“人”にもっと寄り添う。 介護・医療・ヘルスケアの未来をDXで切り拓く

医療分野におけるAI（人工知能）の活用は、医師・看護師の業務負担軽減や人手不足の補完につながると期待されています。現状、医療AIの導入によって「医療従事者の身体的・精神的負担が大幅に軽減される」ことや、「医療過誤の防止」「人手不足の解消」「新たな診断・治療法の創出」といったメリットが認識されています 。特に、日本のように医療従事者の長時間労働が深刻な国では、AIによる業務効率化は喫緊の課題です。

厚生労働省の調査によれば、医師の時間外労働の理由の55%に「カルテ作成（記録業務）」が挙げられており 、こうした事務作業の効率化は働き方改革の重要テーマとなっています。

一方で、日本国内の医療AI普及は欧米に比べやや遅れ気味とも指摘されています 。2023年時点で約8割の医療機関がAI未導入であり、特にクリニックでは94.3%が「いずれも導入していない」と回答しています 。主な理由は「費用対効果がわからない」 ことや、製造販売承認・保険適用など規制上のハードルが高い点です。実際、日本で承認され市販されている医療AI機器は2022年3月時点でわずか20件に留まります （例：富士フイルムの胸部X線読影AIやCureApp社の高血圧治療アプリ等）。

しかし近年、2022年度の診療報酬改定で「AIを用いた画像診断補助」が保険適用となる など制度整備も進み始め、政府主導で医療データベースの構築が進められる中で今後普及が加速すると見込まれています 。

以下では、病院内業務、在宅医療・介護、画像診断、メンタルヘルスといった各領域におけるAI導入の現状と課題を概観し、医療者の業務時間・負担を大幅に削減し得る分野や具体的ソリューションの事例を紹介します。また近年台頭している生成AIやロボット技術の動向、将来有望なニッチ領域、市場拡大の展望についても言及し、ビジネスモデル・収益化の可能性を交え考察します。

診療記録・文書作成の自動化

外来診療や入院対応では、問診内容の記録や各種文書（紹介状・サマリー等）の作成に多くの時間を要します。近年登場した医療向け生成AIサービスは、音声認識と大規模言語モデル（LLM）の組合せで記録文書を自動生成し、これら事務作業を大幅に効率化します。例えば、退院サマリーの作成時間をAIが最大3分の1に短縮した事例や 、紹介状の作成時間を1/2に削減した実績が報告されています 。

NECが開発した「cotomi（コトミ）」は電子カルテのデータからサマリーの下書きを自動生成し、医師が確認・修正するだけで完成する仕組みです 。またALY社の「ALYアシスタント」は数分で過不足ない文書ドラフトを作成でき、「文章作成に不慣れな医療者でも質の高い記録が短時間で作成できるようになった」という声もあります 。さらに診療報酬請求書の作成といった経営事務にもAIが活用され始めています。

順天堂大学と企業が開発した「GaiXer（ガイザー）」はカルテデータから数分で診療報酬の算定を行い、従来病院全体で数日かかっていたレセプト業務を大幅に短縮することに成功しています 。これらにより、医師の残業削減や患者の待ち時間短縮につながると期待されています 。

AI問診・対話システムによる受付業務効率化

日本発のスタートアップであるUbie社の「AI問診」は、患者がスマートフォンやタブレットで質問に答えると最適な問診票が自動生成されるサービスで、2018年の提供開始以来全国1,700以上の医療機関に導入されています 。これにより医師が問診内容を一から聞き取って入力する手間が省け、電子カルテへの自動転記により問診記録入力にかかる時間を削減できます 。

さらに受付面では、次回予約日時の調整や予約変更対応をAIチャットボットが代行する試みもあります。例えば前出のcotomiは外来受付モジュールを備え、空き枠検索から予約設定までを自動応対します 。患者からの電話問い合わせや予約調整に追われていた事務・看護スタッフの負担を減らし、人的ミスの防止や待ち時間短縮につながります。

院内業務のRPA・ロボットによる自動化

病院内の定型業務に対しては、AIというよりRPAやロボット技術での自動化も有効です。ある病院では看護管理者の人員データ集計作業にRPAを導入し、月3～4時間かかっていた作業が月5分で完了するよう改善しました 。また、院内物流や物品管理では自走式ロボットの活用も進みつつあり、物品搬送や検体搬送を自動化することで看護補助者の業務を代替している事例もあります。

さらに、夜間の見回り業務を補助するため見守りカメラやセンサーを活用し、異常時のみ通知するシステムも導入が始まっています。

＜現場への効果と課題＞

これら病院内業務AIは、医師・看護師に1日数時間の余裕を生み出す潜在力があります。インドの大手病院チェーンApollo HospitalではAI導入によって「医師・看護師1人あたり毎日2～3時間の時間を捻出することを目標にしている」と述べています 。これにより看護師については25%に上る高い離職率の改善も期待されています 。

