地域医療支援病院が生成AIで診断書作成を50%短縮、25名体制へ広げた運用

導入の起点になったのは、現場から出た「本当に効率化できるのか」「操作が難しそう」という声を、押し切る対象ではなく設計の材料として扱った進め方です。各部署の業務内容と課題を一つずつ確かめ、そこに合う使い方を個別に組み立てていく。ツールを配って使い方を覚えてもらうのではなく、部署の仕事の側にAIを寄せていく順序を取ったことが、定着のなめらかさを支えたように見えます。

欠員を人の補充で埋めず、文書作成を既存スタッフが分担できる形へ組み替えた判断も効いています。診断書作成を「専任者しかできない仕事」のまま残せば、必要になるのは経験を積んだ人材であり、採用が難しい局面では手詰まりになります。AIが作成の負荷を引き受ける前提に置き直せば、求められる力は一から書き上げることから、内容を確認して整えることへ移る。担当できる人の条件を下げるこの組み替えが、体制そのものを作り直す余地を生んだと考えられます。

用途を診断書に閉じず、看護部門のカンファレンス記録や説明と同意の記録、リハビリテーション科での記録チェック、DX推進室の議事録や文字起こしまで広げた展開の仕方も見逃せません。職種も文書の種類もばらばらですが、話された内容や経過を決まった形の文章にまとめ直す、という作業の型は共通しています。業務単位ではなく作業の型で適用先を選べば、部署ごとに別々の仕組みを用意せずに済み、現場同士で使い方を持ち寄ることもできる。横断的な広がりは、この見立ての取り方から来ているのではないでしょうか。