医療・介護のAI活用事例は、記録や問診、夜間の見守り、画像診断や研究支援の三つの場面に分かれます。場面ごとに効果と確認すべき点が違うため、まず自施設に近い場面から読むと判断しやすくなります。
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医療/介護業界がAI活用を必要とする背景
AI導入の目的は、働き方改革や人材不足のなかで、専門職が定型業務に使う時間を減らし、安全とサービス品質を両立させることです。そのため、最初は診断や治療の自動化より、下書き作成や情報整理など、人が確認できる業務から始めます。効果とリスクを測りやすく、問題が起きても修正しやすいからです。
医師の働き方改革後も事務作業が残る理由
課題：働き方改革のあとも、医師の診察後には書類の作成が残っています。カルテや紹介状は、診察の内容を医師が文章にして初めて完成するため、作業は診察の後に残ります。
- 診察後の書類：カルテ、退院サマリ、紹介状、診療情報提供書
- 記録支援：診療中の音声から、SOAP形式の下書きや申し送り要約を作成
- 効果測定：記録時間、修正率、患者との会話時間、未入力件数を30日単位で比較
リサーチノートで整理したUbieの調査では、働き方改革の後も68.1％の医師が労働時間の短縮を実感していません。帰宅後にカルテを書くような状況では、勤務時間を形式的に区切っても負担は下がりません。
医師は内容を確認してから、電子カルテに反映します。たとえば、Microsoftは2025年にDragon Copilotを発表し、音声入力と診察室の会話を使う臨床文書化支援を示しました。同社の公式説明では、AIは下書き作成の支援役で、最終確認は医療者が担うとされています（出典：Microsoft、2025年）。
効果：初稿の作成が短くなれば、医師の残業や、看護師・医事課との確認の往復も減らせます。
記録と見守りによる介護人材不足への対応
課題：介護現場では、時間のかかる記録や見守りの業務が負担になっています。
- 記録対象：食事・排泄・服薬・入浴・バイタル、申し送り、ケアプラン
- 音声整理：音声入力で、時刻、利用者、支援内容、変化、申し送り事項を記録ソフトへ整理
- 夜間巡回：居室の動きや離床を検知し、必要な場所とタイミングを優先
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います。そのため、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）。
効果：実証値では、介護記録の作成時間を50〜70％削減し、1日1時間以上短縮した事例があります。夜間見守りでは、巡視業務を実質91％削減した事例もあります。
削減時間をそのまま人員削減に結びつけると、現場の反発を招くおそれがあります。そこで、休憩や利用者との会話、転倒ゼロなど、ケアの質を示す指標で評価します。
業務別・シーン別のAI活用事例
業務が変わると、AIに任せる範囲も確認すべき責任も変わり、効果の出方も違ってきます。自施設の業務フローに当てはめられるよう、事例ごとに課題、導入内容、効果を並べます。
記録・退院サマリ・AI問診の自動化
課題：記録と問診では、作成と確認の作業が現場に積み重なっています。
- 退院サマリ・紹介状：複数画面や過去記録を参照し、書き方や粒度がばらつく
- 初診問診：訴えと問診票を確認し、診療前に要点をまとめる
- カルテ要約：許可範囲の経過、検査、投薬、未解決課題をテンプレート化
- AI問診：回答を主訴、既往歴、服薬、緊急度の候補に整理
AIがまとめた問診結果は自動確定せず、医師が原文と照合して承認します。
効果：名古屋医療センターの富士通実証では、退院サマリ作成が28分から8分となり、71.2％削減しました。また、年間約5,000万円のコスト削減も試算されています。
別の事例では、初診対応が20〜25分から8〜10分に短縮されています。ただし、いずれも施設ごとの実証値なので、自院の削減率は10〜30件の記録で測ります。
見守りセンサーと音声入力による夜勤の支援
課題：夜勤の巡視と記録では、少人数の負担が重なります。
- 定時巡視：少人数の夜勤者が居室を何度も回り、訪室で利用者の睡眠を妨げることがある
- 記録作業：業務の最後にまとめると、記憶違い、転記、申し送り漏れが起きる
- センサー通知：離床、室内の動き、呼吸や体温などの異常候補を職員端末へ通知
- 音声記録：確認結果を「いつ、誰に、何が起き、どう対応したか」に整える
