メモ

Claude Code（CLI版）とClaude Code Web（クラウド版）を連携して使う方法。

認証

Max Plan / Pro Planあれば、claude loginでブラウザ認証すればAPIキー不要で両方使える。

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claude login

モデル設定

環境変数で統一:

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export ANTHROPIC_MODEL=opus

起動時に指定:

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claude --model opus

セッション中に切り替え:

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/model sonnet

モデルエイリアス:

&でWebにタスク送信

先頭に&付けると新規Webセッション作ってバックグラウンドで動く。

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& Fix the authentication bug in src/auth/login.ts

コマンドラインからも:

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claude --remote "Fix the authentication bug"

流れ

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ローカルCLI会話
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[& タスク指示]  → 新規Webセッション作成
    ↓
Webで自律実行（バックグラウンド）
    ↓
/tasks で監視 → 必要ならteleportでローカルに戻す

向いてるタスク

• バグ修正、テスト作成など明確なタスク
• 複数タスク同時進行
• 時間かかる処理

並列実行

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& Fix the flaky test in auth.spec.ts
& Update the API documentation
& Refactor the logger module

それぞれ別のWebセッションで同時に動く。

タスク確認

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/tasks

一覧出て、tキーでテレポートできる。 claude.ai/codeでも確認できる。

&とteleportの違い

ワークフロー例

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# 1. ローカルで計画
claude --permission-mode plan

# 2. Webで実行
& Execute the migration plan we discussed

計画はローカルでやって、実行はクラウドに任せる。

制限

• GitHubのみ（GitLab未対応）
• 既存セッション丸ごとWebに移すのは無理（新規作成のみ）
• 同じClaude.aiアカウントでログイン必要

参考

概要

Claude Code on the web（クラウド環境）では、セキュリティのためネットワークアクセスに制限がある。 本記事では、スマホアプリ版のClaude Codeで作業しようとした際に遭遇した問題とその解決策を解説する。

環境構成

Claude Codeクラウド環境は以下の構成で動作している。

問題1: apt updateが失敗する

症状

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W: Failed to fetch http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/noble/InRelease
   Temporary failure resolving 'archive.ubuntu.com'

原因

• /etc/resolv.conf が空でDNSサーバーが設定されていない
• aptがプロキシを使用する設定になっていない

診断コマンド

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# DNS設定確認
cat /etc/resolv.conf

# プロキシ環境変数確認
env | grep -i proxy

# curlの接続先確認（プロキシ経由か直接か）
curl -v http://archive.ubuntu.com 2>&1 | grep -E "Connected|Trying"

解決策

プロキシ環境変数からaptの設定を作成する。

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# プロキシURLを取得
printenv http_proxy > /tmp/proxy_url.txt

# apt用プロキシ設定を作成
sudo bash -c 'cat > /etc/apt/apt.conf.d/proxy.conf << EOF
Acquire::http::Proxy "$(cat /tmp/proxy_url.txt)";
Acquire::https::Proxy "$(cat /tmp/proxy_url.txt)";
EOF'

# 動作確認
sudo apt update

ポイント: プロキシURLにはJWT認証トークンが含まれているため、完全なURLを使用する必要がある。

問題2: GitHubリリースのダウンロードが403エラー

症状

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$ curl -L "https://github.com/quarto-dev/quarto-cli/releases/download/v1.4.549/quarto-1.4.549-linux-amd64.deb"
curl: (56) CONNECT tunnel failed, response 403

原因

GitHubリリースはCDN（objects.githubusercontent.com等）にリダイレクトされるが、 リダイレクト先がホワイトリストに含まれていない場合がある。

解決策: conda-forge経由でインストール

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# Minicondaをダウンロード（repo.anaconda.comは許可されている）
curl -sL "https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh" \
  -o /tmp/miniconda.sh

# インストール
bash /tmp/miniconda.sh -b -p $HOME/miniconda3

# 利用規約に同意
$HOME/miniconda3/bin/conda tos accept --override-channels \
  --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main
$HOME/miniconda3/bin/conda tos accept --override-channels \
  --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r

