医療AIの活用例は？医療AIの現状や課題、必要性について解説

医師や看護師の人手不足が叫ばれるなか、医療現場を支える技術として「医療AI」への関心が高まっています。

ニュースなどで見聞きする機会も増え、「実際にどんな場面でAIが使われているのか」「自分の勤務先にも関係があるのか」と気になっている医療従事者の方もいるのではないでしょうか。

医療AIはすでに画像診断や手術支援などで実用化が進んでいる一方、全体で見ればまだ発展途上にある技術です。

本記事では、今すぐ導入を検討するというよりも、まずは医療AIの全体像をつかんでいただけるよう、現状の活用例や日本の医療現場が抱える課題、AIが必要とされる背景を分野別に整理して紹介します。

医療AIとは？

医療AIとは、人工知能（AI）の技術を医療分野に応用したものの総称です。

画像から病変を見つけ出す診断支援のほか、患者の問診内容を整理するもの、手術中に医師の判断をサポートするものなど、活用の場面は多岐にわたります。

厚生労働省も、AIの活用によって新しい診断・治療方法を生み出すこと、地域を問わず質の高い医療を受けられる環境を整えること、医療従事者の負担を軽減することなどを目指し、開発推進に取り組んでいます。

医療AIは診察や治療そのものを代行する存在ではなく、あくまで医療従事者を支える「補助的なツール」として位置づけられている点がポイントです。

日本国内における医療AIの現状は？分野別の医療AIの活用例

厚生労働省は、AI開発を進めるべき重点領域として、次の6つを選定しています。

• ゲノム医療
• 画像診断支援
• 診断・治療支援
• 医薬品開発
• 介護・認知症
• 手術支援

それぞれの領域には日本の強みや課題があり、その特性を踏まえたAI開発が進められています。

ここからは、各領域の現状と具体的な活用例を紹介します。

①ゲノム医療

ゲノム医療は、遺伝子情報に基づいて診断や治療を行う分野です。

厚生労働省によれば、日本はこの領域において欧米諸国に比べて取り組みが遅れているとされており、実用化にもっとも近いのは「がん」であるとして、推進体制の構築が進められています。

参照：保健医療分野におけるAI活用推進懇談会｜厚生労働省

具体的な取り組みとして、国立がん研究センターに「がんゲノム情報管理センター（C-CAT）」が整備され、全国の医療機関からゲノム情報や臨床情報が集約されています。

人のゲノム配列は一人ひとり異なり、どの遺伝子変異が病気の原因なのか、どの治療が有効なのかを判断するには多くの論文や症例データの確認が必要です。

従来は専門医が文献やデータベースを手作業で調査していましたが、近年はAIが症例データや医学論文を高速に分析し、有効とされる治療薬の選択肢を整理して提示できるようになっています。

特に、進行の早いがんや希少がんなど迅速な判断が求められるケースで、AIによるゲノム解析が役立つと期待されています。

②画像診断支援

画像診断支援は、レントゲンやCT、内視鏡などの画像をAIが解析し、病変の見落としを防ぐ分野です。

厚生労働省は、日本は診断系医療機器の開発力が高く貿易収支も黒字を維持しており、国際的な強みを発揮しやすい領域とされています。

日本病理学会や日本消化器内視鏡学会など複数の学会・研究機関が連携し、診療画像を集約・活用するプラットフォームの整備も進められてきました。

具体的な活用例が、大腸内視鏡検査における画像診断AI「EndoBRAIN」です。

サイバネットシステム株式会社が昭和大学横浜市北部病院や名古屋大学大学院などと共同開発したもので、内視鏡画像をリアルタイムに解析し、ポリープが腫瘍性かどうかの可能性を数値で提示します。

また、CTやMRIの読影を担う専門医が不足するなか、異常所見の自動検出や病変の識別、診断レポート作成の支援などをAIが担うことで、読影時間の短縮や診断精度の向上に役立てられています。

