L1医療（病院・クリニック）
総合病院D（従業員250名以上規模）
書類・規程・文書作成／Ubie（ユビー生成AI）
文書作成時間を最大75%削減（議事録20分→5分、外来紹介状10分→3分など）※母数規模の記載なし（参考値）
INDUSTRY HUB
病院・クリニックの生成AI・AI導入事例
病院・クリニックにおける生成AI・AI導入事例を5件収録しています。看護サマリー・退院文書の自動生成、AI問診、文書作成の効率化を中心に、導入前の課題・ベンダー・定量効果を出典とあわせて確認できます。いずれもベンダーが公表した一次情報にもとづき、企業名を匿名化して掲載しています。
用途分布（収録5件の集計）
用途別・削減率の中央値
分母（母数規模）とともに削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3の用途のみを表示しています。 n<3 の用途は、統計として十分ではないため表示していません。
| 用途 | 中央値 | n |
|---|---|---|
| 書類・規程・文書作成 | 約43%削減 | 3件 |
※中央値は各事例の公表値（レンジは中点）から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。
CASES
医療（病院・クリニック）の事例一覧（5件）
L1医療（病院・クリニック）
総合病院C（従業員250名以上規模）
書類・規程・文書作成／Ubie（ユビー生成AI）
退院サマリー作成を30分超から5分以内に短縮分母: 30分超→5分以内（概算値）
L1医療（病院・クリニック）
総合病院E（従業員250名以上規模）
書類・規程・文書作成／Ubie（ユビー生成AI）
退院時看護サマリ作成時間を平均12分20秒（非使用群）から7分5秒（使用群）へ、42.5%短縮分母: 非使用群12分20秒→使用群7分5秒
L1医療（病院・クリニック）
急性期病院A（従業員250名以上規模）
書類・規程・文書作成／OPTiM（OPTiM AI ホスピタル）
退院時看護サマリー作成にかかる時間が54.2%削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1医療（病院・クリニック）
総合病院B（従業員250名以上規模）
書類・規程・文書作成／OPTiM（OPTiM AI ホスピタル）
看護サマリー作成において84%活用、関連業務コストを36%削減分母: 関連業務コスト
BY USE CASE
医療（病院・クリニック）の導入事例を用途別に見る
医療（病院・クリニック）の書類・規程・文書作成導入事例（5件）
医療（病院・クリニック）に近い事例を、無料の事例マッチング診断で絞り込めます
業種・規模・業務領域・課題の4問に回答いただくと、収録した導入事例から条件の近いものを照合します（判定はすべてルールベースで行い、スコアの重みも開示しています。該当する事例がない場合は「該当なし」と表示します）。
FAQ
医療（病院・クリニック）の生成AI導入 よくある質問
Q. 医療（病院・クリニック）では、生成AIはどのような業務に使われていますか？
A. 本ページに収録した医療（病院・クリニック）の生成AI導入事例5件では、書類・規程・文書作成などの用途が中心です。上記の用途分布と事例一覧で、どの業務でどの程度の成果が得られているかを確認できます。
Q. 医療（病院・クリニック）の生成AI導入にかかる費用の目安はどのくらいですか？
A. 費用は、ツールの種類や導入規模によって異なります。月額数千円からのSaaS型ツールで始められるものもある一方、社内システムとの連携や独自開発を伴う場合は費用が増加します。当サイトの事例では成果（削減率など）を出典とあわせて確認できるため、費用対効果を検討する際の参考としてご活用いただけます。具体的な料金は、各ベンダーの公式サイトにてご確認ください。
Q. 医療（病院・クリニック）で生成AIの導入を始めるには、何から着手すればよいですか？
A. まず自社の課題に近い導入事例を確認し、次に無料の事例マッチング診断（4問）で条件の近い事例に絞り込む方法をおすすめします。用途と期待できる成果の目安を把握したうえでベンダーへ相談することで、失敗を避けやすくなります。
Q. 掲載されている医療（病院・クリニック）の事例は信頼できますか？
A. 当サイトの事例は、ベンダーや導入企業等が公表した一次情報を出典として収録し、成果の数値には出典・確認日を明記しています。推測による数値や架空の事例は掲載していません。掲載基準は「掲載・検証基準」ページで公開しています。
HOSPITALS
病院が公表しているAI導入事例（文書作成以外の用途別）
