医療現場の生成AI活用入門｜文書作成・要約・問診補助でできること、してはいけないこと

「生成AIを使ってみたいけれど、怖い」——医療従事者のリアルな本音

2023年以降、ChatGPT・Gemini・Claudeといった生成AIが急速に社会へ普及し、さまざまな業種でその活用が始まっています。医療業界も例外ではなく、厚生労働省が2024年に公表した「医療分野におけるAI利活用推進ロードマップ」においても、AIの医療活用を積極的に推進する方針が示されました。しかし現場の医師や看護師、医療事務スタッフからは、「便利そうだとは思うけれど、患者情報を入力してよいのかわからない」「誤った情報を出力されたら困る」という声が後を絶ちません。

私自身、医療法人鳳應会の理事長として、札幌・小樽を中心とした地域医療・在宅医療・オンライン診療の現場を日々運営するなかで、この「活用したい気持ち」と「不安」の両方を強く感じてきました。特に北海道のような広域・過疎地域では、医師や看護師の数が都市部に比べて圧倒的に少なく、一人ひとりのスタッフが担う業務量は膨大です。もし生成AIを適切に使いこなすことができれば、書類作成や情報整理の時間を短縮し、その分を患者さんとの対話や質の高いケアに充てることができます。

本記事では、医療現場における生成AIの「できること」と「してはいけないこと」を、法的・倫理的・実務的な観点から丁寧に整理してお伝えします。難しい技術論ではなく、「明日から現場で実践できる判断基準」を提供することを目的としています。ぜひ最後までお読みください。

生成AIとは何か——医療従事者が知っておくべき基礎知識

大規模言語モデル（LLM）の仕組みを平易に理解する

生成AI、特に文章生成に特化した「大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）」は、インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、与えられた質問や指示（プロンプト）に対して、自然な文章を生成するシステムです。検索エンジンのように「情報を探す」のではなく、「文脈を理解して文章を作り出す」という点が大きな特徴です。医師が使うカルテの言葉遣い、退院サマリーの構成、学術論文の表現パターンなども学習データに含まれているため、医療分野の文書作成においても一定の精度を発揮します。

「幻覚（ハルシネーション）」問題を必ず知っておく

生成AIには「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる重大な問題があります。これは、AIが事実ではない情報を、あたかも確かな事実であるかのように流暢な文章で出力してしまう現象です。例えば、実在しない薬剤名を記述したり、ガイドラインの内容を誤って引用したりすることがあります。医療においてこの誤情報が患者さんのケアに影響を与えた場合、取り返しのつかない事態になりかねません。生成AIはあくまで「下書きを作るアシスタント」であり、最終的な判断と確認は必ず医療従事者が行うという原則は、絶対に崩してはなりません。

日本国内の規制動向と医療界のガイドライン

日本医師会は2023年に「AIに関する倫理指針」を改訂し、医療AIの活用においては患者の安全・プライバシー保護・医師の最終的な責任の確保を三本柱とすることを明示しました。また個人情報保護委員会は、生成AIサービスへの個人情報入力に関するガイダンスを公表しており、患者の氏名・生年月日・病名などの個人情報を無断で外部のAIサービスに入力することは個人情報保護法上問題になる可能性があると注意を促しています。医療現場で生成AIを使う際には、こうした国内規制の動向を常に把握しておくことが重要です。

医療文書作成での生成AI活用——紹介状・報告書・議事録を効率化する

紹介状・診療情報提供書の下書き作成

生成AIが最も得意とする医療業務のひとつが、文書の「下書き作成」です。例えば、他院への紹介状（診療情報提供書）を作成する際、医師が口頭で「60代男性、高血圧と2型糖尿病の既往があり、今回は胸痛を主訴に来院。心電図でST変化を認めたため循環器科への紹介をお願いしたい」とプロンプトを入力すると、生成AIは紹介状の文体に沿った下書きを数秒で出力します。その後、医師が内容を確認・修正・加筆して完成させるという流れです。この方法で、1通あたりの作成時間を大幅に短縮できる可能性があります。

