医療・介護向けAIエージェントの開発先は、現場業務と法規制、既存システムを一体で理解できる会社を選びます。
診療録や介護記録を扱う場合は、精度に加えて有資格者の確認と情報管理まで設計できるかも問われます。6社を、業務知見とセキュリティ、既存システム連携、導入後の支援体制で比べます。
▼全体ガイドの記事
・医療・介護業界AIエージェント開発・構築の完全ガイド
- 医療・介護の業務フローへの理解
- 個人情報保護と既存システム連携
- 有資格者の確認を含む運用支援
AIシステム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「AIシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
医療・介護業界でAIエージェント開発パートナーを選ぶことの重要性
医療・介護現場は、病歴や処方データ、バイタルといった極めてセンシティブな個人情報を扱う特殊な環境です。1回のミスが患者の健康に直結するため、AIエージェントの開発にも、他業界とは比較にならない厳格な要件が求められます。
開発パートナーを誤って選ぶと、使われないシステムに構築費用が無駄になるだけでなく、医療事故や個人情報漏洩といった深刻なリスクを招くこともあります。
医療・介護特有の開発要件
医療・介護分野のAIエージェント開発には、一般的なシステム開発にはない固有の要件があります。まず、厚生労働省・経済産業省・総務省が定める「3省3ガイドライン」への準拠が必要です。医療情報をクラウド環境に保存する際は、ゼロトラスト多層防御や多要素認証などの技術要件も満たさなければなりません。
次に、AIが自動診断を行うシステムは、薬機法上の「医療機器プログラム（SaMD）」に該当する可能性があります。その場合は、PMDAへの届出や承認が必要です。
さらに、電子カルテやレセコンなど、既存の院内システムとの連携も必要です。閉鎖的な医療システムへのAPI接続ノウハウが不足すると、手戻りが多発します。
良い開発会社と失敗するベンダー選定の差
ベンダー選定で失敗する最も多いパターンは、AI技術力は高いものの医療業務プロセスへの理解が浅い会社に依頼してしまうケースです。カルテ作成に医師がどれだけ時間を割けるか、看護師がどの順序で確認するかといった現場の動きを理解していないと、机上では機能しても、実際には使われない「死にシステム」になりかねません。
成功するベンダーは、要件定義の段階から現場スタッフへのヒアリングを丁寧に行い、業務フローを可視化して課題を言語化するところまで徹底します。
導入後もプロンプトの微調整やインデックスデータのクレンジングが続くため、運用定着まで見据えた伴走体制を持つかどうかが、長期的なROIを大きく左右します。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援
riplaは、コンサルティングから開発・運用まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として自社でDXを推進してきた実践知があり、ビジネス成果の創出とシステムの定着支援が強みです。
医療・介護業界の複雑な業務フローや規制対応を踏まえたうえで、現場に根付くAIエージェント開発を提案し、実行できる体制を整えています。
特徴と強み
riplaの最大の特徴は、IT事業会社として自社でDXを推進してきた実践知を持つ点です。開発会社でありながら、実際の業務課題に対して「どのようにAIを活用すれば効果が出るか」というビジネス視点での提案力も持ち合わせています。
医療・介護向けAIエージェントでは、システム構築に加えて現場業務に即した設計も行います。診療録作成への組み込みや、問い合わせ対応ボットの応答精度の設計、介護記録の自動化などが含まれます。
コンサルティングから開発・運用まで同じチームが一貫して担当するため、要件定義で把握した医療現場の状況を開発工程にも反映できます。「作ったけれど誰も使わない」という失敗を防ぎやすい点も特徴で、業務負荷の高い医療・介護の現場では特に重要です。3省3ガイドライン準拠のセキュリティ設計や電子カルテとのAPI連携なども含め、トータルで提案できます。
