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実施時期: 2024年09月|2026.05.19 最終更新

がん患者の問診と看護記録をAIで効率化し、記録時間を約40%短縮
コンサル(導入支援・AI戦略支援)
開発(実装支援・AI搭載支援)

※イメージ画像です

がん患者の問診と看護記録をAIで効率化し、記録時間を約40%短縮 のプロジェクト概要図解

プロジェクト概要

アプローチと成果

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運営ピックアップ事例

こんな課題を持つ企業におすすめの事例です

  • 紙の記録や重複するヒアリングなど、顧客の負担を減らしたい
  • 専門スタッフの記録業務にかかる時間を削減し、本来の業務に集中させたい
  • 分散している情報を一元化し、チーム間でスムーズに共有したい
プロジェクト概要
背景・目的

がん医療の進歩により薬物治療を受ける患者が増加する中、医療現場では患者と医療従事者双方の負担軽減が急務となっていました。患者は自宅で健康状態を紙に手書きで記録し、来院時にも医師や看護師から同じ質問を繰り返し受けるという負担を抱えていました。また、患者の情報が複数の媒体に分散しているため、医療従事者が必要な情報を効率的に活用しにくいという課題もありました。

さらに、がん医療の高度化に伴い看護業務も激増しています。特に記録作業に費やす時間は長く、看護師一人あたり1日平均94分(勤務時間の約20%)に達していると報告されています。看護カンファレンスや患者からの電話サポートにおいても、記録を残すことに時間を取られて議論や会話に集中できず、業務終了後に記録作業が残るといった事態が発生していました。こうした記録作業による疲弊を防ぎ、患者に向き合う時間を確保するため、AIを活用した環境整備が求められていました。

がん患者の問診と看護記録をAIで効率化し、記録時間を約40%短縮 のプロジェクト概要図解
アプローチと成果
アプローチ

これらの課題を解決するため、日本アイ・ビー・エム株式会社は、国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所および大阪国際がんセンターと共同で、「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やタブレットからAIアバターとのチャットを通じて体調を入力できるシステムです。音声入力にも対応しており、副作用で文字入力が困難な患者でも容易に記録が可能です。生成AIを用いた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します。入力されたデータは電子カルテ端末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る仕組みを構築しました。

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特化して導入されました。「IBM Watson Speech to Text」による音声認識と、「IBM watsonx.ai」の日本語要約に優れた大規模言語モデル(LLM)を活用し、会話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ています。運用においては、誤変換をシステム側で修正するAI学習の仕組みと、看護師が最終チェックを行うフローを組み合わせることで、記録の正確性と一貫性を担保しています。また、いずれのシステムも院内ポリシーに準拠したセキュアなネットワーク上で稼働し、他社製電子カルテシステムとの安全なデータ連携を実現しています。

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

従業員満足度・働き方改善

推進したこと

新サービス・製品開発

既存システムとのAI連携

システムの導入により、医療現場における大幅な業務効率化とケアの質向上が期待されています。看護カンファレンスにおける実証検証では、記録に要する時間が従来比で約40%短縮されました。さらに、作成された記録の約8割が「従来の手入力による記録よりも優れている」と評価され、学会でもその成果が発表されています。

現在、カンファレンスで1日あたり1病棟17分、電話サポートで看護師一人あたり2分かかっていた記録時間をそれぞれ約40%削減することを目指して実運用が進められています。また、問診生成AIの活用により、診察時の症状ヒアリングにかかる時間を最大25%軽減する目標も掲げられています。これにより創出された時間を、より深い対話や治療方針の検討、患者ケアの充実に充てることが可能となりました。

カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
AIシステム受託開発
プロジェクト伴走支援(共創・内製化)
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

会議・商談の記録・要約

顧客対応・サポート

ボイスボット・音声応答

AIチャットボット

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

活用したデータ

文書・ナレッジ

帳票・紙の資料

申込書・アンケート・手書き文書

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・ツール

採用したAI技術

テキスト・言語AI

チャットボット

要約・レポート作成

音声AI

音声認識・文字起こし

対話型音声AI・ボイスボット

活用・導入したAIモデル・ツール

クラウドAI基盤

IBM watsonx.ai

その他のツール

IBM Watson Speech to Text
連携ツール

連携したシステム・SaaS

基幹システム・SQL DB


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

本事例の成功の最大の要因は、AIの誤変換という技術的な壁に対し、自動学習機能と「人が最終チェックを行う」という運用フローを組み合わせて正確性を担保した点にあります。このアプローチは、介護施設でのケア記録やカスタマーサポートの応対履歴など、対話と記録が並行する他業種の業務にも広く応用できるでしょう。導入にあたっては、個人情報を扱うためのセキュアな環境構築と、既存の基幹システムとの安全な連携が重要なハードルとなります。同様の音声認識や要約AIの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。

プロジェクト実施・導入企業

実施・支援企業 (VENDOR)
日本アイ・ビー・エム株式会社
東京都港区
東京都港区
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導入先企業 (CLIENT)
国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所、地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪国際がんセンター
業種:医療機関・研究機関
出典・参考情報
※本事例は以下の公開情報を元にWarpBiz編集部がリサーチ・作成しました。

IBM Japan Newsroom - ニュースリリース

発行元:日本アイ・ビー・エム株式会社

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