③診断・治療支援

診断・治療支援は、問診や検査データをもとにAIが医師の判断を補助する分野です。

厚生労働省は、医療情報の増大や医師の偏在、難病の診断までにかかる長い期間といった課題を背景に開発が進められています。

2026年現在の日本では、医療AIは医師の判断を補助する「診断支援ツール」として位置づけられており、最終的な決定は医師が行うことが原則です。

代表的な事例が、AI問診サービス「Ubie（ユビー）」です。

患者が症状に関する質問にスマートフォンなどで回答すると、考えられる病名の候補や緊急度をAIが提示する仕組みで、問診票の代わりに導入する医療機関も増え、入力の手間や聞き漏れの防止につながっています。

ほかにも、NECと理化学研究所、日本医科大学が研究を進める「マルチモーダルAI」は、電子カルテや画像データなど複数の医療データを統合解析する技術で、前立腺がんを対象とした研究では再発予測精度の向上が報告されています。

このほか、東京都内の医療機関では、診療時の音声をテキスト化する音声入力システムや、電子カルテの情報から文書作成を補助する生成AIサービスの導入も進んでいます。

参照：医療機関におけるAI技術活用促進事業の活用事例｜東京都保健医療局

④医薬品開発

医薬品開発の分野では、AIが数百万種類にのぼる化合物のなかから疾患に有効と考えられる成分の候補を絞り込む役割を担っています。

厚生労働省は、日本は医薬品を生み出す力を持つ数少ない国の一つとされる一方、人材の不足という課題があり、製薬企業とIT企業のマッチング支援なども行われています。

新薬の開発には10年以上を要することもあり、AI活用による効率化が期待されています。

具体的な取り組みとして、富士通と理化学研究所は、電子顕微鏡で撮影した画像からタンパク質の構造変化を予測する生成AI技術を開発しました。

従来は構造解析に多くの時間とコストがかかっていましたが、生成AIの活用によって効率的な予測が可能になっています。

⑤介護・認知症

介護・認知症の分野では、高齢者の自立支援や介護従事者の負担軽減を目的にAIの活用が進められています。

厚生労働省は、現場のニーズに基づかずに開発されたAIは普及しにくいとされ、介護現場のニーズを踏まえた研究開発が重視されています。

厚生労働省の推計では、2040年度には2022年度と比較して約57万人の介護職員が追加で必要になると見込まれており、こうした人材不足を背景に業務支援や見守りシステムの導入が広がっています。

活用例の一つが、AI技術を用いた見守りシステムです。

入居者のベッドからのずり落ちやうずくまり、転倒、呼吸状態の変化などをAIが検知し、介護職員の端末に通知する仕組みで、職員が定期巡回する負担を減らせます。

また、過去のケアプランや利用者データをAIが学習し、家族の負担軽減や本人の意向、費用面への配慮といった条件に応じて適切なケアプランの作成を支援するシステムも開発されており、作成時間の短縮とニーズに沿ったプラン作成につながっています。

⑥手術支援

手術支援の分野では、AIが医師の視覚や技術を補助することで、手術の安全性や品質の安定化を図る取り組みが進められています。

厚生労働省によれば、日本は手術関連データを統合する取り組みで先行している一方、外科医の数が少なく負担軽減が課題とされています。

近年ではAIを活用したソフトウェアが「プログラム医療機器（SaMD）」として承認され、医療現場での活用が進んでいます。

具体例として、「アナウト株式会社」が開発した外科手術視覚支援プログラム「Eureka α」は、手術映像をAIが解析し、切除の目安となる組織をモニター上で強調表示する技術です。

