医療/介護業界におけるAI活用の活用事例/実例/具体例について

医療/介護業界におけるAI活用は、診断を機械に任せることではなく、記録・見守り・情報整理などの定型業務を支援し、専門職が患者や利用者と向き合う時間を増やす取り組みです。

本記事では、医療機関と介護事業所で実際に検討しやすい活用事例を、課題、導入内容、効果の順に紹介します。個人情報保護、レガシーな電子カルテとの連携、費用とROI、現場定着、事故時の責任分界まで、2026年時点で導入前に確認すべきポイントを具体的に解説します。

医療/介護業界がAI活用を必要とする背景

AI導入の出発点は、流行しているから導入することではありません。働き方改革や人材不足によって、専門職が本来の仕事以外に費やす時間を減らし、限られた人数で安全とサービス品質を両立することが目的です。特に最初は、診断や治療の自動化よりも、下書き作成や情報整理のように人が確認できる業務から始めると、効果とリスクを測りやすくなります。

課題：医師の時間外労働に上限が設けられても、診察後のカルテ、退院サマリ、紹介状、診療情報提供書などが消えるわけではありません。リサーチノートで整理したUbieの調査では、働き方改革後も68.1％の医師が労働時間の短縮を実感していないとされています。夜に帰宅してからカルテを書くという状況では、勤務時間を形式的に区切っても負担感は下がりません。

導入内容：診療中の音声を文字起こしし、SOAP形式のカルテ下書きや申し送り要約を作るAIを、医師が確認してから電子カルテへ反映する流れを整えます。Microsoftは2025年にDragon Copilotを発表し、音声入力と診察室の会話を使った臨床文書化を支援する機能を示しています。公式説明でも、AIは文書の下書きを作成する支援役と位置づけられており、最終確認を医療者が担う設計が重要です（出典：Microsoft、2025年）。

効果：記録の初稿作成を短縮できれば、医師の残業時間だけでなく、看護師や医事課との確認往復も減らせます。効果測定では、単純な作成時間だけでなく、勤務終了後の記録時間、修正率、患者との会話時間、未入力記録の件数を30日単位で比較します。

課題：介護現場では、利用者への直接支援に加えて、食事・排泄・服薬・入浴・バイタルなどの記録、申し送り、ケアプラン作成に時間がかかります。厚生労働省は、2040年に介護職員が新たに約57万人必要になると推計しており、記録作業を人手だけで増やし続ける方法には限界があります（出典：厚生労働省「全国厚生労働関係部局長会議資料」、2025年）。

導入内容：まずは音声入力で現場の言葉を記録ソフトに取り込み、AIが時刻、利用者、支援内容、変化、申し送り事項に整理します。夜間は、居室の動きや離床を検知する見守りセンサーを導入し、全員を一定間隔で訪室するのではなく、必要な場所とタイミングを優先して巡回します。

効果：リサーチノートで整理した実証値では、介護記録の作成時間を50〜70％削減し、1日1時間以上短縮できた事例があります。夜間見守りでも、巡視業務を実質91％削減した事例が示されています。ただし、削減した時間を人員削減に直結させると反発を招きやすいため、休憩の確保、利用者との会話、転倒ゼロなど、ケアの質に結びつく指標で評価します。

業務別・シーン別のAI活用事例

医療/介護業界におけるAI活用は、同じAIでも業務によって責任と効果が異なります。ここでは、導入担当者が現場の業務フローに置き換えて検討できるよう、代表的な事例を課題、導入内容、効果の順で整理します。

課題：退院サマリや紹介状は、複数の画面や過去記録を見ながら作成するため、医師によって書き方や粒度がばらつきます。初診では患者の訴えを聞き、問診票を確認し、診療前に要点をまとめる作業も重なります。

導入内容：電子カルテから許可された範囲の情報だけを取得し、経過、検査、投薬、未解決の課題をテンプレートに沿って要約します。AI問診では、患者の回答を主訴、既往歴、服薬、緊急度の候補に整理します。サマリや問診結果は自動確定せず、医師が原文と照合して承認する運用にします。

効果：名古屋医療センターの富士通実証では、退院サマリの作成時間が28分から8分となり、71.2％削減、年間約5,000万円のコスト削減が試算されています。また、リサーチノートで整理した事例では、初診対応が20〜25分から8〜10分に短縮されています。これらは施設固有の実証値のため、そのまま自院の成果とせず、まず10〜30件の記録で自院の削減率を測ることが適切です。

