医療・介護のAI活用は、記録作成や問診、診断支援、ケアプラン作成、夜間の見守りといった業務で広がっています。
業務シーン別の取り組みと効果を事例とともに紹介し、導入の進め方も説明します。AI活用の全体像は、下の完全ガイドにまとめています。
▼全体ガイドの記事
・医療・介護のAI活用 完全ガイド｜進め方・事例・効率化まで体系的に解説
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医療・介護でAI活用が広がる背景
医療・介護でAIが注目される背景には、少子高齢化の進行と労働力不足という構造的な問題があります。
2040年には約69万人の介護職員が不足すると予測されています。この需給ギャップを埋めるには、業務プロセスそのものを変える必要があります。
また、医師の働き方改革の義務化によって、病院側で書類作業を減らすニーズも高まっています。そのため、AIによる効率化が現場から切実に求められています。
慢性的な人手不足とペーパーワーク過多
医療現場では、診療後に記憶を頼りに手入力する電子カルテ作業が、医師一人あたり毎日相当な時間を消費しており、本来の患者ケアに充てる時間を削っています。
介護現場でも、日々のサービス記録やケアプランの更新作業が職員の残業増加につながり、離職率の上昇という深刻な問題に波及しています。
AI・生成AIは、こうした定型的・反復的なドキュメント業務で特に高い効果を発揮します。たとえば、音声を自動でテキスト化してカルテの下書きを作ることや、アセスメントデータからケアプランの原案を生成することで、専門職が本来の判断業務に集中できる環境をつくれます。
- 医療現場：診療後の電子カルテ入力と、紹介状・退院サマリーの作成
- 介護現場：日々のサービス記録とケアプラン更新による残業の増加
政策・補助金によるDX推進の加速
国や自治体も、医療・介護DXを強力に後押ししています。厚生労働省は、医療情報システムの安全管理を定めた「3省2ガイドライン」を更新しました。
介護分野では、都道府県の「介護テクノロジー導入支援補助金」が整備されています。介護ロボット枠は30〜100万円、ICT製品枠は100〜250万円です。また、パッケージ製品枠では、400〜1,000万円の補助上限が設定されています。
こうした政策的な後押しを受けて、実際にAIシステムを導入する医療機関・介護施設は年々増えています。大学病院から地域の中小クリニック、特別養護老人ホームや通所介護事業所まで、規模を問わずAI導入の動きが広がっています。さらに、先行事例から学べる知見も蓄積されてきました。
- 医療分野：医療機関へのサイバーセキュリティ対策の事実上の義務化（2023年）
- 介護分野：介護テクノロジー導入支援補助金による、機器や製品の導入支援
医療・介護におけるAI活用シーンの全体像
医療・介護分野におけるAIの活用シーンは、「医療機関向け」と「介護施設向け」に分けて整理できます。いずれも、「記録・文書業務の効率化」「患者・利用者接点のデジタル化」「リスク管理・予防」の3領域に集約されます。
医療機関で活用が進む主な領域
医療機関では、次の業務でAI・生成AIの活用が特に進んでいます。電話受付では、24時間対応のAIチャットボットで受付を代替する取り組みも進んでいます。
- 電子カルテ入力支援：音声認識＋生成AIによる自動下書き作成
- 問診・電話受付：来院前の対話型問診と、24時間対応のチャットボットによる電話受付代替
・退院サマリー・紹介状・指示書の自動生成
・AI問診・外来トリアージ（患者のスマホや専用端末を使った対話型問診）
・レセプト点検・算定漏れ防止
・医療画像診断支援（CT・MRI・エコーの読影補助）
これらはいずれも、医師や医療事務スタッフが従来多くの時間を費やしてきた業務です。AIを組み込むことで、処理時間の短縮だけでなく、ヒューマンエラーの防止や算定漏れによる収益損失の回避にもつながります。
介護施設で活用が進む主な領域
介護施設では、次の業務でAI・テクノロジーの導入が加速しています。夜間見守りやシフト作成にもAIの導入が広がっています。送迎ルート計画や、対話型AIロボットによる認知症予防・レクリエーション支援も進んでいます。
