実施時期: 2023年10月|2026.06.02 最終更新
医療文書作成の膨大な負担をAIで解決し、作成時間を平均47%削減
プロジェクト期間: 半年未満
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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
- 書類作成や記録業務に多くの時間を奪われている
- 働き方改革に向けて時間外労働を削減したい
- 専門的な文章の要約や作成を効率化したい
プロジェクト概要
背景・目的
少子高齢化による労働力の減少が進む中、医療現場では人手不足が深刻化しており、医師や看護師への負担が増大しています。さらに、2024年4月には「医師の働き方改革」の新制度が施行され、勤務医の時間外労働時間に上限が設けられることになりました。 こうした状況下において、医師の業務効率化はこれまで以上に重要な課題となっています。特に、日々の業務の中で「記録・報告書作成や書類の整理」が時間外労働の主な原因の一つになっていることが浮き彫りになっており、医療業務のDXによる抜本的な効率化が強く求められていました。
アプローチと成果
アプローチ
日本電気株式会社（NEC）は、東北大学病院および橋本市民病院と共同で、医療業務向けにチューニングしたAIを活用する実証実験を開始しました。
具体的には、NECが開発した医療テキスト分析AIを導入し、電子カルテに記録された患者の症状、検査結果、経過、処方などの複雑な情報を時系列に整理する仕組みを構築しています。その上で、NECの大規模言語モデル（LLM）を活用し、治療経過の要約文章を自動で生成する機能を開発しました。 生成された要約文章には、引用元である電子カルテの記載内容が関連付けて表示される工夫が施されています。これにより、医師がエビデンスを効率的に確認できるようになり、AI特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）を防ぐ対策も講じられています。また、橋本市民病院では、電子カルテの情報を匿名化し、クラウド上のLLMに安全かつシームレスに連携する仕組みの検証も進められています。
プロジェクトへの評価と成果
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
推進したこと
プロトタイプ開発（PoC）
既存システムとのAI連携
東北大学病院における一部の診療科の医師10名の協力を得た実証実験では、大きな成果が得られました。紹介状や退院サマリなどに記載する要約文章を新規に作成する場合と比較して、作成時間を平均47%削減することに成功しています。 また、生成された文章の表現や正確性についても現場の医師から高い評価を受けました。膨大な電子カルテの記録から必要な情報を収集する作業負担が大幅に軽減され、AIが生成した要約文章を参考にしながら、各種医療文書を効率的に作成できる可能性が実証されています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
全社共通・汎用業務
AIによる定型業務の自動化
医療・ヘルスケア
医療文書の要約・生成
活用したデータ
文書・ナレッジ
電子カルテ
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
テキスト・言語AI
文章自動生成
ライティング支援
自動要約
レポート作成
活用・導入したAIモデル・ツール
生成AI・LLMサービス
連携ツール
連携したシステム・SaaS
電子カルテシステム
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、医療テキスト分析AIとLLMを組み合わせ、電子カルテの情報を時系列に整理した上で要約を生成し、さらに引用元を明示してハルシネーション対策を行った点にあります。このアプローチは、専門知識が求められる士業や法務部門における膨大な過去資料の要約・文書作成にも応用可能です。導入にあたっては、個人情報の匿名化やクラウド連携時のセキュリティ確保が重要なハードルとなります。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ください。
プロジェクト実施・導入企業
日本電気株式会社
安全・安心・公平・効率という社会価値を創造し、誰もが人間性を十分に発揮できる持続可能な社会の実現を目指す企業。
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東北大学病院、橋本市民病院
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