医療・介護のAI導入｜規制との距離で、着手順を決める

医療・介護でAIを検討するとき、他業種と同じ順序では進みません。用途によって、越えなければならない規制の壁が違うためです。

まず、活用領域を規制との距離で3つの層に分けて整理します。

着手順は、この表のとおりでよい

第1層から始めてください。患者・利用者の情報を含まない事務作業であれば、他業種と同じように既製のツールで試せます。議事録の作成、家族向けの案内文、研修資料の下書き。ここで職員がAIに慣れておくと、第2層に進むときの理解が違います。

逆に、第3層からいきなり検討を始めると、法令の確認だけで数ヶ月が過ぎます。そして多くの場合、現場が本当に困っているのは記録業務であって、診断支援ではありません。

「順番を守るほうが早い」という考え方

医療分野では、この順序を守った取り組みが実際に進んでいます。JCHO大阪病院は、富士通やマイクロソフトなどと連携し、退院サマリと看護申し送りを自動化する生成AIプロジェクトを2026年6月に本格稼働させると発表しました。

この事例で参考になるのは成果の数値ではなく、順番です。ツールの導入より先に、院内ガイドラインの整備、情報基盤の構築、運用ガバナンスの確立を進める設計になっています。

個人情報や機密情報を扱う分野では、「ルール・基盤・ガバナンス」を先に作ることが、結果として最短ルートになります。先にツールを入れると、情報システム部門や現場の反対で止まり、そこから整備をやり直すことになります。

他業種を含めた事例はAI導入事例で整理しています。

医療・介護でAIの導入効果が最も大きい領域です。看護記録、介護記録、申し送り、報告書。本来の業務ではないのに、時間を最も取られている作業がここに集まっています。

仕組みは3段階

• 音声で入力する — 手が離せない状況でも記録できる。移動しながら、ケアの直後に
• 文字起こしする — 音声認識でテキストにする
• 要約・整形する — 生成AIで記録の様式に整える

3段階すべてを一度に導入する必要はありません。音声入力だけでも、手書きや後からのPC入力より速くなります。

効果が出やすい理由

記録業務がAIと相性がよいのには、明確な理由があります。

• 型が決まっている — 記録の様式が定まっており、書くべき項目が明確
• 件数が多い — 毎日、全利用者・全患者について発生する
• 確認できる — 記録した本人が内容の正誤を判断できる

逆に言えば、この3条件がそろっているからこそ効果が出ます。

ただし、確定は人が行う

ここは絶対に外せません。看護記録も介護記録も、法令上の保存義務があり、事故が起きたときの証拠にもなります。AIが生成した内容をそのまま確定させる運用にはしないでください。

設計としては、AIが下書きを作り、記録者が確認して確定する形にします。この分担なら、ゼロから書くより大幅に速くなりながら、記録の正確性は担保されます。

あわせて、確認の観点を決めておいてください。数値、時刻、投与量、固有名詞。この4つは必ず目視で確認するとルール化しておくと、実務上の精度が保てます。

記録の種類で、難易度が変わる

ひと口に記録といっても、AIとの相性には差があります。

最初に取り組むなら上2行です。件数が多く、内容の確認も記録した本人ができるためです。下2行は、上で慣れてから検討してください。

導入前に決めておくこと

記録にAIを使う場合、患者・利用者の情報を扱うため第2層に入ります。次章以降で扱う体制整備が前提になりますが、検討の初期に次を確認してください。

• 音声データがどこに保存され、いつ削除されるか
• 入力内容が、サービス提供者側で学習に利用されない設定・契約になっているか
• 記録システムとの連携が必要か、転記で運用するか
• 職員がどこで音声入力するか（他の患者・利用者に聞こえない環境か）

4つ目は見落とされがちです。技術的に動いても、廊下で患者の情報を口述する運用は成立しません。現場の動線に合うかを、導入前に確認してください。

勤務表の作成は、多くの施設で管理職が数時間から数日かけている業務です。患者・利用者の情報を含まないため第1層に入り、比較的すぐ着手できます。

何が難しい業務なのか

シフト作成が時間を要するのは、満たすべき条件が多いためです。

• 資格要件（夜勤に必要な人員配置、有資格者の人数）
• 労働時間の上限、連続勤務の制限、勤務間インターバル
• 個々の希望休、育児・介護による時間帯の制約
• 経験年数の組み合わせ（新人だけの体制を避ける）
• 職員同士の相性という、書かれていない条件