導入前に、機器が取得できるデータの範囲を明らかにします。あわせて、状況確認や優先度の判断、対応、記録のSOPを先に決めておきます。
効果：巡視を一律に減らさず、訪室が必要なケースに時間を使えます。
CarePredictには、行動の変化から尿路感染症の兆候を最大3.7日前に、うつ病の兆候を2週間前に予測するサービスの事例があります。
予測は診断ではないため、通知の精度、見逃し、誤報、対応時間を記録して評価します。本人や家族への説明と同意も、評価の対象に含めます。
画像診断・予防医療・研究支援への応用
課題：診断支援と研究支援では、確認や候補探しに時間がかかる業務があります。
- 画像確認：専門医不足地域では画像、検査値、経過記録の横断確認や二重確認に負担
- 治験登録：複雑な条件に合う候補者を過去記録から探す作業が遅れにつながる
- 診断補助：CT・MRI画像の病変候補や疾患発症リスクを表示
- 研究支援：治験候補者の条件検索や医学文献の要約を行う
Delphi-2Mは、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です。また、NECは東北大学病院で、治験患者登録の効率化を検証しました。
効果：候補の見落としを減らし、医師が確認する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」）。
精度に加えて、承認・認証の状況や適応範囲を確認します。バイアスと説明可能性も、あわせて確かめます。
医療/介護業界のAI活用で必要なガバナンス設計
AI導入の成否は、モデルの性能に加えて、運用のルールで左右されます。そのため、誰がどのデータを入力し、誰が出力を承認するかを、導入前に決めておきます。また、誤りが起きたときの停止方法も、導入前に文書にしておく必要があります。
要配慮個人情報の外部AIへの入力
課題：患者や利用者の情報を外部AIに入力すると、次のようなリスクがあります。
- 要配慮情報：氏名、病歴、画像、検査値、介護記録は漏えい時の影響が大きい
- 無料の生成AI：カルテ画面の画像を貼ると、保存や学習利用の条件を施設が管理できない
- 環境の選択：閉じた環境、学習利用しない契約、院内・専用クラウド処理
- 例外時の記録：実データの目的、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
導入内容：利用目的を限定し、匿名化・仮名加工とアクセス権限を確認します。そのうえで、ログ保存とデータ保持期間、委託先の再委託条件も見ておきます。
情報システム部門、現場責任者、個人情報保護担当者の三者で、厚生労働省の医療情報システム安全管理ガイドラインを確認します。
効果：利用範囲を明確にすると、便利さを優先した危険な使い方を防げます。テストでは実患者データを使わず、匿名化データで行います。
AI診断支援とAI事務支援の境界
課題：AIの出力を確認しないまま確定すると、次のようなリスクが生じます。
- 未確認の出力：誤情報やハルシネーションが診療・ケアへ入る
- 重要情報の欠落：アレルギー、禁忌薬、転倒リスクの抜けは事故後の検証を難しくする
- 事務支援：表示を「下書き」「候補」「要確認」とし、医師・看護師・ケアマネジャーなどから承認者を設定
- 診断支援：製品の承認・認証状況、対象疾患・装置、使用条件を確認
厚生労働省の資料では、診断や治療を目的とし、機能しないと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：どこまでを誰が受け持つかを示すと、AIを過度に信頼することも、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、ログ保存期間を記載します。さらに、モデル更新時の通知、誤出力の報告窓口、再委託先も入れます。事故時の調査協力と損害賠償の範囲も、あわせて書いておきます。
既存の医療安全委員会や個人情報保護委員会などの会議で、定期的にレビューします。
医療/介護業界でAIを導入する費用とROI
AI費用は、既製サービスを使うか、既存システムと個別に連携するかで変わります。ここで示すのは市場全体を保証する価格表ではなく、稟議の前に使える概算の幅です。
実際の見積もりでは、まずデータ量と同時利用者数を前提に置きます。そのうえで、セキュリティ要件、電子カルテの仕様、保守体制を織り込みます。
初期費用・月額費用・連携費用の目安
課題：月額のライセンス料だけを見て導入すると、費用は後から膨らみます。初期設定とデータクレンジングに加えて、端末とネットワーク、研修と保守の費用も必要になるためです。
