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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-0894

研究者が実験の作業中に話した音声メモを文字にして、試料・条件・観察・時刻を実験記録の項目に分け、記録の抜けを当日中に本人へ返す

研究者が実験の手を止めずにスマートフォンへ短く話した音声メモを、Azure AI Speech で文字にします。試料・操作・条件・観察・時刻を実験記録の項目に分け、実験計画にあって話に出なかった項目を、その日の夕方に本人へ返します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 研究開発 医療・教育 入力漏れ削減
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UC-0887

研究者が書いた研究ノートを、社内の記載ルール(日付・署名・訂正の仕方・データの貼付・立会人の確認)に照らして毎月点検し、不備を本人と上長に返す

研究者が書いた研究ノートのページを読み取り、日付・署名・訂正の仕方・データの貼り付け・立会人の確認といった社内の記載ルールが守られているかを、ページごとに点検します。不備の箇所と根拠を一覧にし、本人と上長に返す連絡の下書きまで作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 知財 医療・教育 入力漏れ削減
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UC-0882

研究者からの「この研究に倫理審査が要るか、どの区分で出すか」の質問に、倫理指針と学内の倫理審査規程を根拠にチャットで答え、判断の要るものを事務局へ回す

研究者が「この研究に倫理審査が要るか、どの区分で出すか」をチャットで聞くと、侵襲・介入・使う情報などを選択肢で確かめ、倫理指針と学内規程から区分の候補を根拠付きで返します。判断の要るものは事務局へ回します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 研究開発 医療・教育 品質標準化
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UC-0877

社員から届く「この資料を社外に出してよいか」「展示会・論文で話してよいか」の質問に、営業秘密の管理規程・発表前の手続き・秘密保持契約の一覧を根拠にチャットで答え、判断の要るものを知財部へ回す

社員が「この資料を社外に出してよいか」「展示会で話してよいか」をチャットで聞くと、相手先と資料の秘密区分を確かめ、規程と秘密保持契約の一覧から根拠付きで手続きを答えます。判断の要るものは知財部へ回します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 知財 IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0876

生産ラインの品種切替(段取り替え)の前に、過去の段取り記録・初品の検査結果・切替時のトラブルの記録から同じ組み合わせの切替を探し、条件と注意点を根拠付きで作業者に返す

品種切替の前に、切替前と切替後の品番の組み合わせで過去の段取り記録・初品の検査結果・トラブルの記録を探し、実際に使った条件と注意点を記録番号付きでラインの端末に返します。

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 医療・製造 属人化解消
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UC-0875

取引先の品質監査を受ける前に、過去の顧客監査の指摘事項・是正回答・質疑の記録から、同じ顧客と同業の顧客で指摘されやすい点を探し、根拠の記録付きで準備資料にする

顧客による品質監査の前に、過去の顧客監査の指摘事項・是正回答・質疑の記録から、その顧客と同業の顧客が指摘しやすい点と、前回の指摘の是正の状態を探し、根拠の記録番号付きの準備資料にまとめます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 品質管理 医療・製造 品質標準化
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UC-0862

病院の多職種カンファレンスの記録から、患者ごとの方針・各職種の担当・次回の確認事項を要約して、記録の下書きにする

病棟の多職種カンファレンスで書記がとったメモと、各職種がカンファレンスの前に書き込んだシートから、患者ごとの方針・各職種の担当と期日・次回の確認事項を要約し、記録の下書きにします。書記はそれを直して確定させます。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 品質管理 介護・医療 入力漏れ削減
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UC-0856

社員からの職務発明の届出・報奨・発表前の手続きの質問に、職務発明規程と知財部の手引きを根拠にチャットで答え、判断の要るものを知財部へ回す

研究者や技術者が職務発明の届出・報奨・学会発表の前の手続きをチャットで聞くと、発明の状況と発表の予定を確かめ、職務発明規程・知財の手引き・特許法の条文から根拠付きで答えます。判断の要るものと期限の迫ったものは知財部へ回します。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 知財 IT・SaaS・医療 対応スピード向上
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UC-0835

