01 課題
現場の3つの壁
少子高齢化・訪日外国人・EC の拡大のなか、薬局と利用者の双方に負荷が偏っています。
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言語の壁
訪日外国人など、母語で相談しづらく、適切な市販薬選びが難しい場面があります。
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人手不足
薬局・ドラッグストアでは、相談時間の確保が難しく、利用者の不安が残ることがあります。
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選びにくさ
症状に合う市販薬がわからず、安全性への不安が生じる利用者がいます。
02 使い方
3ステップで使える
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症状を入力
専門知識がなくても、会話のように症状や生活背景を文章で入力します。
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候補を整理
医薬品DB・薬学的知識・ルールベース推奨を中核に、LLMは補助的に活用。候補と注意点を表示します。
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判断の参考に
受診の目安や注意喚起を確認し、購入・服用前は薬剤師・医師へ相談してください。
03 特徴
4つの強み
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安全性設計
ルールベース推奨を中核に。危険な症状では受診を推奨し、誤情報抑制を図ります。
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ハイブリッド推奨
ルールベースのスコアリングで薬選定を一貫。LLM は症状整理・質問生成などに補助し、根拠と言語理解を両立します。
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4言語対応
日本語・英語・中国語・韓国語（DeepL API による高速翻訳）。
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アクセシビリティ
文字サイズの変更、音声読み上げ、折りたたみ可能な表示。コントラストは WCAG AA を意識した設計です。
04 安全
安全に使うために
本ツールは医療行為・診断・処方の代替ではありません。
- 重篤な症状や長期化する場合は、速やかに医療機関を受診してください。
- 日本国内の緊急時は 119 番（救急）・医療機関・公的相談窓口をご利用ください。
- 表示内容に不安がある場合は、購入・服用前に必ず薬剤師または医師にご相談ください。
- 妊娠・授乳、小児、併用薬、アレルギー歴などは、可能な範囲でチャット内にお知らせください。
薬剤師への相談が必要な場合のエスカレーション機能を備えています（実装状況はアプリ版により異なります）。
05 技術
技術スタック
β版の構成要素です。薬の選定ロジックはルールベースを中核とし、LLM は補助的に利用します。
運用・CI/CD
GitHub · GCP · Git · Linux
フロントエンド
HTML · CSS · JavaScript
バックエンド
Python · FastAPI · Docker · Gunicorn
データベース
Neon · PostgreSQL
外部 API
OpenAI API · DeepL API
マルチエージェント
自前オーケストレーション · Python · OpenAI API
補足・詳細
- 推奨エンジン: 症状辞書・効能・年齢・副作用・相互作用などを統合する独自ルールベーススコアリング
- マルチエージェント: LLM_AGENT_ENABLED 時は ChatOrchestrator がトリアージ後に専門エージェントへハンドオフ（Triage / Physical / Concierge 等）
- フロントエンド: HTML/CSS/バニラ JS（レスポンシブ）
- ログ: JSONL 構造化ログ（アクセス・性能・セキュリティ監視）
非営利・学術研究目的の β 試験運用です（アプリ概要ドキュメント準拠）。
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ソース管理
GitHub でバージョン管理。CI/CD は GCP Cloud Build と連携。
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本番ホスティング
GCP Cloud Run（リージョン asia-northeast1）。Docker + Gunicorn。
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データベース
Neon PostgreSQL（サーバーレス）。セッション・グローバル状態など。
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ログと監視
JSONL 構造化ログ。アクセス・パフォーマンス・セキュリティを監視。
公開範囲は医療・行政・研究機関・薬剤師など限られた関係者向けの実証・検証です。一般向けの正式公開は検討段階です。
専門家向け β を試す
ルールベース推奨と LLM の挙動を、チャットでご確認ください。
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