医療・介護のAI活用は、記録などの定型業務から始め、専門職が確認する実証を経て、安全に診療支援へ広げていくのが基本の流れです。
定型業務から試すのは、入力と完成物が明確で、専門職が最後に確認できるためです。
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医療・介護業界におけるAI活用の全体像
医療・介護の業務は、専門職が判断する業務と、情報を整理する定型業務に分けられます。定型業務から始めて人が確認する仕組みを整え、そのあとで予測や診療支援へ広げるのが進め方です。
人手不足と記録業務の負担
医療と介護では、人手不足に加えて記録業務の負担が続いています。
- 医療現場：記録の下書きや情報整理の支援
- 介護現場：記録や申し送りの負担を減らし、対話の時間を確保する
医師の働き方改革後も、カルテ、退院サマリ、紹介状、診療情報提供書、会議資料の作成時間は残っています。Ubieの2025年調査では、労働時間が短縮または多少短縮した医師は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）。
厚生労働省の推計では、必要な介護職員数は2026年度に約240万人、2040年度に約272万人です（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）。
人員不足そのものをAIで埋めることはできませんが、記録、申し送り、夜間巡視、ケアプラン作成などの負担は軽くできます。その分、限られた人材の時間を利用者との対話に戻せます。
AI事務支援とAI診療支援の切り分け
AI事務支援とAI診療支援は、用途と確認体制を分けて設計します。
- AI事務支援：音声や記録からの下書き作成と、情報の分類・整理
- AI診療支援：画像や検査値をもとにした、診断・治療判断の補助
退院サマリや申し送りは、専門職が最終確認する前提であれば小さく試せます。一方で、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。
AI診療支援では、性能に加えて薬機法上の位置づけや承認、責任体制を確認します。また、出力は記録の下書き、候補提示、アラートとして扱い、採用・修正・却下は必ず資格者が行う運用を明文化します。
AI導入の目的は、判断に使える時間と心の余裕を増やすことです。人を置き換えるためのものではありません。
医療・介護業界のAI活用事例と向いている業務
成果が出やすいのは、入力と完成物が明確で、専門職が確認できる業務です。また、削減時間、品質、現場の負担を指標にしておくと、導入後の評価がぶれにくくなります。
退院サマリ・問診・申し送りの文書作成
医療文書の作成支援では、次の業務が候補になります。
- 診察・問診：音声をSOAP形式の下書きにし、AI問診を要約する
- 退院サマリ：電子カルテから作成候補を作る
- 申し送り：内容を構造化して共有
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、退院サマリ作成が1患者あたり約28分から約8分へ短縮されました。削減率は71.2％で、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）。
AIが作った文書は、そのままカルテに保存せず、患者名、アレルギー、禁忌薬、日付、検査値を確認します。確認した人と内容を記録したうえで、作成時間、修正率、見落とし、医師の時間外作業を評価します。
見守りセンサーと介護記録の音声入力の組み合わせ
見守りと記録は、機器・運用・評価をまとめて検討します。
- 検知・訪室：センサー等でリスクを検知し、アラートに優先順位を付ける
- 記録入力：音声を日時、食事、排泄、服薬、睡眠、ケア内容の項目に整える
- 評価・説明：転倒、心理的負担、訪室の適時性、誤報率を指標にする
居室内の離床・転倒リスクには、カメラやウェアラブル端末も候補になります。アラートを受けて、必要なときに訪室できる体制を整えます。
目標は「利用者の転倒ゼロ」に置き、職員の夜勤中の心理的負担も併せて測ります。巡視回数の削減だけで評価すると、現場は監視強化や人員削減を心配します。
撮影範囲、保存期間、閲覧権限、本人や家族への説明方法は、運用を始める前に決めておきます。
画像診断・予防医療・研究支援への広げ方
先進的な領域では、画像解析や疾患予測の研究、経営支援、臨床文書の作成支援、実際の診療への適用を、それぞれ分けて検討します。
- 診療・研究：CT・MRI画像解析、疾患リスク予測、治験候補者の抽出
- 経営支援：病床稼働や救急患者の来院経路の分析
- 臨床文書：会話から文書の下書きを作る製品も進化している
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。ただし、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。
自院で使うには、対象患者の違い、データの欠損、地域差、説明可能性を検証しておく必要があります。
