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医療のAI活用ユースケース

病院・診療所・製薬会社の事務・研究・品質の担当者に向けて、医療を支える業務を集めたページです。多いのは、紙で届く紹介状や他院の検査結果票の読み取り、退院時サマリの下書き、インシデントの分類、返戻されたレセプトの過去事例の検索です。「情報が見つからない」「引き継ぎができていない」という課題から、AIが下書きや検索を担う範囲と、医師や担当者が確かめる範囲の分け方を業務単位で確認できます。

該当ユースケース 262 件

UC-1748

病院の病床管理の担当が入退院の記録から Python で病棟ごとの4日先までの空床を見込み、毎朝の入院の受入れの調整に使う

入院中の患者の記録と過去の入退院の記録から、病棟ごとに当日から4日先までの空床の数を見込みます。退院の見込み、緊急入院の見込み、予約済みの予定入院を合わせ、毎朝の病床調整の資料として病床管理の担当に渡します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 経営企画 医療 判断支援
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UC-1740

研究所の共用機器の予約を Apps Script でカレンダーから拾い、重複と講習・時間の決まりを規則で、試料の使用条件を AI で点検して、利用の時間を部門ごとに月次で集計する

共用機器のカレンダーに入った予約を拾い、重複と講習・時間の決まりを規則で、試料の使用条件をAIで点検します。月の初めには、前月の利用の時間を機器と部門ごとに集計します。

想定削減率
80%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 研究開発 医療・教育 入力漏れ削減
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UC-1730

arXiv と学会誌の新着論文を n8n で毎週集め、AI で自社の研究テーマに関係するものを選んで日本語で要約し、テーマごとの週報にする

毎週、arXiv の API と学会誌の新着の RSS から論文を集め、重複と既読を外します。残りを AI が要旨だけを根拠に読み、自社の研究テーマとの関係を判定して3文の日本語の要約を付け、テーマごとの週報にします。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 研究開発 IT・SaaS・その他 属人化解消
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UC-1710

広告会社の考査担当が、新聞・ラジオ・交通広告の媒体社ごとの広告掲載基準を引き、出稿前の原稿の表現が基準に触れないかを根拠つきで確かめる

新聞・ラジオ・交通広告に出す原稿を表現ごとに分け、出稿先の媒体社それぞれの広告掲載基準から、触れるおそれのある条文を引用して並べます。考査担当は一覧を読み、修正の相談を制作と営業に返します。掲載の可否は媒体社の考査が決めます。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 マーケティング EC・医療 品質標準化
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UC-1694

学会の論文誌の事務局が、届いた査読報告を Claude で指摘ごとに分け、著者への通知文の下書きと査読者どうしの判定の食い違いを担当編集委員に示す

1本の投稿論文に届いた2〜3名分の査読報告を、指摘の単位に切り分けて番号を振り、査読者どうしで判定や指摘が食い違う箇所を担当編集委員に示します。あわせて、著者に送る判定通知文の下書きを作ります。採否は編集委員が決め、AIは判定を書きません。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Claude 構成例 研究開発 その他・医療 入力漏れ削減
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UC-1693

動物病院の獣医師が診療記録と処方から、Claude で飼い主に渡す退院時・処方時の説明書の下書きを作り、投薬の量と注意事項の書き漏れを点検する

退院や薬の処方のときに飼い主へ渡す説明書を、診療記録の要点と処方の内容から Claude で下書きします。薬ごとの注意事項は院の説明文の一覧から選んで添え、処方の薬が抜けていないかを点検してから、獣医師が確かめて渡します。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 カスタマーサポート その他・医療 入力漏れ削減
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UC-1692

整骨院が施術の会話のメモから、Claude で施術録の下書きと療養費の申請の記載の確認点を作る

柔道整復師が施術のときの会話を書き留めた短いメモから、Claude で施術録の下書きを作ります。負傷の日時・場所・原因・部位・施術の内容を項目に振り分け、記載の欠けと、療養費の申請の前に確かめる点を添えて、柔道整復師と受付の事務が確かめます。

想定削減率
58%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 経理 その他・医療 入力漏れ削減
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UC-1665