最後の項目が、この業務の特徴です。公式には存在しないが、実際には考慮されている条件があります。

暗黙の条件を洗い出す

他業種の配車や生産計画と同じ構造です。作成者の頭の中にある条件を、まず言葉にする作業が要ります。

有効なのは、過去のシフト表を見ながら「なぜこの組み合わせにしたのか」を聞いていく方法です。抽象的に「条件を教えてください」と聞いても出てきません。

そして、この洗い出しには副次的な価値があります。シフト作成が特定の管理職に依存している状態が可視化されます。その人が異動・退職したときに回らなくなるリスクが見えます。

まず現状を測る

シフト作成は「大変な業務」として認識されていても、実際に何時間かかっているかが記録されていないことがあります。

次の3つを1〜2か月分だけ記録してください。

• 1か月分のシフト作成にかかった時間（下案作成から確定まで）
• 確定後の変更回数（急な休みへの対応を含む）
• 作成できる人が何名いるか

3つ目が実は重要です。1名しかいない場合、それは業務時間の問題ではなく事業継続の問題です。効率化より先に、作成できる人を増やすことが目的になります。

全自動にしない

AIが作成した案をそのまま運用に回すのではなく、たたき台として管理職が調整する形が現実的です。人員配置基準に関わる部分は、最終的に人が責任を持って確認する必要があります。

効果は作成時間の短縮だけではありません。複数の案を短時間で比較できるようになると、「この希望休を通すと、どこにしわ寄せが行くか」が事前に見えるようになります。調整の質そのものが変わります。

センサーやカメラで利用者の状態を把握し、転倒やベッドからの離床を検知する領域です。夜間の巡回負担を減らし、事故の早期発見につなげる目的で導入されます。

何が変わるか

• 夜間巡回の負担が減る — 全室を定時に回る運用から、異常があった居室へ向かう運用へ
• 発見が早くなる — 転倒や離床の直後に通知が届く
• 睡眠を妨げにくい — 居室に入らずに状態を確認できる

3つ目は利用者側の利点です。巡回のたびに目が覚めてしまう方にとっては、生活の質に直結します。

導入時の論点は、技術より同意

この領域で最も慎重に扱うべきなのは、利用者と家族への説明と同意です。居室内の状態を継続的に把握する仕組みである以上、プライバシーに関わります。

検討時に整理しておく項目を挙げます。

• 何を取得するか — 映像か、赤外線などの非映像か、荷重や振動か。映像を使わない方式もあります
• 誰が見られるか — 常時なのか、通知があったときだけなのか。アクセス権限の設計
• どれだけ保存するか — 保存期間と、その後の扱い
• どう説明し、同意を得るか — 利用者本人と家族、それぞれへの説明の方法と記録
• 拒否された場合どうするか — 一部の居室のみ導入しない運用が成立するか

1つ目は選択肢を広げる意味があります。映像を使わない方式なら、心理的な抵抗が下がることがあります。目的が転倒・離床の検知であれば、映像でなくても成立する場合があります。

人員配置との関係は、所轄に確認する

介護分野では、見守り機器等の活用が人員配置に関する基準の取り扱いに関係する場合があります。ただし要件や適用の条件は制度改定によって変わり、施設の類型によっても異なります。

導入を人員配置の見直しと結びつけて計画する場合は、必ず所轄の自治体および厚生労働省の最新の通知等でご確認ください。この記事の内容を根拠に計画を立てないでください。

現場が受け入れるかは、別の問題

見守り機器の導入では、技術と同意に加えて、職員側の受け止めも論点になります。

「機械に任せて手を抜いている」と受け取られると、定着しません。特にベテラン職員ほど、直接見て回ることに専門職としての意味を見出している場合があります。

導入の目的を、「巡回を減らすため」ではなく「異常により早く気づくため」「利用者の睡眠を妨げないため」として説明すると、受け止めが変わります。実際、後者のほうが本来の目的に近いはずです。

