病院やクリニックで生成AIを使いたいと思っても、患者の個人情報を扱う以上、クラウドサービスにそのまま入力していいのか迷う人は少なくありません。医療情報を外に出さずに生成AIを活用する方法と、実際に動き始めている事例を整理します。
なぜ医療情報はクラウドのAIに出しにくいのか
「病歴」は法律上、特別扱いされる情報
個人情報保護法では、病歴を含む情報は「要配慮個人情報」と呼ばれる、特に慎重な扱いが必要な情報に分類されています。人種や信条などと同じカテゴリーで、本人が不利益を受けないよう、取得や第三者への提供に通常より厳しい制限がかかります。
カルテや診療記録には、この要配慮個人情報が当然のように含まれます。
医療機関向けの追加ルールもある
さらに医療機関には、厚生労働省・総務省・経済産業省が連携して整備する「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」（3省4ガイドライン）という、業界専用の追加ルールもあります。クラウドサービスを使う際に、どんな安全対策を取るべきかを定めたものです。
つまり、一般企業向けのクラウドサービスをそのまま医療機関の業務に使うのは、個人情報保護法に加えてこの追加ルールもクリアする必要があるため、一段ハードルが高いということです。
診察室での会話やカルテの内容を外部のクラウドサーバーに送ること自体に、現場の感覚としても慎重になるのは自然なことです。
オンプレミスAIなら何が変わるのか
「院外に出さない」で確認の手間そのものが減る
オンプレミス環境で動く生成AIであれば、音声データや文書データが院内のネットワークから外に出ないまま、AIの処理を完結できます。クラウドの汎用AIサービスを使う場合、入力したデータがどう保存されるか、AIの学習に使われないか、どこの国のサーバーに置かれるかを一つひとつ確認する必要がありますが、オンプレミス運用ならそもそもデータが院外に出ないため、この確認作業自体が不要になります。
実際にどんな業務で使えるのか
具体的には、次のような業務での活用が考えられます。
- 院内文書・マニュアル・FAQを検索しやすい形にまとめ、職員からの定型的な問い合わせに自動で答える
- 診察記録やカルテの下書き作成を支援する
- 退院サマリなど、定型化された文書の作成時間を短縮する
Cosnexのようなオンプレミス型のAIデータ統合プラットフォームであれば、社内に散在する文書をナレッジ化し、AIが検索・提示できる状態にしつつ、処理を院内で完結させることができます。
実際に動き始めている3つのやり方
「安全に使う」といっても、やり方は一つではありません。実務ではすでに3つのアプローチが動き始めています。自分の病院・クリニックに近いのはどれか、という視点で読んでみてください。
やり方1：すべて院内で完結させる
JCHO北海道病院・プレシジョン・シーエスアイ・NTTドコモビジネスの4組織は2026年1月19日、診察室での医師と患者の会話をスマートフォンで収音し、院内のオンプレミスサーバー上で生成AIがカルテの下書きを作成、電子カルテへ連携する実証実験の開始を発表しました。
音声データや診療情報は外部のクラウドへ送信されず、院内ネットワークに設置したサーバーだけで処理が完結する点が特徴で、この形は国内初とされています（出典: impress Watch、2026年1月19日発表分）。
やり方2：専用の回線でクラウドに安全に繋ぐ
富士通Japanは2025年11月19日、国立病院機構名古屋医療センターの退院サマリー作成業務を支援する生成AIシステムの構築について発表しました。
クラウド型のサービスですが、専用回線を通じてアクセスする仕組みで、診療データはAIの学習に使われず、クラウド上に保存もされません。
試験導入では退院サマリーの作成時間を28分から8分に短縮（7割以上の効率化）、年間約5000万円以上のコスト削減効果が見込まれています（出典: Impress Watch、2025年11月19日発表分）。
「院内にサーバーを置く」のではなく「クラウドの入り口を限定する」という、もう一つの安全な使い方です。
やり方3：使い方のルール作りから始める
JCHO大阪病院・富士通Japan・フォーティエンスコンサルティングの3者は2026年2月13日に協定を締結し、Microsoft Japanの知見も活用しながら、病院の医療業務全体で生成AIを安全に使うための体制づくりに着手したと発表しました。
