No.034 / 診療業務
開発難易度: 高
診察音声カルテ自動入力AI
医師と患者の会話をリアルタイムに解析し、SOAP形式の電子カルテを自動入力・病名候補まで提示。
音声認識SOAP構造化病名候補処方連携
対象ユーザー: 病院・クリニック医師
期待できる業務効果: カルテ記載時間の大幅削減、医師の負担軽減
活用AI技術: 音声認識、医療LLM
INDUSTRY LP / 06
医療向けAIソリューション
現場で使えることを最優先に、業務理解から要件定義、PoC、本番展開、運用改善まで伴走します。 まずは課題の棚卸しを行い、最短2週間で効果検証を開始できます。
診察音声カルテ自動入力AIAI問診エージェント医療画像診断支援AI
よくある課題
課題 1
業務が属人化し、対応品質が担当者ごとにばらつく
課題 2
問い合わせ増加に対して人員が追いつかない
課題 3
現場データが散在し、意思決定に時間がかかる
課題 4
紙・Excel中心の運用で入力と転記に工数がかかる
課題 5
ナレッジ共有が進まず再発防止が難しい
提供価値
定型業務をAIが自動化し、担当者は高付加価値業務に集中
データを統合して、経営と現場の判断を高速化
24時間対応のAI窓口で顧客体験を均一化
現場オペレーションを可視化し、ボトルネックを継続改善
既存システムと連携し、段階的に無理なく導入
導入イメージ
STEP 1
要件整理
医療の運用に合わせて、成果指標と運用手順を明確にしながら進行します。
STEP 2
PoC開発
医療の運用に合わせて、成果指標と運用手順を明確にしながら進行します。
STEP 3
本番導入
医療の運用に合わせて、成果指標と運用手順を明確にしながら進行します。
STEP 4
運用改善
医療の運用に合わせて、成果指標と運用手順を明確にしながら進行します。
業界別AI事例一覧
医療の事例を 21 件掲載しています。
No.035 / 受付・問診
開発難易度: 中
AI問診エージェント
来院前にスマホで問診を行い、症状・既往歴をヒアリングして主訴・鑑別候補を整理した問診票を医師に渡す。
自動問診症状整理鑑別候補提示多言語対応
対象ユーザー: 外来クリニック、救急
期待できる業務効果: 外来待ち時間削減、医師の診察効率化
活用AI技術: LLM、医療オントロジー
No.036 / 画像診断
開発難易度: 高
医療画像診断支援AI
CT・MRI・X線・内視鏡画像から病変候補を検出し、医師の読影を支援するセカンドオピニオンAI。
病変検出レポートドラフト生成過去症例比較
対象ユーザー: 放射線科医、内科医
期待できる業務効果: 読影時間短縮、見落とし低減
活用AI技術: 画像認識、医療LLM
No.037 / 薬剤
開発難易度: 中
処方監査AIエージェント
処方内容と患者情報(既往歴・他剤)を照合し、併用禁忌・過量投与・重複投与を自動検知してアラート。
併用禁忌チェック用量チェック代替薬提案
対象ユーザー: 病院薬剤師、調剤薬局
期待できる業務効果: 処方ミス減少、医療安全向上
活用AI技術: LLM、医薬品DB連携
No.038 / 事務
開発難易度: 中
紹介状・診断書自動作成AI
カルテから紹介状・診断書・意見書の下書きを自動生成し、医師は確認・署名のみで完結させる。
文書ドラフト生成テンプレート選択用語統一送信
対象ユーザー: 医師、医療事務
期待できる業務効果: 文書作成時間の短縮、医師残業削減
活用AI技術: LLM、RAG
No.039 / レセプト
開発難易度: 中
レセプト点検AIエージェント
診療報酬明細書を自動点検し、算定漏れ・返戻リスクを検出して修正案を提示。
算定ルール照合返戻予測修正案提示
対象ユーザー: 医事課、調剤薬局
期待できる業務効果: 返戻率低下、算定漏れ防止
活用AI技術: LLM、RAG、ルールDB
No.172 / リハビリ
開発難易度: 中
リハビリ評価AIエージェント
患者の動作を映像解析し、ROM・機能評価を定量化してリハビリ計画を提案。
動作解析機能評価計画提案
対象ユーザー: リハビリ施設、整形外科
期待できる業務効果: リハビリ効果向上、計画立案効率化
活用AI技術: 姿勢推定、LLM
No.185 / 看護
開発難易度: 中
看護記録・申し送り支援AI
看護記録の自動生成・申し送り要約・ベッドサイド音声入力までを支援する病棟AI。
音声記録申し送り要約引き継ぎ
対象ユーザー: 病院看護部
期待できる業務効果: 看護師の事務負担軽減
活用AI技術: 音声認識、LLM
No.211 / 病院経営
開発難易度: 中
病院経営ダッシュボードAI
DPC・レセプト・勤怠データを統合し、経営KPIの分析と改善施策を自然言語で提案。
経営分析施策提案病棟別分析
対象ユーザー: 病院経営層
期待できる業務効果: 経営改善、収益向上
活用AI技術: LLM、BI