医師は重要な組織の位置を確認しながら手術でき、安全性の向上や経験の浅い医師の技術習得支援につながることが期待されています。

医療AIは看護の現場でも導入されつつある

医療AIの活用は、医師の診療領域だけでなく看護の現場にも広がっています。

患者の転倒・転落リスクを言語解析AIで予測する仕組みを導入し、過去の看護記録データを学習させてリスクをレーダーチャート化したことで、リスク判定にかかる時間が短縮された事例も報告されています。

参照：患者の転倒転落リスクをAIで予測し多職種連携で個別ケアを実践する！｜公益社団法人日本看護協会

また、看護管理者が手作業で行っていた人員データの集計や資料作成をRPAに置き換え、月3〜4時間かかっていた作業を5分程度まで短縮し、転記ミスの削減にもつなげた事例もあります。

参照：RPA（Robotic process Automation：ロボットによる業務自動化）導入による看護管理業務の効率化

医療AIは必要？日本の医療業界における課題とAIの必要性

なぜ医療現場でAIの活用がこれほど求められているのでしょうか。背景には、日本の医療業界が抱える次の3つの課題があります。

• 医療従事者の人材不足・過重労働
• 地域ごとの医療機関や診療科の偏り
• 科学的知見や文献などの情報量が膨大

1つ目は、医療従事者の人材不足と過重労働です。

日勤の看護師の半数近くが始業前の業務を30分以上行っているという結果が出ています。記録や書類作成をAIに任せることで、残業時間の短縮や労働環境の改善が期待できます。

参照：日本医労連・全大教・自治労連「2022年看護職員の労働実態調査」記者発表資料｜医労連・日本医療労働組合連合会

2つ目は、地域による医療機関や診療科の偏りです。

人口の少ない地域では医師不足が深刻化しており、AIをうまく活用することで、患者の居住地にとらわれない医療提供環境が整うと期待されています。

3つ目は、科学的知見や文献など情報量の膨大さです。AIが情報を効率的かつ正確にまとめることで、医療従事者の判断を後押しできると考えられています。

医療業界でAIは浸透しつつある？導入率はまだ高くない

ここまで紹介してきたように活用の幅は広がっているものの、医療AIの導入は依然として一部の医療機関にとどまっているのが実情です。

日経リサーチの調査によれば、AI医療機器を導入済みと回答した医療機関は21.6%にとどまり、79.4%が「導入していない」と回答しています。

導入している施設は大学病院や国公立の大規模病院に偏っており、民間の医療機関ではあまり進んでいません。

領域別に見ると、導入率が最も高いのは画像診断支援で10%、次いでゲノム医療が7.5%、診断・治療支援が7.1%という水準です。

導入が進まない理由としては「費用対効果がわからない」という声が多く、コスト面への不安が普及の妨げになっていることがうかがえます。

参照：医療情報システム導入状況調査＜後編＞｜日経リサーチ

医療AIの今後はどうなる？

導入率自体はまだ高くないものの、AIを活用したソフトウェアが「プログラム医療機器（SaMD）」として承認される事例は増えており、実際の医療現場での活用が広がりつつあります。

ただし、こうした導入は一部の大規模病院や先進的な医療機関が中心となっているのが現状で、全国的な普及にはコストや運用体制の整備など、段階的な対応が求められます。

医療現場の人手不足と医療ニーズの高まりが同時に進むなか、今後も医療AIの活用は着実に広がっていくと考えられます。

RPAの導入で医療機関の事務作業を自動化できる

「医療AIの導入はハードルが高い」と感じる場合は、RPAから始めるという選択肢もあります。

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、パソコン上で行う定型業務を自動化できるソフトウェアで、電子カルテのデータ整理や書類作成、検査データの転記といった事務作業を自動化できます。

実際の活用例として、「済生会福岡総合病院」ではメール送信を約240分から5分に、症例登録を約120分から約30分に短縮しました。

参照：4時間かかっていた事務作業がRPAの導入で、たったの5分に！｜BizRobo!

