医師の働き方改革や慢性的な人手不足を背景に、生成AIを使ってカルテや退院サマリーなどの文書作成を効率化したい医療機関が増えています。

一方で、患者情報という要配慮個人情報を扱う医療現場では、入力の線引きを誤ると情報漏えいや個人情報保護法違反につながりかねません。

正しく使えば医師・看護師の事務負担を大きく減らせますが、リスク管理を怠れば病院の信頼を損なうおそれがあります。

本記事では、医療機関での生成AIの活用事例やメリット、リスク、守るべきガイドライン、安全な導入手順、ツールの選び方まで解説します。

読み終えるころには、自院でリスクを抑えながら生成AIの導入を進める判断軸が手に入ります。まずは医療機関で生成AIが活用できる業務から確認していきましょう。

医療機関で生成AIが活用できる5つの業務と事例

医療機関で生成AIを活用できる主な業務は、次の5つです。

• カルテ・診療記録の作成支援
• 退院サマリー・紹介状などの医療文書作成
• 診療報酬の算定支援
• 問診・患者対応のチャットボット
• 医学論文・研究データの要約

いずれも実際の病院で実証や運用が進んでおり、具体的な効果が数値で示されています。順に見ていきましょう。

カルテ・診療記録の作成を支援する

生成AIは、診察中の会話や音声を文字起こしし、カルテの下書きを自動で作成できます。医師が入力に費やす時間を減らし、患者と向き合う時間を増やせる点が大きな利点です。

診察の音声をそのままテキスト化し、要点を整理してカルテ形式にまとめる仕組みが実用化されています。手入力に比べて記載の抜け漏れを防ぎやすくなる効果も期待できます。

たとえばAWSの「AWS HealthScribe（エーダブリューエス ヘルススクライブ）」は、医師と患者の対話から臨床文書の下書きを生成します。医師が電子カルテに入力する情報を手作業で集める手間が減り、診察そのものに集中しやすくなります。

退院サマリー・紹介状などの医療文書を作成する

退院サマリーや紹介状、返書といった医療文書の下書き作成は、生成AIがもっとも効果を発揮する業務の1つです。電子カルテの情報をもとに、数秒で下書きを生成できます。

藤田医科大学は、株式会社FIXERと共同開発した「退院時サマリー作成支援システム」を2025年に運用開始しました。電子カルテの【サマリー生成】ボタンを押すだけで、わずか数秒で下書きが完成します。

同大学の発表では、医師の92％が業務効率化につながったと回答し、導入後3か月の累計で約1,000時間の業務時間を短縮しました。文書作成に追われていた医師の負担を、大きく軽減できる業務といえます。

出典：医師の92％が業務効率化につながったと回答（藤田医科大学）

診療報酬の算定を支援する

生成AIは、診療内容に応じた診療報酬の算定業務も支援できます。複雑な算定ルールの確認に時間がかかる業務を、大幅に短縮できる点が魅力です。

順天堂大学は、FIXERの生成AIサービス「GaiXer（ガイザー）」を使い、電子カルテの情報から診療報酬を算定する仕組みを共同研究しました。厚生労働省の補助を受けたプロジェクトです。

この研究では、従来は病院全体で数日かかっていた算定を数分程度に短縮できる見込みが示されました。請求業務の省力化に加え、算定漏れによる収益の取りこぼしを防ぐ効果も期待できます。

出典：FIXERと順天堂大、生成AIを活用した医療DXへ共同研究（FIXER）

問診・患者対応をチャットボットで効率化する

生成AIを使ったチャットボットは、来院前の問診や予約、よくある質問への回答を自動化できます。受付スタッフの負担を減らし、患者を待たせない対応につながります。

事前に症状を聞き取って整理しておけば、診察の質と効率も高まります。医師が短時間で患者の状態を把握しやすくなるためです。

大阪国際がんセンターでは、医師の姿をしたAIアバターが患者を問診し、症状の聞き取りや治療の流れの説明を行う仕組みの実証が進められています。診察前の情報整理を自動化することで、限られた診察時間を有効に使えるようになります。