研究所の試験装置の温度・圧力・振動のセンサーの記録を Python で見て、異常な波形の候補を拾い、AI で試験の条件と照らした説明を付けて研究者に返す

試験が終わるたびに、データロガーが残した温度・圧力・振動の記録を Python で読み、異常な波形の候補を拾います。候補ごとに、AIが試験の条件表と試験中の作業の記録と照らし、「扉を開けた時刻と重なる」のような説明を付けて研究者に返します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 品質管理 医療・教育 判断支援
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UC-1663

介護施設が職員から毎月集める勤務の希望をフォームで受け、Apps Script と AI で希望の食い違い・夜勤の回数の偏り・人手の足りない日を拾ってシフトの作成者に返す

職員が翌月の勤務の希望を Google フォームで出すと、Apps Script が日ごとの選択を表にし、AIが備考と選択の食い違いを判定します。締切の翌朝には、人手の足りない日と夜勤の回数の偏りをまとめて、シフトの作成者に返します。

想定削減率
73%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 人事 介護・医療 入力漏れ削減
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UC-1638

病院の医療安全の担当が過去のインシデント報告を引き、薬剤名・処置名の言い換えも含めて似た事例と当時の対策を探す

院内から新しいインシデント報告が出るたびに、薬剤の商品名と一般名、院内の略語と処置の正式名をそろえたうえで過去の報告から似た事例を探し、当時の対策と再発の有無を事例番号付きで医療安全管理者に示します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 品質管理 介護・医療 判断支援
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UC-1624

病院が外国人の患者向けの検査・入院・会計の説明文書を改訂のたびに多言語へ訳し、用語集で医療用語の訳をそろえて、数値と用語の確認表を付ける

外国人の患者に渡す検査・入院・会計の案内文書が改訂されるたびに、Word や PDF の様式を保ったまま英語・中国語・ベトナム語に訳します。用語集で医療用語の訳をそろえ、原文と訳文の数値と用語を段落ごとに照らした確認表を付けて確認に回します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 総務 介護・医療 品質標準化
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UC-1619

製薬会社のくすり相談窓口が受けた電話の記録から副作用に当たりうるものを安全性の報告の項目に整理し、欠けた情報と報告期限の区分の候補を担当者に渡す

くすり相談窓口の相談員が書いた電話の応対記録のうち、副作用に当たりうるものを、安全性の報告の項目に整理します。あわせて、追加で聞くべき情報と、報告期限の区分の候補を安全管理の担当者に渡します。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 品質管理 その他・医療 入力漏れ削減
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UC-1620

研究所の天秤・pH計・滴定装置の感熱紙の印字を撮って読み取り、測定値・日時・機器の番号を実験記録の表に転記して、同じ日の点検と校正の印字に結び付ける

研究所の天秤・pH計・自動滴定装置が出す感熱紙の印字を撮って読み取り、測定値・日時・機器の番号を実験番号ごとの実験記録の表に転記します。あわせて、その測定が同じ日の点検・校正の後に行われたかを確かめます。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 品質管理 その他・医療 入力漏れ削減
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UC-1617

病院の看護師が入院時の情報と看護記録から、Azure OpenAI で看護計画(看護問題・目標・計画)の下書きを作り、評価の日を添えて看護師が確かめる

入院した患者の入院時の看護の情報と、入院後の看護記録・入院診療計画から、Azure OpenAI で看護計画の下書きを作ります。院内の標準看護計画に沿って看護問題の候補・目標・計画を挙げ、評価の日を添えて、受け持ちの看護師が確かめます。

想定削減率
55%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 品質管理 介護・医療 品質標準化
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UC-1614

調剤薬局の薬剤師が服薬指導のメモと処方の内容から、Claude で薬歴(SOAP)の下書きを作り、次回の確認事項を添える

服薬指導のときに薬剤師が取った短いメモと、その日の処方の内容から、Claude で SOAP の形の薬歴の下書きを作ります。次回の来局で確かめることと、記載が欠けている項目も添え、薬剤師が直してから電子薬歴に記録します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 品質管理 医療・小売 入力漏れ削減
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UC-1611

