「自社でもAIを活用したいが、何から手をつけていいか分からない…」多くの企業のDX担当者が、同じ悩みを抱えています。華々しい成功事例を見聞きするたび、自社の現状とのギャップにため息をつくこともあるでしょう。しかし、成功企業は必ずしも特別なことをしたわけではありません。むしろ、地道で、誰もが「面倒だ」と感じている日常業務にこそ、変革の種は眠っています。今回ご紹介するのは、まさにその典型例。最先端医療の現場で、医師たちが直面していた「膨大な書類作成」という普遍的な課題を、生成AIで見事に解決した名古屋医療センターの事例です。あなたの会社の明日を変えるかもしれない、一つのリアルな成功物語を詳しく見ていきましょう。
名古屋医療センターがAIで乗り越えた壁
導入前の課題：膨大なサマリー作成に忙殺される日々
国立病院機構名古屋医療センター。地域医療の中核を担うこの病院では、日々多くの患者が入退院を繰り返します。それに伴い、医師には極めて重要な、しかし時間のかかる事務作業が発生していました。それが「退院サマリー」の作成です。退院サマリーとは、患者の入院中の病歴、治療経過、検査結果、投薬履歴などをまとめた医療文書であり、後の治療方針や他の医療機関との連携に不可欠なものです。その作成件数は、年間で約1万6000件。単純計算で、毎日40件以上のサマリーが作成されていたことになります。
この作成プロセスは、想像以上に過酷なものでした。医師は、患者の診療が終わった後、深夜まで電子カルテの膨大な記録と向き合います。散在する情報を一つひとつ探し出し、コピーし、サマリーのフォーマットにペーストしていく。文章の整合性を確認し、専門用語を適切に配置する。この一連の作業は、一人の患者あたり平均30分以上を要し、複雑な症例では1時間以上かかることも珍しくありませんでした。ある若手医師は、「日中の診療で疲弊した体に鞭打って、深夜まで続くカルテからの転記作業は、精神的にも肉体的にも大きな負担だった」と語ります。この時間は、本来であれば患者と向き合う時間、最新の医療技術を学ぶための研究時間、あるいは自身の休息に充てるべき時間です。価値創造に直結しない事務作業が、医師の貴重なリソースを奪い、長時間労働の温床となっていたのです。これは医療現場だけの話ではなく、多くの企業で営業担当者が日報作成に、企画担当者が議事録作成に追われている現状と、本質的には同じ課題だと言えるでしょう。
解決の鍵：データに基づいたAIの選定と活用
この根深い課題に対し、名古屋医療センターが白羽の矢を立てたのが「生成AI」でした。なぜ生成AIだったのでしょうか。その理由は、課題の性質と既存の資産にありました。課題は「膨大なテキストデータ（電子カルテ）を基に、構造化された要約文書（退院サマリー）を作成する」こと。これはまさに、長文を理解し、要点を抽出して新たな文章を生成する能力に長けた、生成AIが最も得意とする領域だったのです。
プロジェクトの成功の鍵は、AIを業務へ巧みに組み込んだプロセスにあります。まず、彼らは「既存のデータソースを最大限に活用する」という原則を徹底しました。AIのために新たなデータを入力させるのではなく、既に日々蓄積されている電子カルテの情報を直接読み込ませるシステムを構築。これにより、現場の医師に新たな負担を強いることなく、導入を進めることができました。
さらに重要なのは、AIを「完璧な執筆者」ではなく「超優秀なアシスタント」と位置づけた点です。AIが電子カルテの情報から退院サマリーの草案をわずか数分で自動作成し、医師は最終的にその内容を確認・修正するだけ、というワークフローを設計しました。これにより、AIの誤りを人間が補完できるため品質が担保され、医師も「AIに仕事を奪われる」という心理的抵抗なく、便利なツールとして受け入れることができたのです。100%の自動化を目指すのではなく、人間とAIの協業によって80%の業務を効率化するという現実的なアプローチが、現場へのスムーズな浸透を可能にしました。このシステムは、まず整形外科などで試験的に導入され、その絶大な効果が確認された後、2025年10月から全診療科での本格運用へと拡大されました。