医療AIにおける現在の課題

医療AIの活用には多くの期待が寄せられる一方で、導入・運用にあたって解決すべき次のような課題も残されています。

• AIの信頼性を担保するのが難しい
• 情報漏えいのリスクが残る
• 責任の所在があいまい

AIの信頼性を担保するのが難しい

医療AIは大量のデータを学習し、迅速かつ高精度な判断を下せる点が強みですが、AIが誤った情報や存在しない内容を生成してしまう「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象が起こりうる点には注意が必要です。

医療現場での誤情報は診断や治療に影響し、患者の命に関わる重大なリスクとなりかねません。

また、AIが学習したデータに偏りがあると想定外の判断につながる可能性もあり、希少な疾患ではデータ不足により精度が低下するケースもあります。

そのため、AIの回答に対する責任の所在を明確にしたうえでダブルチェックの体制を整え、最終的な判断は必ず人が行うという原則の徹底が求められます。

情報漏えいのリスクが残る

医療データには、患者の既往歴や診断結果など、プライバシーに関わる「要配慮個人情報」が数多く含まれています。

医療AIを導入すると、これらの情報がシステム内に蓄積されるため、サイバー攻撃を受けた場合に情報が流出するリスクが生じます。

近年は病院を狙ったランサムウェア攻撃も発生しており、電子カルテが使用できなくなれば診療停止という重大な問題につながる恐れもあります。

こうしたリスクに備え、通信の暗号化やアクセス権限の分離といった対策に加え、学習データを個人が特定できない形に加工することが重要です。

国も「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」を定め、医療機関に高度なセキュリティ対策を求めています。

責任の所在があいまい

AIに判断を委ねる場面が増えるほど、問題が発生した際に「誰が責任を負うのか」が不明瞭になりやすいという課題もあります。

AIがどのような過程で判断に至ったのかが人の目からは見えにくい問題があり、内部でどのような計算が行われて結論に至ったのかを説明することが難しいため、誤りが生じた際の原因究明にも時間がかかりやすいのが実情です。

AIはあくまで補助的な役割にとどめ、最終的な責任は医療従事者側が担うという前提を明確にしておくことが欠かせません。

医療AIのメリット・デメリット

医療AIを導入する際のメリットとデメリットを整理しておきましょう。

メリット	・医療の質の向上 ・地域による医療格差の改善 ・医療従事者の業務負担の軽減
デメリット	・厳重なセキュリティ対策 ・導入・維持費用が高くなりやすい ・故障のリスクがある

メリットとしてまず挙げられるのは、医療の質の向上です。

AIによる画像診断支援などを活用すれば、医師の見落としを減らし、医療ミスの防止につながります。

また、地域や施設の規模を問わず一定水準の診断・治療支援を受けられる環境が整えば、地域による医療格差の解消にも寄与するでしょう。

さらに、事務作業や記録業務をAIやRPAに任せることで、医療従事者の業務負担を軽減できる点も大きな利点です。

一方でデメリットとしては、患者の個人情報を扱う以上、厳重なセキュリティ対策が欠かせないことが挙げられます。

対策を講じるための体制構築には相応のコストがかかり、導入・維持費用が高額になりやすい点も見過ごせません。

加えて、AIやシステムはあくまで機械であるため、故障によって利用できなくなるリスクも想定しておく必要があります。

まとめ

医療AIは、ゲノム医療や画像診断支援、手術支援など幅広い領域で実用化が進み、看護の現場や事務作業の効率化にも活用の場を広げています。

背景には、医療従事者の人材不足や地域による医療の偏り、膨大化する医学知見といった、日本の医療業界が抱える構造的な課題があります。

一方で、導入している医療機関はまだ全体の2割程度にとどまり、セキュリティの確保や責任の所在の明確化など、解決すべき課題も残されています。

医療AIはあくまで医療従事者を支える補助的な存在であり、最終的な判断は人が担うという姿勢を保ちながら、少しずつ現場に取り入れられていくことになるでしょう。