紙やPDFが混在する施設では、AI導入の前に読み取りと項目統一が必要です。
- 小規模検証：音声記録や文書要約は、初期設定・研修込みで数十万〜数百万円
- 個別開発：電子カルテや介護記録ソフトとの連携に数百万円〜1,500万円程度
- 月額費用：利用者数・処理量に応じ数万円〜数十万円。画像解析や専用環境で増額の可能性
- 別枠費用：カメラ、マイク、タブレット、Wi-Fi増強、監視・保守
効果：費目を分けると、安価なPoCと本格導入の差を比べられます。見積書では、初期費用と月額、従量課金を分けて示してもらいます。データ移行とAPI連携も、独立した項目として記載してもらいます。
端末やネットワーク、教育の費用も分けます。そのうえで、障害対応とモデル更新も含め、3年間の総保有コストで判断します。
削減時間の人件費とサービス品質への換算
課題：経営層と現場が投資を判断するには、削減時間の使い道を先に決めておく必要があります。候補は、残業削減や受け入れ患者数の増加、休憩、教育です。
- 効果の算出：1件あたりの削減分数 × 月間件数 × 人件費単価
- 費用の控除：月額費用、保守費用、教育費を効果額から差し引く
- 稟議の測定項目：ベースライン、目標、測定期間、利用率、修正時間、満足度、残業時間
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円と仮定すると、月133時間、約33万円相当です。
月額25万円の場合、単純計算では月8万円の余地があります。ただし、これは実利益ではなく、休憩・ケア・受け入れ余力へ振り向けられる時間として評価します。
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の公募要領を確認します。採択を前提にせず、自己負担額でも成り立つ計画にします。
AI活用を現場に定着させる導入ステップ
全施設・全業務へ一度に広げると、データや権限の管理、教育、問い合わせが同時に増えます。そのため、低リスク業務で価値とルールを確かめてから対象を広げる、30-60-90日の進め方が現実的です。
30-60-90日による低リスク業務からの展開
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。
定着を妨げるのは、操作手順の曖昧さ、誤りを報告できないこと、導入で仕事が増えたという感覚です。
導入内容：定着までの作業を次の順に進めます。
- 最初の30日：業務を一つ選び、入力データと出力、承認者を決める。禁止事項と測定指標も定める。
- 次の60日：少人数の病棟や1事業所で試し、誤出力と例外処理をSOPに反映。
- 90日目：時間短縮、安全性、利用者対応、職員のストレスを含めた継続の判断。
診療録の下書き、介護記録の整形、院内文書検索は、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。また、成功の条件には、全員の利用のほかに現場の使いやすさも含まれます。
基準にするのは、承認率と修正時間、誤通知率です。加えて、問い合わせ件数、残業時間、ケア時間も見ます。削減時間は人員削減ではなく、休憩、教育、利用者との対話へ戻す方針を、先に説明しておきます。
レガシー電子カルテと院内インフラの確認
課題：既存のデータや院内設備の状態は、導入前に確かめておく必要があります。
- データ形式：古いオンプレミス電子カルテ、独自形式、手書き紹介状、PDF同意書は抽出と項目統一が必要
- 端末環境：電波の死角、通信遅延、電源、端末紛失
- 接続確認：API、CSV、HL7 FHIR、画像・文書の取り込み可否
- 障害への備え：中間DBやOCR、病棟ごとの電波調査、VLAN、端末認証、ログ、予備回線、紙運用
- 見積もり：個別連携のデータクレンジングとテストケース作成の工数を見積書へ明記
効果：導入後に、元データの欠落や通信の切断が見つかる事態を防げます。稼働前には、匿名化した代表データで接続テストを行います。
接続テストでは、欠損や文字化け、重複を確認します。誤った患者紐付けも、必ず確かめます。精度の検証には、システム担当者だけでなく、現場の医療者や介護職も加わります。
継続運用を支えるAI推進人材の育成
AI導入を一度きりで終わらせないために、現場とITをつなぐ担当者が必要です。業務を理解し、例外や安全上の懸念を言葉にできる人を選びます。
AI推進リーダーの役割と評価
課題：兼務担当者にAI導入を任せると、通常業務の繁忙期に改善活動が止まることがあります。