上部の事例データベースは、成果の数値を公表している文書作成（看護サマリー・退院サマリー・紹介状など）の事例が中心です。ここでは、病院・医療機関が自ら公表している、文書作成以外の用途の取り組みを用途別に整理しました。導入・実運用・承認・実証の段階が異なるため、段階を併記しています。成果の数値は、出典に記載があるものだけを記載しています。
AI問診（受診前の事前問診）
筑波総合クリニック（筑波記念病院のお知らせ）
段階：導入（2024年10月7日のお知らせ・皮膚科の一部）
スマホ・タブレット・PCで受診前に回答する AI 問診（ユビー）を、患者の待ち時間の削減・混雑緩和等のために皮膚科で導入。回答した症状に応じて AI が次の質問を判断するため、固定の質問票よりも詳しく聞き取れ、言い忘れや伝え漏れが減るとしています。対象診療科の拡充を検討中。
出典：筑波記念病院「AI問診システムを導入しました」（2026年10月26日確認）
患者への疾患説明（生成AIの対話型説明）
大阪国際がんセンター（医薬基盤・健康・栄養研究所、日本IBMとの共同研究）
段階：実運用開始（2024年8月・乳腺・内分泌外科の外来初診患者向け）
AIアバターと生成AIチャットボットを組み合わせ、受診前に疾患の説明動画を見たり、疑問を対話形式で質問したりできる仕組み。疾患説明と同意取得におおよそ1時間を要しており、説明と同意取得に要する時間の30％軽減を目指すとしています（目標値であり実績ではありません）。
出典：大阪国際がんセンター プレスリリース（2024年8月26日）（2026年10月26日確認）
画像診断の支援（内視鏡画像のリアルタイム解析）
国立がん研究センター（日本電気株式会社と共同開発）
段階：医療機器として承認（2020年11月30日）
1万病変以上の早期大腸がん・前がん病変の内視鏡画像約25万枚で学習した AI が、大腸内視鏡検査中に病変を疑う部位を通知音と円マークで示し、内視鏡医の発見を支援するソフトウェア「WISE VISION 内視鏡画像解析AI」。
出典：国立がん研究センター プレスリリース（2021年1月12日）（2026年10月26日確認）
送迎の最適化（介護保険施設・病院の送迎ルート）
社会医療法人財団董仙会（恵寿総合病院・石川県七尾市）
段階：実証実験（2024年9月〜）を経て2025年3月から本格導入
AI オンデマンド乗合交通「Spare Platform」で送迎ルート作成を自動化し、各施設の送迎関連業務を特定部門に集約。職員の工数低減や車両台数の削減を実現したとしています（削減の数値は公表されていません）。
出典：恵寿総合病院「AIを活用した介護保険施設・病院送迎サービスの実証実験を実施」（2025年4月21日）（2026年10月26日確認）
※この一覧は当サイトの事例データベース（エビデンスレベル判定・匿名化の対象）の収録外です。各医療機関の公表内容をそのまま要約しています。
PATTERNS
業務別に見る医療機関のAI活用パターン
医療（病院・クリニック）の業務ごとに、AIの主な活用場面を業務別に整理しました。定型業務から小規模に始めることで、失敗を避けやすくなります。実際の成果は、このページ上部の導入事例（5件・全件に出典を記載）と「用途分布」「用途別・削減率の中央値」で確認できます。
診療・記録
音声からのカルテ・サマリーの下書き、問診の事前整理、紹介状・診断書類の下書き
診断・記載の最終責任は医師にあります。AIは下書き・補助に用いるのが前提です。
受付・事務
予約・問い合わせ対応ボット、院内文書の作成、レセプト関連事務の補助
患者の要配慮個人情報の取扱いに最大限の注意が必要な領域です。
看護・多職種連携
看護記録の音声入力・要約、申し送り・カンファ資料の整理
記録の正確性は必ず人が確認します。
経営・広報
院内ナレッジのRAG検索、研修資料の下書き、ホームページ・お知らせ文の作成
AIの出力に医療広告ガイドラインに反する表現が含まれないよう、人が確認します。
※各用途の件数・削減率の傾向は、上記の「用途分布」「用途別・削減率の中央値」（当サイトが出典を確認した導入事例の集計です。母数の記載があるもののみ表示しています）をご覧ください。
CAUTION
導入前の注意点
- ・要配慮個人情報：患者の病歴・検査結果などの要配慮個人情報を無料版AIに入力しません。院内の入力ルールと権限管理を先に整えます。
- ・医療広告規制：AIが生成した患者向け・広報文は、医療広告ガイドラインに反する表現がないか人が確認します。
- ・診断・治療判断：診断・処方・治療方針は必ず医師が最終判断します。AIの回答は誤りを含む場合があります。
進め方の詳細は生成AI導入の進め方【5ステップ】、法対応は個人情報保護法とAI学習の実務ポイントもあわせてご覧ください。