得意領域・実績
riplaは、営業・顧客・生産・販売管理といった基幹系システムの構築・導入で豊富な実績を持ち、その経験をAIエージェント開発にも活かしています。企業の既存システムとAI機能を連携させる開発に強みがあり、医療機関の電子カルテや介護事業者の基幹ソフトと連動するAIシステムにも対応できます。
特に、ビジネス成果の創出にフォーカスしたシステム設計を得意としており、導入後の定着支援まで視野に入れたプロジェクト推進が期待できます。
医療・介護業界でAIエージェント開発を検討している場合は、まずriplaへ相談していただくことで、自社の課題に最適なアプローチを見つけられます。
株式会社エクサウィザーズ｜ヘルスケアAI社会実装の先駆的実績
株式会社エクサウィザーズは、「AIと共に、ものごとの解決を」をビジョンに掲げ、医療・介護を含む多様な業界で生成AIソリューションを提供しています。
自社開発の生成AIプラットフォーム「exaBase 生成AI」を中心に、課題の整理から実装、運用定着まで一体で支援できる体制を持ちます。
医療・介護分野でAI活用の課題を整理するベンダーとして業界内で認知されており、複雑な現場業務をシステムへ落とし込む力にも定評があります。
特徴と強み
エクサウィザーズは、ヘルスケア領域への深い理解を持ち、大規模組織へのAI導入と定着支援の経験も豊富です。医療・介護の現場では1回のミスが重大な事故に直結しますが、同社はこの緊張度の高い環境を熟知しています。同社には、業務プロセスを可視化し、AIの適切な守備範囲を定義するコンサルティング力もあります。
生成AIプラットフォーム「exaBase 生成AI」には、150種以上のプロンプトテンプレートが標準搭載されています。そのため、診療録の下書き生成や問い合わせ対応ボットを、すぐに活用できる状態から始められます。さらに、RAGエージェント機能により、院内の診療プロトコルや薬剤情報などの専門知識を参照しながら高精度な応答を生成するシステムの構築も得意としています。
セキュリティとコンプライアンス管理の機能を標準で実装しています。3省3ガイドラインが求める医療情報の取り扱い要件にも対応でき、医療機関から評価されています。
得意領域・実績
エクサウィザーズは、医療・介護・ヘルスケア分野への深い関与を続けており、AI活用による業務効率化やケアの質向上に貢献する多数のプロジェクトに携わっています。介護現場での記録自動化や問い合わせ対応の効率化、診療支援システムの開発など、現場のニーズに基づいたシステム設計が強みです。
大規模組織での導入経験から得た知見を、中堅・中小規模の医療機関にも展開できます。組織規模を問わず対応できる体制です。さらに、導入後のDX育成組織によるフォローアップ支援は特に評価が高く、「導入して終わり」にならない継続的な改善体制が整っています。
株式会社PKSHA Technology｜自然言語処理の研究知見の医療AIへの応用
株式会社PKSHA Technologyは、自然言語処理・機械学習・深層学習などのAI技術を基盤に、企業のDXと課題解決を支援するAI開発会社です。
東京大学松尾研究室発のスタートアップとして2012年に設立され、独自アルゴリズムとカスタマイズ型AIで、大企業や公共機関を含む多くの組織の業務変革を支援してきました。
東証プライム上場企業として財務基盤も安定しており、長期的なパートナーシップを必要とする医療機関からの信頼も厚い企業です。
特徴と強み
PKSHA Technologyは、学術研究の知見に裏打ちされた自然言語処理技術を強みとしています。医療分野では、専門用語の意味解析や文書分類、テキスト生成などのNLP技術が必要で、医療機関固有の課題に適用するカスタマイズ開発で高い技術力を持ちます。
医療AIでは、ハルシネーション（事実と異なる内容の生成）が懸念されます。同社は、生成文の根拠となった情報源を画面に表示するUIなど、精度管理の仕組みを組み込む技術力があります。さらに、PKSHA Workplaceなど企業向けSaaSの開発・運営経験もあり、この経験を生かした拡張性と堅牢性を備えるシステム設計に定評があります。
