Azure AI Foundry 2025年11月5日の公式ブログ解説: UiPath連携で医療ワークフローをエージェント化

Microsoft Azure Blog の2025年11月5日の記事では、Azure AI Foundry と UiPath を組み合わせた医療ワークフローの例が紹介されています。Azure AI Foundry agents と UiPath agents を UiPath Maestro でオーケストレーションし、放射線レポートの incidental findings 対応を自動化するシナリオです。

要点

• Azure AI Foundry agents と UiPath agents を組み合わせた業務プロセス自動化が紹介された
• 医療の incidental findings 対応を例に、画像・レポート・EMR・過去検査を横断する流れが説明された
• UiPath Maestro が複数エージェントと業務プロセスをオーケストレーションする
• Azure AI Foundry agents は医用画像やDICOMweb / FHIR標準を含む安全なデータアクセス文脈で語られた

今回のブログ記事で語られていること

公式ブログは、AIが実験から業務クリティカルなワークフローへ移る中で、Azure AI Foundry と UiPath の連携がどのようにROIを生むかを、医療の具体例で説明しています。題材は、CTやMRIなどの画像検査で本来の検査目的とは別に見つかる incidental findings です。これらは見落とされると、フォローアップの遅れ、コスト増、法的リスクにつながる可能性があります。

記事では、放射線レポートが既存システムで作成され、UiPathの医療記録要約エージェントがレポートを確認し、incidental findings を検出します。Azure AI Foundry のimaging agents は過去のPACS画像や放射線データを分析し、現在の所見と関連する過去データを比較します。その後、UiPath agents がEMR履歴、過去画像、AI生成の洞察をまとめ、医師へフォローアップ用のパケットとして届けます。つまり、AIの洞察を単独で終わらせず、業務プロセスへ接続して行動に移すことが主眼です。

対象になりそうなユーザー・チーム

• 医療・保険・規制業務でAIエージェントとRPA/業務自動化を組み合わせたいチーム
• Azure AI Foundry agents とUiPath Maestroの連携を検討するDX担当
• AIの洞察を実際の業務アクションへつなげたいプロセスオーナー

実務で確認したいこと

医療ワークフローでは、正確性、説明可能性、監査、データ標準、アクセス権、臨床判断との責任分界が重要です。エージェントがレポートをまとめても、最終判断や患者対応の責任をどこに置くかを明確にし、DICOMweb、FHIR、EMR連携、ログ保存、医療データ保護を確認する必要があります。