実施時期: 2025年09月|2026.06.02 最終更新
プロジェクト期間: 1年 〜 2年
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プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
がん医療の進歩に伴い、患者は自宅で手書きの記録を行い、来院時にも同じ質問を繰り返される負担がありました。また、医療従事者側も情報が分散して活用しづらい状況に直面していました。さらに、看護業務の激増により、看護師が記録作業に費やす時間が1日平均94分(勤務時間の約20%)に達するという課題も浮き彫りになっていました。特に看護カンファレンスや電話サポートにおいて、記録に時間を取られて議論や会話に集中できず、事後の記録作業も大きな負担となっていました。
これらの課題を解決し、「患者に寄り添う医療」の環境を整備するため、医薬基盤・健康・栄養研究所、大阪国際がんセンター、日本IBMの3者は共同研究を開始しました。
日本アイ・ビー・エム株式会社の支援のもと、「問診生成AI」と「看護音声入力生成AI」を開発しました。「問診生成AI」は、患者が自身のスマートフォン等からAIアバターとのチャットや音声入力で体調を記録できるシステムです。
生成AIによる会話形式の問診により、規定項目以外の症状も自然に引き出す工夫が施されています。入力内容は電子カルテとシームレスに連携し、グラフやサマリーとして一元化されます。一方、「看護音声入力生成AI」は、看護カンファレンスと電話サポートの業務において、IBM Watson Speech to Textによる音声認識と、IBM watsonx.aiの日本語要約に特化した大規模言語モデル(LLM)を活用しています。会話内容の書き起こしからカルテ記録のドラフト作成、電子カルテへの取り込みまでを自動化します。
運用においては、誤変換をシステム側で修正する自動学習の仕組みや、AIの要約を看護師が最終チェックする体制を整え、記録の正確性と一貫性を確保しています。また、院内ポリシーに準拠したセキュアなネットワーク接続を構築し、安全なデータ連携を実現しました。
改善・向上したこと
業務の自動化
生産性向上
対応時間・リードタイムの短縮
従業員満足度・働き方改善
推進したこと
システムへのAI機能組込み
新サービス・製品開発
既存システムとのAI連携
「問診生成AI」の導入により、診察時の症状ヒアリングに要する時間を最大25%軽減し、より深い対話や治療方針の検討に時間を充てることが期待されています。「看護音声入力生成AI」については、従来の手入力との比較検証を実施した結果、記録に要する時間が約40%短縮されました。また、約8割の記録で「AIを用いた方が優れている」との評価を得ています。これにより、看護カンファレンス(1日1病棟17分)や電話サポート(1日1人2分)の記録時間を約40%削減する目標を掲げています。
今後は、対話型疾患説明生成AIの他科展開や、書類作成・サマリー作成支援AIの導入など、さらなる機能拡張を予定しています。
全社共通・汎用業務
自社システムへのAI連携
会議の記録・要約
商談の記録・要約
顧客対応・サポート
回答アシスト生成
オペレーター支援
医療・ヘルスケア
電子カルテの自動入力・音声入力
医療文書の要約・生成
音声・音響
通話録音・コールセンターログ
会議音声・商談録音
採用したAI技術
テキスト・言語AI
チャットボット
自動要約
レポート作成
音声AI
音声認識・文字起こし
生成AI・LLMサービス
その他のツール
連携したシステム・SaaS
電子カルテシステム
チャットツール・UI(画面)連携
モバイルアプリ(iOS/Android)
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、現場の課題を的確に捉え、AIによる自動化と人間の最終チェックを組み合わせた運用体制を構築した点にあります。このアプローチは、製造業の保守点検記録や、カスタマーサポートの応対履歴作成など、正確性が求められる他業種の記録業務にも応用可能です。導入にあたっては、AIの誤変換やハルシネーション(もっともらしい嘘)のリスクを考慮し、人間が介在するフローを設計することが重要です。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧いただき、自社に合ったツール探しにご活用ください。
関連度の高い事例を選定しています。少しお待ちください。