医療情報を扱ううえで求められる厳格なデータガバナンスや個人情報保護対策についても、コンプライアンス要件に対応した設計が可能です。金融・通信・製造など規制業種での実績を持ち、そのノウハウを医療・介護領域にも応用できます。
得意領域・実績
PKSHAは、チャットボットやFAQ、自動応答など対話型AIの開発実績が豊富です。そこで培った自然言語の理解・生成技術を、医療・介護向けAIエージェントにも生かしています。
患者から医療機関への問い合わせや院内FAQの自動化に対応します。介護施設では、利用者や家族とのコミュニケーション支援など、対話型AIの実装で高い精度を発揮します。
医療現場では、一貫した応答品質や専門用語の正確な使用が求められ、根拠に基づく回答生成も欠かせません。こうした品質要件に応える技術力が強みです。
株式会社ニューラルオプト｜生成AIシステム開発とコンサルのスペシャリスト
株式会社ニューラルオプトは、生成AIシステムの開発・導入コンサルティングを専門とするAI開発会社です。生成AIの費用体系や導入プロセスに詳しく、医療・介護など各業界向けに、RAGシステムや業務特化型AIエージェントを構築してきました。
AI開発のコスト構造や期待効果を事前に示すコンサルティング力と、実際の開発・実装を一体で行える体制が特徴です。
特徴と強み
ニューラルオプトは、生成AI開発の総所有コスト（TCO）を試算し、開発段階に応じた契約形態の使い分けを提案できる点も特徴です。AI開発の初期の探索段階では、PoCやデータ前処理、アルゴリズム構築に準委任契約を提案します。一方で、電子カルテとのAPI連携など要件が固まった段階では、請負契約を提案します。
発注設計は経済産業省のガイドラインに沿って支援し、これにより発注側のリスクを適切に分散しながら開発を進められます。医療・介護向けRAGでは、専門用語の整備やインデックス作成など、データ前処理の質が精度を左右します。この点を踏まえ、データ整備から実装まで一貫して対応できます。
導入後のAI精度を評価するダッシュボードも構築します。「Human-in-the-Loop」は人が介在してAIの精度を補正する仕組みです。こうした長期的なROIを高める運用設計も得意です。
得意領域・実績
ニューラルオプトは、オンプレミスデータベースと連携するRAGシステムを開発しています。LLMを使った業務文書の自動生成など、実務に根付くカスタムAIの実績もあります。
医療・介護案件では、電子カルテのデータベースや院内マニュアルをナレッジとして取り込みます。そのうえで、スタッフの問い合わせに自動応答するシステムや、介護記録の入力を補助するAIエージェントを構築できます。
コンサルティング費用は40万円〜200万円、PoCは100万円〜500万円の相場が示されています。段階的な予算設計を提示できるため、初めてAI開発を外部委託する医療機関にとっても進めやすいパートナーです。
日本電気株式会社（NEC）｜医療向け生成AI搭載電子カルテの開発・提供実績
日本電気株式会社（NEC）は、国内最大規模のICTベンダーの一つです。医療・ヘルスケア分野で、長年にわたりシステム開発やインフラ構築を手がけてきました。
電子カルテと生成AIを統合した「MegaOak/iS AIメディカルアシスト」の開発・提供実績があります。診療情報提供書（紹介状）や退院サマリーの文章案を自動生成する機能を実装し、医療AIの実用化を進めてきました。
特徴と強み
NECの最大の強みは、医療向けシステム開発における長年の実績と、セキュリティ・コンプライアンス対応の厚みにあります。MegaOak/iS AIメディカルアシストでは、生成文に電子カルテの引用元を関連付けて表示します。医師が根拠を確かめやすくし、LLM特有のハルシネーションを抑える設計です。
医療情報のクラウド外部保存に関する3省3ガイドラインへの対応や、ゼロトラストアーキテクチャに基づくセキュリティ設計でも、豊富なノウハウを持ちます。大規模な医療機関や病院グループ向けのシステム刷新・AI統合では、既存の院内インフラとの複雑な連携を安全に実装できる技術力があり、これはNECならではの強みです。
