近年、人工知能(画像認識)を用いたがん診断支援技術が盛んに研究されるようになった。医師と同等かそれ以上の診断精度を出す手法が提案される一方、病変領域の判断根拠の明確化が課題となっている。我々はこれまでに、診断根拠から病変領域を統計的に評価できる情報密度法を提案し、その有用性を実験的に示した。そこで今回、実用を想定したがん診断支援システムのプロトタイプを試作した。この試作システムにはタイル選択アルゴリズムの改良による精度向上、医師の選択した組織領域のピックアップ機能、がんと正常の根拠となる特徴点可視化機能を実装し、予備的な評価を行ったのでその結果を報告する。