- ケアプラン：ケアプラン原案の自動生成（アセスメントデータを活用したAI補助）
- 記録・見守り：介護記録の音声入力と、夜間見守りセンサー・AIカメラによる非接触モニタリング
・介護記録の音声入力・自動整形
・シフト作成の自動化・最適化
・送迎ルート計画のAI算出
・対話型AIロボットによる認知症予防・レクリエーション支援
介護現場での活用は、「直接ケアの質向上」と「間接業務の削減」の両方を実現できる点が特徴です。
夜間巡回の効率化や記録業務の音声化により、職員の肉体的・精神的な負担を軽減しながら、利用者へのサービス品質を維持・向上させられます。
医療現場でのAI活用事例｜業務シーン別の取り組み
医療機関でのAI活用は、「書類作成業務の自動化」と「患者接点のデジタル化」で大きな成果が報告されています。
業務シーンごとに、具体的な取り組みと得られた効果を見ていきます。
電子カルテ入力支援と退院サマリーの自動生成
診察室での医師と患者の会話を、スマートフォンや専用端末でリアルタイムに集音します。
医師は診察後に記憶を頼りに入力する時間から解放され、内容の確認と修正だけで記録業務を完結させられます。
兵庫医科大学病院などの大学病院から地域のクリニックまで導入が広がっており、カルテ記載時間の削減効果が報告されています。
退院サマリーの自動生成でも、顕著な成果が出ています。
入院中の経過記録・検査データ・処置情報を、生成AIが自動で抽出・要約してサマリーの下書きを作成します。
ある病院では、退院時看護サマリーの作成時間が平均約30%削減され、スタッフの精神的な負担軽減にも寄与したとされています。また別の大学病院での実証実験では、生成AIによるサマリー作成支援に参加した医師の92%が業務効率化を実感したと回答しています。
- 電子カルテ：音声認識と生成AIによる下書きの自動作成
- 退院サマリー：経過記録や検査データからの自動要約
AI問診・外来トリアージ支援
AI問診のシステムは、複数の医療機関で稼働しています。患者は来院前や待合室で、スマートフォンやタブレットから症状を入力します。AIが最適な質問を自動で組み立て、対話型の問診を進めます。
「ユビー」などの問診AIサービスがその代表例です。受診すべき診療科を提案する機能があり、不適切な診療科への受診を未然に防ぐ効果もあります。
大阪国際がんセンターなどの施設では、問診時間を従来比で約3分の1に短縮したと報告されています。
問診で浮いた時間は、医師が月200時間分相当の紹介状等の作成に充てられたとする報告もあります。
院内のトリアージ支援にもAIが活用されています。問診票データを解析して感染疑いのある患者を自動で抽出し、アラートを発して個室への誘導などを促す「院内トリアージ支援システム」が導入された施設では、スタッフの経験値に依存しない均一な感染対策が可能になっています。
AIチャットボットによる24時間対応の電話受付代替では、月間の受電件数が約80%削減されたとする事例も報告されています。また、受付スタッフの業務負荷も大幅に軽減されています。
- AI問診：来院前の対話型問診と、電子カルテへの自動連携
- トリアージ・電話受付：感染疑いのある患者の抽出と、チャットボットによる電話対応
レセプト点検・算定漏れ防止と医療画像診断支援
診療報酬請求業務（レセプト）でも、AIの活用が進んでいます。「Reze」などのAIレセプト管理システムは、過去の膨大な請求実績データを学習する仕組みです。これにより、返戻リスクを大幅に減らせます。
厚生労働省の調査研究では、生成AIが算定すべき点数を73.7〜97.1%の正答率で判断できる可能性が示されています。
事務スタッフの確認工数も劇的に減らせるとされています。
ある地域での実証事業では、年間で最大459時間の請求業務時間削減と、月内の残業ほぼゼロ化が確認されています。
医療画像診断の分野では、CTやMRI・超音波画像をAIが解析して医師の読影を補助する「医療機器プログラム（SaMD）」の活用も進んでいます。たとえば、CT画像から肺結節や微小骨折を検出するソフトウェア、MRI画像から脳疾患の初期兆候を検出するシステム、超音波画像から悪性腫瘍を識別するソフトウェアなどがあります。