1か月の訪問の記録から主治医に出す訪問看護報告書の下書きをClaudeで作り、病状の変化と記録の欠けを看護師が確かめる

利用者ごとに1か月分の訪問の記録を Claude に渡し、主治医に出す訪問看護報告書の「病状の経過」「看護の内容」「特記すべき事項」の下書きを作ります。あわせて、病状の変化と記録の欠けを一覧にし、担当の看護師が確かめてから送ります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 品質管理 介護・医療 入力漏れ削減
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UC-1596

病院の医療安全・感染対策・褥瘡対策などの院内の委員会の文字起こしから、議事録と院内への周知文の下書きを作り、前回の宿題の進み具合を委員会をまたいで一覧にする

病院の医療安全・感染対策・褥瘡対策などの委員会の文字起こしから、議事録と職員への周知文の下書きを作ります。前回までの宿題の進み具合を、委員会をまたいで1つの一覧にします。

想定削減率
58%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 総務 介護・医療 入力漏れ削減
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UC-1587

健診センターで、健診結果の数値と問診から所見のコメントと保健指導の案内文の下書きを作り、医師の確認に回す

健診の検査値と判定区分、前回までの値、問診の回答から、結果報告書に載せる所見のコメントと保健指導の案内文の下書きを作ります。医師は下書きを確かめて直し、承認するだけになります。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 総務 医療 品質標準化
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UC-1571

介護施設が利用者の家族に毎月送るお便りの原稿を行事と生活の記録から下書きし、名前・写真・体調の載せ方を掲載の同意と照らして点検する

介護施設が家族に毎月送るお便りの記事を、職員が書いた行事の記録から ChatGPT に下書きさせます。あわせて、名前・写真・体調の載せ方が、利用者ごとの掲載の同意の範囲に収まっているかを点検させます。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 総務 介護・医療 入力漏れ削減
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UC-1572

フィットネスクラブのトレーナーが、成人の会員の目標・測定とトレーニングの記録・面談のメモから、月次のトレーニング計画と会員への説明文を下書きする

トレーナーが成人の会員に毎月渡すトレーニング計画を、会員の目標、測定とトレーニングの記録、面談のメモから ChatGPT に下書きさせます。翌月の種目と負荷の案、変えた理由、会員に渡す説明文が返り、トレーナーが確かめて仕上げます。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 カスタマーサポート その他・医療 品質標準化
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UC-1566

ケアマネジャーが作ったケアプランの原案をアセスメントと照らし、抜けている課題と表現の確認点を返す

ケアマネジャーが作ったケアプランの原案を、同じ利用者のアセスメントの記録と照らします。アセスメントで課題として見えていたのに計画で取り上げられていない項目と、目標やサービス内容の書き方の確認点を、会議の前に担当者へ返します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 総務 介護・医療 品質標準化
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UC-1550

海外向け取扱説明書の翻訳の途中稿を、章ごとに用語集と画面表示の文言に照らし、訳語の不統一と訳抜けの候補を修正案付きで翻訳者に返す

翻訳者から章ごとに届く取扱説明書の対訳表を、社内の用語集と機械の画面表示の文言表に照らして点検します。訳語の不統一、禁止訳、訳抜けの候補に修正案と根拠を付け、技術文書の担当が確かめてから翻訳者に返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
n8n 構成例 品質管理 IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-1543

労働組合の執行部が、フォームで集めた職場の要望を職場とテーマで分け、会社との協議に出す要求項目の案と回答状況の一覧を作る

組合員が Google フォームで出した職場の要望を、届いたそばからテーマに分け、既に会社へ出している要求のうち近いものと結び付けます。月に一度、職場とテーマで集計した要求項目の案と、会社の回答状況の一覧を作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 人事 その他・医療 属人化解消
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UC-1539

リネンサプライ会社が、取引先ホテルの予約室数と過去の回収量から翌週のシーツ・タオルの必要量を予測し、洗濯工場の稼働計画の案を出す

取引先ホテルが共有してくれる翌週の予約室数と、過去の回収量の記録から、ホテルごと・品目ごとの翌週の日別の必要量を予測します。 予測を工場全体に積み上げ、洗濯の稼働時間と追加の勤務の案まで出します。

想定削減率
80%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 生産 その他・医療 判断支援
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