医療/介護業界におけるAI活用の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順

医療・介護業界におけるAI活用は、診断をすぐに自動化することではなく、記録・問診・見守りなどの定型業務を安全に補助し、医療職と介護職が人にしかできない判断とケアに集中できる状態をつくることです。

医師の働き方改革後も業務量が減らず、介護人材の確保も難しくなるなかで、AI導入を検討する医療法人、病院、介護事業者が増えています。本記事では、業務別の活用事例、企画から運用までの進め方、2026年時点の費用相場、見積もりの比較方法、個人情報・責任分界・現場定着のポイントを一つの流れで解説します。

医療・介護業界におけるAI活用の全体像

医療・介護業界のAI活用は、業務を「判断を伴う専門業務」と「情報を整理・転記する定型業務」に分けると考えやすくなります。最初は後者から始め、正確性を人が確認できる仕組みにしたうえで、段階的に予測や診療支援へ広げることが安全です。

医師の働き方改革が始まっても、診療そのものだけでなく、カルテ、退院サマリ、紹介状、診療情報提供書、会議資料などの作成時間は残ります。Ubieが2025年に公表した調査では、労働時間が短縮された、または多少短縮されたと回答した医師は39.7％で、60.3％は短縮を実感できていませんでした（出典：Ubie「医療現場の働き方に関する意識調査」2025年）。この状況では、医師を増やすだけでなく、記録の下書きや情報整理を支援する発想が必要です。

介護も同じです。厚生労働省は必要な介護職員数を2026年度に約240万人、2040年度に約272万人と推計しています（出典：厚生労働省「第9期介護保険事業計画に基づく介護職員の必要数について」2024年）。AIは人員不足を機械的に埋めるものではありませんが、記録、申し送り、夜間巡視、ケアプラン作成などの負担を軽くし、限られた人材の時間を利用者との対話へ戻す手段になります。

AI事務支援は、音声や既存記録をもとに文章の下書きを作る、情報を分類する、検索しやすく整理する、といった用途です。退院サマリや申し送りの下書きは、専門職が最終確認する前提なら、小さく試して効果を測りやすい領域です。AI診療支援は画像や検査値から診断・治療の判断を補助する領域であり、性能だけでなく薬機法上の位置づけ、承認、責任体制を確認する必要があります。

この境界を曖昧にして「AIが判断する」と説明すると、現場の不安と法務リスクが増えます。導入初期は、AIの出力を記録の下書き、候補提示、アラートとして扱い、採用・修正・却下を必ず資格者が行う運用を明文化します。目的は人を置き換えることではなく、判断に使える時間と心の余裕を増やすことです。

医療・介護業界のAI活用事例と向いている業務

活用事例を見ると、成果が出やすいのは、入力データと完成物が比較的明確で、専門職による確認工程を残せる業務です。自院・自施設の業務量を計測し、削減したい時間、守りたい品質、現場が感じる負担を同時に指標化すると、導入後の評価がぶれません。

医療では、診察音声をSOAP形式の下書きに変換する、AI問診の回答を要約して診察前に提示する、電子カルテから退院サマリの候補を作る、申し送りを構造化する、といった使い方があります。富士通が2025年に公表した国立病院機構名古屋医療センターの実証では、退院サマリの作成時間が1患者あたり約28分から約8分へ短縮され、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（出典：富士通「医療機関におけるAI活用およびDXの直近の取り組みについて」2025年）。

ただし、AIが生成した文章をそのままカルテに保存してはいけません。患者名、アレルギー、禁忌薬、日付、検査値などの重要項目を確認するチェックリストを作り、誰が何を確認したかをログに残します。成功の指標は生成文字数ではなく、作成時間、修正率、重要情報の見落とし件数、医師の時間外作業の変化です。

介護施設では、居室内の離床・転倒リスクを検知するカメラやセンサー、ウェアラブル端末、スマートフォンへの音声入力が候補になります。職員が巡回して異常の有無を確認するだけでなく、アラートの優先順位を付け、必要なときに訪室できる状態をつくることが重要です。介護記録は、職員が話した内容を日時、食事、排泄、服薬、睡眠、ケア内容などの項目に整形すると、記録作成の負担を減らせます。

見守りの評価を「巡視回数の削減」だけにすると、現場は監視強化や人員削減を懸念します。「利用者の転倒ゼロ」「職員の夜勤中の心理的負担」「訪室の適時性」「誤報率」を併せて測り、ケアの質を高めるための導入だと共有します。カメラを使う場合は、撮影範囲、保存期間、閲覧権限、本人・家族への説明方法も運用開始前に定めます。