- チーム編成：医師・看護師・介護職・事務・情報システムで役割を分担
- リーダーの権限：活動時間、意思決定権、ベンダーへの相談経路を設定
- 評価項目：利用率、誤りの早期発見、改善提案、残業、満足度、安全指標
質問対応とテンプレート修正、誤出力の報告、ベンダー調整の担当が曖昧だと、現場に不安が残ります。
推進チームは、業務選定とルール管理を担います。さらに、教育、効果測定、事故報告も受け持ちます。
効果：現場の知見がテンプレートとSOPに蓄積され、担当者が異動しても運用を続けられます。
モデル更新や制度変更のときに再検証する人も、あらかじめ明確にしておきます。評価は、「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行います。
継続教育と改善サイクルの運用への組み込み
課題：職員の入れ替わりやモデル更新が続くと、導入時の研修で決めたルールが形骸化します。
- 月1回の研修：誤出力、ヒヤリハット、便利な使い方を匿名で共有
- サンプル監査：承認前の出力を確認し、テンプレート、禁止事項、連絡先を更新
- 新任者支援：実患者データを使わない練習環境と問い合わせ窓口を用意
誤りを報告しても改善につながらなければ、現場は利用をやめるか、個別の使い方を始めかねません。
効果：現場の知見が蓄積され、精度と使いやすさを高められます。監査を人事評価や責任追及だけに使わず、手順改善の材料にします。そうすると、誤りを報告しやすくなります。
よくある質問
医療・介護のAI活用を検討するときによく聞かれる質問に、順に答えます。施設の規模やシステム環境によって答えは変わるため、最初の判断材料として役立ちます。
医療/介護業界のAI活用は何から始めるべきですか？
まずは、診断の自動化より、人が確認できる事務支援から始めます。たとえば、退院サマリや申し送り、介護記録があります。院内文書検索も対象になります。
一つの業務を選び、まず現状を測ります。測るのは、作業時間と誤り、月間件数、承認者です。そのうえで、小規模に検証します。
患者や利用者の個人情報をAIに入力しても安全ですか？
契約、保存場所、学習利用の条件を確認します。さらに、アクセス権限、ログ、再委託も確かめ、施設が管理できる閉じた環境を選びます。
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ます。そのうえで、匿名化データで検証し、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。
AI導入の費用対効果はどのように計算しますか？
「削減分数 × 月間件数 × 1時間あたりの実コスト」で効果額を出し、そこから費用を差し引いて試算します。差し引くのは、月額と保守、教育の費用、端末や連携の費用です。
時間を人員削減に換算するだけでなく、複数の指標で評価します。たとえば、残業や休憩、患者対応の時間を指標にします。転倒予防や受け入れ余力も、評価の対象に含めます。
まとめ
医療/介護業界のAI活用で押さえる要点
医療・介護のAI活用は、記録や問診の整理、申し送り、見守りを支援し、研究や経営分析にも広がる取り組みです。専門職の時間を患者や利用者へ戻すことが目的で、診断をAIに丸ごと任せるものではありません。
退院サマリの下書き、介護記録の音声入力、離床検知は、効果を時間と品質の両面で測りやすい事例です。
次に進めるべき具体的な一歩
導入を進めるうえで決めておきたいことは、次の4つです。
- 情報管理：実データを外部の一般向けAIへ入力せず、出力は人が承認
- 導入条件：電子カルテ等との連携、院内Wi-Fi、初期費用と月額費用
- 運用設計：SLA、事故時の受け持ち範囲、推進リーダーの評価
- 段階導入：低リスク業務を30日測定、60日改善、90日目に本格導入を判断し定着を図る
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）。
▼開発を相談する前に読みたい無料ホワイトペーパー
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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。
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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。