一方で課題として、システム導入コストや既存電子カルテ等との連携、導入後の運用トレーニングなどが挙げられます。診療記録や個人情報を扱うためセキュリティ対策も不可欠です。幸い医療向け生成AIサービスの多くは閉域ネットワーク環境での提供や医療専用モデルの採用により、高いセキュリティと医学用語への精通性を確保しています 。

今後、中小規模の病院・診療所でも費用対効果が見合う価格設定やクラウドサービス化が進めば、一気に普及が進む可能性があります。ビジネスモデルとしては、SaaS型の月額サービス料や利用件数に応じた従量課金が中心ですが、自治体の補助や診療報酬上のインセンティブ（例：AI活用加算）といった仕組みづくりも収益化の鍵となるでしょう。

高齢化が進む日本では、病院だけでなく在宅医療や介護現場でのAI活用ニーズも急速に高まっています。慢性的な介護人材不足を背景に、見守りシステムや介護ロボットなどが開発・導入されています。

東京の早稲田大学で開発中のAI駆動型人型ロボット「AIREC」。人間の介護士に代わり、高齢者の体位変換や超音波検査の補助動作を実演している様子が報じられています。人と直接身体的に関わるロボットには高度な安全性が求められるため、実用化には技術的検証とコスト低減が課題です。

高齢者の見守り・安全管理

要介護高齢者の転倒・体調急変をいち早く察知するAIが登場しています。介護施設では、ベッド下センサーで入居者の睡眠・離床をモニタリングし、夜間巡回の負担を減らすシステムが実用化されています 。また、3Dセンサーと画像認識を組み合わせた転倒検知システムも普及し始め、異常時のみスタッフが駆け付ける効率的な運用を可能にしています。

介護ロボットによる身体介助

AIRECのように、高齢者の体位変換や移乗動作を支援するパワーアシストロボットの研究開発も進んでいます。実際の施設では、移乗リフトや歩行補助ロボットなどが普及し始めていますが、人型ロボットによる介助にはまだ安全性検証が必要。政府も「介護ロボット導入支援事業」を推進し、補助金や開発支援を提供しています。

AI搭載の対話・安否確認サービス

高齢者のメンタルケアや孤独感対策として、AIによる対話も注目されています。毎日決まった時間にAIが音声やチャットで呼びかけ、応答の内容から健康状態を推定するサービスなどが登場。家族や介護者への情報共有を自動化し、離れて暮らす高齢者の見守りに役立っています。

＜現場への効果と課題＞

在宅介護向けのAI・ロボットは、人手不足の中でケアの質を維持する切り札として期待されています。夜勤や常時巡回の負担軽減や転倒事故の予防、早期対応による重症化防止といった効果が報告されています。一方で高コスト・安全性・高齢者の受容度など課題も残り、現場実用までには段階的な検証と支援策が必要です。

ビジネス的には、自治体や介護事業者向けのB2B提供や、エンドユーザー向けの月額サブスクリプションなど多様なモデルが検討されています。公的補助や介護保険との連動が普及促進の鍵となる見込みです。

医用画像診断はAI活用が最も進んでいる領域の一つです。胸部X線、CT/MRI、内視鏡画像、病理組織像など、膨大な視覚情報を扱う診断業務をAIが支援することで、読影の効率化や見落とし防止に寄与します。

画像診断支援AIの現状

世界的に見ると、医療AIの多くは画像診断向けです。米国FDAが公表したAI医療機器の大半が放射線診断領域向けであり、日本でも胸部X線、乳がんマンモグラフィ、大腸内視鏡などで実用化が進んでいます。診療報酬上の加算が設けられたことで、医療機関が導入しやすくなった事例も出ています。

医師の負担軽減効果

画像診断AIは、膨大な画像から異常所見をピックアップし、所見レポートを自動生成することで放射線科医や検査医の作業時間を短縮します。人間とAIのダブルチェック体制を取ることで、診断精度を高め、見落とし率を下げるメリットも。同時に医師の心理的負担軽減につながると期待されています。

日本とグローバルの動向

日本では大学病院など大規模病院を中心に導入が進み、小規模クリニックではまだハードルが高い状況です。グローバルではスタートアップが特定領域に特化したAIソフトをFDAやCE認証で取得し、大手医療機器メーカーと提携して販売を拡大する流れが加速しています。

課題と将来展望

AIが提示した結果を医師がどこまで信頼し、どのように責任を分担するかといった制度面・倫理面の検討はまだ道半ばです。しかし、高精度な画像解析技術と豊富なエビデンスが蓄積されれば、将来的に診断の自動化がさらに進む可能性があります。市場は今後も年率40%以上の成長が予想されています。