# conda-forgeからQuartoをインストール
$HOME/miniconda3/bin/conda install -y -c conda-forge quarto

問題3: 外部サイト（zotero.org等）へのアクセスがブロック

症状

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Could not fetch https://www.zotero.org/styles/ieee
ProxyConnectException "www.zotero.org" 443 (Status {statusCode = 403})

原因

ホワイトリストに含まれていないホストへのアクセスは403 Forbiddenで拒否される。

解決策: ローカルファイルを使用

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# GitHubのraw.githubusercontent.comは許可されている
curl -sL "https://raw.githubusercontent.com/citation-style-language/styles/master/ieee.csl" \
  -o sources/references/ieee.csl

# 設定ファイルをローカル参照に変更
# csl: https://www.zotero.org/styles/ieee
#   ↓
# csl: ../sources/references/ieee.csl

許可されている主要ホスト

プロキシのJWTトークンに含まれるallowed_hostsから抜粋。

conda-forge版Quartoの追加設定

conda-forgeからインストールしたQuartoは、パス設定に追加作業が必要な場合がある。

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# QUARTO_SHARE_PATHを設定
export QUARTO_SHARE_PATH=$HOME/miniconda3/share/quarto

# ビルド実行
$HOME/miniconda3/bin/quarto render report.qmd --to html

まとめ

推奨ワークフロー

1. 開発・プレビュー: ローカル環境で実施（ネットワーク制限なし）
2. ビルド・品質チェック: クラウド環境で実施（上記対策を適用）
3. 外部依存ファイル: 事前にローカルにダウンロードしてリポジトリに含める

参考

• Claude Code
• Anthropic公式ドキュメント

概要

「何をすればいいか分からない」「何をどう報告すればいいか分からない」という悩みを解消し、 自律的に動けるようになることを目指した実践的な仕事ガイド「Work Fundamentals」を公開した。

Work Fundamentals は主に新人・若手社員を対象としているが、 仕事の進め方を改めて見直したい方にも参考になる内容となっている。

対象読者

以下のような方を想定している。

• 仕事の進め方に悩む方
• 指示がないと動けない感覚を持つ方
• 報告・相談に苦手意識のある方
• タスク管理や時間管理を改善したい方

ガイドの構成

ガイドは以下の3部構成となっている。

Part 1: 日常業務編

日々の業務を効率的に進めるための基本を解説している。

• 朝のルーティン
• タスク管理ルール
• 報告方法
• 時間管理テクニック

Part 2: プロジェクト遂行編

プロジェクトに参加する際の実践的なノウハウを提供している。

• プロジェクト参加時の心構え
• タスク遂行フロー
• 会議参加方法
• 成果物作成ポイント

Part 3: 困ったときの対処法

よくある課題への解決策を示している。

• よくある課題への対処法
• 1on1の活用方法

技術情報

このガイドは Quarto を使用して構築されており、GitHub Pagesでホストされている。 Apache-2.0ライセンスの下で公開されているため、自由に利用・改変が可能である。

参考

• Work Fundamentals
• Work Fundamentals GitHub Repository
• Quarto

欧州健康データ空間（EHDS）に関する包括的な分析レポートを作成し、GitHub Pagesで公開しました。本レポートは、EHDSの技術仕様、実装要件、そして日本の医療機関・企業への影響について詳細に分析したものです。

免責事項

本レポートは、個人的な興味・関心に基づいて作成したものであり、特定の組織や企業の見解を代表するものではありません。内容は執筆時点での公開情報に基づく個人的な分析・考察であり、実際の政策実装や事業判断にあたっては、必ず最新の公式情報をご確認ください。

注記: 本レポートは現在執筆途中です。内容は随時更新・改訂される予定です。

レポートの概要

本レポートは、2025年より段階的に施行される欧州健康データ空間（European Health Data Space, EHDS）規則について、技術的・政策的観点から包括的に分析した専門家向けの資料です。

主な内容

• EHDS規則の詳細分析: 一次利用・二次利用の要件、技術仕様、実装タイムライン
• 技術要件の解説: HL7 FHIR準拠、相互運用性要件、セキュリティ基準
• 日本への影響評価: 医療機器メーカー、医療ITベンダー、医療機関への具体的影響
• 実装ガイダンス: 段階的対応戦略、必要な準備、投資機会の分析