あわせて、通知が来たときに誰がどう動くかを先に決めてください。通知だけが増えて対応が決まっていないと、現場の負担は逆に増えます。

投資規模を見誤らない

この領域は物理的な設備を伴うため、他の用途より費用がかかります。センサー本体、通信環境、通知を受ける端末、設置工事。全居室に一斉導入すると投資額が大きくなるため、まず数室から試すのが現実的です。

効果の測り方も決めておいてください。夜間巡回の回数と所要時間、転倒発見までの時間、ヒヤリハットの件数。導入前の数字がないと、続けるべきかを判断できません。

ここは第3層です。他の用途とは検討の性質が根本的に異なります。

厚生労働省が示している整理

厚生労働省医政局医事課長は2018年12月19日、「人工知能（AI）を用いた診断、治療等の支援を行うプログラムの利用と医師法第17条の規定との関係について」（医政医発1219第1号）を発出しています。

この通知では、AIを用いた診断・治療支援を行うプログラムを利用して診療を行う場合についても、診断、治療等を行う主体は医師であり、医師はその最終的な判断の責任を負うこととなり、当該診療は医師法第17条の医業として行われるものである旨が示されています。

医療機器に該当する場合がある

AI技術を用いた製品のうち、その使用目的や提供形態等から医療機器に該当するものは、医薬品医療機器等法（薬機法）に基づく安全性・有効性の確保の対象となります。

つまり、導入を検討している製品が医療機器としての承認・認証を受けているかどうかが、まず確認すべき点になります。この判断は個別の製品ごとに異なり、提供事業者に確認するとともに、必要に応じて所管当局や専門家への相談が必要です。

検診での利用は、さらに慎重に

がん検診など、対象者を絞り込む用途でAIを使う構想がありますが、この分野は現在も国の会議体で議論が続いている領域です。

厚生労働省の「がん予防重点健康教育及びがん検診実施のための指針」では、検診の精度向上と精度管理を目的として、胸部エックス線検査の読影について複数の医師による読影の方法が定められています。AIのスコアだけで読影対象を絞り込むような設計は、医師の医学的判定を経ない行為にあたる懸念があります。

この領域の検討は、技術の選定より先に、法令上の位置づけの確認から始めてください。そして必ず、医事法務に詳しい専門家の関与を得てください。

この記事の範囲について

当社は受託でのシステム・アプリ開発を本業としており、医療機器に該当する製品の開発や、医事法務の判断についてはお答えできる立場にありません。この章は、検討の入り口で押さえておくべき前提を整理したものです。

実際の検討にあたっては、厚生労働省の通知等の原文と、医療機器の承認・認証に関する専門的な助言をご確認ください。

患者・利用者の情報を扱うAI（第2層）に進む前に、押さえておくべき枠組みがあります。

3省2ガイドラインとは

医療情報の安全管理について、3つの省庁が示している2つのガイドラインの総称です。どちらも直近1年半以内に改定されているため、版数の確認が必要です。

つまり医療機関側と、システムを提供する事業者側の双方に、それぞれ参照すべき指針があるという構造です。導入を検討する際は、提供事業者がこのガイドラインに対応しているかを確認することになります。

第7.0版は、まだ発出されて間もない

厚生労働省は2026年6月29日付で、第7.0版の策定について都道府県知事等に通知しました。第6.0版（2023年5月）からの改定です。

改定の背景として、医療機関等を対象としたサイバー攻撃事案の発生が継続していることや、サイバー対処能力強化法の成立などが挙げられています。解説記事の多くはまだ第6.0版を前提に書かれているため、参照する際は版数にご注意ください。

第7.0版は、医療機関等の特性や役割に応じて参照しやすいよう分冊構成になっています。あわせて、優先的に取り組むべき事項をまとめた「令和8年度版 医療機関等におけるサイバーセキュリティ対策チェックリスト」も示されています。何から着手すべきか迷う場合は、まずこのチェックリストを確認するのが実務的です。

扱う情報の性質を理解する

診療記録や介護記録に含まれる情報は、個人情報保護法上の要配慮個人情報にあたります。通常の個人情報より慎重な取り扱いが求められる区分です。

ここから、生成AIを使う際の実務上の要点が導かれます。個人情報保護委員会は2023年6月に「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」を公表しており、あらかじめ本人の同意を得ることなく個人データを含むプロンプトを入力し、それが応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合、個人情報保護法の規定に違反することとなる可能性があるとしています。

