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KokoroGemma (看護・介護エッジAI)

KokoroGemma（ココロジェンマ）は、看護・介護現場に特化したエッジAIモデルです。音声認識結果・看護記録・PDF解析などの現場テキストから、必要なアセスメント値や重要情報を正確かつ安全に抽出します。

モデルの特長

• エッジ特化型: オフライン環境・非力な端末でも高速・安全に稼働するように設計されています。患者の機密情報（バイタルサインや記録）を外部クラウドに送信することなく、オンデバイス（端末内）で完結した推論が可能です。
• サンドイッチアーキテクチャ: AIに複雑なJSON生成やバリデーションを丸投げせず、「前処理（ルール・辞書） → AI推論 → 後処理（バリデーション・JSON変換）」の強固な連携により、ハルシネーションを防ぎ、実用レベルの安定性を実現します。
• 現場文脈への適応: 音声認識特有の誤認識（同音異義語）、方言、省略語などのノイズを前提とし、看護記録特有の表現を汲み取ります。

提供ファイル

本リポジトリには、以下の2種類のモデル形式が含まれています。

1. kokorogemma3-1b-it-int4.litertlm (LiteRT/TFLite 形式)

• 推奨用途: モバイルアプリ（iOS/Android - Flutterなど）への組み込み用。
• サイズ: 約 979 MB
• 量子化: INT4 (Gemma 3 1B ベース)
• 使い方: flutter_gemma パッケージ等を利用して、オンデバイスで高速推論を行う際に最適です。

2. kokorogemma-1b-it.gguf (GGUF 形式)

• 推奨用途: PCローカル環境、サーバーサイドでの検証・テスト用。
• サイズ: 約 1.9 GB
• 使い方: llama.cpp など各種GGUF対応推論エンジンでご利用いただけます。

セキュリティに関する注意事項

本モデルを組み込んだアプリケーションを開発する際は、必ず患者の機密情報（氏名・ID・生年月日等）をAIのプロンプトに入力する前に、エッジ側でマスキング・匿名化処理を行う仕組み（サンドイッチ構造の前処理）を実装してください。

開発元

本モデルは、医療・介護向けエッジAIシステム「NSVo」等の開発において、現場の専門職とAIエンジニアの協働により生み出されました。 「看護・介護の現場に、小さく確かな知性を。」という設計思想のもと、実業務での堅牢性を最優先に設計されています。