公開情報

レポートは以下のリンクからアクセス可能です：

• GitHub リポジトリ: https://github.com/dobachi/ehds-analysis
• オンラインレポート: https://dobachi.github.io/ehds-analysis/
• PDF版: ダウンロード可能な形式で提供予定

技術スタック

本レポートの作成には、以下の技術を活用しています：

• Quarto: 学術文書作成システム（Markdown + Pandoc）
• GitHub Actions: 自動ビルド・デプロイメント
• GitHub Pages: 静的サイトホスティング
• Pandoc: 多様な出力形式（HTML、PDF）の生成

想定読者

• 医療機器メーカーの戦略企画・規制対応部門
• 医療ITベンダーの製品開発・事業開発部門
• 医療機関の情報システム部門
• 政策立案者・規制当局
• 医療データ利活用に関わる研究者

今後の更新予定

本レポートは継続的に更新される予定です。特に以下の点について拡充を計画しています：

1. EHDS実装ガイドラインの最新動向の反映
2. 日本国内での対応事例の収集と分析
3. アジア太平洋地域への展開戦略の追加
4. 米国市場との比較分析

コントリビューション

本レポートはオープンソースプロジェクトとして公開しています。以下の方法でコントリビューションを歓迎します：

• Issue報告: 誤りの指摘、改善提案、質問など
• Pull Request: 内容の追加・修正の提案
• ディスカッション: GitHubディスカッションでの意見交換

ライセンス

本レポートは知識共有を目的として公開されています。詳細なライセンス情報はリポジトリをご確認ください。

参考

• European Health Data Space (EHDS) 公式サイト
• 欧州委員会 EHDS規則提案
• HL7 FHIR 公式ドキュメント

はじめに

2025年現在、デジタル技術とAIの急速な発展に伴い、各国・地域は独自の規制アプローチを展開している。特に欧州連合（EU）は、「ブリュッセル効果」として知られる規制の域外適用を通じて、世界的な規制基準の設定を主導してきた¹。一方で、この規制駆動型のアプローチには「規制過多（Regulatory Burden）」という課題も指摘されている²。

本記事は、「ブリュッセル効果」「Gold-plating」「ソフトローアプローチ」「アジャイル・ガバナンス」といったデジタル規制に関する重要概念について、国際的な動向を踏まえながら調査し、基礎情報として整理したものである。特に、欧州の規制駆動型アプローチと日本の戦略的差別化の現状について、公開されている政策文書・報告書・学術文献を基に取りまとめた。

欧州の規制駆動アプローチ：ブリュッセル効果の光と影

ブリュッセル効果とは

「ブリュッセル効果」とは、EUが制定した規制が、事実上の世界標準となる現象を指す。GDPR（一般データ保護規則）やAI Act（AI法）などがその代表例である。グローバル企業がEU市場にアクセスするためにはEU規制に準拠する必要があり、結果として世界中でEU基準が採用される。

規制過多の実態

BusinessEuropeの報告によると、規制負担はEU内で事業を行う企業が投資環境について挙げる2大問題の一つとなっている。EU企業の60%以上が規制を投資の障害と認識し、特に中小企業の55%が規制上の障害と管理負担を最大の課題として挙げている³。

この規制の複雑化は、「Regulatory Burden（規制負担）」、「Gold-plating（ゴールドプレーティング）」、「Over-regulation（規制過多）」といった用語で表現されている。

Gold-platingの問題

特に深刻なのが「Gold-plating」と呼ばれる現象である。これは、EU指令を国内法に転置する際に、加盟国が最低限必要な水準を超えて追加的な規制を課すことを指す⁴。2024年9月のドラギ報告書「欧州競争力の未来」は、規制負担が特に中小企業のイノベーションを妨げ、EU競争力を著しく阻害していると警告している⁵。結果として、企業は国ごとに異なる複雑な規制に対応する必要が生じ、コンプライアンス費用が膨大になっている。