ただし、この際に注意すべきことがあります。患者の実名・生年月日・住所などの個人を特定できる情報は、外部のクラウド型AIサービスに入力してはなりません。プロンプトを作成する際は「60代男性」「高血圧・2型糖尿病の既往」など、匿名化・一般化した情報のみを使用し、出力された下書きに後から個人情報を当てはめるという手順が安全です。

退院サマリー・看護記録の補助

退院サマリーや看護記録は、作成に多くの時間と精神的エネルギーを要する書類です。生成AIを活用することで、経過の要点を箇条書きで入力するとまとまった文章に整えてくれたり、特定のフォーマットに沿った構成に変換したりすることができます。在宅医療の現場では、訪問後の記録作成が積み重なることで夜間の残業につながるケースも多く、この点での時間削減効果は特に大きいと感じています。北海道のように訪問エリアが広く、一日に複数の患者宅を巡回する体制では、記録の効率化が医療の質そのものを守ることにつながります。

院内マニュアル・患者向け説明文書の作成

院内マニュアルや、患者さん向けのわかりやすい説明文書の作成にも生成AIは有用です。「2型糖尿病の食事療法について、高校生にもわかるように説明する文章を作って」というプロンプトで、専門用語を避けたわかりやすい説明文を生成できます。作成された文書は必ず医師や薬剤師が内容を確認し、必要に応じて修正を行うことが前提ですが、ゼロから書き起こす労力を大幅に削減できる点は大きなメリットです。

文献・情報要約での生成AI活用——膨大な情報を現場で活かす

医学論文・ガイドラインの要約支援

医師が最新のエビデンスを把握し続けるためには、膨大な量の医学論文を読み続ける必要があります。NEJMやLancet、BMJといった主要ジャーナルに加え、日本語のガイドラインや学会発表資料も含めると、その量は膨大です。生成AIは、英語で書かれた論文のアブストラクトを貼り付けて「日本語でわかりやすく要約して」と指示するだけで、数秒で概要を把握できる形に整えてくれます。特に、日常的な英語文献の読解に時間を要する多忙な地域医療の現場では、この機能は情報収集の効率を大きく高める可能性があります。

ただし、要約内容を最終的な診療判断の根拠として使用する前に、必ず原典を確認することが不可欠です。先述のハルシネーション問題により、論文の内容が誤って要約される可能性は常に存在します。「AIが言ったから正しい」ではなく、「AIが要約してくれたので、素早く原典の確認箇所に当たれた」という使い方が正しいスタンスです。

カンファレンス・ミーティング議事録の自動生成

音声認識機能と組み合わせることで、カンファレンスや多職種連携ミーティングの内容を自動でテキスト化し、生成AIで要点をまとめるという活用が広がっています。当法人でも、在宅医療・介護の多職種連携カンファレンスにおける情報共有の効率化を課題と捉えており、このような活用方法は業務改善の重要な柱のひとつになると考えています。議事録作成の担当者の負担が軽減されることで、会議そのものの内容・議論の質に集中できる環境が整います。

患者向け情報収集・Q&A作成の補助

患者さんやご家族がよく尋ねる質問をまとめ、FAQとして整理する作業も生成AIが得意とする分野です。「在宅医療を始めるにあたってよくある質問と回答を10個作って」というプロンプトで、叩き台となるQ&Aを一瞬で生成できます。その後、医師や看護師が内容を精査・加筆してホームページや説明資料として活用するという流れは、患者教育の質を高めながら作成コストを抑えるうえで有効なアプローチです。

