医療・介護のAI活用は、記録・問診・見守りなどの定型業務から始めると安全です。現場にはカルテやサマリ、申し送りなどの事務作業が今も多く残っています。介護現場も人材の確保が難しく、AIは単なるコスト削減ツールではなく、スタッフの負担軽減とケア品質の維持に使う視点が欠かせません。
医療・介護のAI活用で相談しやすい6社を比べるときの観点は、業務の設計力と安全性、既存システムとの連携、障害時の体制です。
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活用パートナー選びが重要な理由
医療・介護のAI導入は、AIモデルを用意したあとに業務へ組み込んで完了します。患者情報や要介護者の記録を扱うため、業務設計と既存システムとの接続、アクセス権限、現場の承認ルールを一体で設計する必要があります。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
医療機関では、電子カルテが古いオンプレミス製品だったり、紹介状や同意書がPDFや紙で保存されていたりします。介護事業所でも、記録ソフト、見守り機器、勤怠システムが別々に動いていることがあります。
こうした状態でAIだけを追加すると、職員が二重入力する仕組みになり、導入前より負担が増える可能性があります。そのため、業務を観察してデータを整え、必要に応じて小さな連携プログラムまで作れる会社を選ぶことが大切です。
発注前に確認すべきポイント
提案を受ける前に、対象業務と利用者、入力データを整理しておきます。あわせて、AIの出力を誰が確認するかも決めておきます。
たとえば、「退院サマリを自動で完成させる」ではなく、「退院時の記録を下書きし、医師が確認して電子カルテへ登録する」と業務を定義します。
提案の場では、個人情報の学習利用や保存期間、障害時に手作業へ戻せるかを質問します。ログを施設側が確認できるかも、あわせて聞いておきます。AIの精度だけでなく、失敗したときに業務を続けられるかも比べておきます。
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まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスの成果を生み出すことと、システムを現場に定着させることに強みがあります。
営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築と導入の実績があります。また、企業ごとの業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。
特徴と強み
医療・介護のAI活用では、現場の困りごとを業務要件へ翻訳する力が欠かせません。
riplaは、AIを入れること自体を目的とせず、業務の中身から考えます。まず、記録作成や問い合わせ対応、集計、申請などの業務を細かく分けて捉えます。
- 判断範囲：人が判断する部分と、システムが補助する部分の切り分け
- 業務設計：現場の困りごとを、実装できる業務要件に落とし込むこと
- 運用計画：PoCで終わらせず、本番運用、権限設定、改善までの計画
得意領域・実績
既存の業務システムを活かしながら、AI検索や文書作成支援、社内ナレッジ活用、データ分析などを段階的に追加したい組織に向いています。
特に、現場ヒアリングから始めて、30日で対象業務とデータを定義し、60日で小さな実証を行い、90日で運用ルールを固める進め方と相性がよい会社です。
医療・介護固有の要件を事前に共有し、必要なセキュリティや法務の確認も含めて提案を受けると、開発範囲を現実的に見積もれます。
NEC｜電子カルテと病院経営を含めた医療DXの取り組み
NECは、電子カルテや病院情報システムなど、医療機関の基幹領域を長く支援してきた大手ITベンダーです。
公式の医療DX情報では、生成AIを搭載した電子カルテを紹介しています。さらに、病院経営の分析・支援に関する実証も掲載されています（出典: NEC「これからの地域医療に生成AIの活用を」）。
医療データを業務システムの中で扱いたい病院にとっては、既存環境との整合性を相談しやすい候補です。
特徴と強み
NECの強みは、生成AIを単独のチャット画面として提供するのではなく、電子カルテや地域連携、病院経営データと組み合わせて検討できる点です。
地域医療では、病院単体の効率化にとどまらず、救急搬送や紹介、退院後の連携まで含めたデータ活用が必要になります。
