伺いました。以下は、同氏との一問一答です。

ヒューイノのキル・ヨンジュン代表。(写真=ヒューイノ)


-最近、ユハン製薬から相当規模の発注を獲得しました。今回の成果の財務的な意味は

△ユハン製薬からの大規模な発注は、単なる販売予測値やプロモーション用の数量ではありません。大型総合病院を中心に臨床的価値が証明され、上級総合病院からの実際の購入需要に基づいて確保された受注です。ヒューイノの前年度年間売上高に匹敵する規模を一挙に達成しました。 実際、下半期の追加数量に関する協議も順調に進んでおり、年内に累計2500病床以上の供給も十分に可能と見込まれています。これを基に、今年上半期だけで累計売上高60億ウォンを早期に確保しており、今年の総売上高は損益分岐点(BEP)に近づく見通しです。営業損失の規模も大幅に改善され、来年からは確固たる黒字基調を築くことができるものと見込まれます。

-一般病棟を対象とした「メモキュー」の韓国国内における実際の導入規模と、医療現場からの実質的な反応は

△去る5月、Hプラス・ヤンジ病院を皮切りに、高麗大学安岩病院、釜山報勲病院、江陵高麗病院など、全国の主要地域拠点10病院、計1,000病床規模のインフラへの導入を完了し、「メモキュー」サービスを安定的に運営しています。導入状況を見ると、主に循環器内科、胸部外科、神経内科など、精密な心電図モニタリングが不可欠な病棟を中心に普及しました。 実際に使用経験を持つ病院経営陣や医療スタッフの間で、人工知能(AI)の正確性だけでなく、無線ゲートウェイを通じたインフラの「柔軟性」や、優れた患者の「安全性」管理能力が実証され、すでに導入済みの病院から追加購入の依頼が相次いでいます。

-イージーケアテックなどの電子カルテ企業との連携を推進しています。病院情報システムの環境とAIソリューションを直接連携させることが、なぜ重要なのでしょうか

△医療現場において、医師が既存の診療ワークフローを変えることなく新しいAIツールを利用できるようにする利便性が、事業拡大の鍵となります。 国内の上級総合病院の50%以上が利用しているイージーケアテックなど、電子カルテ(EHR)分野のリーディング企業と、先手を打って連携体制を構築しました。これを基盤として、既存のお客様がヒューイノのソリューションを、追加のネットワーク工事なしに自然に導入できるよう誘導しています。これは導入のハードルを画期的に下げ、上級総合病院での導入実績を迅速に広げるための最も強力な武器です。

-競合他社の製品と比較して、医療従事者の「アラート疲労」を具体的にどのように解決しているのでしょうか

△単に何パーセントの精度を達成したかは、臨床現場では重要ではありません。 アラームが1万回鳴って100回的中したとしても、効率は1%に過ぎません。これは医療スタッフの疲労度を最大化するだけです。「メモAI」は、75万件の心臓専門医による検証データをビット単位で分析し、誤警報の頻度を画期的に低減しました。医師に取って代わるのではなく、医師の意思決定を精密に支援する補助診断ソフトウェアとしての価値を最大化し、現場の医療生産性を大幅に向上させました。

-競合他社のウェアラブル機器と比較した場合、ハードウェア性能の面でどのような差別化ポイントがありますか

△ハードウェアの自社生産工場への先行投資に注力しました。その結果、最高水準の患者接触型電気安全等級であり、心臓への衝撃にも耐える「CF型除細動保護(Type CF Defib-proof)」技術の搭載に成功しました。 重症入院患者の約30%が植込み型心臓補助装置を装着していますが、こうした患者に対しても安全にウェアラブル医療機器を装着し、リアルタイムの心電図モニタリングを途切れることなく提供できます。使用期間についても、他社機器の限界である3日または9日を大きく上回る、最大14日間の連続測定実績を確保しました。

-EMRデータと連続生体信号を統合分析する「バイタル・ピカソ」の臨床的予測性能は

△ソウル大学病院と協力し、50万人の患者データを活用して、入院患者の心停止、低血圧、低酸素血症を予測する医療AIモデルの開発を完了しました。 特に、患者のショックを予防する低血圧予測モデルは、精度指標(AUROC)0.91という驚異的な性能を記録しました。これは、患者の状態が極度に悪化する前に医療スタッフがゴールデンタイムを先制的に確保し、生存率を高めるとともに、集中治療室への転院を要する緊急事態を予防するという革新的な変化を意味します。既存の予測モデル技術は、EMR/EHRに入力される情報に基づいて動作します。 一般病棟を基準にすると、長くは8時間、短くは2時間程度のタイムラグを置いて入力されます。ヒューイノの医療AIは、メモキューで測定される心電図、呼吸数、酸素飽和度、血圧などの情報をリアルタイムで受け取り、遅れなくリアルタイムで臨床状態の悪化予測値を伝達することで、既存技術が抱える限界を克服できるものと期待されます。

-超高齢化社会に突入した日本のヘルスケア市場攻略に向け、現在具体的に推進中の計画は

△日本市場は韓国よりも患者層が8倍以上大きく、在宅医療の遠隔モニタリングに関する保険診療報酬体系が完全に定着している、巨大かつ重要な市場です。 最近では、長期ホルター心電図検査の診療報酬も改定され、収益性の面でも非常に大きな潜在力を秘めた市場であると考えています。現地の医療市場の詳細な特性に合わせて、日本の大手医療機器流通会社と日本での流通に関する協議を進めており、年内に有意義な契約成果を上げることを目標としています。すでに遠隔患者管理が制度化されている市場であるだけに、独自の長期連続測定技術力を武器に、現地市場を迅速に先取りしていきます。

-世界最大の市場である米国への攻略については

△米国進出に向け、ジョンズ・ホプキンス大学の松下教授の研究チームと、「入院患者の病状悪化を早期に予測するAIソリューション」の共同研究および実証に着手しました。 ジョンズ・ホプキンス病院の膨大なEHRデータとヒューイノの独自のAI技術を組み合わせ、現地の医療環境に最適化されたアルゴリズムを構築しています。ハーバード大学などの中核となる大手拠点病院を通じて実際の臨床エビデンスを集中的に収集し、巨大な米国市場におけるサプライチェーンを堅実に拡大していく計画です。

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