課題：夜勤者が少ない施設では、定時巡視のために居室を何度も回る一方、訪室そのものが利用者の睡眠を妨げることがあります。記録は業務の最後にまとめて入力しやすく、記憶違い、転記、申し送り漏れの原因になります。

導入内容：ベッドの離床、室内の動き、呼吸や体温など、機器が取得できるデータの範囲を明示したうえで、異常候補を職員の端末へ通知します。職員が確認した結果を音声で入力し、AIが「いつ、誰に、何が起き、どう対応したか」に整形します。通知が鳴ったら必ず駆け付けるのではなく、状況確認、優先度判断、対応、記録というSOPを先に決めます。

効果：巡視の回数を一律に減らすのではなく、訪室が必要なケースに時間を使えるようになります。CarePredictのようにウェアラブルの行動変化から、尿路感染症の兆候を最大3.7日前、うつ病の兆候を2週間前に予測するサービス事例もありますが、予測は診断ではありません。通知の精度、見逃し、誤報、職員の対応時間を記録し、利用者本人・家族への説明と同意を含めて評価します。

課題：画像や検査値、経過記録を横断して確認するには時間がかかり、専門医が不足する地域ではダブルチェックの負担も大きくなります。治験では候補患者の条件が複雑で、過去記録から対象者を探す作業が登録の遅れにつながります。

導入内容：CT・MRI画像の病変候補表示、疾患発症リスクの予測、治験候補者の条件検索、医学文献の要約などを、医療者の判断を補助する形で組み込みます。Delphi-2Mのように大規模な電子カルテデータから多数の疾患リスクを予測する研究や、NECが東北大学病院で治験患者登録の効率化を検証した事例は、研究・経営支援の可能性を示しています。

効果：候補の見落としを減らし、医師が確認すべき画像や患者を絞り込めます。ただし、診断・治療方針の決定に寄与するプログラムは、医薬品医療機器等法上の医療機器プログラムに該当する場合があります。厚生労働省は、機能しない場合に生命・健康へ影響するおそれがあるプログラムを規制対象として整理しています（出典：厚生労働省「医療機器プログラムについて」）。精度だけでなく、承認・認証、適応範囲、バイアス、説明可能性を確認します。

医療/介護業界のAI活用で必要なガバナンス設計

医療/介護のAI導入は、モデルの性能だけで成否が決まりません。誰がどのデータを入力できるか、出力を誰が承認するか、誤りが発生した場合にどう止めるかを、システム導入前に文書化する必要があります。

課題：患者の氏名、病歴、画像、検査値、介護記録は、漏えいした場合の影響が大きい情報です。無料の生成AIにカルテ画面のスクリーンショットを貼り付けるといった行為は、入力データの保存や学習利用の条件を施設が管理できず、重大なリスクになります。

導入内容：利用目的を限定し、匿名化・仮名加工、アクセス権限、ログ保存、データ保持期間、委託先の再委託条件を確認します。医療機関向けの閉じた環境や、入力データを学習に使わない契約、院内または専用クラウドでの処理を選択肢にします。厚生労働省は医療情報システムの安全管理に関するガイドラインを公開しているため、情報システム部門だけでなく、現場責任者と個人情報保護担当者が一緒に確認します。

効果：AIの利用範囲を明確にすると、現場が便利さだけを優先して危険な使い方をすることを防げます。テスト環境には実患者データを使わず、匿名化した検証データを使います。例外的に実データを扱う場合は、目的、対象、保管場所、削除方法、承認者を記録し、利用終了後に削除確認を行います。

課題：AIが作った文章やアラートを、人が確認せずに確定すると、誤情報やハルシネーションが診療・ケアへ入り込みます。アレルギー情報、禁忌薬、転倒リスクなどの重要項目をAIが抜かした場合、責任の所在が曖昧なままでは事故後の検証もできません。

導入内容：事務支援では「下書き」「候補」「要確認」と画面に表示し、最終承認者を医師、看護師、ケアマネジャーなど職務ごとに設定します。診断支援では、製品の承認・認証状況、対象疾患、対象装置、使用条件を確認します。厚生労働省の資料でも、診断や治療などを目的とし、機能しない場合に健康へ影響するプログラムは医療機器に該当し得ると説明されています（出典：厚生労働省、2023年）。

効果：責任分界を明示すると、AIを過度に信頼することも、逆に誰も使わないことも防げます。契約書やSLAには、稼働率、障害時の連絡時間、ログの保存期間、モデル更新時の通知、誤出力の報告窓口、再委託先、事故時の調査協力、損害賠償の範囲を記載します。医療安全委員会や個人情報保護委員会など、既存の会議体で定期的にレビューすることも重要です。