退院サマリ（年間約16,000件）と看護の申し送り業務から着手し、2026年6月の運用開始を予定していますが、個別の仕組みだけでなく、院内のルール・情報基盤・運用体制まで含めて整えている点が特徴です。
いきなりシステムを入れるのではなく、まず使い方のルールから固める進め方です（出典: 富士通Japanプレスリリース、2026年2月19日発表分）。
3つとも「診療データを外に出さない、またはAIの学習に使わせない」という結果は同じですが、たどり着き方が違います。自院の規模やシステムの状況に合わせて、どのやり方が現実的かを考える材料にしてください。
製薬業界でも同じ仕組みが効果を出している
医療に近い製薬業界でも、オンプレミスのAIデータ統合プラットフォームの活用が進んでいます。ある製薬業の企業では、情報システム部門への定型的な問い合わせが集中しコア業務を圧迫していたという課題に対し、Cosnexの導入によって社内ヘルプデスクへの問い合わせ対応を90%削減した事例があります。
「よくある質問への対応に追われる」というのは医療機関でも起きやすい課題で、同じ仕組みが応用できることを示す事例です。
何から始めればいいか
いきなり診療記録のような機密性の高い業務から始める必要はありません。実務では、次のような順番で進めるのが現実的です。
- 現状把握: どの業務でどんなデータを扱っているか、要配慮個人情報が含まれる業務はどこかを洗い出す
- 小さく始める: 院内マニュアルや職員向けFAQなど、機密性は高いが影響範囲を限定しやすい業務から着手する
- 効果とルールへの適合を確認する: ガイドライン・院内規程と照らし合わせながら運用する
- 対象業務を広げる: 効果が確認できた範囲から、段階的に診療記録支援などへ広げていく
JCHO大阪病院のように、個別業務の導入と並行して院内のルール・運用体制を整えておくと、次に広げるときの判断がしやすくなります。
費用はどう考えればいいか
オンプレミスAIの導入費用は、扱う業務の範囲・既存システムとの連携・必要なハードウェアの規模によって変わります。一般的には、プラットフォームの月額利用料に加えて、サーバー等の初期投資、既存の電子カルテや院内システムとの連携費用が主な内訳です。
名古屋医療センターのように、業務効率化が直接コスト削減（年間5000万円超）に結びつくケースもあるため、小さな範囲から始めて効果を確かめながら広げる進め方は、費用対効果を見極めるうえでも理にかなっています。
よくある質問
クラウド版の生成AIと比べて、何が一番違いますか
データが院内ネットワークの外に出るかどうかです。オンプレミス運用では、音声データ・文書データ・問い合わせ内容などの処理がすべて院内で完結します。
既存の電子カルテシステムと連携できますか
システムの仕様によります。前述のJCHO北海道病院の実証実験では、SMART on FHIRやOAuth 2.0／OpenID Connectといった標準規格を使って電子カルテとの連携を実現しています。
要配慮個人情報を扱う業務は、すべてオンプレミスでなければいけませんか
法令上「オンプレミスでなければならない」と一律に決まっているわけではありません。ただし、要配慮個人情報を扱う以上、データの保存場所・アクセス権限・第三者提供の有無について、通常以上に慎重な確認が必要です。
オンプレミス運用はその確認の手間を減らす選択肢の一つで、名古屋医療センターのような「専用回線で安全に繋ぐ」という選択肢もあります。
小規模な病院やクリニックでも導入できますか
紹介した事例はいずれも比較的大きな医療機関のものですが、オンプレミスAIの仕組み自体は規模に応じて構成を小さくすることもできます。まずは対象業務を絞った上で、個別に相談することをおすすめします。
導入にはどれくらいの規模の投資が必要ですか
業務範囲や既存システムとの連携要件によって変わります。まずは対象業務を絞った上で、個別に相談することをおすすめします。
オンプレミスAIプラットフォーム Cosnex の機能一覧・導入事例・料金は製品ページにまとめています。稟議用の概要資料が必要な場合は同ページから資料請求できます。導入の可否を個別に相談する場合はお問い合わせフォームからご連絡ください。
