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23件の事例 / 全1933件 定量効果あり

長野市民病院

2026

長野市民病院が、電子カルテと連携するセキュアな生成 AI「SecuAiGent」を導入した。退院サマリーのドラフト作成は1人あたり平均10分から25秒に、チーム医療の情報収集は患者1人あたり約30分から約3分になり、積極利用する職員111名で年間5,472時間相当の効率化を達成した。

退院サマリーのドラフト作成は1人あたり平均10分から25秒へ、チーム医療における情報収集は患者1人あたり約30分から約3分へ短縮。積極活用する職員111名を対象とした実証で、年間5,472時間(月間約456時間)に相当する業務効率化を達成した。
医療・ヘルスケア 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)

ファストドクター

2026

ファストドクターが、医療事務の数十ステップのうち「医療証からどの公費制度かを特定する」1ステップだけを AI エージェントに任せた。自治体ごとに様式も運用も異なりルールベースでは解けず、1件あたり2〜5分かかっていた工程である。

1件の診察は数十ステップが直列に処理されるうち、AI を入れたのは1ステップのみ。その工程には医療事務が1件あたり2〜5分かけていた。プロトタイプは1日で動き、本番移行前に約1週間の全件チェックを挟んだ。
医療・ヘルスケア 文書作成・レポート生成経理・財務・法務 生成AI(テキスト)OCR・文書解析AIエージェント

DeSCヘルスケア(DeNAグループ)

2026

DeNA グループの DeSC ヘルスケアが、データ分析業務を題材に AI 駆動開発(AI-DLC)の3日間プログラムを実施した。24名が4チームで参加し、部門をまたいだナレッジ共有が前の5か月で1件だったのに対し、その後2か月で6件に増えた。

分析企画部・データサイエンス部を中心に24名が4チームで参加。部門をまたいだナレッジ共有は、実施前の5か月間で1件だったのが、実施後の2か月で6件に増えた。次回の AI-BPR は40名規模を予定している。
医療・ヘルスケア 社内ナレッジ検索・共有設計・R&D 生成AI(テキスト)AIエージェント

JCRファーマ

2026

製薬の JCR ファーマが Amazon Bedrock 経由で Claude Code を導入した。コーディング未経験の研究者が数日で機械学習解析を完遂し、情報システム部は外部委託なら数週間かかる調査・設計を2日間で内製完結させた。

ワークショップから約10日で利用環境の準備を完了し、約2か月で実業務での活用に至った。Active Directory の移行調査では、外部委託なら数週間を要する調査・設計を2日間で完結。約1年分の認証ログ(NTLMv1 は10,351件)を分析した。
医療・ヘルスケア 社内ナレッジ検索・共有設計・R&D 生成AI(テキスト)AIエージェント

戸畑共立病院

2025

戸畑共立病院が「ユビー生成 AI」を診断書作成などに活用した。診断書1件あたりの作成時間を約40分から約20分へ50%削減し、書類作成専任スタッフ2名の退職後も人員補充なしで月間約400件の業務を継続している。

診断書1件あたりの作成時間を約40分から約20分へ50%削減し、月間で約130時間(1人あたり月約5時間)を削減。月間約400件の診断書作成を、専任2名の退職後も25名の既存スタッフで継続している。
医療・ヘルスケア 文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)

熊本中央病院

2025

熊本中央病院が生成AIを活用して退院サマリなどの文書作成を効率化し、月800時間の文書作成時間を削減した。

退院サマリなどの文書作成時間を月800時間削減。
医療・ヘルスケア 文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)

十和田市立中央病院

2025

音声入力カルテアプリ「SpeechER」を本格導入。医師・看護師がスマートフォンに話しかけるだけで生成AIが診療記録を自動構造化し電子カルテに記録、記録時間を最大70%削減する。

記録時間を最大70%削減(TXP調べ)。2025年7月から本格導入。
医療・ヘルスケア 文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成

新古賀病院(天神会)

2025

医療文書作成にユビー生成AIを導入し、退院時サマリや診療情報提供書、看護添書などの作成を支援。医師の業務時間を月30時間以上(約20%)削減した。

医師の業務時間を月30時間以上(約20%)削減。看護添書の作成時間は患者1名あたり20〜30分から10分程度に短縮、電子カルテ連携時は最大70%削減を見込む。
医療・ヘルスケア 文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

兵庫医科大学病院

2025

医師の病状説明を音声認識でリアルタイム文字起こしし、生成AIが約1,000字に要約して電子カルテへ記録する診療支援ツール「medimo」を大学病院として全国初導入。記録作業の負担を大幅に軽減する。

バーコード変換から記録まで約1分。病状説明を約1,000字に自動要約し、記録作業時間を大幅に削減。
医療・ヘルスケア 文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成