医学論文・研究データを要約する

生成AIは、大量の医学論文や研究データを短時間で要約できます。最新の知見を効率よく把握したい医師や研究者にとって、心強い支援ツールです。

日々発表される論文をすべて読む時間を確保するのは困難です。生成AIに要点をまとめさせれば、必要な情報へ素早くたどり着けます。

患者への説明内容の検討や、関連する医学論文の検索と要約に対話型AIを使うサービスも登場しています。情報収集にかかる時間を削減し、診療や研究の質を高める使い方が広がっています。

医療機関が生成AIを活用する4つのメリット

医療機関が生成AIを活用するメリットは、次の4つに整理できます。

• 医師・看護師の事務作業を削減できる
• 記入漏れ・算定漏れを防げる
• 患者対応を迅速化できる
• 人手不足でも診療体制を維持できる

それぞれが医療現場の課題に直結するメリットです。順に確認しましょう。

医師・看護師の事務作業を削減できる

生成AIの導入で得られる最大のメリットは、医師や看護師の事務作業を削減できる点です。文書作成や記録の手間を減らし、本来の医療行為に時間を充てられます。

カルテや退院サマリーの作成は、診療の合間や勤務時間外に行われることも少なくありません。生成AIに下書きを任せれば、こうした負担を軽くできます。

東北大学病院とNECの実証では、医療文書の作成時間を平均47％削減し、年間63時間の業務削減に相当する効果が確認されました。医師の働き方改革を進める上で、有効な手段といえます。