No.218 / 予防
開発難易度: 中
健診結果解説AIエージェント
健診結果を個別に解釈し、生活習慣アドバイス・受診勧奨を行う健康支援AI。
結果解釈リスク説明生活アドバイス
対象ユーザー: 健保、検診センター
期待できる業務効果: 受診率向上、重症化予防
活用AI技術: LLM、医学知識
No.225 / 歯科
開発難易度: 中
歯科レントゲン診断AI
パノラマX線からう蝕・歯周病・インプラント状態を解析し、診療記録を支援。
画像解析所見ドラフト説明画像生成
対象ユーザー: 歯科クリニック
期待できる業務効果: 診断精度向上、患者説明の高度化
活用AI技術: 画像認識、LLM
No.230 / MR
開発難易度: 中
MR活動支援AIエージェント
医師の専門・論文を学習し、MRの訪問準備資料・想定Q&Aを自動生成。
医師解析提案資料Q&A
対象ユーザー: 製薬MR部門
期待できる業務効果: MR活動の質向上
活用AI技術: LLM、RAG
No.243 / 訪問看護
開発難易度: 中
訪問看護計画AI
利用者状態・訪問記録から看護計画を自動生成し、報酬算定・記録作成を支援。
計画生成記録支援算定最適化
対象ユーザー: 訪問看護ステーション
期待できる業務効果: 計画作成工数削減、算定適正化
活用AI技術: LLM、RAG
No.250 / 在宅医療
開発難易度: 中
訪問診療ルート最適化AI
訪問診療・訪問薬剤師のルート・訪問順を、患者重症度と交通を踏まえて最適化。
ルート最適化緊急対応記録連携
対象ユーザー: 在宅医療機関、薬局
期待できる業務効果: 訪問効率化、在宅医療拡大
活用AI技術: 最適化、LLM
No.258 / 薬局
開発難易度: 中
調剤薬局かかりつけAI
患者の服薬履歴・相談内容を記録し、次回来局時に最適な服薬指導を支援する薬剤師アシスタント。
服薬履歴相談記録指導案
対象ユーザー: 調剤薬局
期待できる業務効果: 指導品質向上、かかりつけ機能強化
活用AI技術: LLM、RAG
No.274 / 救急
開発難易度: 高
AI救急相談・トリアージ
症状・バイタルからトリアージを行い、119番要否や最寄り医療機関を案内する救急AI。
症状解析トリアージ施設案内
対象ユーザー: 自治体、救急医療
期待できる業務効果: 救急搬送の適正化
活用AI技術: LLM、医療知識
No.281 / 臨床研究
開発難易度: 高
医療データ解析AIアシスタント
自然言語でDWHを問合せ、患者集団抽出・解析・論文図表の作成を支援する研究支援AI。
コホート抽出統計解析図表生成
対象ユーザー: 大学病院、医学研究者
期待できる業務効果: 研究スピード向上
活用AI技術: LLM、Text2SQL
No.296 / 治験監視
開発難易度: 高
治験データ異常検知AI
治験データの入力異常・プロトコル違反を自動検知しモニターを支援する治験品質管理AI。
異常検知モニタリング指示品質レポート
対象ユーザー: CRO、製薬
期待できる業務効果: 治験品質向上、監査対応強化
活用AI技術: 機械学習、LLM
No.297 / 感染
開発難易度: 高
院内感染監視AI
電子カルテ・検査結果から院内感染のクラスター兆候を早期検出するAI。
サーベイランスクラスター検知対応指示
対象ユーザー: 病院感染制御
期待できる業務効果: アウトブレイク抑制
活用AI技術: 機械学習、LLM
No.302 / メンタル
開発難易度: 高
職域ストレスチェックAI
ストレスチェック結果と日常データから高リスク者を特定し、産業医面談を支援。
リスクスコア面談準備改善提案
対象ユーザー: EAP、産業医、人事
期待できる業務効果: 離職・休職の予防
活用AI技術: 機械学習、LLM
No.304 / 手術
開発難易度: 高
手術動画AI解析エージェント
手術動画からイベント検出・手技評価を行い、外科教育・安全管理を支援。
工程検出手技評価ハイライト
対象ユーザー: 大学病院、外科教育
期待できる業務効果: 教育効率化、安全性向上
活用AI技術: 動画解析、LLM
FAQ
Q. どこから導入を始めるのが良いですか？
A. 効果が測りやすい単一業務からPoCを開始し、2〜4週間で成果指標を確認する進め方を推奨しています。
Q. 既存システムとの連携は可能ですか？
A. 可能です。API連携、CSV連携、RPA連携など、現場の運用に合わせた方法を選定します。
Q. セキュリティや情報漏えい対策はどうなりますか？
A. アクセス権限管理、監査ログ、マスキング、閉域環境対応まで要件に応じて設計します。
医療向けの無料相談を受け付けています。資料請求も可能です。
無料相談・お問い合わせ資料請求をご希望の場合は、お問い合わせ本文に「現在の課題」「導入目的」「対象業務（部署・フロー）」をできるだけ具体的にご記入ください。