01MANAGEMENT
病院経営者・事務長
経営課題と現場負担を両方見ながら、効果を確認できる導入テーマを選びます。
いやさかあつ丸OFFICIAL SITE相談する病院・介護施設の方へ
医療現場の生成AIは、
「使いどころ」から。
患者情報を守りながら、経営と現場の両方に役立つ業務を選ぶ。大きく導入する前に、安全に試せる小さな一歩を設計します。
患者情報を守る人が最終確認14日間の小規模実証
SAFE & PRACTICAL便利さより先に、現場の安心を。
AIで生まれた時間を、何に使うのか。
その時間を、
患者さんへ戻す。
生成AI導入の目的を最初に共有することで、経営の期待と現場の不安を同じ方向へつなぎます。
FOR YOUR ORGANIZATION
経営と現場、
両方の目線から。
一方だけで決めず、それぞれの目的・責任・不安を確認して導入を進めます。
02MANAGER
看護部・部門管理職
安全性、業務手順、教育、責任分担を整理し、現場が試せる環境をつくります。
03FRONTLINE
看護師・コメディカル
文章作成や情報整理など、患者さんに向き合う時間を取り戻す業務から始めます。
04CARE
介護事業所・関連施設
組織の規模と運用に合わせ、無理なく続けられる使いどころを見つけます。
SAFE STARTING POINTS
患者情報を扱わない
業務から始める。
安全性を確認しやすく、結果を人が修正できる領域から、生成AIの使いどころを探します。
研修資料のたたき台
患者情報を使わず、職員向け研修の構成、説明文、確認問題を作成します。
会議資料・議事録の整理
機密情報を除外・匿名化し、論点、決定事項、担当と期限を整理します。
院内文書・お知らせ
院内通知、手順説明、職員向けFAQなど、定型文書の下書きを支援します。
経営資料の下書き
公開情報や安全な集計データから、比較、要約、説明資料の準備を効率化します。
問い合わせ情報の整理
よくある質問を分類し、回答案と人が対応すべき領域を分けます。
※実際の利用可否は、使用するサービスの契約・製品仕様、院内規程、公的ガイドラインなどを確認して判断します。
実務検証記事看護師の勤務表をAIで作成する方法架空の職員8名・7日間で、条件整理から違反チェックまでを検証しました。記事を読む →MANAGEMENT × FRONTLINE
導入の成否は、
技術より合意形成。
経営側が効率化だけを語ると、現場には「人を減らすのではないか」という不安が生まれます。現場が安全性だけを語ると、改善の機会を失うことがあります。
目的、対象業務、守るルール、AIで生まれた時間の使い方を先に共有し、両者が納得できる小さな実証から始めます。
経営課題・持続性
効果、費用、優先順位を確認
共通目的
患者さんへ
時間を戻す
安全・業務負担
確認、責任、運用を確認
4 SAFETY RULES
守ることを決めてから、
使い方を広げる。
生成AIを「使う・使わない」だけで判断せず、入力、確認、権限、例外対応を院内ルールとして整えます。
患者情報を入力しない
個人を識別できる情報、診療情報、未公開の院内情報を、許可なく外部の生成AIへ入力しません。
AIの出力を人が確認する
もっともらしい誤りを前提に、事実、数字、出典、表現を担当者が確認します。
診断・治療判断を任せない
生成AIは個別の診断・治療、法務・労務、情報セキュリティ判断の代替にしません。
院内規程と承認に従う
公的ガイドライン、契約、製品仕様、院内規程を確認し、関係者の承認を得て進めます。
14-DAY PILOT
14日間の小さな実証で、
導入前に確かめる。
いきなり全院展開せず、効果・安全性・現場の受け止めを短期間で検証します。
課題と対象業務を選ぶ
経営と現場から困りごとを集め、患者情報を扱わない小さな業務を1つ選びます。
ルールと評価基準を決める
入力禁止情報、人の確認、停止条件、時間削減と品質の測定方法を決めます。
少人数で試す
限定した職員とデータで実施し、使いにくさ、修正箇所、想定外のリスクを記録します。
評価して次を決める
効果と安全性を確認し、改善して継続するか、見送るか、対象を広げるかを判断します。
実証後に判断
継続する ／ 改善して再実証する ／ 対象を広げる ／ 見送る
大学病院の医療現場
医療関連企業のIT・業務改善
EXPERIENCE
医療現場と企業IT、
両方を経験しています。
東京女子医科大学病院で臨床工学技士として9年間勤務し、患者さんの安全に直結する医療現場を経験。その後、ロシュ・ダイアグノスティックス株式会社で23年間、CRM、コールセンター、電子署名、FAQ・チャットボットなどの導入を担当しました。
現場ヒアリング、要件定義、テスト、教育、運用定着までの経験をもとに、機能紹介だけで終わらない導入を設計します。
詳しい経歴を見る →SUPPORT
医療現場の生成AI活用を、
設計から定着まで。
課題・対象業務の整理
経営と現場へヒアリングし、導入効果と安全性を両立できる業務を選びます。
院内ルール・体制設計
入力禁止情報、確認者、権限、例外時の対応、利用申請などを整理します。
小規模実証の設計
対象者、期間、評価項目、停止条件を決め、14日間程度で検証します。
研修・現場定着支援
職員が安全に使える説明、事例、手順を整え、運用後の改善につなげます。
KINDLE BOOK
医療現場での考え方を、
1冊にまとめました。
『医療現場の生成AIは「使いどころ」が9割』
患者情報を守りながら進める、病院経営と現場の業務改善10選。院内ルール、運用体制、14日間の小さな実証方法まで解説しています。
CONSULTATION
「何に使えるか」の整理から
ご相談いただけます。
導入するツールや業務が決まっていなくても構いません。現在の課題、院内体制、患者情報の扱いを伺い、安全に試せる最初のテーマを整理します。
病院・介護施設向け
医療現場の生成AI活用支援
内容に応じてお見積り- 経営・現場課題のヒアリング
- 安全に始められる業務の選定
- 院内ルール・運用体制の設計
- 小規模実証・研修・定着支援
※個別の診断・治療、法務・労務、情報セキュリティ判断の代替は行いません。
FAQ
よくあるご質問
電子カルテや患者情報を生成AIに入力してもよいですか？＋
一般公開型の生成AIへ、個人を識別できる患者情報や診療情報を安易に入力することは避けるべきです。利用環境、契約、データの扱い、院内規程、公的ガイドラインを確認し、情報セキュリティ部門など関係者の承認を得る必要があります。
どの業務から始めるのが安全ですか？＋
研修資料、院内文書、公開情報の要約、患者情報を含まないFAQなど、患者情報を扱わず、間違いがあっても人が確認して修正できる業務から始める方法が適しています。
生成AIを診断や治療判断に使う支援ですか？＋
いいえ。本サービスは生成AIによる個別の診断・治療判断を目的としません。文書作成、情報整理、研修、院内業務など、業務改善領域の導入設計を対象とします。
小規模な病院や介護事業所でも相談できますか？＋
はい。組織規模に合わせて、少人数・短期間で試せる業務を選びます。大規模なシステム導入を前提にせず、現在の業務と体制から検討します。
相談後すぐに本格導入する必要がありますか？＋
ありません。14日間程度の小規模な実証で、効果、安全性、現場の受け止めを確認してから、継続・改善・見送りを判断する進め方を提案します。