2026年時点では、会話から臨床文書の下書きを支援する製品の例として、Microsoft Dragon Copilotなどが挙げられます（出典：Microsoft Learn「Microsoft Dragon Copilot documentation」2026年）。
診断・治療支援では、承認状況、医師の確認手順、誤作動時の連絡体制を確かめます。そのうえで、自院のデータ品質と安全管理に合わせて導入し、範囲を広げます。
医療・介護業界でAI活用を進める方法
製品を先に選び、あとから使い道を探すと、導入は失敗しやすくなります。まずは現場の業務を観察して、何を解決したいのかを明らかにします。
導入は次の順で進めます。
- 対象業務と課題を洗い出す
- 目的、対象データ、確認者、評価指標を決める
- 範囲を絞り、短期間の実証を行う
- 効果を検証し、本番展開する
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。
要件定義で整理する課題と責任者
要件定義では、業務の現状と、導入後に責任を持つ人を整理します。
- 業務情報：担当者、件数、所要時間、品質課題、使用システム
- データと処理：個人情報の種類、確認者、保存先、必要な連携
- 推進体制：責任者、情報システム、個人情報保護、現場、ベンダー窓口
「カルテ入力を楽に」という目標は曖昧なので、月1,300人の退院患者、平均28分の作成時間、医師確認後の電子カルテ保存を示します。そのうえで、音声認識だけで足りるかを判断します。
IT担当が少ない施設では、医師、看護師、介護職の中からAI推進リーダーを置きます。試行時間、問い合わせ対応、マニュアル更新は、勤務計画と人事評価に含めます。
小さな実証での精度と業務効果の確認
実証は範囲を絞り、精度と業務への影響を同時に確かめます。
- 対象：1部署、1施設、1種類の文書などに限る
- 精度・安全性：匿名化データと実業務の両方で結果を確かめる
- 業務効果：作成・確認時間、重要項目の誤り、対応時間の変化
まず過去の匿名化データで精度を確かめ、そのあと実業務ではAIの提案を表示するだけにします。専門職が採用・修正・却下した結果も記録します。
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せず、修正を含めた総時間を測ります。たとえば、1件30分の作業が生成5分、確認10分になったかを見ます。
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します。
本番展開前のSOPと教育
本番の前に、SOPと研修を用意して、AIの利用範囲と停止後の対応を共有します。
- 入力・出力：許可内容、禁止内容、確認項目を定める
- 報告・障害：誤りの報告方法と代替手順の取り決め
- 研修：実症例で誤入力や通信停止を想定した演習
公開生成AIへの患者スクリーンショットの貼付、個人端末への保存、AI出力の患者への直接説明は禁止します。また、誤った薬剤名や別人の記録が出てくる場面も想定します。
職員がAIを止めて従来の手順へ戻せるかも確かめます。導入後は月次で誤り、利用率、作業時間、職員の負担を見直し、プロンプト、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
AI導入では、精度を比べる前に、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、音声は、漏えいしたときの影響が大きい情報です。
関係事業者には個人情報の適切な取り扱いが求められています（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）。
要配慮個人情報の入力先と保存先の固定
実データを扱う前に、データの流れを図にして、入力から削除までを確かめます。
- 処理経路：端末、送信項目、ネットワーク、保存先を確かめる
- 利用環境：匿名化等で足りるか、閉じた環境が必要かの判断
- ベンダー管理：学習利用、再委託先、ログ、暗号化、権限の確認
閲覧者や削除時期を確かめ、削除の証明とインシデント通知の時間も押さえます。あわせて、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。
氏名を消しただけでも、日時・病名・施設名から再識別できる場合があります。そのため、個人情報保護責任者を交えて判断します。
AIの誤りに備えた責任分界とSLA
施設とベンダーのどちらが何を担うかは、契約前に確かめておきます。AIの出力はあくまで判断材料です。そのため、最終確認を施設側が行うのか、不具合や停止にベンダーがどこまで責任を持つのかを、契約条項で明確にします。
- 責任分界：最終確認とシステム不具合の担当を明記する
- SLA：稼働率、通知・復旧の目標、バックアップを定める
- 障害後：障害の調査と再発防止、データの返却・削除を決める
想定しておきたい障害として、アレルギー情報の欠落、禁忌薬の候補表示、転倒アラートの未達があります。