また、多様な診断支援ツールが実用化されています。米国FDAでは2023年11月時点で483件のSaMDデバイスが承認されており、国内でも、深層学習を活用した医療機器プログラムの承認数が累計で増加傾向にあります。
- レセプト点検：病名・治療行為・処方の不整合チェックと、算定漏れの防止
- 医療画像診断：CT・MRI・超音波画像の解析による読影補助
看護業務における転倒予測・不穏検知と事務自動化
看護領域では、言語解析AIを活用した「転倒・転落予測システム」が注目されています。
日々の看護記録データと過去のインシデント事例を学習したAIが、リスクをレーダーチャートで可視化します。
導入した施設では、従来1回あたり35分かかっていたリスク判定業務が0分へと削減されました。
年間インシデント報告件数が約38%減少したという成果も確認されています。
患者の不穏行動を事前に予測するシステムでは、不穏が発生する30分以上前の段階で約70%の精度が示されています。
先制的な看護介入を可能にしています。
また、看護管理者が行う人員データの集計・転記作業に、RPA（Robotic Process Automation）を導入した事例もあります。月に3〜4時間（年間36〜48時間）を要していた手作業が、月5分（年間約1時間）にまで短縮され、ヒューマンエラーによるミスも完全に解消されたとされています。
- 転倒・不穏：転倒・転落リスクのスコア化と、不穏行動の予兆検知
- 事務作業：RPAによる人員データの集計・転記
介護現場でのAI活用事例｜ケアプランから見守りまで
介護現場でのAI活用は、職員の業務負担の軽減と利用者の生活の質（QOL）向上という両面で成果が出ています。
導入効果が確認されている取り組みを、業務シーンごとに紹介します。
ケアプラン原案の自動生成とサービス品質の均一化
ケアマネジャーが行うケアプラン作成業務では、AIによる自動生成支援が注目されています。アセスメント（課題分析）データをもとに、AIが最適なサービス構成や目標設定の原案を作成します。
従来1〜2時間を要していたプラン作成は、20〜30分程度に短縮されるとされています。ケアマネジャーの事務負担を大幅に減らしながら、より多くのケースに対応できるようになります。
この仕組みは、新人教育の観点でも有効です。ベテランケアマネジャーが持つ「暗黙知」をAIが学習してデータ化することで、経験の浅いスタッフでも均一な品質のプランを提供できるようになります。
介護リフォーム（住宅改修）の分野でも、AIが過去の改修実績から適切な手すり位置などを提案します。これにより、通常1か月以上かかる設計から着工までの工期が2週間短縮された事例が確認されています。
- ケアプラン作成：過去の成功事例をもとにした原案の生成
- 住宅改修：過去の改修実績をもとにした手すり位置などの提案
夜間センサー見守りと転倒防止・訴訟リスク軽減
介護施設での夜間巡回業務は、職員の肉体的な負担が大きく、睡眠不足による離職の要因にもなっています。
利用者の呼吸・睡眠深度・体動を、ベッド下や居室に置いた機器がリアルタイムに監視します（「LIFELENS」などのサービスが代表例です）。そのため、「熟睡中」と判定された利用者への定時巡視を省略できます。
夜間巡回回数が従来の約50%削減された施設が報告されています。
この仕組みは、利用者のQOL向上にも直結しています。ドア開閉音による睡眠妨害が減るため、利用者自身の睡眠の質も向上します。
また、AIカメラに事故前後の映像ログが自動で保存されるため、転倒などの事故が起きた際に、家族へ客観的な情報を提供できます。さらに、主観的な記憶違いによるトラブルや訴訟リスクを未然に防げるメリットもあります。
- 夜間巡回：生体センサーとAIカメラで、異常時のみ訪室する運用への切り替え
- 事故時の確認：事故前後の映像ログを残し、家族への情報提供に使う
シフト作成・送迎計画・記録業務の一括効率化