出典：NEC、東北大学病院、橋本市民病院、医療現場におけるLLM活用の有効性を実証（NEC）

記入漏れ・算定漏れを防げる

生成AIは、記録の抜け漏れや診療報酬の算定漏れを防ぐ役割も果たします。人の目だけでは見逃しやすい不一致を、機械的にチェックできるためです。

診療内容と算定内容のずれを検知できれば、本来請求できた診療報酬の取りこぼしを減らせます。経営面での改善につながる点も見逃せません。

記録の正確性が上がることで、医療の質と病院の収益を同時に高められます。事務作業の削減だけでなく、ミス防止の観点でも価値があります。

患者対応を迅速化できる

生成AIを使えば、患者からの問い合わせや予約への対応を迅速化できます。チャットボットが24時間対応し、受付の混雑を緩和します。

診察前に問診を済ませておけば、待ち時間の短縮にもつながります。患者にとっても、スムーズに受診できる利点があります。

結果として、より多くの患者へ対応できるようになり、患者満足度の向上が見込めます。診療時間を有効に使える点も、現場にとって大きな価値です。

人手不足でも診療体制を維持できる

生成AIは、人手不足のなかでも診療体制を維持する助けになります。限られた人員で行っていた定型業務を自動化できるためです。

医療現場では、医師の働き方改革と慢性的な人材不足が同時に進んでいます。1人あたりの業務量を減らさなければ、診療の質を保てない状況です。

生成AIに事務作業を任せることで、スタッフを本来の医療業務に集中させられます。少ない人数でも安定した診療を続けられる体制づくりに役立ちます。

医療機関で生成AIを活用するリスクとデメリット

医療機関で生成AIを活用する際は、次の4つのリスクに注意が必要です。

• 患者の個人情報が漏えいするリスク
• 誤った情報を生成するリスク
• AIの判断を過信するリスク
• 導入・運用にコストがかかるリスク

いずれも知らずに導入すると、医療事故や法令違反を招きかねません。1つずつ理解しておきましょう。

患者の個人情報が漏えいするリスク

もっとも重大なリスクが、患者の個人情報の漏えいです。患者の氏名や診断情報を生成AIに入力すると、情報が外部へ流出するおそれがあります。

入力データがAIの再学習に使われる設定の場合、入力した情報が他のユーザーへの回答に現れる可能性があります。患者情報を扱う医療機関にとって、見過ごせない問題です。

患者の診療情報は要配慮個人情報にあたり、取り扱いには細心の注意が求められます。具体的な対策は後述する注意点で詳しく解説します。

誤った情報を生成するリスク（ハルシネーション）

生成AIは、事実と異なる内容をもっともらしく生成することがあります。この現象はハルシネーション（幻覚）と呼ばれます。

医療分野で誤った情報をそのまま使えば、誤診や不適切な治療につながりかねません。生成された内容を鵜呑みにするのは危険です。

生成AIの出力は、必ず医療従事者が確認する前提で使う必要があります。あくまで下書きや補助として位置づけることが重要です。

AIの判断を過信するリスク

生成AIの提案を過信すると、医療従事者自身の判断がおろそかになるリスクがあります。AIはあくまで補助ツールであり、最終判断を担うものではありません。

不完全なデータをもとに提案が行われると、結果として誤った方向に導かれるおそれがあります。AIの回答を絶対視する姿勢は避けるべきです。

生成AIは、医療従事者の経験と判断を補完する道具として活用することが大切です。最終的な責任は人が負うという原則を、現場で共有しておきましょう。

導入・運用にコストがかかるリスク

生成AIの導入には、初期費用や運用コストがかかります。効果が出るまでに、一時的な負担が生じる点も理解しておく必要があります。

ツールの利用料に加え、現場スタッフへの研修や運用体制の整備にも手間がかかります。導入してすぐに効果が出るとは限りません。

費用に見合う効果を得るには、投資対効果の高い業務から段階的に導入することが欠かせません。小さく始めて効果を検証する進め方が有効です。

医療機関の生成AI活用に関わる法律とガイドライン

医療機関が生成AIを使う際は、個人情報保護法や複数のガイドラインを守る必要があります。主に押さえるべきものは次の4つです。

• 個人情報保護法と要配慮個人情報の扱い
• 医療情報システムの安全管理に関する3省2ガイドライン
• 医療・ヘルスケア分野における生成AI利用ガイドライン
• AI推進法など最新の法整備の動向

これらを把握しておかないと、知らないうちに法令違反を犯すおそれがあります。順に確認しましょう。

個人情報保護法と要配慮個人情報の扱い

患者の診療情報は、個人情報保護法で定める要配慮個人情報にあたります。取得や第三者提供には、原則として本人の同意が必要です。

同意を得ずに患者情報を生成AIへ入力し、それが第三者提供にあたると判断されれば、法違反となるおそれがあります。とくに入力データが学習に使われる場合は注意が必要です。

海外企業のサービスを使う場合、外国の第三者への提供にはさらに厳しい規制がかかります。利用前に、データの取り扱い条件を必ず確認しましょう。

医療情報システムの安全管理に関する3省2ガイドライン

3省2ガイドラインは、医療情報を扱うシステムの安全管理について定めた指針です。厚生労働省・総務省・経済産業省の3省が公表しています。

法的な強制力はありませんが、行政指導の根拠となる事実上の遵守基準です。医療機関が外部サービスを使う際の、安全管理の前提といえます。

生成AIツールを選ぶときは、3省2ガイドラインに準拠したセキュリティ要件を満たすかが重要な判断軸になります。導入前に対応状況を確認しておきましょう。

医療・ヘルスケア分野における生成AI利用ガイドライン

医療AIプラットフォーム技術研究組合（HAIP）は、医療現場向けの生成AI利用ガイドラインを公表しています。2024年10月の策定後、2025年7月に第2版が発行されました。

このガイドラインは、医療現場の実際のユースケースに沿って、生成AIのリスクと対策の要点をまとめたものです。リスクが不透明なために利用が進まない状況を、解消する狙いがあります。

導入を検討する医療機関にとって、具体的なリスク管理の指針として参考になります。自院の運用ルールを作る際の土台として活用できます。

出典：医療・ヘルスケア分野における生成AI利用ガイドライン第2版を発行（HAIP）

AI推進法など最新の法整備の動向

2025年には、日本初のAI基本法となる「AI推進法」が成立しました。AIの活用と安全性の両立を目指す、理念を示す法律です。

あわせて、医療機器に該当するAIには薬機法による規制がかかります。2026年度の診療報酬改定でも、AI・ICTの活用推進が基本方針に盛り込まれる方向です。

医療分野の法整備は、急速に進行している段階です。最新の動向を継続的に確認し、自院の運用を見直す姿勢が求められます。

医療機関が生成AIを安全に導入するための注意点

医療機関が生成AIを安全に導入するには、次の4つの注意点を守る必要があります。

• 汎用の生成AIに患者情報を入力しない
• 国内サーバー・学習不使用・委託契約を確認する
• 現場のシャドーAIを防ぐ院内ルールを整備する
• AIの出力を人がチェックする体制をつくる