閉じた環境やアクセス制御を前提に、経営層と現場の双方へ説明しやすい構成を求める組織に適しています。
得意領域・実績
医療文書作成や電子カルテ周辺の生成AI、病院経営のデータ分析、治験患者の登録効率化など、大規模病院向けのテーマを検討しやすい会社です。
部門単位の小さな業務改善では、既存契約や調達手続きが導入スピードに影響することがあります。
予算と決裁期間が限られる場合は、対象部門と連携対象、実証期間、成果指標を、あらかじめ絞って相談することが大切です。
富士通Japan｜医療文書作成の実証と現場導入の事例
富士通Japanは、医療機関向けのシステムと業務支援を展開する企業です。
国立病院機構名古屋医療センターでは、退院サマリの作成に生成AIを活用しました。その実証では、作成時間が28分から8分へ短縮されたと公表されています（出典: 富士通Japan、2025年11月19日）。
文書作成の負担を具体的な時間で改善したい病院にとって、検討しやすい会社です。
特徴と強み
現場で使う医療文書は、文章を生成するだけでは足りません。診療科ごとのテンプレートや電子カルテへの転記、医師の確認、誤りが見つかった際の修正履歴まで、あわせて設計する必要があります。
富士通Japanのように医療現場の業務フローを理解する会社に相談すると、AIの出力をどの工程に置くかを具体的に決めやすくなります。
得意領域・実績
退院サマリや診療情報提供書、紹介状、診療録の下書きなど、医療文章の作成時間を短縮したい場合に向いています。
名古屋医療センターの公表資料では、年間約5,000万円のコスト削減の試算も示されています。ただし、これは施設の件数や人員構成に基づく試算です。
自院で稟議を通す際は、削減した時間をそのまま人員削減とみなさず、診療時間の確保や残業の抑制、教育時間への振り替えとしてROIを計算する必要があります。
NTTデータ｜閉域環境・ガバナンス・介護DXをまとめて支援
NTTデータは、生成AIのシステム構築、AIガバナンス、組織づくりと人材育成を一体で支援する大手ITサービス企業です。公式情報では、クローズドな環境で利用できるAIモデルや運用基盤を含め、導入から定着まで支援すると説明しています（出典: NTTデータ「生成AI」）。
医療・介護のように、技術だけでなくルールと教育を同時に整えたい組織に適しています。
特徴と強み
要配慮個人情報を扱うAIでは、データの送信先、学習への利用の有無、運用者が見られる範囲を細かく決めておきます。
NTTデータは、生成AIの活用推進とAIガバナンスをどちらも重視し、セキュリティや法規制、倫理面の評価と対策を支援しています。
NTTデータは、医療・ヘルスケア分野での知見や介護事業者との取り組みも公開しているため、組織横断の改革を進める際に相談先となります。
得意領域・実績
閉域環境の生成AIやデータ基盤、病院や介護事業者をまたぐ業務連携、見守り介護ソリューションなどが候補になります。施設内の記録を検索するだけでなく、地域連携や経営分析まで進めたい場合に向いています。
大規模案件になりやすいため、まずは対象業務を一つに絞ったPoCを行い、本番化した場合の運用費、データ更新費、監視費まで確認することをおすすめします。
Ubie｜AI問診と医療文書の業務負担軽減が中心
Ubieは、医療機関向けのAI問診や生成AIサービスを提供する医療特化型企業です。
公式の製品ページでは、Ubie AI問診が47都道府県、1,800の医療機関に導入されたと案内されています。出典はUbie「病院向けAI搭載のWeb問診システム」で、確認時期は2026年8月です。
患者が入力した症状を診療前に整理し、受付や看護師の問診負担を減らしたい医療機関に向いています。
特徴と強み
AI問診は、患者が答えた内容を医療者が読みやすい形に整理し、診察前の情報収集を支援します。診断をAIに任せるのではなく、医療者が問診内容を確認し、必要な追加質問や診察を判断する仕組みです。
紙の問診票を手入力する業務が多い施設では、導入効果を測りやすく、比較的低リスクな第一歩になりやすいです。
得意領域・実績
AI問診や診療前の情報整理、医療文書作成、病院内の生成AI活用を検討する場合に候補になります。公式事例では、琉球大学病院が文書作成を2時間から10分へ短縮した事例も紹介されています。AI問診の効果は、問診から診察までの流れのどこが変わったかで見ると分かりやすくなります。
- 問診の回答率：患者がAI問診にどれだけ答えたか