介護施設のシフト作成は、職員ごとのスキルレベルなど多くの条件を複雑に調整する必要があり、担当者の大きな負担になっています。AIがすべての制約条件を自動で分析することで、シフト作成にかかる時間が従来の約10分の1に短縮された事例があります。
また、利用者の自宅位置・希望時間・車椅子対応車両などの条件を踏まえた送迎ルート計画では、従来数時間かけて作成していた計画をAIがわずか15分（約95%削減）で算出します。カーナビへ自動転送することで、運転手の心理的負担も軽減されています。
介護記録の音声入力による効率化も普及しています。サービス提供直後に、その場でスマートフォンへ音声入力すると、AIがフォーマットどおりの記録形式に文字起こし・整形します。
事務所に戻ってPCへ手入力する時間が半減し、記録の即時性が高まることで、入力漏れや不正確な転記を防止できます。
ぬいぐるみ型の対話AIロボットを活用した実証実験では、高齢者のモニタリング面談時間が平均7.0分から2.2分へと、約7割削減されたとする報告もあります。
- シフト作成：休暇希望や配置基準を踏まえた勤務表の自動生成
- 送迎・記録：送迎ルートの自動算出と、音声入力による記録の整形
AI導入で得られる効果｜定量・定性の両面から
医療・介護現場へのAI導入が進むなかで、定量的・定性的なさまざまな効果が確認されています。数値で示せる成果に加えて、現場の働き方や組織文化に与える変化も大切な点です。
業務時間削減と運営コスト改善の実績
業務時間の削減は、ケアプラン作成や送迎計画など幅広い業務で報告されています。
- 退院時看護サマリー：作成時間が約30%削減
- 看護管理者の事務転記：月3〜4時間から月5分へ（約95%削減）
・転倒・転落リスク評価時間：35分から0分へ（手動アセスメント廃止）
・年間インシデント報告件数：約38%減少
・夜間巡回回数：約50%削減
・ケアプラン作成時間：1〜2時間から20〜30分へ
・送迎ルート計画時間：数時間から約15分へ（約95%削減）
・シフト作成時間：約10分の1に短縮
・月間受電件数：最大80%削減（AIチャットボット活用）
レセプト請求業務でも、ある地域の実証事業で年間最大459時間の業務時間削減が確認されています。
これらの数値は、特定の施設や条件下での成果です。ただし、AI活用による時間削減効果は、医療・介護の現場全体で広く認められています。
職員定着・ケアの質向上・組織変革への波及効果
定量的な時間削減以上に重要なのが、現場の働き方と組織文化への波及効果です。時間に余裕が生まれることは、職員の仕事へのやりがい回復にもつながり、離職率の抑制に寄与するとされています。
また、AIによるリスク管理（転倒予測・不穏検知・院内感染トリアージ）は、インシデントの予防を通じてケアの質そのものを高めます。AIが出力するリスクスコアや予測情報を職員が共有することで、チーム全体での情報連携が進み、組織としての対応力が向上します。
新人・ベテランを問わず均一な品質を維持できるようになることも、組織の安定的な成長につながる重要な効果です。
- 職員の定着：書類作成の時間が減り、対面ケアに充てる時間が増える
- 組織の対応力：リスクスコアや予測情報をチームで共有して連携を進める
自院・自施設でAI活用を始める進め方
事例を知っても、「実際にどこから始めればよいのか」と迷う方は多いと思います。医療・介護現場でAI導入を進める際の手順を、3つのステップに分けて解説します。
STEP1：課題の洗い出しと優先業務の特定
AI導入で失敗する最大の原因は「技術ありきで導入すること」です。まず、自院・自施設で最も時間がかかっている業務と、スタッフが不満を抱えている業務を洗い出します。
たとえば、「電子カルテ入力に時間がかかりすぎている」「夜間巡回で職員が疲弊している」「シフト作成に毎月丸1日かかっている」といった課題です。また、具体的な課題とその規模（何時間/月など）を明確にすることが、AI活用の正しいスタートポイントです。
課題が特定できたら、同規模・同業態の施設でのAI導入実績を持つベンダーを探してください。大病院向けの高機能システムを小規模施設に導入すると、オーバースペックとなり、「機能が複雑すぎて使えない」という失敗に陥るリスクがあります。