介護施設の夜勤の職員が、転倒・発熱・急変のときの手順を声でAIに聞き、施設の手順書を根拠にした答えと連絡先を受け取る

夜勤の職員が業務用のスマートフォンに声で「転んだ人がいる、まず何をする」と聞くと、Gemini API が施設の手順書の該当箇所を探し、手順と連絡する相手、書く記録を声で返します。 手がふさがったまま、紙のファイルを探さずに済みます。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Gemini 構成例 人事 介護・医療 品質標準化
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UC-0834

申請書の様式を改定したときに、記入例と記入の手引きが様式の欄とずれていないかを、画像と文で照らして校正する

各課が改定した申請書の様式と、その記入例・記入の手引きの3つを Gemini API に同時に読ませ、欄ごとの対応表とずれの一覧を作ります。文書担当は一覧を見て、担当課へ直しを返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 法務 その他・医療 品質標準化
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UC-0832

病院の環境ラウンドで撮った病棟・処置室の写真から、物品の床置きや手指衛生剤の欠品などの不備を拾い、部署への指摘の下書きにする

環境ラウンドで撮った病棟・処置室・汚物処理室の写真を、院内のチェック表の項目ごとに見て、物品の床置き・手指衛生剤の欠品・清潔と不潔の混在などの不備の候補を拾います。写真の位置付きで返し、部署ごとの指摘票の下書きにします。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Gemini 構成例 品質管理 介護・医療 品質標準化
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UC-0831

研究者の依頼を受けて、エージェントが特許と論文の公開情報を検索して読み、先行技術の調査メモの下書きと検索式の記録を作る

研究者が出した調査の依頼から、エージェントが検索式を組み、特許と論文の公開情報をAPIで検索して読みます。技術の構成要素ごとに近い文献を対比し、調査メモの下書きと、使った検索式と件数の記録を作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★★
実装
本格構成
Claude 構成例 知財 IT・SaaS・医療 属人化解消
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UC-0826

介護事業所の求人に届く応募から、資格・勤務の希望・通勤を拾って面接の案内の返信を下書きし、返事の無い応募者を拾う

介護事業所の求人に届いた応募の通知から、資格・勤務の希望・通勤の手段を拾い、応募先の事業所の面接枠に合わせた案内の返信を下書きします。案内を送った後に返事の無い応募者も毎朝拾い、再案内の下書きを作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 人事 人材・介護 対応スピード向上
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UC-0813

自治体のホームページの更新原稿を、画像の代替テキスト・表の作り・リンクの文言・PDFだけの掲載といったアクセシビリティの観点で公開前に校正する

各課が Google ドキュメントで書いたホームページの更新原稿を、公開前に読み、画像の代替テキスト・表の作り・リンクの文言・PDFだけの掲載を校正します。指摘を根拠の達成基準付きの一覧にして、原稿の担当者に返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 総務 医療・教育 入力漏れ削減
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UC-0814

人材紹介会社で、キャリアアドバイザーごとに選考中の候補者の段階と過去の通過率から今月の成約数を見込み、目標に足りない担当と動かすべき候補者を出す

人材紹介の管理システムにある選考中の候補者の段階と滞留日数から、キャリアアドバイザーごとの今月の成約数を、過去の通過率に基づいて幅付きで見込みます。目標に届かない担当には、今週動かせば今月に間に合う候補者と、止まっている理由の候補を付けてチームリーダーに出します。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 営業 人材・介護 判断支援
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UC-0805

知財部が毎月出す社内向けの知財ニュースを、案件台帳と他社の公報・判決のメモから事業部ごとに下書きする

知財部員が書きためた他社の公報と判決のメモ、案件台帳の集計から、技術者向けの月次の知財ニュースの記事を事業部ごとに下書きします。知財部は、取り上げる記事を選び、表現を直して出すだけになります。

想定削減率
60%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 知財 IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0772

