Cosmico
2026年11月11日

クリニックの生成AIは事務から、公開事例と解説の整理

クリニックで生成AIを始めるなら、診療ではなく給与照合や集計などの院内事務から、という考え方が公開されています。事業者の事例と解説をもとに、始め方、確認の手順、個人情報の注意点、向かないケースを整理します。

クリニック生成AI院内事務給与照合医療事務
  • クリニックの生成AIは、診療ではなく、給与照合や集計などの院内事務から始める考え方が、公開事例で紹介されています。
  • ある小児科クリニックの事例では、給与照合が2日から30分になる「見込み」とされていますが、実測値ではありません。
  • 事例は事業者の自社紹介で、解説記事も販促を含むため、効果の数字はそのまま当てはめられません。
  • 確認者、承認前に止める条件、個人情報の線引きを、先に決める進め方が紹介されています。
  • 本記事は公開情報の整理です。最終判断は医師等の専門家へ。

情報の基準日：2026年11月11日時点

診察が終わったあと、給与の確認やシフトの調整に追われて、気づけば夜になっている。そんな日に覚えがある先生は、少なくないのではないでしょうか。

この記事は、公開されている事例と解説記事をもとに、クリニックで生成AIを使う入口を整理したものです。Cosmicoが医療機関へ取材した内容ではなく、公開情報の整理である点をご了承ください。

診療より先に、院内事務から

院内事務から始めるとは、診療の判断に関わらない、数字や書類の作業から生成AIを試すことです。

AI活用研修を提供する事業者が掲載した事例（クラウドワークス アカデミー、2026年6月）に、ある小児科クリニックの取り組みが紹介されています。

看護部門の管理者が、人が目を通す人事労務の業務を改善したいと考え、**給与照合（ダブルチェックを含む）**に生成AIを使う、という内容です。

また、今後の構想として、人事評価の点数化や、患者さんへの情報提供の仕組み化も挙げられています。

架空の例ですが、山田クリニック（仮名）の事務長が、月末の給与照合で電卓を叩きながら残業する日。数字の突き合わせを手伝ってもらえるなら、気持ちは軽くなりそうです。

事例の数字は「見込み」として読む

同じ事例には、時間についての記述があります。

給与照合が、2日（繁忙時は3日近く）かかっていたところ、30分で処理できる見込みとされています。

ここで注意したいのは、次の3点です。

  • これは実測値ではなく、「見込み」です
  • 掲載元は研修を提供する事業者で、自社サービスの導入事例の紹介です
  • クリニックの規模や業務内容によって、結果は変わります

そのため、「自院でも同じだけ減る」とは言えません。

筆者の整理としては、導入前に、給与照合にかかる時間を測っておき、導入後と比べるのが確実です。

架空の例ですが、鈴木院長（仮名）が、まず今月の給与照合に何時間かかったかをメモしておく。生成AIを試す前の、小さな準備です。

現場の温度差と、進め方の工夫

この事例では、導入の進め方も語られています。

ツール自体は以前から導入していたものの、使い方は手探りだったそうです。現場にはAIへの関心が薄い人も多く、まず実務で成果を一つ作ることを重視したと紹介されています。

研修は、オンラインではなく対面で、講師が隣で画面を見ながら一緒に進める形でした。自院のシフト周りの業務を事前に伝え、自院に合わせて進めた、とされています。

一方で、課題も語られています。

  • 患者さんの個人情報は非常にセンシティブで、誤って入力するリスクがある
  • 看護師や医療事務は、AIの学習に時間を割く優先度が低くなりがち
  • 生成AIは事実と異なる回答をすることもある
  • 組織としては、上長の意向が必要になる

架空の例ですが、受付の佐藤さん（仮名）が「忙しいのに、新しいことを覚えるのは……」と手を止める。そんなとき、隣で一緒に画面を見てくれる人がいると、最初の一歩は踏み出しやすいかもしれません。

院内事務に使えそうな業務と、確認の手順

医療経営の解説（JMEDJ、2026年）では、生成AIの役割を、医師の判断を補助する「臨床支援」と、事務や記録を支える「間接業務支援」の2つに分けて整理しています。本記事が扱うのは、後者です。

別の解説記事（GENAI、2026年10月公開）では、診療以外の活用例が挙げられています。

分野 例
請求 記載漏れ候補の洗い出し、返戻・査定の一覧の整理
健診・予防接種 結果の企業別一覧化、予約数と実績の集計
受付事務 Web問診の回答の整理、未収金の一覧と案内文の下書き
労務・院内事務 シフト・勤怠の集計、発注リストの作成

ポイントは、判断や確定は院内に残す、という前提です。

同記事では、発注の決定、シフトの最終調整、集計結果の承認、請求の確定と提出は、院内で行うとされています。

架空の例ですが、山田クリニック（仮名）で、生成AIが作ったシフト集計を、最後は事務長が自分の目で見て確定する。そんな分担のイメージです。

なお、この解説記事は、発行元のサービスの販促を含みます。記事自身も、他院の事例を自院の数値に転用できないと述べています。

始め方と、個人情報の確認

同記事が紹介している始め方を、筆者が整理すると次のとおりです。

  1. 業務を棚卸しし、受け取る資料、出来上がる書類、確認者を書き出す
  2. 取り扱う情報と、承認前に止める条件を決める
  3. 個人情報を含まないテスト用の資料で試す
  4. 院長・事務長・受付で、確認する内容をそろえる
  5. 締め切り直前を避け、距離のある業務から始める
  6. 振り返りでは、作業時間だけでなく、差し戻しや確認待ちも見る

個人情報については、次の点が紹介されています。

  • 診療情報は、要配慮個人情報にあたる
  • 患者さんの名前を消しただけでは、安全とは限らない
  • 院内で動く仕組みや組織契約のクラウドでも、無条件に安全とはみなせない

診療・診断・処方などの医療の判断は、医師が行う前提で、生成AIの対象外です。

架空の例ですが、鈴木院長（仮名）が、最初の1か月は、患者情報を含まないシフト表の集計だけで試してみる。そんな小さな歩幅から始める方法もあります。

向かないケースと、導入の前に

次のような場合は、無理に広げないほうがよいかもしれません。

  • 確認する人を、確保できそうにない
  • 個人情報を誤って入力しないルールが、決まっていない
  • 締め切り直前の業務から始めようとしている
  • 効果を、導入前後で測る予定がない

関連して、診察会話からのカルテ下書きはこちらの記事、電話応対はこちらの記事で整理しています。

また、院内の案内文などに載せる文章は、生成AIが作ったものでも、医療広告の対象になりうるものです。効果や安全性を断定する表現は避け、最終的な判断は医師等の専門家にお任せください。

ご相談について

ここまでの内容は、公開情報の整理と架空の例であり、当社の支援先ではありません。

Cosmico（東京都西新宿、AI/DXコンサルティング）では、業務の棚卸しから自動化の仕組みづくりまで支援しています。医療分野では、LINEで服薬を知らせる仕組みの開発事例があります（LINE服薬リマインダー事例）。

まとめ

クリニックの生成AIは、診療ではなく、確認しやすい院内事務から小さく始める考え方が紹介されています。

事例の「2日から30分」は見込みであり、自院の効果は測って確かめましょう。確認者、承認前に止める条件、個人情報の線引きは、導入の前に決めてください。最終判断は医師等の専門家へ。

出典・確認日：

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