これらを怠ると、情報漏えいや医療事故に直結します。導入前に必ず押さえておきましょう。

汎用の生成AIに患者情報を入力しない

ChatGPTなどの汎用生成AIに、実在する患者の情報を入力してはいけません。氏名やID、診断名、検査値を含む入力は避ける必要があります。

電子カルテの内容をそのままコピーして貼り付ける行為は、とくに危険です。本人の同意なく要配慮個人情報を入力すれば、個人情報保護法違反となるおそれがあります。

実際に、研修医が患者情報を生成AIに入力して情報漏えいにつながった事故も報じられています。汎用ツールには、患者を特定できる情報を入力しないことを徹底しましょう。

国内サーバー・学習不使用・委託契約を確認する

患者情報を扱いながら生成AIを使う場合は、サービスの条件を事前に確認します。安全に利用するには、満たすべき要件があります。

具体的には、データサーバーが国内にあること、入力データを学習に使わないと契約で保証されていること、医療機関と提供者の間で正式な委託契約を結ぶことが求められます。3省2ガイドラインへの準拠も前提です。

これらを満たすサービスを選べば、患者情報を守りながら生成AIを活用できます。契約内容まで踏み込んで確認する姿勢が欠かせません。

現場のシャドーAIを防ぐ院内ルールを整備する

シャドーAIとは、現場が会社や病院の許可なく生成AIを使う状態を指します。医療現場では、情報漏えいの大きな原因になります。

禁止するだけでは、業務効率を上げたい現場が個人的に使ってしまうおそれがあります。使ってよいツールと使い方を明確に示すことが大切です。

安全なツールを正式に用意し、院内ルールとして運用すれば、シャドーAIのリスクを抑えられます。禁止ではなく、安全な仕組みへの置き換えを目指しましょう。

AIの出力を人がチェックする体制をつくる

生成AIの出力は、必ず人が確認する体制を整えます。ハルシネーションによる誤りを、現場で食い止めるためです。

誤った内容が生成された場合に、誰がどのタイミングで確認するかをあらかじめ決めておきます。確認のフローがないまま運用すると、誤情報を見逃すおそれがあります。

AIが作った下書きを医療従事者が必ずチェックすることで、誤情報のまま使われる事態を防げます。人とAIの役割分担を明確にしておきましょう。

医療機関向け生成AIツールの選び方

医療機関向けの生成AIツールは、3つの観点で選ぶと失敗しにくくなります。

• 3省2ガイドラインなどセキュリティ要件で選ぶ
• 診療科・対象業務に合った機能で選ぶ
• サポート体制・医療機関での導入実績で選ぶ

汎用ツールと医療特化ツールには、次のような違いがあります。

比較項目	汎用ツール	医療特化ツール
セキュリティ	標準的な設定	3省2ガイドライン準拠が多い
患者情報の入力	原則不可	委託契約のもとで可能な場合がある
機能	汎用的な文章生成	カルテ・文書作成に特化
サポート	限定的	医療機関向けの導入支援あり