驚きの成果：7割以上の時間短縮と、創出された新たな価値
生成AIの導入がもたらした変化は、劇的なものでした。まず定量的な成果として、患者一人あたりの退院サマリー作成時間が、平均で7割以上も短縮されたのです。これまで30分かかっていた作業が、わずか10分足らずで完了するようになりました。この時間削減効果を病院全体で換算すると、年間で5000万円以上のコスト削減に相当すると試算されています。これは、医師の貴重な労働時間を金額に換算したものであり、経営的なインパクトの大きさを物語っています。
しかし、この改革がもたらした価値は、単なるコスト削減に留まりません。むしろ、その先に生まれた定性的な価値こそが、最大の成果と言えるでしょう。事務作業から解放された医師たちは、本来の専門業務に、より多くの時間とエネルギーを注げるようになりました。患者との対話の時間が増え、より丁寧なケアが可能になった。カンファレンスの準備や最新論文の学習に時間を使い、医療の質をさらに高めることができるようになった。若手医師への指導に時間を割き、組織全体のレベルアップにも繋がったのです。
AIが時間を創出したことで、医師は「人でなければできない、より付加価値の高い仕事」に集中できる環境を手に入れました。これは、単なる業務効率化を超えた「働き方改革」そのものです。AIによって、医師の働きがいが向上し、それが最終的に患者への医療サービスの質の向上に繋がるという、理想的な好循環が生まれているのです。
明日から真似できる！この事例から学ぶべき3つのポイント
- ポイント1：身近な「転記・要約」業務から始める
AI導入というと、つい経営戦略を根底から変えるような大規模な変革を想像しがちです。しかし、名古屋医療センターの事例が示すように、真のDXは現場の日常業務に潜む「面倒な作業」の解消から始まります。あなたの会社にも、会議の議事録作成、営業日報の要約、顧客からの問い合わせメールの返信案作成など、多くの「転記・要約」業務があるはずです。これらこそ、生成AIが最も効果を発揮する領域。まずは小さな成功体験を積むことが、全社的なAI活用への大きな一歩となります。 - ポイント2：既存のデータを「宝の山」と捉える
AI活用と聞いて、「うちには分析できるような綺麗なデータがない」と諦めてしまうケースは少なくありません。しかし、この事例では電子カルテという、日々の業務で蓄積されてきた「生きたデータ」をそのまま活用しました。AIのためにデータを整備するのではなく、今あるデータをどう活用できるか、という視点が重要です。社内の商談記録、日報、各種報告書、マニュアルなど、テキストデータは「宝の山」です。まずは、その存在を認識し、活用可能性を探ることから始めましょう。 - ポイント3：AIを「完璧な代替」ではなく「優秀なアシスタント」と位置づける
AIに100%の精度を求めて導入をためらうのは得策ではありません。名古屋医療センターが実践したように、AIに草案やたたき台を作らせ、最後の仕上げを人間が行う「協業モデル」は、導入のハードルを大きく下げます。AIを「自分の仕事を効率化してくれる賢い部下」や「手間のかかる下準備を肩代わりしてくれるアシスタント」と捉えることで、現場の心理的抵抗を和らげ、スムーズな導入と品質担保を両立させることが可能です。
名古屋医療センターの挑戦は、AIが決して遠い未来の技術ではなく、私たちの目の前にある課題を解決するための実用的なツールであることを明確に示してくれました。重要なのは、最先端の医療現場でも、地道な事務作業の改善から変革が始まったという事実です。AI導入は、まず小さな一歩から始まります。あなたの会社では、どこから始められそうでしょうか？
免責事項：本記事で紹介する事例は、公開情報に基づいています。情報の正確性、完全性、最新性を保証するものではなく、同様の成果を保証するものでもありません。AIソリューションの導入を検討される際は、ご自身の責任において詳細な調査と比較検討を行ってください。
