ShinyとLLMでClinicalTrials.govを分析するツールを作ってみた

Tomoki Nishikawa

January 28, 2026

ClinicalTrials.gov (CT.gov) とは？

世界最大の治験情報データベース
- 治験の概要、デザイン、結果、文献リンク他いろいろ
「他社の薬剤開発状況」「世界のトレンド」などを調べるのに便利

ClinicalTrials.gov

CT.gov の活用イメージ

「社長、最近○○がアツいらしいですよ」

他社の動きや開発トレンドをキャッチ
市場調査や戦略立案に役立つ

でも、検索や集計はちょっと面倒

ちょっと面倒

ウェブUIは検索条件が限られる
大量のデータをダウンロードしてエクセルで集計するのは大変
直接データベースを操作できれば楽だけど、書ける人が限られる

自然言語で検索・分析できたらうれしい

「日本で進行中の高血圧治療薬の治験を一覧して」
「近年増えてるがん免疫治療をグラフで見せて」

→ SQLやRやSASを書かずに、チャットでお話ししながら分析したい

Aggregate Analysis of ClinicalTrials.gov (AACT) とは？

CT.govの情報をPostgreSQL形式で公開しているサービス
- Sign upから無料で利用可能
- SQLを叩いてCT.govを検索できる！

AACT

AACTのスキーマ

ということは

AACTを使うにはSQLクエリを書く必要
- 自然言語→SQL変換 すればいいのでは
分析にはRを使いたい
- 自然言語→Rコード変換 もできれば最高

LLMとShinyの出番！

実現するためのRパッケージとLLMのAPI

ellmer: RでLLMを動かす
shinychat: ShinyでLLMとのチャットUIを簡単に実装
Gemini: Googleアカウントがあれば無料でAPIが使える！

ellmer shinychat

Vibe codingで作った

今回は VSCode 上の GitHub Copilot を使って実装しました。
GitHub Copilot、本当に便利です。

要件定義の例

🗣️ GitHub Copilotへの指示

ClinicalTrials.govの情報をSQLクエリで取得できるAACTというサービスがある。

これとshinychatを使って、自然言語を入力したらそれに合った情報を抽出するSQLクエリを実行して返し、必要に応じてRで処理・可視化するアプリを作って。

使用するAPIをGeminiに変更して。

→ Copilotが要件定義書を生成してくれる

要件定義に基づいて実装

🗣️ 次の指示

この要件定義に従って実装して

Copilotが必要なファイルを生成
- app.R: Shinyアプリ本体
- server.R: サーバーロジック
- ui.R: UIコンポーネント

エラーや意図と異なる点を修正

実行してみると…

❌ データベース接続エラー
❌ SQLクエリの実行結果が表示されない
❌ アプリの見た目がイマイチ

🗣️ 修正の指示

データベース接続でエラーが出る。環境変数から認証情報を読み込むように変更して

GitHub Copilotの強み

従来の開発

ドキュメントを読む
コードを書く
デバッグする
繰り返し…

Copilotを使った開発

自然言語で指示
AIが実装
対話的に修正
完成！

作成したツール

CTgov-bot

ツールの動き方のイメージ

ShinyでチャットUIを提供
入力された自然言語をもとにLLMがSQL/Rコードを生成
生成されたSQL/Rコードを実行し、分析・可視化結果を返す

自然言語からSQL/Rコード生成の例 (1/2)

🗣️ユーザーの入力
日本で実施された高血圧の治験を期間別にカウントして

🤖 LLMの出力
承知いたしました。日本で開始された高血圧の臨床試験を、開始年別に集計するSQLクエリを実行します。

SELECT
    EXTRACT(YEAR FROM s.start_date) AS start_year,
    COUNT(s.nct_id) AS study_count
FROM studies s
JOIN conditions c ON s.nct_id = c.nct_id
JOIN countries co ON s.nct_id = co.nct_id
WHERE c.downcase_name ILIKE '%hypertension%'
AND co.name = 'Japan'
AND co.removed = false
GROUP BY start_year
ORDER BY start_year;

自然言語からSQL/Rコード生成の例 (2/2)

🗣️ユーザーの入力: 開始年別の治験数の棒グラフを作成して

🤖 LLMの出力: 承知いたしました。

library(ggplot2)

ggplot(plot_data, aes(x = factor(start_year), y = study_count)) + 
(省略)

👍

Geminiに与えたシステムプロンプト

こんなことをGeminiに伝えました

目的: 治験データの検索・分析・可視化を支援
環境: AACT接続、SQL/Rコードが実行可能であること
動作方針
- 小さなステップで進め、都度説明を添える
- ggplot2 を用いて一貫した可視化を行う
- SQLは ILIKE 検索・nct_id 結合を基本とし、実行結果は即時表示
- セキュリティ上、ローカルファイルや外部操作は実行しない
AACTの主なデータ構造
分析・可視化の例

開発・デプロイまで全部無料

GitHub Copilot: VS Codeでコード補完とvibe coding
- 学生はPro版も無料 (今回 Claude Sonnet 4.5 を使いました)
Posit Connect Cloud: Shinyアプリをデプロイ可能
- 無料プランでRAM 4GB