本シリーズでは、医療機関におけるAI利用について、事務長が押さえておきたい実務上の整理ポイントを解説します。

生成AIは、院内掲示文や研修資料、議事録整理などの業務効率化に活用できる一方、患者情報や診療情報を入力する場合には、個人情報保護、再学習の有無、契約内容、医療情報システムとしての安全管理を確認する必要があります。

また、診断支援AIや治療支援AIは、単なる便利ツールではなく、薬機法上の医療機器プログラム該当性や責任の所在を確認すべき領域です。

AIを「禁止する」のではなく、承認AI、禁止事項、出力確認、利用記録、研修体制を整え、医療機関が安全に活用を進めるための院内ルールづくりを考えるシリーズです。

タイトル	概要
第1回　医療機関でAIは使ってよいのか――まず用途を3つに分けて考える	医療機関でのAI利用を、「院内業務の効率化」「患者情報・診療情報を扱う利用」「診断・治療判断に関わる利用」の3つに分けて整理します。AIを一律に禁止するのではなく、用途ごとのリスクを見極め、事務長が最初に押さえるべき判断軸を解説します。
第2回　生成AIでできること、任せてはいけないこと――文書作成・説明資料・議事録の実務ルール	生成AIが得意とする文書作成、要約、言い換え、表形式への整理などを、医療機関の実務にどう活かすかを解説します。一方で、患者情報や機密情報の入力、診断・治療判断、AI出力の無確認利用は避けるべき領域として整理し、人が確認して仕上げる運用を示します。
第3回　患者情報をAIに入れてよいのか――個人情報・再学習・3省2ガイドラインの見方	氏名、病名、検査結果、処方内容、カルテ記載などの患者情報をAIに入力する際の注意点を整理します。再学習の有無、保存先、契約内容、外部委託管理、承認サービスの範囲などを確認し、AIを医療情報システムの一部として管理する考え方を解説します。
第4回　診断支援AI・治療支援AIは別物――薬機法と医療機器プログラムを確認する	文書作成を助ける生成AIと、画像診断支援や疾患リスク判定、治療方針提案などの診療支援AIは別物として整理します。薬機法上の医療機器プログラム該当性、承認・認証の有無、医師の最終判断、責任の所在を事務長が確認するポイントを解説します。
第5回　AIサービスを選ぶときのチェックポイント――ベンダー任せにしない契約・SLA・責任分界	AIサービス導入時に、機能の便利さだけで判断しないための確認ポイントを解説します。入力データの保存・再学習・削除、アクセス管理、ログ、障害時対応、SLA、責任分界など、患者情報や診療情報を扱う場合に事務長がベンダーへ確認すべき事項を整理します。
第6回　院内AI利用ルールをどう作るか――承認AI・禁止事項・研修・利用記録の整備	職員が個人判断でAIを使う「シャドーIT」状態を防ぐため、院内AI利用ルールの作り方を解説します。承認AIの範囲、入力禁止情報、出力確認、相談・報告窓口、職員研修、利用記録、事故時報告ルートなど、医療機関で最低限整えたい項目を整理します。
第7回　AIを“怖いもの”で終わらせない――医療機関が安全に活用を進めるロードマップ	最終回では、医療機関がAI活用を安全に進めるための段階的なロードマップを示します。まず患者情報を入れない業務から始め、承認済みAIの限定利用、診療支援AIの別枠確認、各部署の業務改善への展開へと進める考え方を解説します。

文責：株式会社M&Cパートナーコンサルティング　　

作成日：2026年7月6日

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