病院の薬剤部で、医薬品の出荷調整・供給停止の情報をエージェントが毎日見回り、院内の採用薬と在庫と照らして、代替薬の検討が要る品目を一覧にする

厚生労働省が公表する医療用医薬品の供給状況の一覧を、エージェントが毎日見回ります。限定出荷や供給停止に変わった品目を院内の採用薬と在庫に照らし、代替薬の検討が要る品目を、在庫の持つ日数の短い順に一覧にします。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
n8n 構成例 購買 医療・小売 判断支援
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UC-0769

介護事業所にケアマネジャーからメール・FAXで届く利用予定の変更連絡を読み取り、予定表の更新案にして、送迎と人員配置への影響を拾う

ケアマネジャーからメールやFAXで届く利用予定の変更連絡を読み取り、利用者・日付・サービス内容の変更を予定表の更新案にします。あわせて、その変更で送迎の便や入浴の枠、職員の配置に影響が出る日を拾います。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Make 構成例 総務 介護・医療 入力漏れ削減
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UC-0764

社員から届くアカウントのロック・パスワードの再設定・多要素認証の再登録の依頼を、エージェントが本人確認の手順に沿って受け、定型の対応は手順どおりに進めて、例外を担当へ回す

アカウントのロック、パスワードの再設定、多要素認証の再登録の依頼を、Teams のエージェントが受けます。手順書に沿って本人確認と上長の承認を進め、定型の対応は手順どおりに片付け、当てはまらないものを担当へ回します。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Power Automate 構成例 情報システム IT・SaaS・医療 品質標準化
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UC-0755

研究所の実験の標準作業手順書(SOP)を改訂したときに、手順の抜け・単位と数値の表記・あいまいな指示・安全の注意の位置を校正し、承認の前に指摘一覧を作る

研究所の実験のSOPが改訂されたとき、承認の前に新旧の版を比べ、手順の抜け・単位と数値の表記・あいまいな指示・安全の注意の位置を社内の記載ルールで校正します。引っかかった箇所を、理由付きの指摘一覧にして返します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 品質管理 医療・教育 判断支援
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UC-0754

介護施設の研修資料と手順書を、外国人の介護職員の母語とやさしい日本語に訳し、施設の用語集にそろえて確認テストを添える

毎月の研修資料と改訂した介護の手順書を、施設の用語集に合わせて、やさしい日本語と外国人の介護職員の母語に訳します。数字の照合と逆翻訳を付けて確認に回し、理解を確かめる確認テストの問題の案を添えます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 人事 介護・医療 品質標準化
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UC-0732

病院に毎月出されるインシデント・ヒヤリハットの報告を、事例の概要・発生場面・影響の程度で分類し、医療安全管理委員会に出す月次の集計と要点の下書きを作る

院内から毎月提出されるインシデント・ヒヤリハットの報告を読み、事例の概要・発生場面・患者に実施されたか・仮に影響が大きくなった場合の程度の分類の候補を、本文の根拠付きで付けます。医療安全管理者が候補を確かめて確定し、委員会に出す月次の集計と要点の下書きにします。

想定削減率
58%
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 判断支援
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UC-0719

調剤薬局にFAXで届く処方箋を読み取り、薬品名・用量・日数を受付データにそろえ、薬歴と照らした重複と用量の確認点を薬剤師へ返す

FAXで先に届く処方箋を読み取り、薬品名・規格・用量・用法・日数を医薬品マスタにそろえた受付データの下書きにします。あわせて、その患者の薬歴と照らし、同じ成分の重複や前回からの用量の変化を「確認点」として薬剤師に返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 総務 介護・医療 入力漏れ削減
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UC-0701

人材紹介会社のWebの登録フォームに届く求職者の経歴と希望を要約し、初回面談の準備メモと確認したい点をキャリアアドバイザーに送る

人材紹介会社の登録フォームに届く求職者の経歴と希望を要約し、初回面談の準備メモにまとめます。書かれていない項目や食い違いから面談で確かめたい点を挙げ、担当のキャリアアドバイザーに送ります。

想定削減率
60%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Make 構成例 採用 人材・介護 品質標準化
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