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109件の事例 / 全1933件 定量効果あり

奈良市(特定保健指導の記録作成支援)

2026

奈良市が日立システムズと、ガバメントクラウド上の閉域環境で生成 AI を使う仕組みを構築した。特定保健指導の報告書作成にかかっていた1〜2時間が30〜60分に短縮された。

手書きメモから報告書1件を作成するのに1〜2時間かかっていた作業(回答者の83%)が、30〜60分(67%)に短縮。保健師・管理栄養士5名(延べ6件)を対象とした調査で、生成内容の正確性は「ほぼ誤りがなかった」が67%、業務負担の軽減は「やや楽になる」を含め100%、継続利用は「ぜひ使いたい」が100%。奈良市では年間70件の規模で面談を実施している。
医療・ヘルスケア自治体・公共 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)

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

JCHO北海道病院

2026

診察室の会話から生成AIでカルテの下書きを作成する実証を開始。スマホを音声入力端末とし、院内オンプレミス環境で生成AI処理を完結させる仕組みは国内初。先行検証では患者の入退室の所要時間が20%以上短縮した。

先行検証では患者の入室から次の患者の入室までの所要時間が20%以上短縮。2026年1月より実証を開始。
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

Novo Nordisk

2026

OpenAIと戦略的パートナーシップを締結し、創薬・臨床開発・製造・サプライチェーン全体にAIを統合。複雑なデータセットから有望な薬剤候補をAIで特定し、研究から患者への到達時間を短縮。

2026年末までに全面統合予定、R&D・製造・商業の3領域でパイロット開始
医療・ヘルスケア 設計・R&D生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測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)

ケアネット

2025

医師向け情報サービスのケアネットが、Amazon Bedrockを活用した大規模なAIライティングシステムを実装し、医師向けコンテンツの制作を効率化した。

大規模なAIライティングシステムを実装し、医師向けコンテンツの制作を効率化。
医療・ヘルスケアIT・通信 文書作成・レポート生成マーケティング・広告 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)

兵庫県立リハビリテーション中央病院

2025

兵庫県立リハビリテーション中央病院がAmazon Bedrockでリハビリのスケジュール作成を自動化。60%の自動化を実現し、月あたり約36単位(約88,200円)の増収を見込む。

リハビリのスケジュール作成の60%を自動化。月あたり約36単位(約88,200円)の増収を見込む。
医療・ヘルスケア 最適化・シミュレーション文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

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

スギ薬局(AI-OCR処方箋)

2025

スギ薬局はNeoXのAI-OCR「薬師丸賢太」とスマホアプリを連携させ、処方箋画像の自動解析からレセコン反映までを自動化。薬局スタッフの手入力業務を大幅に軽減。

処方箋の手入力・印刷作業が不要に
小売・流通医療・ヘルスケア 文書作成・レポート生成 OCR・文書解析

メルク(Merck & Co.)

2025

社内生成AIプラットフォームで臨床試験報告書(CSR)の初稿作成を2〜3週間から3〜4日に短縮。エラー率50%削減を達成し、NVIDIAとのAI創薬モデル「KERMT」も公開。

CSR初稿作成2〜3週間→3〜4日、作業時間180h→80h、エラー50%削減
医療・ヘルスケア 文書作成・レポート生成設計・R&D 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

サーモフィッシャーサイエンティフィック(Thermo Fisher Scientific)

2025

NVIDIAとの戦略的提携で研究室のAI自動化を推進。AI搭載アシスタント「Connect Discover」を科学機器プラットフォームに組み込み、実験の自動化と精度向上を実現。

Lab of the Future Conference 2025で発表
医療・ヘルスケア 設計・R&D 生成AI(テキスト)AIエージェント

リジェネロン(Regeneron Pharmaceuticals)

2025

Regeneron Genetics Center(RGC)で300万件超のエクソーム解析データベースを構築し、AI/MLで遺伝子と疾患の関連を大規模解析。23andMe買収でゲノムデータ基盤をさらに強化。

300万件超のエクソーム解析、約40の候補化合物パイプライン、23andMe買収2.56億ドル
医療・ヘルスケア 設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

イーライリリー(Eli Lilly)

2025

初代Chief AI Officerを任命し、Insilico MedicineとAI創薬で最大27.5億ドルの提携を締結。NVIDIAと製薬業界最強のAIスーパーコンピューターを構築中。

Insilico提携で前払い1.15億ドル・最大27.5億ドル、1,000基超のNVIDIA B300 GPUスパコン
医療・ヘルスケア 設計・R&D 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

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