日本の戦略的対応：実践的アプローチによる差別化

「世界で最もAIフレンドリーな国」というビジョン

2025年2月4日、日本政府は「世界で最もAIフレンドリーな国」を目指すことを発表した⁶。内閣府AI政策研究会の中間報告書によると、これは従来の野心的な規制トレンドとは著しく対照的な、より慎重なスタンスを採用したものである⁷。これは、EUの規制駆動型アプローチとは明確に異なる、イノベーション重視の戦略である。

日本の3つの差別化戦略

日本の規制アプローチは、以下の3つの原則で特徴づけられる：

1. Reasonable（リーズナブル）：合理的規制アプローチ

軽規制アプローチ - 既存の法律とセクター別規制を最大限活用⁸ - 真に必要な場合のみ新規制を導入（企業の自主的措置では不十分な場合のみ）⁹ - 民間部門にはAI関連政府主導イニシアチブへの「協力」という単一の義務のみ課す¹⁰

リスクベース・アプローチ - AIが新たなリスクを生むのではなく、既存リスクを増幅するという認識 - セクター別の既存法的枠組みを活用した規制

2. Compact（コンパクト）：簡潔な規制体系

統合型規制フレームワーク - METIとMICが2024年4月に発行した「ビジネス向けAIガイドライン」が、非拘束的な主要フレームワークとして機能¹¹ - 政府による単一窓口でのワンストップ規制相談体制の構築¹²

Regulatory Sandboxの活用 - 2018年設立、2021年恒久法制化¹³ - これまでに30の実証プロジェクトを承認¹⁴ - 成功例：Luup社の電動キックボード（16歳以上でヘルメット着用義務なし、運転免許証不要での公道走行を可能に）、Panasonic社のIoT PLC（家電製品へのIoT電力線通信技術統合の実証実験）¹⁵

3. Practical（プラクティカル）：実践的実装アプローチ

アジャイル・ガバナンス - マルチステークホルダーによる柔軟なガバナンス・プロセス¹⁶ - 継続的改善サイクルによる迅速な政策調整¹⁷

Society 5.0との統合 - サイバー空間と物理空間を高度に統合¹⁸ - 経済発展と社会問題の解決を両立する人間中心の社会¹⁹

DFFT（Data Free Flow with Trust）による国際連携

DFFTは、2019年のG20大阪サミットで日本が提唱した、信頼性を確保しながら国境を越えたデータの自由な流通を実現するコンセプトである。プライバシー、セキュリティ、知的財産権の保護を確保しつつ、データの自由な流通を促進することで、デジタル経済の成長を目指している。

実証実験から見る日本アプローチの成果

モビリティ分野

2020年に改正道路交通法が施行され、世界に先駆けてレベル3自動運転を公道で許可。2021年、ホンダが世界初の法的承認を受けたレベル3車両を市場投入した。

AI投資の増加

2025年2月、SoftBank CEOの孫正義氏とOpenAI CEOのサム・アルトマン氏が、年間30億ドルのOpenAI技術ライセンス契約に基づく日本でのAIサービス開始のための合弁事業を発表²⁰。これは日本の規制環境が国際的なAI企業にとって魅力的であることを示している。

スタートアップ・エコシステム

Regulatory Sandboxを活用した実証実験が活発に行われている。2018年の制度開始以来、フィンテック、モビリティ、AI、IoT、ヘルステックなど幅広い分野で30以上のプロジェクトが承認された²¹。例えば、電動キックボードシェアリングやIoT電力線通信技術などの実証実験が規制緩和につながったが、社会実装段階では安全性の課題など新たな問題も顕在化しており、継続的な制度改善が求められている。

今後の展望：規制競争における日本の立ち位置

短期的展開（2025-2026年）

• AI推進法の施行：2025年6月4日に「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」（AI推進法）が公布・即日施行。規制よりも推進に重点を置いた世界初のAI専門法として注目される
• AI戦略本部の始動：2025年2月にAI戦略本部が活動開始。OECD加盟国の企業・研究機関との連携を推進
• Regulatory Sandboxの継続的活用：2021年の恒久法制化以降、フィンテック、ヘルスケア、モビリティなど多様な分野での実証実験を継続