自分たちに近い規模・形態での解決実績が豊富なベンダーを選ぶことが、導入成功の重要な条件です。
- 課題の確認：時間がかかる業務と、職員の不満が大きい業務
- 規模の把握：何時間/月かかっているかを数字で示す
STEP2：PoC（試験導入）と法令・セキュリティの確認
医療・介護分野のAI導入では、セキュリティと法令遵守の確認が必須です。医療情報を扱うシステムには、「3省2ガイドライン（第6.0版）」への準拠が求められます。
ベンダーには、ランサムウェア対策の体制と、ISMS（ISO27001等）の認証取得の有無を確かめます。また、MDS/SDSを提供できるかどうかも、必ず把握しておきます。
生成AIを活用したシステムでは、入力データが再学習に使われないか、サーバーが国内法の適用を受ける場所にあるかも重要な確認事項です。
セキュリティの確認と並行して、まずは小規模なPoC（概念実証）から始めることをお勧めします。
無料トライアルや試験導入期間を設け、現場スタッフが実際に操作してUIの使い勝手や習熟度を確かめます。こうすることで、本格導入後の定着失敗のリスクを大幅に減らせます。
介護施設では、補助金（介護テクノロジー導入支援補助金）の活用も検討します。交付決定の前に契約・発注をしてしまう失敗を避けるため、申請スケジュールを先に確認しておくことが大切です。
- セキュリティ：二要素認証、クリーンバックアップ、ISMSの認証取得
- 補助金：交付決定の前に契約・発注しないための申請スケジュールの確認
STEP3：既存システムとの連携と Human-in-the-Loop の確立
AI導入で見落とされがちなのが、既存の電子カルテシステムや介護ソフト（「ワイズマン」「ほのぼの」「カイポケ」等）とのデータ連携です。
連携ができないまま導入すると、二重入力が発生して「かえって手間が増えた」という本末転倒の結果になります。導入前に、既存システムとの互換性をベンダーに必ず確認してください。
医療・介護分野では、AIはあくまで「補助ツール」です。また、診断・治療方針・ケアプランの最終的な判断は、必ず有資格者が行う「Human-in-the-Loop（人間主導の監視体制）」の確立が絶対条件です。
AIが生成したカルテ下書きやケアプラン原案を、誰が確認して承認するかを決めておきます。そのうえで、組織内のAI利用ルールとして利用申請や監査の仕組みを整えます。少なくとも半年に1回の利用監査などを行うことが、安全で持続的なAI活用の基盤となります。
- データ連携：APIやCSVによる既存システムとのつながり
- 最終判断：カルテ下書きやケアプラン原案の承認フローと利用監査
まとめ：現場課題の解決を起点とする医療・介護のAI活用
医療・介護現場でのAI・生成AI活用事例を、業務シーン別に紹介しました。電子カルテ入力支援、退院サマリーの自動生成、AI問診、レセプト点検、医療画像診断支援といった医療機関向けの活用があります。
また、ケアプラン自動生成、夜間見守りセンサー、シフト最適化、音声入力記録といった介護施設向けの活用もあり、実際に成果が確認されている取り組みが数多くあります。
AI導入では、現場が抱える具体的な課題を起点にすることが大切です。そのうえで、同規模・同業態での実績があるベンダーを選び、3省2ガイドラインへの準拠を確かめたうえで、PoCから段階的に進めます。
Human-in-the-Loopの体制を確立しながら、AIと専門職が協調する仕組みを整えることで、職員の働きやすさと、患者・利用者へのケアの質を高められます。
まずは、自院・自施設のなかで最も負担になっている業務を一つ選び、AI活用の可能性を検討してみてください。
▼全体ガイドの記事
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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。
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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。