問診補助・トリアージ支援での生成AI活用——オンライン診療との相性

問診票の自動解析と医師への情報提示

オンライン診療の拡大に伴い、患者さんが来院前または接続前にオンラインの問診票に回答するシステムが普及しています。この問診票のデータを生成AIが解析し、主訴・症状の経過・既往歴などを構造化した形で医師に提示するという仕組みが、すでに一部のオンライン診療プラットフォームで実装されています。医師は診察開始の前に患者の概要をすばやく把握でき、限られた診察時間を「より深い対話」に充てることが可能になります。北海道オンラインクリニックなど、遠隔診療を行うクリニックにとって、この問診補助機能は患者体験と診療の質を同時に向上させる重要なツールになり得ます。

初期トリアージ支援と受診勧奨

患者さんが「どの科を受診すればよいかわからない」という状況は、地域医療において非常によく見られます。生成AIをチャット形式で活用し、症状を入力すると受診先の目安を提示するトリアージ支援ツールは、厚生労働省の「AI問診・トリアージシステム」普及に向けた取り組みとも連動する形で広がっています。ただし、これはあくまでも「受診先の目安」を提示するものであり、AIが診断を行うことは法的にも医学的にも認められていません。「受診を勧奨する」「緊急度の目安を示す」という役割に限定して活用することが重要です。

多言語対応・コミュニケーション補助

外国人患者や、日本語でのコミュニケーションに困難を感じる患者さんへの対応において、生成AIの翻訳・言語補助機能は大きな力を発揮します。問診票や説明文書を複数言語に翻訳したり、診察中の会話を補助したりする用途で活用することで、言語バリアを低減し、より多くの方が適切な医療を受けられる環境が整います。北海道でも観光客や外国人労働者の医療ニーズが増加しており、この活用は地域医療の包括性を高めるうえで有意義です。

生成AIで「してはいけないこと」——法的・倫理的リスクを明確に理解する

患者の個人情報を無断で外部AIに入力する行為

最も重大なリスクは、患者さんの個人情報・医療情報を、セキュリティが確認されていない外部のクラウド型AIサービスに入力することです。患者の氏名・生年月日・病名・投薬情報・検査結果などは、個人情報保護法が定める「要配慮個人情報」に該当します。これらをChatGPTなどの一般向けサービスに入力すると、サービス提供会社のサーバーにデータが送信されることになり、情報漏えいのリスクが生じます。また、患者さんの同意なくその医療情報を第三者（AI企業を含む）に提供することは、インフォームドコンセントの観点からも問題があります。

AIの出力を無確認で診断・処方に使用する行為

生成AIが提示した情報をそのまま診断根拠として用いたり、処方内容の決定に直接使用したりすることは、医師法の観点から問題があるだけでなく、患者安全に対する重大なリスクです。医師法第17条では、医業（診断・治療・処方）は医師が行わなければならないと定められており、AIへの「外注」は認められていません。また、先述のハルシネーション問題から、AIが誤った薬剤情報や治療方針を出力している可能性を常に念頭に置く必要があります。生成AIはあくまでも「補助ツール」であり、最終判断は必ず医師が責任を持って行わなければなりません。

AIへの過度な依存と医療従事者のスキル低下

長期的なリスクとして、生成AIへの過度な依存が医療従事者の思考力・記述力・判断力の低下につながる可能性が指摘されています。医師の文章力や臨床推論は、日々の訓練と思考の積み重ねによって磨かれるものです。AIが作成した下書きをそのまま使い続けることで、自ら考え、表現する力が失われていくことは、長い目で見ると医療の質の低下につながりかねません。AIは「思考のショートカット」ではなく「思考の補助」として位置づけ、出力された文章を批判的に読み解き、必要に応じて大きく手を加えるという姿勢が重要です。