医療/介護業界でAIを導入する費用とROI

AIの費用は、既製サービスを使うか、既存システムと個別連携するかで大きく変わります。以下は市場全体を保証する価格表ではなく、稟議前に置くための概算レンジです。実際には、データ量、同時利用者数、セキュリティ要件、電子カルテの仕様、保守体制を含めて見積もります。

課題：月額ライセンスだけを見て導入を決めると、初期設定、データクレンジング、端末、ネットワーク、職員研修、保守の費用が後から膨らみます。特に紙やPDFが混在する施設では、AIを導入する前に読み取りと項目統一が必要です。

導入内容：小規模な音声記録や文書要約の検証なら、初期設定・研修を含めて数十万〜数百万円、既存の電子カルテや介護記録ソフトと連携する個別開発なら、数百万円〜1,500万円程度を仮置きします。月額は、利用者数と処理量に応じて数万円〜数十万円、画像解析や専用環境を含む場合はさらに上がる可能性があります。カメラ、マイク、タブレット、Wi-Fi増強、監視・保守費用も別枠で見積もります。

効果：費目を分けると、安価なPoCと本格導入の差を比較できます。見積書では、初期費用、月額、従量課金、データ移行、API連携、端末、ネットワーク、教育、障害対応、モデル更新を分け、3年間の総保有コストで判断します。

課題：「AIで効率化できます」という説明だけでは、経営層も現場も投資判断ができません。削減した時間が残業削減になるのか、受け入れ患者数の増加になるのか、スタッフの休憩や教育に回るのかを決めないと、導入後に成果が見えなくなります。

導入内容：ROIは「1件あたりの削減分数 × 月間件数 × 人件費単価」で粗い効果を出し、そこから月額費用、保守費用、教育費を引きます。例えば、月1,000件の記録を1件8分短縮し、職員の実コストを1時間2,500円と仮置きすると、月133時間、約33万円相当です。月額25万円なら単純計算で月8万円の余地ですが、実際の利益ではなく、休憩・ケア・受け入れ余力へ再配分できる時間として評価します。

効果：稟議には、ベースライン、目標、測定期間、利用率、誤りの修正時間、利用者満足度、残業時間をセットで記載します。補助金は公募条件や対象経費が変わるため、厚生労働省、自治体、介護テクノロジー導入支援事業などの最新公募要領を確認し、採択を前提にせず自己負担額でも成立する計画にします。

AI活用を現場に定着させる導入ステップ

最初から全施設・全業務へ広げると、データ、権限、教育、問い合わせが同時に増えます。低リスクの業務で価値を確認し、使い方とルールを固めてから対象を広げる30-60-90日の進め方が現実的です。

課題：PoCが成功しても、担当者だけが使い、他の職員が従来の方法へ戻ることがあります。操作手順が曖昧、AIの誤りを報告できない、導入で仕事が増えたと感じる、といった問題が定着を妨げます。

導入内容：最初の30日で業務を一つ選び、入力データ、出力、承認者、禁止事項、測定指標を決めます。次の60日で少人数の病棟や1事業所で試し、誤出力と例外処理をSOPへ反映します。90日目に、時間短縮だけでなく安全性、利用者対応、職員のストレスを含めて継続判断を行います。診療録の下書き、介護記録の整形、院内文書の検索は、診断自動化より着手しやすい領域です。

効果：段階導入なら、問題が小さいうちに止めて修正できます。成功条件は「全員が使う」だけでなく、承認率、修正時間、誤通知率、問い合わせ件数、残業時間、ケア時間を基準にします。現場へは、削減した時間を人員削減ではなく、休憩や教育、利用者との対話へ戻す方針を先に説明します。

課題：古いオンプレミスの電子カルテ、ベンダー独自形式、手書き紹介状、PDFスキャンの同意書が混在していると、AI以前にデータを取り出し、項目をそろえる作業が必要です。見守りカメラやタブレットを置く場合は、電波の死角、通信遅延、電源、端末の紛失も問題になります。

導入内容：既存システムのAPI、CSV出力、HL7 FHIR対応、画像・文書の取り込み可否を確認し、連携できない部分は中間データベースやOCRを使う設計にします。ネットワークは病棟ごとに電波調査を行い、VLAN、端末認証、ログ、バックアップ回線、障害時の紙運用を準備します。個別連携では、データクレンジングやテストケース作成の工数を見積書へ明記します。