中長期的戦略（2026-2030年）

• DFFTの継続的推進：G7・G20等の国際フォーラムを通じた概念の普及と、日英・日EUデジタルパートナーシップ等による実装推進
• 量子技術の社会実装：「量子未来社会ビジョン」に基づき、2030年までに国内1,000万ユーザーの量子技術利用と50兆円規模の生産額を目標²²

グローバル・ポジショニング

日本のアプローチは、米国の市場主導型とEUの規制主導型の中間に位置する「第三の道」として注目されている。企業の自主性を尊重しながら、政府が非拘束的なガイダンスでサポートするモデルは、アジア諸国を中心に関心を集めている。

実際、ASEANも2024年2月に「ASEAN Guide on AI Governance and Ethics」を承認し、日本と同様のソフトローアプローチを採用²³。シンガポールのModel AI Governance Frameworkが同ガイドの構造に大きく影響を与えるなど、アジア太平洋地域全体で、イノベーション促進と適切なガバナンスのバランスを重視する「アジア型モデル」が形成されつつある²⁴。2023年12月の日ASEAN友好協力50周年記念特別首脳会議では、AIガバナンスを含むデジタル分野での協力強化が合意され、欧米とは異なる第三の道を共に模索する姿勢が示された。

まとめ

本調査を通じて、デジタル規制における主要な概念と各国・地域のアプローチの違いが明らかになった。欧州の「ブリュッセル効果」による規制の世界標準化と、その副作用としての「Gold-plating」や規制過多の問題。一方で日本は、「ソフトローアプローチ」「アジャイル・ガバナンス」「Regulatory Sandbox」といった柔軟な規制手法を採用し、独自の道を歩んでいる。

特に注目すべきは、日本が2025年6月にAI推進法を施行し、規制よりも推進に重点を置いた世界初のAI専門法として具体的な一歩を踏み出したことである。また、アジア太平洋地域では、ASEANが日本と同様のソフトローアプローチを採用するなど、欧米とは異なる「アジア型モデル」が形成されつつある。

ただし、電動キックボードシェアリングのような実証実験では、社会実装段階で安全性の課題が顕在化するなど、イノベーション促進と適切な規制のバランスという課題も浮き彫りになっている。これらの概念と実践例は、デジタル技術とAIの急速な発展に各国がどのように対応しているかを理解する上で重要な基礎情報となる。今後も継続的な調査と情報更新が必要であろう。

執筆に関する注記

※ 本記事はAI（Claude）と協働で執筆されています。
引用元は可能な限り明記していますが、情報の正確性については念のため原典をご確認ください。

本記事は、EU規制過多問題および日本のデジタル規制戦略に関する詳細な調査報告書をもとに作成されました。これらの報告書には、具体的な文献リストと詳細な分析が含まれています。

メモ

参考

Claude Codeでは、カスタムコマンド（スラッシュコマンド）を作成して、よく使う操作を効率化できます。この記事では、カスタムコマンドの基本から実践的な活用方法まで解説します。

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はじめに

OpenHandsでローカルLLMのOllamaを使用する際に、パフォーマンスの問題に直面することがあります。本記事では、Ollamaのパフォーマンスチューニング方法と、特にOpenHandsとの統合における最適化について実践的な内容をまとめます。

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はじめに

2024年4月1日、改正次世代医療基盤法が施行され（改正次世代医療基盤法を政省令・ガイドラインを踏まえて解説 - BUSINESS LAWYERS）、日本の医療データ利活用が新たなステージに入った。この法律は、国民・患者の皆様の個人情報を、個人を特定できないように加工し、新薬や治療法の開発に役立てるための法律である。情報を安全に管理し、目的にあった利用をするため、国が認定した事業者に対してのみ医療情報が提供される。（内閣府健康・医療戦略推進事務局：次世代医療基盤法について）。本記事では、次世代医療基盤法の概要、改正内容、現状の課題、そして今後の展望について詳しく解説する。

次世代医療基盤法とは

法律の正式名称と目的

次世代医療基盤法の正式名称は「医療分野の研究開発に資するための匿名加工医療情報及び仮名加工医療情報に関する法律」である。この法律は個人情報保護法の特別法として2018年5月に施行され、以下の目的を掲げている（令和6年4月に改正次世代医療基盤法が施行されました｜Deloitte Japan）。