CTやMRIなどの画像解析、疾患の発症リスク予測、治験候補者の抽出、病床稼働や救急患者の来院経路を分析する経営支援も、将来性のある領域です。EMBLの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も進んでいますが、研究成果をそのまま自院の診療へ適用できるわけではありません。対象患者の違い、データの欠損、地域差、説明可能性を検証する必要があります。

2026年時点では、Microsoft Dragon Copilotのように会話から臨床文書の下書きを支援する製品も進化しています（出典：Microsoft Learn「Microsoft Dragon Copilot documentation」2026年）。一方、診断や治療方針に直接関わる機能は、承認の有無、医師の確認手順、誤作動時の連絡体制を確認してから導入します。先進事例を見て焦るのではなく、自院のデータ品質と安全管理が追いつく順序で広げることが大切です。

医療・介護業界でAI活用を進める方法

AI導入は、製品を選んでから使い道を探すと失敗しやすいです。現場の業務を観察し、目的、対象データ、確認者、評価指標を決めてから、短期間の実証、効果検証、本番展開へ進みます。以下の手順を30日、60日、90日程度の区切りで管理すると、検討が止まりにくくなります。

最初に、対象業務の担当者、発生件数、1件あたりの所要時間、現在の品質課題、使っているシステム、個人情報の種類を一覧にします。「カルテ入力を楽にしたい」ではなく、「退院患者が月1,300人、サマリ作成に平均28分かかり、医師の確認を経て電子カルテへ保存する」と具体化します。ここまで書くと、音声認識だけで足りるのか、電子カルテ連携まで必要なのかが見えます。

次に、業務責任者、情報システム担当、個人情報保護責任者、現場代表、ベンダー窓口を決めます。IT担当者が少ない施設でも、医師または看護師、介護職のなかからAI推進リーダーを置き、導入作業を通常業務の善意だけに任せないことが重要です。試行の時間、問い合わせ対応、マニュアル更新を勤務計画と人事評価に含めます。

最初の実証は、1部署、1施設、1種類の文書など、範囲を絞ります。過去の匿名化データで精度を確認したあと、実際の業務ではAIの提案を表示するだけにし、専門職が採用・修正・却下した結果を記録します。評価期間は最低でも数週間設け、繁忙日と通常日、経験の浅い職員と熟練職員の差も見ます。

精度だけを合格基準にしてはいけません。作成時間が短くなっても修正が増えれば、総時間は変わらないからです。例えば、1件30分の作業が生成5分、確認10分になったか、重要項目の誤りが何件あったか、利用者への対応時間が増えたかを測ります。30日で使い勝手、60日で安全性、90日で費用対効果と展開可否を判断する設計が現実的です。

本番展開前に、AIを使ってよい入力、禁止される入力、出力を確認する項目、誤りを報告する方法、障害時の代替手順を標準作業手順書（SOP）にします。無料の公開生成AIに患者のスクリーンショットを貼らない、個人端末へ保存しない、出力を患者へ直接説明しない、といった境界を具体的な禁止事項として示します。

研修は機能説明だけでなく、実際の一症例を使った演習にします。誤った薬剤名、別人の記録、聞き取り漏れ、通信停止を想定し、職員がAIを止めて従来手順へ戻せるかを確認します。導入後も月次で誤り、利用率、作業時間、職員の負担を見直し、プロンプトや辞書、承認フローを更新します。

医療・介護AI活用に必要なガバナンス設計

医療・介護のAI導入では、精度の比較より先にデータの扱いと人の責任を設計します。診療録、要介護認定情報、服薬情報、顔画像、音声などは、漏えい時の影響が大きい情報です。個人情報保護委員会と厚生労働省のガイダンスも、医療・介護関係事業者の個人情報の適切な取り扱いを求めています（出典：個人情報保護委員会・厚生労働省「医療・介護関係事業者における個人情報の適切な取扱いのためのガイダンス」令和8年4月改正）。

実データを扱う前に、データフローを図にします。どの端末から、どの項目を、どのネットワーク経由でAIへ送るのか、処理後にどこへ保存され、誰が閲覧し、いつ削除されるのかを確認します。匿名化・仮名加工で十分か、そもそも外部送信せず院内または契約済みの閉じた環境で処理すべきかを、目的ごとに判断します。