長期的な保守・運用体制とサポート体制が整っており、システムライフサイクル全体を見据えたパートナーシップが期待できます。
得意領域・実績
NECは、病院向け電子カルテシステム「MegaOak/iS」シリーズを通じて、多数の医療機関への導入実績を積んでいます。大学病院や高度急性期医療機関など、複雑な診療体制を持つ大型医療機関への対応実績が豊富で、規模の大きいプロジェクトでの信頼性は業界トップクラスです。
生成AI搭載の「AIメディカルアシスト」は、診察記事データから医療用語を認識します。治療経過を時系列で見渡せるキーワードを自動抽出し、診療情報提供書や退院サマリーの文章案を生成します。
医療AIを既存の電子カルテに組み込み、段階的に拡張できます。この対応力により、小規模な開始から本格展開まで、幅広い医療機関のニーズを支えています。
株式会社NTTデータ｜ヘルスケアDXと医療情報基盤の豊富な実績
株式会社NTTデータは、国内最大手のシステムインテグレーターの一つです。医療・介護・ヘルスケア分野で、長年システム開発やデータ基盤構築を担ってきました。レセプトデータや電子カルテデータを活用した医療情報基盤の構築から、介護現場の業務効率化システムまで、ヘルスケアDXの広い領域で実績を持ちます。
生成AIやAIエージェントの分野でも積極的に投資・開発を行っており、医療機関・介護事業者向けの最新AIソリューションの提供体制を整えています。
特徴と強み
NTTデータは、医療情報を扱う法規制への深い知見を持ち、大規模システムを安定稼働させる技術力も強みです。医療機関の診療データや介護記録を安全に扱い、AIエージェントが参照・活用できる形に整えるデータ基盤構築で豊富なノウハウを持ちます。
個人情報保護法や次世代医療基盤法、3省3ガイドラインへの準拠を前提に設計し、医療機関側の法的リスクを抑えられます。AWS国内リージョンなどのクラウドで安全なAIシステムを構築し、患者情報を外部LLMの学習に使わせない設定（Opt-Out）や、ゼロトラスト多層防御にも標準対応できます。
複数の医療機関・介護事業者が関わる広域ネットワーク型のシステム構築においても、NTTグループの強固なインフラを活用した安定した開発・運用が可能です。
得意領域・実績
NTTデータは、病院・クリニック・介護施設などの幅広い医療・介護事業者向けに、システム開発・導入を行ってきた豊富な実績を持ちます。電子カルテやレセプトシステムとの統合に対応し、地域医療連携ネットワーク（HER-SYS等）や介護事業者向け業務支援システムも構築します。ヘルスケア全体を見渡した設計が可能です。
生成AIによる医療文書の自動作成支援や、患者向け問い合わせ応答システムに対応しています。最新のAI技術を医療現場の業務フローへ統合するプロジェクトでも実績を積んでいます。
大規模プロジェクトの管理体制が整い、PMO支援も充実しています。そのため、複雑な関係者が関わる医療機関の大型案件でも任せやすいパートナーです。
医療・介護業界AIエージェント開発会社の選び方ポイント
6社の特徴を紹介しました。自社に合う会社は、プロジェクトの規模や予算によって異なり、求める技術水準や医療機関の種別も判断材料になります。
失敗しないパートナーを選ぶために確認したいのは、医療・介護ドメインへの理解、法規制対応、導入後の伴走体制です。
医療・介護ドメインへの理解度の確認
AI開発の技術力が高くても、医療・介護の業務プロセスへの理解が浅い会社では、現場で使われないシステムができてしまうリスクがあります。そのため、提案の段階で現場固有の問いへの答えを聞いておくとよいでしょう。
たとえば、カルテ作成に医師が使える時間や、介護記録の入力時期・承認フローを具体的に答えられるかが目安です。業務フローを可視化し、AIの守備範囲を正確に定義できる力があれば、開発後の手戻りを減らせます。
過去の医療・介護向けAI開発の実績についても、具体的なシステム名や機能を挙げて説明できるかがポイントです。
3省3ガイドライン・SaMD該当性への対応実績の確認