英国NHS(10年計画)

2025

2025年7月に「NHS Fit For The Future」10年計画を発表し、AI・データ・ゲノム・ウェアラブル・ロボティクスを5大変革技術に指定。AI対応ノートテイキングの全国展開を推進し、世界で最もAI活用が進む医療システムを目指す。

AI対応ノートテイキングの全国展開推進、19のAVTサプライヤー登録
医療・ヘルスケア自治体・公共 文書作成・レポート生成品質管理・検査 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成

インテュイティブ・サージカル(Intuitive Surgical)

2024

第5世代ロボット手術システム「da Vinci 5」がFDA承認を取得。ビッグデータとAIを活用した術中リアルタイムガイダンスや、手術教育への応用を推進。

世界のda Vinci手術件数が2024年に17%増加、累計700万件以上の手術実績
医療・ヘルスケア 設計・R&D 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

ジンマーバイオメット(Zimmer Biomet)

2024

AI手術ガイダンス企業OrthoGrid Systemsを買収し、Hip AIプラットフォームを獲得。4,400万日分の患者データをAIで分析し、術前画像から患者フェノタイプを自動生成する仕組みを構築。

4,400万日以上の患者データを蓄積・活用、40件以上の特許を取得
医療・ヘルスケア 設計・R&D 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

ストライカー(Stryker)

2024

ロボット手術プラットフォーム「Mako SmartRobotics」にAIを統合し、術前計画から術中ガイダンスまでを自動化。脊椎・肩関節手術にも対応を拡大し、Apple Vision Proを活用した3D術前計画アプリも開発。

全米1,200台以上のMakoシステム設置、2024年に世界のda Vinci手術件数17%増に対抗
医療・ヘルスケア 設計・R&D 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

愛媛県西条市

2024

AIを活用した介護ケアプラン作成支援システムを導入。ケアマネジャーの作業時間を65%削減し、要介護度の改善率を3.4ポイント向上させる成果を達成。

作業時間65%削減、要介護度改善率3.4ポイント向上
医療・ヘルスケア自治体・公共 文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)

産業技術総合研究所(AIST)

2024

膀胱内視鏡診断支援AIを開発し、感度94.3%・特異度99.4%・正解率98.3%を達成。泌尿器科専門医の診断精度を上回り、医療AI分野での基礎研究成果の社会実装を推進。月面自律AIロボットの開発も展開。

感度94.3%、特異度99.4%、正解率98.3%(専門医の診断平均値を上回る)
医療・ヘルスケア専門サービス 品質管理・検査設計・R&D 画像認識・外観検査

シンガポール保健省(MOH)

2024

5年間で約2億SGDをAI・ゲノム活用に投資。生成AIによる医療文書自動化と医療画像AIの全公立病院展開を推進。クラウド型AI基盤「HEALIX」を構築し、匿名化臨床データの安全な共有とAIモデル開発を実現。

5年間で約2億SGD投資、2025年末までに全公立医療制度で実装予定
医療・ヘルスケア自治体・公共 文書作成・レポート生成品質管理・検査 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査

国立循環器病研究センター

2024

心不全パンデミックに対応するため、AIを実装したDtoD(医師間)遠隔コンサルテーションシステムを開発。AMEDの医工連携・人工知能実装研究事業に採択され、全国どの地域でも最適な心不全診療を実現することを目指す。

AMED採択、複数大学病院との連携体制構築
医療・ヘルスケア カスタマーサポート・問い合わせ対応最適化・シミュレーション 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

Medtronic

2024

Touch Surgery Ecosystemに14種の新AIアルゴリズムとLive Stream機能を2024年4月に追加。腹腔鏡・ロボット支援手術の映像をAI分析し、20カ国以上での遠隔教育環境を実現。

14種の新AIアルゴリズムを追加、20カ国以上でLive Stream展開
製造業医療・ヘルスケア 品質管理・検査 画像認識・外観検査

エーザイ

2024

エコナビスタと業務提携し、認知症予測AIモデルと脳健康チェックツール「のうKNOW」を活用して高齢者施設での認知機能変化の早期検出実証実験を開始。認知症エコシステムの構築を目指す。

高齢者施設での認知機能変化の早期検出実証を開始
医療・ヘルスケア 設計・R&D 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

国立がん研究センター

2024

理化学研究所・昭和大学と共同で胎児心臓超音波スクリーニング支援AIシステムを開発し、2024年7月に厚生労働省の薬事承認を取得。非熟練医の診断精度が有意に向上。

非熟練医の診断精度が有意に向上、胎児心臓18部位を自動検知
医療・ヘルスケア 品質管理・検査 画像認識・外観検査