心の健康領域においても、AIは新たなソリューションを提供し始めています。AIチャットボットによるカウンセリングやうつ病リスク評価、デジタル治療アプリなどが登場し、人手不足の緩和とサービスアクセス向上に貢献しています。

AIチャットボットによる相談対応・療法提供

患者と対話しながら認知行動療法（CBT）をガイドする会話型AIが実用化されています。英国の国民保健サービス（NHS）が初期相談窓口にAIを導入したところ、特にマイノリティグループの利用率が向上したという報告もあります。日本でも遠隔メンタルヘルスケアでAIを活用する実証が進行中です。

AIによる診断支援・リスク評価

音声や表情の変化を解析してうつ病や不安症の兆候を捉える研究が進んでいます。SNSや日記アプリの文章をAIが解析し、メンタル不調を早期発見する技術も開発中。これらが実用化すれば、従来の対面カウンセリングだけではフォローしきれなかった人々を救済できる可能性があります。

商用アプリ・サービスの事例

世界的にはWoebotやWysaなどのメンタルヘルスAIチャットボットが人気を集め、日本でもEmpath社の音声感情解析や大学発ベンチャーのアプリが登場しています。B2C課金だけでなく、企業の福利厚生や保険者向け提供などビジネスモデルは多様化しています。

課題と将来性

メンタルヘルスAIは潜在ニーズの大きさから、将来有望なニッチ領域と見られています。しかし有効性や安全性のエビデンス蓄積、緊急対応、AIの不適切応答リスクなど慎重な運用設計が必須。制度面が整備されれば保険適用アプリも増加し、大きな市場へ成長することが期待されています。

ゲノム医療と診断支援

がんゲノム診断や希少疾患の特定にAIを活用する動きが進んでいます。遺伝子変異と治療効果のデータを学習させ、最適な治療プランを提案できるAIは専門人材不足の解消にも役立ちます。電子カルテや検査データと連携した総合診断支援AIも今後重要度を増すでしょう。

手術支援とロボティクス

ロボット支援手術で有名な「ダヴィンチ」以外にも、術中画像をAIが解析して医師にリアルタイムでアドバイスしたり、内視鏡カメラの視野を自動調整したりする技術が研究されています。安全性と規制の観点から自動化は限定的ですが、今後さらに手術時間短縮や品質向上が期待されます。

創薬・製薬分野

AI創薬は多大な時間とコストがかかる新薬開発プロセスを短縮する切り札として注目されています。大手製薬企業がAIベンチャーに投資し、有望な候補化合物を効率的に見つける取り組みが加速中。成功すれば医療AI市場の中でも最大級のインパクトをもたらす領域となるでしょう。

ビジネスモデルと収益化

医療AIは規制が厳しく実証に時間がかかる反面、一度承認されれば参入障壁が高く長期の安定収益が見込めます。基本的にはB2B（医療機関向け）モデルが多く、保険適用や自治体の補助金などの後押しが重要。CureAppの治療アプリのように保険償還を受ける処方アプリも徐々に増えています。

スタートアップ動向

世界的に医療AIベンチャーが増え続けており、特定領域で実績を積んだ企業が大手と提携または買収されるケースが増加。日本でもUbieやエルピクセルなどが注目されます。「本当に使えるプロダクト」を実現し、医療者・患者双方からの信頼を得ることが、今後の鍵となるでしょう。

現在のAI技術で実現可能な医療AIソリューションは、病院内の事務作業から在宅介護の見守り、専門的な画像診断やメンタルヘルスケアまで多岐にわたり、医師・看護師の業務負担軽減に寄与し始めています。

日本国内では制度面・コスト面の課題から普及が遅れ気味ですが、医療従事者の過重労働や地域医療格差といった喫緊の課題に対して、AIは有力な解決手段となりえます。技術の進歩とともに精度・安全性が向上し、現場での信頼性が確立されれば、市場も飛躍的に拡大するでしょう。

重要なのは、単にテクノロジーを導入するだけでなく、医療者がAIをパートナーとして受け入れ活用できる体制を整えることです。「熟練した医療者」と「賢いAIシステム」が協働することで最大の効果を発揮し、医療者が本来注力すべき患者ケアにより多くの時間を割ける未来を目指すことが求められています。

今後さらにエビデンスに基づく導入と改善を重ね、医療従事者の負担軽減と医療サービスの質向上を両立するAIソリューションが広く普及していくことに期待が高まっています。

参考文献・情報源: 厚生労働省や日本医師会の調査報告、国内外の医療AI関連ニュース、企業プレスリリース、学術論文など。