• 健康・医療に関する先端的研究開発の促進
• 新産業の創出
• 健康長寿社会の形成への貢献

基本的な仕組み

1. 医療情報の収集段階

政府広報オンラインによると、「認定事業者が、医療機関から患者の医療情報を収集する」（政府広報オンライン：一人ひとりの医療情報が"明日の医療"につながります）。認定事業者とは、「国が認定する信頼できる事業者で、医療分野の研究開発や情報セキュリティ、医療情報の匿名加工などに精通している」（同上）。

2. オプトアウト手続き

医療機関では、「患者が最初に受診した時に、医師や看護師などから医療情報の提供について書面による通知が行われる」（同上）。内閣府の説明では、「一定の要件（書面を用いた通知等）を満たす丁寧なオプトアウト（あらかじめ通知を受けた本人又はその遺族が停止を求めないこと）により、医療機関等から認定作成事業者へ要配慮個人情報である医療情報を提供することが可能」（次世代医療基盤法がより良い制度となるために | 医薬産業政策研究所）とされている。

3. データ加工・保管段階

政府広報オンラインによると、「認定事業者は、複数の施設から医療情報を収集し、暗号化して保管」し、「患者の氏名や住所など特定の個人を識別することができる情報は提供されない」（政府広報オンライン）。

内閣府の公式説明では、本法は「デジタル化した医療現場からアウトカムを含む多様なデータを大規模に収集・利活用する仕組みを設ける」（内閣府健康・医療戦略推進事務局：次世代医療基盤法について）ものである。

4. データ提供・利活用段階

政府広報オンラインによると、「医療分野の研究開発の要望に応じて、必要な情報のみを研究機関や企業などに提供」される（政府広報オンライン）。

2024年の改正内容

改正の背景

2018年の施行から約5年が経過したものの、内閣府の担当者は「正直に言えば、十分に使われているという状況ではありません」と率直に述べているように（2024年製薬ビジネスの展望を産官学の有識者が解説 | DATA INSIGHT | NTTデータ）、利用実績は限定的であった。これまでの利用実績は二十数件と少ない状況（次世代医療基盤法の見直し | 週刊 経団連タイムス）を改善するため、法改正が行われた。

主な改正点

改正次世代医療基盤法では、以下3つの重要な変更が行われた：

1. 仮名加工医療情報の利活用制度の創設

• 匿名加工医療情報：完全に個人を特定できない状態に加工
• 仮名加工医療情報（新設）：特定の状況下で元の情報に遡ることが可能

改正前に利用されていた匿名加工医療情報は、匿名加工前の情報に遡ることが不可能であったため、薬事承認申請に利用することができなかったという課題が、仮名加工医療情報の導入により解決された（次世代医療基盤法がより良い制度となるために | 医薬産業政策研究所）。

2. 公的データベースとの連結解析

次世代医療基盤法に基づく匿名加工医療情報と、匿名医療保険等関連情報データベース(NDB)、介護保険総合データベース(介護DB)、匿名診療等関連情報データベース(DPCDB)といった公的データベースとを連結解析できる状態(連結可能匿名加工医療情報)で、研究者等に提供できるようになった（令和6年4月に改正次世代医療基盤法が施行されました｜Deloitte Japan）。

3. 医療情報取扱事業者による次世代医療基盤法に関する施策への協力（努力義務）

次世代医療基盤法に関する施策に協力することへの努力義務が課せられるようになった。これにより、急性期病院以外の医療機関からのデータ収集拡大が期待されている。

現状の課題と問題点

利用実績の低迷

次世代医療基盤法に基づいたデータ利活用は、2020年10月頃からいくつかの民間企業や大学研究機関で行われるようになったが、依然として医療情報の利活用が活発になったとは言えない状況が続いている（次世代医療基盤法がもたらす医療情報の利活用推進への期待 | PwC Japanグループ）。