- 受付から診察までの時間：待ち時間がどう変わったか
- 看護師の入力時間：入力作業に費やす時間の変化
- 患者の満足度：受診した患者の評価
測った結果は、「AIを使った」という事実だけでなく、業務改善として評価することが大切です。
Microsoft｜音声から診療文書を作る臨床ワークフロー支援
Microsoftは、クラウド基盤とAIを組み合わせた医療向けサービスを展開するグローバル企業です。
2025年には、診察中の音声をもとに臨床文書の下書きを作るDragon Copilotを発表しました。
公式説明では、音声入力、会話の聞き取り、生成AIを組み合わせ、医療向けの安全対策を含めて臨床ワークフローの効率化を支援するとされています（出典: Microsoft Industry Blog、2025年3月3日）。
特徴と強み
音声認識で診察内容を記録し、SOAP形式などのカルテ下書きを作るアプローチは、医師がキーボード入力に費やす時間を減らす可能性があります。また、診察中に患者へ向き合う時間を確保しやすい点も期待できます。一方で、導入では音声認識の精度と、音声の扱い方のルールが実際の業務で通用するかを確かめる必要があります。
- 専門用語の誤認識：診療で使う用語を正しく文字にできるか
- 話者の切り分け：医師と患者の発言を区別して記録できるか
- 患者の同意：音声を記録することへの同意をどう得るか
- 音声データの保存期間：音声をどのくらいの期間残すか
海外製品を採用する場合は、日本の診療録や電子カルテの形式にどう合わせるかが重要です。
得意領域・実績
診療中の会話記録や臨床文書の下書きに関心がある施設に適しています。音声入力を活用した医師の働き方改革も検討できます。
導入時は、Wi-Fiやマイクといった物理インフラも評価の対象です。
院内ネットワークが不安定なまま音声AIを導入すると、使える場所が限られてしまいます。そのため、機能だけで比べず、通信や端末、電子カルテ連携、職員研修を含めた総額で判断することが必要です。
医療・介護業界のAI活用パートナー選びのポイント
会社を比べるときは、知名度やAIのデモより先に、導入後の働き方を具体的に確かめることが大切です。医療・介護では、最終判断を人が担う設計が必要です。さらに、事故や停止が起きた場合の対応者も、契約前に明確にしておきます。
- 業務効果：誰の作業を、どれだけ短縮できるか。
- 安全設計：AIの出力を誰が確認し、誤りをどう修正するか。
- 運用体制：障害時の連絡先と代替手段が決まっているか。
実績と経験の確認方法
実績は「AIを開発した件数」ではなく、医療機関や介護事業所で本番運用された業務の種類で確認します。退院サマリや申し送りのような記録業務、AI問診、見守りや介護記録など、自社の課題に近い事例を見せてもらいます。
事例の数字は、前提と測り方まで聞いておくと過大な期待を防げます。同じ数字でも、比べた条件と測った範囲が違えば、意味は変わります。
- 導入前後の条件：比較の前提となった業務の状況
- 対象人数：何人の職員や利用者を対象にしたか
- 測定期間：どの期間の結果か
- 職員の確認時間：AIの出力を職員が確かめるのに要した時間
紹介できる担当者がいるかどうかも、定着力を判断する材料です。
技術力と専門性の評価
確認する技術要件は、モデルの種類以外にも多くあります。まず、電子カルテや介護記録ソフトとのAPI連携、PDFや手書き記録のOCR、データクレンジングを見ておきます。
セキュリティ面では、閉域ネットワークや暗号化を確認します。加えて、権限管理や監査ログ、バックアップも対象です。
古いシステムに連携口がない場合は、RPAや中間データベースが必要になることもあります。その場合の追加工数と保守範囲を、見積書に明記してもらいます。
プロジェクト管理体制と契約の確認
医療AIでは、ハルシネーションや音声認識ミスにより、薬剤名やアレルギー、検査値を誤って扱う危険があります。
契約前には、AIの出力を確定情報として扱わないことを確認します。あわせて、医師や介護職員が確認する工程も明確にしておきます。
- 安全管理：誤出力の報告期限、ログ保存、再発防止の担当
- 障害対応：SLAの連絡窓口と復旧目標時間、代替手段、データ返却方法
- 費用確認：要件定義・連携開発・端末整備と、月額利用料・監視・保守の区分
一例として、月間1,000件の文書作成で1件あたり15分短縮できれば、月250時間を生み出せます。職員の時間単価を2,500円とすると、単純計算で月62万5,000円相当です。