誤出力の窓口や損害賠償の上限も定めます。医療判断支援では、承認状況と対象範囲を確認します。
利用者への説明責任も整理し、AIが提案して資格者が確認・記録する流れを作ります。
医療・介護AI活用の費用相場とROIの考え方
費用は既製サービスか、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。次に示すのは、2026年時点で稟議の初期仮説を立てるための、実務上の目安です。
費用は患者数や拠点数、データ連携によって変わります。セキュリティ要件やサポート時間も含め、同じ要件で見積もりを取って比べます。
初期費用の幅（小規模実証から個別開発まで）
導入規模ごとの費用感を比べると、稟議の初期仮説を立てられます。
- 既製サービス：1拠点で試す場合、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
- PoC：複数施設の権限管理や既存システム連携、独自承認画面が必要な場合、300万〜800万円程度
- 個別開発：本番の個別開発で800万〜3,000万円程度を見込むケース
上記は一般的な案件の幅です。AIモデルの学習や高可用性インフラを含めると、費用は上振れします。
費用は、業務整理・要件定義から運用保守までを工程ごとに分けて見積もります。内訳をそろえれば、ベンダー間で同じ土俵の比較ができます。
古い電子カルテや手書き書類、PDFが混在すると、データ抽出と形式統一に工数がかかります。院内Wi-Fiやカメラ、端末などの機器費と、電源工事の費用は、別枠で確認します。
削減時間と品質を金額に換算したROIの試算
ROIは削減率だけでなく、時間の再配分と品質も含めて試算します。
- 効果の式：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
- 時間の価値：患者対応、訪問、採用・教育への再配分を評価する
- 品質指標：作業時間、修正、残業、ヒヤリハット、満足度を比べる
たとえば、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、年間の削減効果は900万円になります。
月額、保守、教育などを合わせた年間費用が300万円なら、単純な差額は600万円です。ただし、時間短縮がそのまま人件費の削減になるとは限りません。
そのため、削減した時間を患者対応、離床リスクの高い利用者への訪問、採用・教育に振り分けたときの価値も評価します。
導入前の処理時間、修正時間、残業を記録します。あわせて、欠勤・離職の指標、ヒヤリハット、利用者満足度も残します。
導入の3か月後と6か月後に、同じ指標で比較します。
医療・介護AI活用の見積もりを取る際のポイント
見積もりは、安さだけでなく、安全な運用まで含めて比べます。既存業務との接続、権限、ログの設計に抜けがあると、後から費用を左右します。教育や障害時の代替手順も、見積もりの段階で確かめておきます。
RFPは、業務とデータの要件を、性能・安全性・運用の要件と分けて記載します。
同じ条件で比較できる仕様書
同じ条件で見積もりを比べられるよう、仕様書に次の項目を記載します。
- 業務・件数：対象業務、拠点、1日・1か月の処理件数
- 機能・品質：入出力、連携先、職種、承認者、目標時間、許容誤り
- 運用・費用：ログ保存期間、初期・月額費、追加・移行・教育費
「音声から記録を作成」とだけ書くと、録音端末や方言・専門用語への対応が分かりません。そこで、話者分離、誤変換の修正、電子カルテへの転記方法まで仕様に書きます。
API利用量やストレージ、端末などの費用を確認します。保守や再学習、監査の費用も、見積もりに入っているかを確かめます。
データ移行やテストデータ、職員研修などが無償の前提になっていないかを確認します。
医療・介護の実績と連携力
実績だけでなく、連携力と導入後の対応も確かめます。
- 実績：同規模・同職種・同じ構成の事例を確かめる
- 連携：APIやCSV・RPAなどの代替案を確認する
- 品質管理：精度測定、誤り分類、再検証の方法を聞く
可能であれば、画面や業務フローを見せてもらい、研修内容や障害時の対応事例も確かめます。あわせて、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も確認します。
「AIの精度は利用者の責任」とだけ説明するベンダーには、注意が必要です。
対象データを示してもらい、再現テストも確認します。また、問い合わせへの返答時間も確かめます。
安全に停止や説明ができ、継続して改善できることも、選定の基準にします。
レガシーシステムと院内ネットワークの費用
レガシー連携と院内設備は、ソフトウェアとは分けて費用を見積もります。
- データ連携：OCR、項目対応、文字コード変換、重複除去
- 現地設備：電波、接続数、停電、充電、死角、設置工事
古い電子カルテや介護記録には、最新のAPIがない場合があります。また、手書き紹介状やPDFスキャンでは、OCR精度の確認が必要です。