安全に生成AIを導入するための院内整備——ガバナンスと教育の仕組みづくり

AI利用ポリシーの策定と周知

医療機関が生成AIを組織として導入する場合、最初に取り組むべきことは「AI利用ポリシー」の策定です。具体的には、使用が認められるAIサービスの種類と条件、入力してよい情報と入力してはいけない情報の区分、出力結果の確認・修正プロセスの義務化、問題が生じた際の報告・対応フローなどを明文化し、全スタッフに周知します。厚生労働省が2024年に公表した「医療機関における生成AI活用に関する留意事項」においても、院内ルールの整備を最優先事項としてあげており、この方針に沿った整備が求められます。

スタッフ向けAIリテラシー教育の実施

ポリシーを策定しても、スタッフ一人ひとりがその内容を理解し、実践できなければ意味がありません。生成AIの仕組み・リスク・適切な使い方についての研修を定期的に実施することが重要です。特に、ハルシネーションの具体的な事例を示すことで、「AIの言葉を鵜吞みにしない」という習慣をスタッフが自然に身につけられるよう工夫することが効果的です。当法人でも、オンライン形式での研修コンテンツの整備を進めており、在宅医療のスタッフが現場から学べる環境づくりに取り組んでいます。

セキュリティが担保されたAIツールの選定

医療機関向けには、個人情報保護に配慮した専用のAIサービスも登場しています。入力データを学習に使用しない設定が可能なエンタープライズプラン、院内サーバーで稼働するオンプレミス型AI、医療情報システムとの安全な連携が設計されたクラウド型AIなど、選択肢は広がっています。導入検討の際は、サービス提供会社のプライバシーポリシー・データ管理方針・セキュリティ認証（ISO 27001など）を必ず確認し、医療情報システムの安全管理に関する厚生労働省ガイドラインへの適合性を評価したうえで判断することをお勧めします。

医療法人鳳應会の取り組みと、地域医療への思い

北海道の医療課題とDX推進への決意

北海道は国内でも特に深刻な医師・看護師不足と高齢化が重なる地域です。広大な土地に人口が分散しているため、訪問診療のドライブ距離は長く、冬の悪天候は移動をさらに困難にします。一人の医療従事者が担う役割は非常に広く、書類作成や情報管理に割ける時間は限られています。こうした現実のなかで、生成AIをはじめとするデジタルテクノロジーは、「人の数が足りない分を補う」ではなく「限られた人が最善のケアに集中できる時間を生み出す」ツールとして機能すると、私は強く信じています。

Medi FaceとDX推進の具体的な実践

当法人グループに属するMedi Faceでは、精神科領域におけるDX推進を通じて、患者さんの利便性向上と医療スタッフの業務効率化を同時に実現しようとしています。精神科オンライン診療を担う北海道オンラインクリニックとも連携しながら、問診補助・情報整理・患者向け情報提供といった場面での生成AI活用を段階的に検証・導入しています。まだ試行段階の部分も多いですが、「安全を最優先に、できることから着実に」という姿勢で、実証的なDX推進に取り組み続けています。

読者の皆さまへ——一緒に考え、一緒に進みましょう

生成AIは万能ではありません。患者さんの手を握り、目を見て話を聞くことは、AIには決してできません。しかし、書類作成の負荷を減らし、文献調査の時間を短縮し、多言語対応を可能にすることで、医療従事者が「人にしかできないケア」に集中できる時間を増やすことは可能です。当法人は今後も、地域医療を守るためのテクノロジー活用について情報発信を続けてまいります。生成AIの院内導入について具体的な相談がある医療機関の方、またはオンライン診療・在宅医療についてお悩みの患者さんやご家族は、ぜひ医療法人鳳應会にお気軽にご相談ください。

よくある質問

Q. ChatGPTなどの無料の生成AIサービスを医療現場で使っても問題ありませんか？

A. 一般向けの無料サービスを医療現場で使う場合、入力したデータがAIの学習に使用される可能性があります。患者の個人情報・医療情報を含む内容を入力することは、個人情報保護法や医師の守秘義務の観点から問題になる可能性があります。使用する場合は、患者情報を完全に匿名化・一般化してからプロンプトを作成するか、データを学習に使用しないことが保証された企業向けプラン（例：ChatGPT Enterprise）を利用することをお勧めします。いずれの場合も、院内のAI利用ポリシーに基づいて使用してください。