医療・介護向けAI開発では、法規制対応の知見が開発会社選定の大きな評価軸になります。まずは、厚生労働省・経済産業省・総務省が定める「3省3ガイドライン」への対応を確かめ、どこまでを誰が受け持つかを書面にできるかも見ておきましょう。
クラウド外部保存では、ゼロトラスト多層防御や多要素認証が要件です。患者の診療情報を外部LLMの学習に使わせない設定（Opt-Out）と、AWS国内リージョンを使う安全な構成について、提案段階で説明できる会社を選びましょう。
開発するAIが、薬機法上の「医療機器プログラム（SaMD）」に該当するか判断できる会社を選びます。SaMDに該当しない場合も、組織内のガバナンス設計を支援できるかを確かめます。
導入後の伴走体制と契約形態の適切さ
AIエージェントは、納品後もプロンプトの調整やデータ整備が必要です。「納品をゴール」とするベンダーでは、運用が定着しにくくなります。導入後の精度評価ダッシュボードを提供できるか、Human-in-the-Loopによる補正体制など長期的な伴走支援の内容も、事前に確かめてください。
AI開発の初期段階では、PoCやデータ前処理を含むため「準委任契約」が候補です。要件が固定されたAPI連携などでは「請負契約」が考えられます。段階に応じた契約の使い分けを提案できるかも選定基準です。
医療・介護分野では、ROI回収期間の目安は12〜18ヶ月とされています。この目安を踏まえた費用対効果を試算できる会社なら、投資判断に役立ちます。
まとめ
医療・介護業界向けのAIエージェント開発に実績を持つ開発会社・ベンダーを、6社紹介しました。
株式会社riplaは、コンサルから開発・運用まで一気通貫で支援でき、ビジネス成果の創出とシステム定着を両立させた実践知が特徴です。株式会社エクサウィザーズは、医療・介護ドメインへの高い解像度とヘルスケアAI社会実装の先駆的実績を持ち、課題整理型のコンサルティング力に定評があります。
株式会社PKSHA Technologyは、東大発の学術的な自然言語処理技術を基盤に、ハルシネーション対策を含む高精度なAIシステムを構築できる東証プライム上場の信頼性が強みです。株式会社ニューラルオプトは、生成AIシステム開発のTCO試算とフェーズ別契約設計の支援に強く、初めてAI開発を外部委託する医療機関にとっても進めやすいパートナーです。
日本電気株式会社（NEC）は、医療向け生成AI搭載電子カルテ「MegaOak/iS AIメディカルアシスト」の開発実績を持ち、大型医療機関への対応力が際立ちます。株式会社NTTデータは、ヘルスケアDXの広範な実績と医療情報基盤構築における法規制対応の深い知見で、大規模・複合的なプロジェクトに対応できます。
医療・介護業界でAIエージェント開発を検討する際は、自施設の規模・予算・対象業務を明確にしたうえで、複数社に相談・見積もりを依頼することをお勧めします。また、最初は100万円〜500万円規模のPoCから始めるスモールスタートが、リスクを抑えながら効果を確認できる現実的なアプローチです。
まずはriplaへご相談いただき、自社に最適なAIエージェント開発の第一歩をご検討ください。
▼全体ガイドの記事
・医療・介護業界AIエージェント開発・構築の完全ガイド
▼あわせて読みたい関連記事
・医療・介護業界のAIエージェント活用事例｜診療支援・記録・問い合わせの実例
・医療・介護業界AIエージェントの開発・構築の進め方｜導入プロセスと成功のポイント
・医療・介護業界AIエージェント開発の費用相場｜見積もり内訳とコストを抑えるコツをご覧ください。
▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・AIシステム開発の完全ガイドブック
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
・サービス概要資料のURLはこちら >>>
・お問合せページのURLはこちら >>>
・お役立ち資料のURLはこちら >>>
株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。