主な課題（いくつかの議論で挙げられている課題をリスト）

1. 利用可能な医療情報の量の不足：利用可能な医療情報の量が少ないことが課題として挙げられる（次世代医療基盤法がもたらす医療情報の利活用推進への期待 | PwC Japanグループ）
2. 医療機関の参加の偏り：認定事業者へ医療情報を提供する医療情報取扱事業者は急性期病院が中心となっており、多様な医療情報取扱事業者からの協力が必要という課題がある（令和6年4月に改正次世代医療基盤法が施行されました｜Deloitte Japan）
3. 匿名加工に伴う技術的課題：医療情報を匿名加工する際には、特異値をはじめ研究などに重要な情報を削除し、データから個人の識別ができないようにしなければならず、これが利活用にあたっての難点となっている（次世代医療基盤法の見直し | 週刊 経団連タイムス）
4. 事業者の経済的課題：認定医療情報等取扱受託事業者の収支が赤字となっている点が国会審議でも議論された（次世代医療基盤法がより良い制度となるために | 医薬産業政策研究所）

個人情報保護との兼ね合い

今回の改正で利用可能となる仮名加工医療情報は、匿名加工医療情報と比較すると、個人識別の可能性が高くなるため安全管理措置に係る厳格な基準策定の附帯決議が附された（次世代医療基盤法がより良い制度となるために | 医薬産業政策研究所）ように、利便性の向上と個人情報保護のバランスが重要な課題となっている。

医療DXとの関係

医療DX推進との連携

2024年度の医療DX推進の予算として、2023年度より大幅に多い166億円の概算要求が出されていた（次世代医療基盤法がより良い制度となるために | 医薬産業政策研究所）など、政府は医療DXの推進を積極的に進めている。

さらに診療報酬面でも医療DX推進が加速しており、2025年4月から医療DX推進体制整備加算の要件が大幅に厳格化され、マイナ保険証利用率の基準値が最大45％まで引き上げられ、電子処方箋の導入が施設基準として求められる NikkeiM3ようになった。これにより、医療機関における医療DX対応が事実上の必須要件となりつつある状況である。

このような予算・制度両面での強力な後押しにより、次世代医療基盤法に基づく医療データ利活用環境の整備が急速に進展することが期待される。

次世代医療基盤法は、この医療DX推進の重要な要素として位置づけられており、医療DXの推進は、現時点では主に一次利用を想定しており、二次利用の環境整備は2030年頃と予定されている（次世代医療基盤法がより良い制度となるために | 医薬産業政策研究所）中で、医療データの二次利用基盤として期待されている。

全国医療情報プラットフォームとの関係

政府が推進する「医療DX令和ビジョン2030」では、全国医療情報プラットフォームの創設が重要な柱の一つとなっており、次世代医療基盤法との連携が今後の課題となっている。

今後の展望と期待

医療研究開発への影響

改正法により、以下の分野での活用拡大が期待されている：

新薬開発：リアルワールドデータ（RWD）を活用した治験の効率化

改正次世代医療基盤法では、希少疾患や特異な検査値なども含めたRWD（リアルワールドデータ）を活用した幅広い研究活用が期待されている（2024年製薬ビジネスの展望を産官学の有識者が解説 | DATA INSIGHT | NTTデータ）。また、RWDを活用することで、研究開発が効率的に進むことが期待されており（健康医療データ・リアルワールドデータの活用に向けて | 日本製薬工業協会）、臨床試験の対照群をRWD（リアルワールドデータ）で代用することが可能となる（次世代医療基盤法がもたらす医療情報の利活用推進への期待 | PwC Japanグループ）。

医療安全：副作用や医療事故の早期発見

RWDから一人ひとりのさまざまな特徴に合った医薬品の安全性や有効性のエビデンス（科学的根拠）を創出して、医薬品のより適正な使用に役立てることができる（健康医療データ・リアルワールドデータの活用に向けて | 日本製薬工業協会）。また、未知の副作用の発見などを含めた幅広い活用への期待が寄せられている（次世代医療基盤法がもたらす医療情報の利活用推進への期待 | PwC Japanグループ）。

疫学研究：大規模コホート研究の実現

デジタル化した医療現場からアウトカムを含む多様なデータを大規模に収集・利活用する仕組みを設けることにより（内閣府健康・医療戦略推進事務局：次世代医療基盤法について）、従来困難であった大規模な疫学研究の実現が可能となる。