ベンダーには、入力データを学習に利用するか、国外の再委託先があるか、ログの保存期間、暗号化、アクセス権限、削除証明、インシデント通知時間を確認します。契約書と管理画面の設定が一致しているかも検証します。匿名化したつもりでも、氏名を消しただけで日時・病名・施設名から再識別できる場合があるため、個人情報保護責任者を交えて判断します。

AIがアレルギー情報を落とした、禁忌薬を含む文章を候補として出した、転倒アラートが届かなかった、といった場合に、施設とベンダーのどちらが何を担うのかを契約前に確認します。AIの出力は判断材料であり、最終確認は施設側が行うのか、システムの不具合や停止はベンダーがどの範囲で責任を持つのかを、機能説明ではなく契約条項で明確にします。

SLAには、稼働率、障害の検知と通知の時間、復旧目標、バックアップ、誤出力の報告窓口、原因調査、ログ提供、再発防止、損害賠償の上限、契約終了時のデータ返却・削除を盛り込みます。医療判断を支援する機能では、製品の承認状況や対象範囲、利用者への説明責任も確認します。責任を一方に押しつけるより、AIが提案し、資格者が確認し、記録を残す役割分担を業務フローに落とすことが現実的です。

医療・介護AI活用の費用相場とROIの考え方

AI活用の費用は、既製サービスを使うか、既存システムと連携した専用環境を構築するかで大きく変わります。下記は2026年時点で稟議の初期仮説を作るための実務上の目安であり、患者数、拠点数、データ連携、セキュリティ要件、サポート時間によって変動します。最終的には同じ要件で見積もりを取得します。

既製のAI問診、音声記録、見守りサービスを1拠点で試す場合は、初期設定・研修を含めて数十万円から数百万円、月額は数万円から数十万円が一つの目安です。複数施設の権限管理、電子カルテや介護記録システムとの連携、独自の承認画面が必要になると、PoCで300万〜800万円程度、本番の個別開発で800万〜3,000万円程度を見込むケースがあります。これは一般的な案件レンジであり、AIモデルの学習や高可用性インフラを含めると上振れします。

費用の内訳は、業務整理・要件定義、データクレンジング、画面・API開発、電子カルテや介護記録との連携、セキュリティ設定、テスト、現場研修、運用保守に分けます。古いオンプレミス電子カルテ、手書き書類、PDFスキャンが混在する場合は、AI機能よりもデータ抽出と形式統一に工数がかかります。院内Wi-Fiの増強、カメラ設置、端末購入、電源工事などの物理費用も別枠で確認します。

ROIは「AIで何％削減できるか」だけでなく、削減した時間を何に振り替えるかまで計算します。基本式は、年間削減時間×担当者の時間単価＋増えた対応件数による粗利−年間運用費です。例えば、月1,000件の記録を1件15分短縮し、時間単価を3,000円とすると、年間削減効果は900万円です。月額・保守・教育など年間300万円なら、単純差額は600万円となります。

ただし、時間短縮がそのまま人件費削減になるとは限りません。医師が患者対応を増やせる、介護職が離床リスクの高い利用者を早く訪問できる、管理者が採用・教育に時間を使える、といった再配分の価値も含めて評価します。最低限、導入前の処理時間、修正時間、残業時間、欠勤・離職に関する指標、ヒヤリハット、利用者満足度を記録し、3か月後と6か月後に比較します。

医療・介護AI活用の見積もりを取る際のポイント

見積もりの安さだけでなく、どこまで安全に運用できる状態が含まれているかを比較します。特に医療・介護では、AIの利用料より、既存業務との接続、権限、ログ、教育、障害時の代替手順が抜けることで後から費用が膨らみます。RFPには業務、データ、性能、安全性、運用を分けて記載します。

仕様書には、対象業務と対象拠点、1日・1か月の処理件数、入力形式、出力形式、連携先、利用者の職種、承認者、目標時間、許容する誤り、ログの保存期間を記載します。例えば「音声から記録を作成」では、録音端末、方言や専門用語への対応、話者分離、誤変換の修正、電子カルテへ転記する方式まで書かなければ比較できません。

また、初期費用と月額費用を分け、API利用量、ストレージ、端末、通信、保守、追加ユーザー、追加施設、再学習、法務・セキュリティ監査の費用を明示してもらいます。データ移行、テスト用データの作成、職員研修、マニュアル作成が無償前提になっていないかも確認します。

