2025年、アメリカの病院はまだFAXを使う
公開情報によると、
信じがたい事実がある。2025年の今、アメリカの医療機関の約75%が、患者の紹介状や医療記録のやり取りにFAXを使っている。電子カルテ（EHR）が普及した現在でも、医療機関同士のコミュニケーションの主要手段は、いまだにFAXなのだ。
なぜFAXが生き残っているのか。理由はシンプルだ。HIPAA（医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律）などの規制、電子カルテシステム間の互換性の欠如、そして何より「変えるコストが高すぎる」という現場の判断。数十年間使い続けてきたワークフローを根本から変更することは、日々の患者対応に追われる医療現場にとって、現実的ではないのだ。
この「退屈だが巨大な問題」に挑んでいるのがTennrだ。FAXで届く紙の文書をAIで自動解析し、患者紹介プロセスを自動化する。華やかなAIスタートアップとは対極にある、地味だが切実な課題を解いている。
患者紹介という巨大なボトルネック
「患者紹介（Patient Referral）」とは、かかりつけ医が患者を専門医や検査機関に送るプロセスのことだ。アメリカでは年間約2億件の患者紹介が発生する。そして、その約50%が「紛失」または「フォローアップされない」とされている。
紹介状が紛失することの影響は深刻だ。患者は必要な治療を受けられず、紹介元の医師は経過を把握できない。紹介先のクリニックは予約枠が埋まらず、収益を失う。全員が損をしているのに、誰もこのプロセスを変えられなかった。
Tennrは、この問題を「上から」変えようとはしなかった。FAXをなくすのではなく、FAXで届く文書をAIが瞬時に読み取り、構造化データに変換する。既存のワークフローはそのまま。変わるのは、人間がやっていた解読・入力・確認の作業がAIに置き換わるという点だけだ。
$156M調達と$605M評価
2024年、TennrはSeries Bで$70Mを調達し、累計調達額は$156Mに達した。企業評価額は$605M（約900億円）。a16z（Andreessen Horowitz）、Lightspeed Venture Partners、IVPといったトップティアVCが出資している。
なぜ「FAXを読むAI」にこれほどの資金が集まるのか。答えはアメリカの医療市場の規模にある。米国の医療費は年間$4.5兆（約675兆円）。その中で事務処理コストは推定$1兆を占める。Tennrが解いている問題は「FAXの読み取り」という狭い領域に見えて、実はその先に巨大なTAM（Total Addressable Market）が広がっている。
レガシーを壊さず、AIを載せる
Tennrの戦略で最も注目すべきは、既存のシステムを置き換えようとしていない点だ。多くのヘルスケアITスタートアップが失敗してきた理由は、「電子カルテをリプレースしよう」「FAXを廃止しよう」というアプローチを取ったことにある。
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FAXはそのまま受け入れるFAXを廃止するのではなく、FAXで届いた文書をAIが自動処理。医療現場のワークフローを一切変えない。
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既存EHRとの統合Epic、Cerner等の主要電子カルテシステムとAPIで連携。Tennrが抽出したデータは既存システムに自動入力される。
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段階的な価値提供最初はFAX解読の自動化だけ。次に保険確認、予約管理、フォローアップと段階的に機能を拡張。
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人間によるレビューの維持医療ミスは許されない。AIの判断を人間が最終確認するワークフローを維持し、精度99%以上を実現。
この「レガシーの上にAIレイヤーを載せる」というアプローチは、あらゆる業界のDXに応用可能な思考法だ。古いシステムを無理に入れ替えるのではなく、AIという「翻訳層」をかぶせることで、既存の業務フローを保ちながらデジタル化を進める。
a16z・Lightspeedが賭けた理由
a16z（Andreessen Horowitz）はヘルスケアAIに強い確信を持つVCだ。彼らがTennrに投資した理由は、3つのポイントに集約される。
特にデータ・モート（データによる参入障壁）は重要だ。Tennrは毎日膨大な量のFAX文書を処理しており、医療文書の手書き文字、略語、フォーマットの多様性に関するデータが蓄積されている。このデータは、後発の競合が簡単には手に入れられないものだ。
日本の医療DXへの教訓
日本の医療もまた、FAXと紙に依存している。紹介状は手書き、予約は電話、保険確認はFAX。日本の医療のデジタル化は、アメリカ以上に遅れていると言っても過言ではない。
2023年から始まったマイナンバーカードの保険証利用は、医療DXの第一歩だ。しかし、医療機関同士の情報連携という本丸は、まだほとんど手つかずの状態にある。
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「壊さずに載せる」戦略の重要性日本の医療現場は変化に敏感。既存のワークフローを尊重しながら、AIレイヤーを追加するTennrのアプローチは日本でこそ有効。
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「退屈な問題」に資金が集まる時代FAXを読むAIに$605Mの評価。華やかさではなく、実際のペインポイントを解決するスタートアップが評価される。
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規制産業こそAIのフロンティア医療、金融、行政。規制が厳しい業界ほどデジタル化が遅れている。そこにこそ、AIスタートアップの巨大な市場機会がある。
Tennrの物語は、最も「古い」問題を解くAIが、最も大きな市場を獲得することを証明している。ChatGPTのような汎用AIに注目が集まる中、FAXを読むAIが$605Mの企業になった。スタートアップの真の価値は、技術の華やかさではなく、解決する問題の大きさで決まる。