Q. 生成AIが作成した紹介状や診療情報提供書は、そのまま使用できますか？

A. 生成AIが作成した文書をそのまま使用することはお勧めできません。生成AIにはハルシネーション（事実と異なる情報を出力する現象）があるため、誤った内容が含まれている可能性があります。AIが作成した文書はあくまで「下書き」として活用し、医師や担当者が内容の正確性・適切性を必ず確認・修正したうえで使用してください。最終的な文書の内容に対する責任は、作成した医療従事者が負うことになります。

Q. 生成AIを使って患者さんへの病状説明を自動化することはできますか？

A. 患者さんへの病状説明を生成AIが「自動で行う」ことは、現時点では医師法の観点からも、医療安全の観点からも適切ではありません。ただし、医師が口頭で説明した内容を補完する「わかりやすい説明資料」を生成AIで作成したり、説明のポイントを整理したりする補助的な活用は有効です。患者さんとの対話と説明は、必ず医療従事者が責任を持って行うことが原則です。

Q. 在宅医療・訪問診療の現場では、生成AIをどう活用するのが現実的ですか？

A. 在宅医療の現場では、訪問後の記録作成・報告書の下書き生成・多職種連携ミーティングの議事録作成補助などが、特に実用的な活用場面として考えられます。スマートフォンの音声認識アプリと生成AIを組み合わせることで、移動中や訪問後に音声でメモを残し、それをもとに記録を作成するという流れが実現できます。ただし、いずれの場合も患者情報の匿名化と、出力内容の確認・修正を徹底してください。

Q. 生成AIの導入を検討していますが、どこに相談すればよいですか？

A. 医療機関での生成AI導入に関しては、厚生労働省のガイドライン・各都道府県医師会の相談窓口のほか、医療DXに取り組んでいる医療機関や専門のITコンサルタントへの相談が有効です。医療法人鳳應会では、地域医療・在宅医療・オンライン診療のDX推進に取り組んでおり、北海道内の医療機関や医療従事者の方からのご相談にも対応しております。お気軽にお問い合わせください。

まとめ

医療現場における生成AIの活用は、適切な理解と安全対策のもとで行えば、地域医療の質と効率を大きく向上させる可能性を持っています。本記事の要点を以下に整理します。

• 生成AIは「文書作成の下書き」「文献・記録の要約」「問診補助」「多言語対応」など、医療現場の業務効率化に有効なツールである。
• ハルシネーション（事実と異なる情報の出力）があるため、AIの出力はあくまで下書きであり、最終確認・修正は必ず医療従事者が行うことが前提である。
• 患者の個人情報・医療情報を外部のAIサービスに入力することは、個人情報保護法・医師の守秘義務の観点からリスクがあり、匿名化・一般化の徹底が必要である。
• 生成AIが診断・処方・病状説明を行うことは、医師法の観点から認められておらず、AIはあくまで「補助ツール」の位置づけを守ること。
• 安全な活用のために、院内のAI利用ポリシー策定・スタッフ向けリテラシー教育・セキュリティが担保されたツール選定が不可欠である。
• 北海道のような広域・過疎地域では、生成AIによる業務効率化が「限られた医療従事者が患者との対話に集中できる時間」を生み出し、地域医療の質の維持・向上に直結する。

医療法人鳳應会では、地域医療・在宅医療・オンライン診療の現場でのDX推進を通じて、北海道の患者さんとご家族を「病を治す」から「人生を支え抜く」ことを目指して取り組んでいます。生成AIの活用や医療DXに関するご質問・ご相談、またはオンライン診療・在宅医療についてお困りのことがあれば、お気軽に当法人までお問い合わせください。