「連携一式」とまとめず、調査から保守までを工程ごとに分けます。
カメラやウェアラブル端末では、Wi-Fiが途切れるとアラートが届きません。そのため、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を判断します。
医療・介護業界のAI活用に関するよくある質問
「何から始めるか」「患者情報を扱えるか」「費用はいくらか」は、特によく聞かれる質問です。判断の基準は、自院・自施設の規模や業務に合わせて具体化します。
医療・介護業界でAI活用を始めるなら何から取り組めばよいですか？
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。
まず業務量と所要時間を測ります。そのうえで、個人情報の入力範囲と確認者、削減したい負担、合格基準を決めます。その後、小規模な実証を始めます。
患者や利用者の個人情報を生成AIに入力しても問題ありませんか？
規約や委託契約、保存場所を確かめないまま、患者情報を入力してはいけません。学習利用の有無やアクセス制御も、事前に確認が必要です。
要配慮個人情報を扱う場合は、目的や同意を整理したうえで、匿名化・仮名加工や閉じた処理環境を検討します。
ログと削除の方法も決め、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。
医療・介護AI活用の費用はどのくらいかかりますか？
費用は導入規模や連携内容によって異なります。
- 既製サービス：初期費用は数十万円から数百万円、月額は数万円から数十万円
- PoC：300万〜800万円程度になることがあります
- 本番開発：800万〜3,000万円程度になることがあります
電子カルテ連携、複数拠点、独自画面などの要件が加わると、費用が増えることがあります。閉じたネットワークやカメラ設置が必要な場合は、その費用も見込んでおきます。
対象件数と削減時間からROIを試算し、月額の費用や保守、教育などを含めて比較します。
まとめ
医療・介護のAI活用は、診断を置き換えるものではなく、人が確認できる記録や問診、申し送り、介護記録、見守りから始めるのが基本です。業務量と時間を測り、現場の負担を減らす目的と品質指標を決めます。
30日・60日・90日で段階導入し、要配慮情報を外部の生成AIへ不用意に送らない境界を設計します。契約では、AIの責任分界とSLAを確かめます。あわせて、レガシー連携と院内ネットワークの費用も確認します。
推進リーダーの評価を含めて導入体制を整え、API費用や保守費などを見積もります。削減時間をケア品質へ再配分する効果も含めて、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・自施設のデータや職員の業務、利用者への説明責任を踏まえて小さく検証します。そのうえで、医療と介護のAI活用を定着させます。
構想から現場展開までを、セキュリティも含めて一体で進められるパートナーを選びます。導入後も改善を続けられる体制を整えます。
介護人材の確保については、厚生労働省の資料を参考にしています（出典：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）。
医療現場の働き方については、Ubieの意識調査を参考にしています（出典：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）。
医療機関のAI活用とDXについては、富士通の資料を参考にしています（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」 https://www.fujitsu.com/jp/group/fjj/documents/about/resources/press-releases/2025/1119-01a.pdf）。
個人情報の取り扱いについては、個人情報保護委員会・厚生労働省のガイダンスを参考にしています（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」 https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/iryoukaigo_guidance/）。
Microsoft Dragon Copilotについては、Microsoft Learnの公開資料を参考にしています（出典：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。
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。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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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。