3省2ガイドラインなどセキュリティ要件で選ぶ

もっとも優先すべきは、セキュリティ要件を満たしているかです。患者情報を扱う以上、安全管理の水準は妥協できません。

国内サーバーでの運用や、入力データを学習に使わない設定が用意されているかを確認します。3省2ガイドラインへの準拠は、その判断の目安になります。

セキュリティ要件を最初に確認することで、情報漏えいのリスクを根本から抑えられます。機能や価格より先に検討すべき項目です。

診療科・対象業務に合った機能で選ぶ

ツールが自院の業務に合っているかも、重要な選定基準です。解決したい課題に対応した機能があるかを見極めます。

カルテ作成を効率化したいのか、診療報酬の算定を支援したいのかで、適したツールは変わります。導入目的を明確にしてから比較しましょう。

業務に合った機能を選ぶことで、導入効果を最大化できます。多機能であることよりも、課題に合致しているかを重視してください。

サポート体制・医療機関での導入実績で選ぶ

サポート体制と導入実績も、欠かせない確認ポイントです。現場での定着には、提供者の支援が大きく影響します。

導入後のトラブルに対応してもらえるか、医療機関での導入実績が豊富かを確認します。実績のあるサービスは、医療現場特有の事情を理解している傾向があります。

手厚いサポートがあれば、スタッフの習熟度に左右されずに運用を軌道に乗せられます。長く使う前提で、支援体制を見極めましょう。

医療機関が生成AIを導入する4つのステップ

医療機関が生成AIを導入する際は、次の4ステップで進めると失敗しにくくなります。

1. 業務の棚卸しと課題の特定
2. 投資対効果の高い業務の選定
3. スモールスタートでの試験導入
4. 運用ルールの整備と全体展開

段階を踏むことで、リスクを抑えながら着実に効果を出せます。各ステップを確認しましょう。

STEP1：業務の棚卸しと課題の特定

最初に、院内の業務を洗い出して課題を特定します。どの業務に時間がかかり、どこに負担が集中しているかを把握する工程です。

文書作成や問い合わせ対応など、定型的で時間のかかる業務は生成AIと相性が良い傾向があります。現場の声を集めると、課題が見えやすくなります。

課題を正確につかむことで、生成AIで解決すべき業務が明確になります。ここを丁寧に行うほど、後の選定がスムーズに進みます。

STEP2：投資対効果の高い業務の選定

次に、洗い出した課題のなかから投資対効果の高い業務を選びます。すべてを一度に対象とせず、効果の大きい業務に絞るのが鉄則です。

削減できる時間や費用を試算し、優先順位をつけます。退院サマリーや診療報酬の算定など、効果が数値で見えやすい業務から検討すると判断しやすくなります。

効果の高い業務から着手することで、限られた予算で成果を出せます。最初の成功が、院内の理解を広げる足がかりになります。

STEP3：スモールスタートでの試験導入

選んだ業務で、まずは小規模に試験導入します。特定の診療科や一部の業務に限定して、効果と課題を検証する段階です。

いきなり全院へ展開すると、トラブル時の影響が大きくなります。小さく始めれば、問題が起きても被害を最小限に抑えられます。

試験導入で効果を確かめることで、本格展開の判断材料が得られます。現場の使い勝手も、この段階で確認しておきましょう。

STEP4：運用ルールの整備と全体展開

試験導入で効果を確認できたら、運用ルールを整えて全体へ展開します。安全に使い続けるための仕組みを、ここで固めます。

患者情報の取り扱いやAI出力の確認方法を、院内ルールとして明文化します。あわせて、スタッフへの研修でAIリテラシーを高めておきます。

ルールと研修を整えてから展開することで、安全と効率を両立できます。導入後も定期的に運用を見直し、改善を重ねていきましょう。

生成AIの医療機関での活用に関するよくある質問

生成AIの医療機関での活用に関する質問は以下の3つです。

• 個人クリニックでも生成AIを導入できますか。
• 無料のChatGPTを医療業務に使ってもよいですか。
• 生成AIが医師の診断を代替することはありますか。

質問に対する回答を確認して、自院での導入を判断する参考にしてみてください。

個人クリニックでも生成AIを導入できますか

個人クリニックでも導入できます。文書作成や問い合わせ対応など、小規模な業務から始められるためです。

近年は、クリニック向けに価格を抑えた医療特化サービスも増えています。まずは効果の出やすい業務に絞って試すとよいでしょう。

無料のChatGPTを医療業務に使ってもよいですか

患者情報を入力しない範囲であれば使えます。一般的な医学知識の確認や、文章の整え方の相談などが該当します。

ただし、実在する患者の氏名や診断名などを入力するのは避けてください。患者情報を扱う場合は、セキュリティ要件を満たした医療向けサービスを使う必要があります。

生成AIが医師の診断を代替することはありますか

現時点では、生成AIが医師の診断を代替することはありません。生成AIは、あくまで医療従事者を支援する補助ツールです。

誤った情報を生成するリスクがあるため、最終的な診断や判断は必ず医師が行います。AIは事務作業や情報整理を担い、人が判断する役割分担が基本です。

医療機関の生成AIは活用事例とリスク管理の両輪で進める

医療機関では、カルテや退院サマリーの作成、診療報酬の算定など幅広い業務で生成AIの活用が進んでいます。東北大学病院や藤田医科大学の事例が示すように、事務作業を大きく削減できる手段です。

一方で、患者情報の漏えいや誤情報の生成といったリスクもあります。効果を得るには、ガイドラインを守りながら投資対効果の高い業務からスモールスタートし、運用ルールを整えることが欠かせません。

まずは自院の業務を棚卸しし、生成AIで解決できる課題を1つ見つけることから始めてみてください。活用事例とリスク管理の両輪で進めれば、医療の質を保ちながら現場の負担を着実に軽減できます。