そのうえで、当該サービスを提供する事業者が、その個人データを機械学習に利用しないこと等を十分に確認することが求められています。

確認する順序

• 提供事業者のガイドライン対応状況 — サービス仕様適合開示書等で確認できる場合があります
• 契約プランと学習利用の可否 — プランによって扱いが異なるのが一般的です
• データの保存場所 — 国内保存が要件になる場合があります
• アクセス権限とログ — 誰が何を見たかを記録できる構成か
• 確認日と根拠の記録 — 規約もガイドラインも改定されます

院内・施設内のルールを先に作る

ガイドラインへの対応と並行して、職員が判断に迷わないためのルールが要ります。分厚いものは不要で、A4で1枚から始められます。

• 入力してよい情報と、してはいけない情報を具体例で示す
• 迷ったときに誰へ確認するかを1名決めておく
• AIの出力をそのまま使ってよい場面と、確認が必要な場面を分ける
• 誤って情報を入力してしまったときの報告先を書いておく

4つ目を書いておくことが重要です。報告しても責められないと示しておかないと、隠されます。そのほうが被害は大きくなります。

社内ルールの作り方は生成AIの導入でも整理しています。

なお前述のとおり、両ガイドラインとも直近で改定されています。この記事の情報は2026年8月時点のものです。実際の対応にあたっては、必ず各省庁が公開している最新版と版数をご確認ください。

ここまでの内容を、着手の順序に落とします。第1層から始めるのが、結果として最短です。

1〜2か月目｜第1層で試す

患者・利用者の情報を含まない業務から始めます。会議の議事録、家族向けの案内文、研修資料、業務マニュアルの整理、シフトの下案。

法人向けの生成AIツールを2〜3名分だけ契約し、実際の業務で使います。費用は月1万円前後です。この期間の目的は、効果の測定と、職員がAIの得意・不得意を体感することの2つです。

削減できた時間は必ず記録してください。「議事録が40分から15分になった」という粒度で構いません。

3か月目｜第2層に進む準備をする

第1層で手応えがあれば、記録業務への適用を検討します。ただしここからは、体制の整備が先です。

• 院内・施設内の利用ルールを作る（A4で1枚から）
• 検討している製品・サービスのガイドライン対応状況を確認する
• 情報システム担当や委託先と、データの扱いについて認識を合わせる
• 現場の記録業務の現状を数字にする（1日何件、1件あたり何分、担当は何人か）

4つ目を忘れないでください。導入前の数字がなければ、効果を説明できません。そして、この数字は導入後には取れません。

第3層は、別の検討として扱う

画像診断支援など医行為に関わる領域は、第1層・第2層とは別のプロジェクトとして進めてください。必要な検討の性質も、関わる専門家も異なります。

同じ「AI導入」という括りで一緒に検討すると、法令確認に時間を取られて、すぐ着手できるはずの第1層まで止まります。

相談する前に整理しておく5項目

• どの層の話か — 事務作業か、患者・利用者の情報を扱うか、医行為に関わるか
• 対象業務の現状 — 件数、所要時間、担当者数
• いま使っているシステム — 電子カルテ、介護記録システム。連携が必要か
• 情報管理の体制 — 誰が判断し、誰が承認するか
• 誰が推進するか — 専任でなくてよいが、月に数時間を確保できる人

1つ目が最も重要です。層が違えば、必要な検討も費用も期間もまったく変わります。

補助金が使える場合がある

事業規模によっては、システム導入や設備投資に補助金を使える可能性があります。ただし交付決定の前に発注すると対象外になるため、導入時期が制度のスケジュールに縛られます。各制度の対象範囲はAI導入で使える補助金にまとめています。

費用の考え方はAI導入の費用相場、つまずきの型はAI導入でよくある失敗、業務の選び方はAIによる業務効率化、全体の進め方はAI導入支援で整理しています。

記録業務やシフトの調整など、第1層・第2層にあたる領域については、自施設のどの業務から着手すべきかをご相談いただけます。まだ何も決まっていない段階からで構いません。

一方、画像診断支援のような第3層の領域は、法令上の位置づけの確認が中心になります。当社の専門とは異なりますので、医事法務に詳しい専門家にご相談いただくのが確実です。どちらに当たるか判断がつかない場合は、その切り分けからお手伝いできます。