ただし、空いた時間が診療枠の増加や残業の削減に結びつくかを確認する必要があります。削減した時間をすべて人件費の削減に置き換えないことが現実的です。
2026年時点では、既製のAI問診や音声入力、見守りサービスを限定して導入する場合、月数万円から数十万円程度が目安です。
業務ヒアリングと小規模PoCを含む個別開発は、数百万円から1,000万円前後です。電子カルテや介護記録ソフトと本格連携する場合は、1,000万円から数千万円規模になるケースがあります。
これは一律の公開価格ではなく、発注の目安です。利用人数やデータ量、連携方式によって変わり、閉域環境や端末台数によっても変動します。
見積を比べるときは、初期費用の安さより、3年間の利用料と保守費を含めた総保有コストで判断します。
医療・介護業界のAI活用でよくある質問
医療・介護のAI導入では、費用や個人情報、診断への利用範囲について質問が多く寄せられます。
最初から大規模なシステムを作るのではなく、対象業務と責任者を限定した実証から始めると、リスクと効果を確認しやすくなります。
医療・介護業界のAI開発費用はいくらですか？
費用は、既製サービスを利用するか、個別開発するか、電子カルテなどと連携するかで大きく変わります。
既製のAI問診や音声入力なら月額利用を中心に始められますが、独自の文書生成や閉域環境、複数システム連携を行う場合は、要件定義と開発の初期費用が増えます。
見積書では初期費用だけでなく、API利用料やデータ整備、監視、保守を分けて確認します。端末やネットワーク工事まで含めて、項目ごとの金額を示してもらいます。
AIに診断を任せても問題ありませんか？
診断や治療方針に関わるAIは、対象機能と承認の要否を確認し、医師の判断を補助する位置づけで運用します。
まずは、AI問診や文書の下書き、申し送りの要約、請求関連文書など、最終確認者を置きやすい事務支援から始めると安全です。
AIの出力をそのまま患者説明や処方に使わず、確認者、確認項目、記録方法をSOPに定めます。
患者や利用者の個人情報を生成AIに入力できますか？
利用するサービスの契約内容やデータの処理場所、学習利用の有無を確認し、保存期間やアクセス権限も見たうえで判断します。
患者の病歴や介護記録は要配慮個人情報に該当し得るため、無料の公開生成AIへスクリーンショットや氏名入り記録を貼り付ける運用は避けます。
匿名化や仮名化だけで十分かは、データの内容と再識別可能性によって変わります。そのため、個人情報保護とセキュリティの担当者を交えてルール化します。
まとめ
医療・介護業界のAI活用は、診断を置き換えるためではなく、人が患者や利用者に向き合う時間を増やすために進めるものです。第一歩は、退院サマリや音声記録、AI問診など、現場の負担が大きい業務を安全に補うことです。申し送りや見守りも、同じ考え方で検討できます。
比較候補は、目的に応じて絞り込みます。業務整理から開発・定着までなら株式会社ripla、医療基幹システムや病院経営まで含めるならNECが候補です。
医療文書作成の実績なら富士通Japan、閉域環境やガバナンスならNTTデータが候補です。AI問診を早く始めるならUbie、音声による臨床文書作成ならMicrosoftを検討します。
会社を選ぶときは、実績だけでなく、データ連携や現場研修、そしてどこまでを誰が受け持つかを確認してください。障害時の代替手段や導入後の改善体制も、あわせて見ておくと役立ちます。
介護職員の必要数は2026年度に約240万人と見込まれています（出典: 厚生労働省「介護人材確保に向けた取組について」）。
人手不足が深刻になるほど、導入目的を「人数を減らす」ではなく「記録時間を減らし、ケアに使える時間を増やす」と定義することが定着につながります。
参考情報: NEC「これからの地域医療に生成AIの活用を」、富士通Japan「医療機関におけるAI活用」、NTTデータ「生成AI」。
Ubie「病院向けAI搭載のWeb問診システム」、Microsoft Industry Blog「Dragon Copilot」を参照しました。
厚生労働省「介護人材確保に向けた取組について」も参照しています。
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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。