AI医療：機械学習用データセットの提供

次世代医療基盤法により収集される大規模医療データは、病気の早期発見や新薬の開発などさまざまな成果につながり、将来より良い医療を受けられるようになることが期待されている（次世代医療基盤法とは | DATuM IDEA）AI開発のための貴重なデータソースとなり得る。

国際競争力の向上

本邦において医療情報の利用を円滑に行う仕組みを構築するためには、各ステークホルダーの継続した議論が改正後も必要となる（次世代医療基盤法がより良い制度となるために | 医薬産業政策研究所）状況であるが、制度の改善により国際的な医療研究開発競争における日本の地位向上が期待されている。

学術機関への期待

医療情報を利用する研究に興味を持つ学生を増やすためにも、学術機関においてより多く利用される仕組みとなるための検討も求められる（次世代医療基盤法がより良い制度となるために | 医薬産業政策研究所）として、教育分野での活用も重要視されている。

まとめ

以上をまとめる。次世代医療基盤法の改正により、日本の医療データ利活用環境は大きく前進した。しかし、制度の真価を発揮するためには、以下の点が重要である：

• ステークホルダー間の継続的な対話
• 個人情報保護と利活用のバランス
• 国際標準との整合性
• 持続可能な運営モデルの構築

医療情報を積極的に使うことが、将来的には製薬会社の発展ならびに国民の健康維持・向上にも寄与していくことであろう（次世代医療基盤法がもたらす医療情報の利活用推進への期待 | PwC Japanグループ）。改正次世代医療基盤法が、日本の医療イノベーションを加速させる基盤として機能することが期待される。

WSL2上でVS Codeの環境構成

【WSL / WSL2】VSCode×WSLでWindows上にLinux開発環境を構築 に記載の通り、VS Codeに拡張機能をインストールする。自分の場合は、

• Remote Development

をインストールした。これにより、4個ほどの拡張機能がインストールされる。

VS Codeの設定

WSL2 の VS Code で GitHub MCP Server (github-mcp-server) を動かしてみた にあるように、設定画面を開き、「Remote [WSL: xxxxxxx]」タブを開く。

「mcp」を検索すると、settings.jsonファイルを開けるので開く。

今回試すのは、VS Code の設定から MCPサーバーを追加して GitHub Copilot agent mode で利用してみる（安定版でも利用可能に）に掲載されている、ローカルファイルを編集するためのMCPサーバー。

事前に npm コマンドをインストールしておくこと。

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sudo apt install npm
sudo npm install -g n
sudo n stable

なお、Ubuntu22系にインストールされるNPMでは古すぎたので、 n を使って、最新版のnpmをインストールしている。ご自身の環境に合わせて実行してほしい。

さて、settings.jsonにはもともとmcp-server-timeがあったはずだが、その下に、以下を追記する。

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"filesystem": {
    "command": "npx",
    "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "tmp"
    ],
}

パスを渡している tmp の箇所は適宜自身の環境に合わせて書き換えてほしい。今回は、VS Codeを開いたプロジェクトディレクトリ以下に tmp というディレクトリを掘って作成するようになる。

あとは、VS Code の設定から MCPサーバーを追加して GitHub Copilot agent mode で利用してみる（安定版でも利用可能に）にある通り、Copilotなり、任意のAIエージェントから操作すればよい。

例えば、

• 「フォルダは何？」
• 「npxの概要を記載し、/home//tmp以下に保存して」

などとエージェントに依頼すると適宜返事をくれたり、ファイルを作成したりしてくれる。

参考文献

1. 【WSL / WSL2】VSCode×WSLでWindows上にLinux開発環境を構築 URL: https://qiita.com/_masa_u/items/d3c1fa7898b0783bc3ed
2. WSL2 の VS Code で GitHub MCP Server (github-mcp-server) を動かしてみた URL: https://techblog.ap-com.co.jp/entry/2025/04/07/190000
3. VS Code の設定から MCPサーバーを追加して GitHub Copilot agent mode で利用してみる（安定版でも利用可能に） URL: https://qiita.com/youtoy/items/adfeedeedf1309f194ce