候補会社には、同じ業界での導入件数だけでなく、同規模・同職種・同じシステム構成での実績を確認します。可能であれば、実際の画面、導入前後の業務フロー、現場研修の内容、障害発生時の対応事例を見せてもらいます。医療情報システムや介護記録とのAPI連携に慣れているか、連携できない場合にCSVやRPAなどの代替案を持っているかも重要です。

見積もりの段階で、ベンダーが「AIの精度は利用者の責任」とだけ説明する場合は注意が必要です。精度の測定方法、対象データ、誤りの分類、再現テスト、問い合わせの返答時間、モデル更新時の再検証を確認します。価格、機能、導入スピードだけでなく、安全に止められること、説明できること、継続して改善できることを選定基準にします。

古い電子カルテや介護記録システムには、最新のAPIが用意されていないことがあります。手書き紹介状やPDFのスキャンを扱う場合は、OCRの精度確認、項目の対応付け、文字コードの変換、重複データの除去が必要です。見積書では「連携一式」とまとめず、調査、データクレンジング、変換処理、接続試験、保守の単位に分けてもらいます。

見守りカメラやウェアラブル端末を導入する場合は、居室ごとの電波状況、同時接続数、停電時の動作、端末の充電・交換、死角、設置工事を現地調査します。AI機能が優れていても、Wi-Fiが途切れればアラートは届きません。ソフトウェアの見積もりと、通信・電源・端末の見積もりを合算して投資判断を行います。

医療・介護業界のAI活用に関するよくある質問

医療・介護のAI導入では、「何から始めるか」「患者情報を扱えるか」「どの程度の費用か」という質問が多く寄せられます。判断の基準を先に確認し、自院・自施設の規模や業務に合わせて具体化します。

最初は、退院サマリ、申し送り、介護記録、会議録など、専門職が最終確認できる定型業務がおすすめです。業務量と所要時間を計測し、個人情報の入力範囲、確認者、削減したい負担、合格基準を決めてから、小規模な実証を始めます。

サービスの利用規約、委託契約、データの保存場所、学習利用の有無、アクセス制御を確認せずに入力してはいけません。要配慮個人情報を扱う場合は、目的、同意、匿名化・仮名加工、閉じた処理環境、ログ、削除方法を整理し、個人情報保護責任者とベンダーに確認したうえで運用します。

既製サービスの小規模導入なら初期数十万円から数百万円、月額数万円から数十万円が目安です。電子カルテ連携、複数拠点、独自画面、閉じたネットワーク、カメラ設置まで含めると、PoCで300万〜800万円、本番開発で800万〜3,000万円程度になることがあります。対象件数と削減時間からROIを試算し、初期費用だけでなく月額、保守、端末、通信、教育を含めて比較します。

まとめ

医療・介護業界におけるAI活用は、診断を置き換える計画から始めるのではなく、記録、問診、申し送り、介護記録、見守りなど、負担が大きく人が確認できる業務から進めることが基本です。まず業務量と時間を測り、現場の負担を減らす目的と、品質を守る指標を決めます。

そのうえで、30日・60日・90日の段階導入、要配慮個人情報を外部生成AIへ不用意に送らない境界、AI診療支援とAI事務支援の責任分界、SLA、レガシー連携、院内ネットワーク、推進リーダーの評価を設計します。費用は初期開発だけでなく、API・保守・教育・通信・端末を含め、削減時間とケアの質へどう再配分できるかでROIを判断します。

最新事例をそのまま導入するのではなく、自院・自施設のデータ、職員の業務、利用者への説明責任に合わせて小さく検証することが、医療と介護のAI活用を定着させる近道です。構想、要件定義、セキュリティ、開発、現場展開を一体で進めるパートナーを選び、導入後も改善を続ける体制を整えます。

【参考・引用可能なソース】厚生労働省「介護人材確保に向けた取組」 https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_02977.html

【参考・引用可能なソース】Ubie「医療現場の働き方に関する意識調査」 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000137.000048083.html

【参考・引用可能なソース】富士通「医療機関におけるAI活用およびDXの直近の取り組みについて」 https://www.fujitsu.com/jp/group/fjj/documents/about/resources/press-releases/2025/1119-01a.pdf

【参考・引用可能なソース】個人情報保護委員会・厚生労働省「医療・介護関係事業者における個人情報の適切な取扱いのためのガイダンス」 https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/iryoukaigo_guidance/

【参考・引用可能なソース】Microsoft Learn「Microsoft Dragon Copilot documentation」 https://learn.microsoft.com/ja-jp/industry/healthcare/dragon-copilot/

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。