効果：導入後に「AIが使えない」のではなく、「元データが欠けている」「通信が切れる」と判明する事態を防げます。稼働前に代表的な患者・利用者データを匿名化して接続テストし、欠損、文字化け、重複、誤った患者紐付けがないかを確認します。AIの精度検証には、システム担当者だけでなく現場の医療者・介護職を参加させます。

継続運用を支えるAI推進人材の育成

AI導入を一度きりのシステム導入で終わらせないためには、現場とITの間をつなぐ担当者が必要です。システムに詳しい人だけでなく、業務を理解し、例外や安全上の懸念を言語化できる人を選ぶことが重要です。

課題：兼務の担当者にAI導入を任せると、通常業務が忙しい時期に改善活動が止まります。職員からの質問、プロンプトやテンプレートの修正、誤出力の報告、ベンダーとの調整を誰が行うか不明確なままでは、現場の不安も残ります。

導入内容：医師・看護師・介護職・事務・情報システムから小さな推進チームを作り、業務選定、ルール管理、教育、効果測定、事故報告を分担します。推進リーダーには、月の活動時間、意思決定権、ベンダーへのエスカレーション経路を与えます。評価項目には、利用率だけでなく、誤りの早期発見、現場の改善提案、残業削減、利用者満足度、安全指標を含めます。

効果：現場の知見がテンプレートとSOPへ蓄積され、担当者が異動しても運用が継続します。AIのモデル更新や制度変更の際も、誰が再検証するかが明確になります。導入の成否を「AIを入れたか」ではなく、「安全に使い続け、専門職の時間をケアへ戻せたか」で評価できるようになります。

課題：導入時の研修だけでは、職員の入れ替わりやモデル更新によって運用ルールが形骸化します。AIの誤りを報告しても改善につながらない状態では、現場は利用をやめるか、個別の使い方を始めてしまいます。

導入内容：月1回の短時間研修で、実際に発生した誤出力、ヒヤリハット、便利だった使い方を匿名で共有します。承認前の出力をサンプル監査し、テンプレート、禁止事項、エスカレーション先を更新します。新任者向けには、実患者データを使わない練習環境と、困ったときの問い合わせ窓口を用意します。

効果：AIを導入して終わりにせず、現場の知見を蓄積して精度と使いやすさを高められます。監査結果を人事評価や責任追及だけに使わず、手順改善の材料として扱うと、誤りを隠さず報告できる文化をつくれます。

よくある質問

最後に、医療/介護業界でAI活用を検討する際によく寄せられる質問へ回答します。施設の規模やシステム環境で結論は変わりますが、最初の判断軸としてお役立てください。

最初は、診断自動化ではなく、退院サマリ、申し送り、介護記録、院内文書検索など、人が確認できる事務支援から始めるのがおすすめです。1つの業務を選び、現状時間、誤り、月間件数、承認者を測定してから小規模に検証します。

サービスの契約、保存場所、学習利用、アクセス権限、ログ、再委託を確認し、施設が管理できる閉じた環境を選ぶ必要があります。無料の一般向けAIへ実患者データを入力する運用は避け、匿名化したデータで検証し、個人情報保護担当者と情報システム担当者の承認を得てから使います。

「削減分数 × 月間件数 × 1時間あたりの実コスト」から、月額費用、保守、教育、端末、連携費用を差し引いて試算します。ただし、医療・介護では時間を人員削減だけに換算せず、残業、休憩、患者対応、転倒予防、受け入れ余力など複数の指標で評価することが重要です。

まとめ

医療/介護業界におけるAI活用は、診断をAIへ丸ごと任せる施策ではなく、記録、問診整理、申し送り、見守り、研究・経営分析などを支援し、専門職の時間を患者や利用者へ戻す取り組みです。退院サマリの自動下書き、介護記録の音声入力、離床検知などは、効果を時間と品質の両面で測りやすい活用事例です。

成功の鍵は、実データを外部の一般向けAIへ入力しない境界を決め、AIの出力を人が承認することです。そのうえで、電子カルテや介護記録ソフトとの連携、院内Wi-Fi、初期費用と月額費用、SLA、事故時の責任分界、推進リーダーの評価まで設計します。まずは一つの低リスク業務を30日間測定し、60日間で改善し、90日目に本格導入を判断する進め方が、現場に定着しやすい方法です。

参考・引用元： 厚生労働省「全国厚生労働関係部局長会議資料」、厚生労働省「厚生労働分野における個人情報の適切な取扱いのためのガイドライン等」、厚生労働省「医療機器プログラムについて」、Microsoft「Meet Microsoft Dragon Copilot」（いずれも2026年8月3日閲覧）。

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。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

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。