# 退院サマリー・紹介状の生成AI作成支援｜導入前に決めること

> 退院サマリー、診療情報提供書(紹介状)、返書、看護サマリーの下書きを生成AIで作る仕組みを入れる前に、病院が決めておくことを整理します。名古屋医療センター・JCHO大阪病院の発表内容、電子カルテベンダーの機能・別製品・自院で作るの比較、試験導入の手順つき。

発行: 株式会社ウェステリア(https://westeria.jp) / カテゴリ: 病院のAI活用 / 出典: https://westeria.jp/guide/discharge-summary-ai/

病院で生成AIの効果がいちばん語られているのが、退院サマリーや紹介状などの文書作成です。電子カルテに散らばった経過や検査結果を拾い集めて文章にする作業は、AIの下書きと相性がよい一方で、内容の責任は作成した医師にあります。この記事では、2026-10-24時点で公表されている他院の取り組みを出典付きで紹介し、導入前に院内で決めておくこと、製品の選び方、試験導入の進め方を整理します。

仕様確認・更新日: 2026-10-24

## 結論

- AIに任せられるのは、電子カルテの記録から必要な情報を拾い、決まった様式に沿って下書きを作るところまでです。診断名の確定、治療経過の評価、今後の方針は医師が書き、確認して確定します
- 国立病院機構名古屋医療センターは2025-10-31から全診療科で退院サマリーに生成AIを使い始めたと、富士通Japanが発表しています。試験導入で1件あたり平均28分が8分になったとしていますが、ベンダーと病院による報告で、独立した検証ではありません
- 導入前に決めるのは、対象の文書と診療科、AIに読ませる記録の範囲、確認と確定の手順、データの扱い、効果の測り方です。ここが決まっていないと、製品を比べても選べません

## 何を下書きでき、何は人が書くのか

退院サマリーや紹介状の作成で時間がかかるのは、文章を書くことよりも、入院中の経過記録、検査結果、処方、看護記録から必要なものを探して並べ直す作業です。生成AIはこの「拾って並べる」部分を下書きにできます。一方で、何を重要な経過として残すか、どう評価するか、退院後に何を依頼するかは医師の判断で、AIの下書きは確認して直す前提のものです。

| 文書 | AIが下書きしやすい部分 | 人が判断・確認する部分 |
| --- | --- | --- |
| 退院サマリー | 入院時の状態、検査・処置・投薬の経過、退院時の処方の整理 | 主病名と経過の評価、退院後の方針 |
| 診療情報提供書(紹介状) | 既往歴・処方・検査結果の転記、経過の要約 | 紹介の目的、依頼内容、相手先への申し送り |
| 返書 | 受診日・検査内容・結果の整理 | 所見と今後の方針 |
| 看護サマリー・申し送り | 看護記録からの要点の抜き出し | ケア上の注意点の優先順位、申し送る相手に合わせた記述 |
| 院内の定型文書(説明文書の下書きなど) | 様式に沿った文案 | 医学的な内容の正しさの確認 |

## 他院はどう発表しているか

富士通Japanは2025-11-19、国立病院機構名古屋医療センターが全診療科の退院サマリー作成で同社の生成AIサービスを使える環境を整え、2025-10-31から本格運用を始めたと発表しました。発表によると、同センターの退院サマリーは年間約1万6,000件で、2024年12月に整形外科など複数の診療科で試験導入したところ、1件あたりの作成時間が平均28分から8分になったとしています。年間約5,000万円以上というコスト削減効果は、医師の時給を1万円と想定した試算だと注記されています。

JCHO大阪病院は2026年2月、退院サマリーの作成と看護の申し送りの要点整理に生成AIを使う取り組みを発表し、2026年6月の運用開始を目指すと報じられています(IT Leaders)。同じ記事によると、同院は2024年11月から、会議の議事録作成やRAG(検索拡張生成)を使った職員向けのチャットボットなど、診療以外の業務で生成AIを使ってきました。

どちらも、ベンダーと病院の発表・報道にもとづく情報で、削減時間などの数値は自己申告です。自院で同じ数字が出るとは限りません。

仕様の出典: [富士通Japan プレスリリース「生成AIを活用した医療文章作成支援サービスを名古屋医療センター様に導入し、退院サマリを対象に本格運用開始」(2025-11-19)](https://www.fujitsu.com/jp/group/fjj/documents/about/resources/press-releases/2025/1119-01.pdf)
仕様の出典: [IT Leaders「JCHO大阪病院、退院サマリー作成と看護申し送りの要点整理に生成AIを活用」(2026-02)](https://it.impress.co.jp/articles/-/29012)

## 導入前に決めること

製品の比較を始める前に、次の項目を院内で決めておきます。ここが曖昧なままデモを見ると、どの製品もよく見えて選べなくなります。

| 決めること | 決める内容 | 主に決める人 |
| --- | --- | --- |
| 対象の文書と診療科 | 最初は1種類の文書、1〜2の診療科に絞る | 医師(診療科長)、医療情報部門 |
| AIに読ませる記録の範囲 | 経過記録・検査・処方・看護記録のどこまでを入力にするか。他科の記録を含めるか | 医師、医療情報部門 |
| 確認と確定の手順 | 誰が下書きを確認し、どこで確定するか。AIを使ったことを記録に残すか | 医師、診療録管理の担当 |
| 誤りへの対応 | 下書きの誤り(書かれていない内容が足される、数値の取り違え)を見つけたときの報告先と改善の流れ | 医療安全の担当 |
| データの扱い | 保存・学習利用・保存場所・事業者の閲覧権限の確認(安全管理ガイドラインとQ&A Q18) | 情報システム担当 |
| 効果の測り方 | 導入前の作成時間、作成の遅れ件数、修正量をどう測るか | 事務部門・経営企画 |

## 電子カルテの機能か、別の製品か、自院で作るか

退院サマリーの下書きは電子カルテの記録を読む必要があるため、電子カルテとどうつなぐかで選択肢が決まります。電子カルテベンダー自身が下書き機能を提供している場合、接続の手間は少なくなります。別の製品を使う場合は、電子カルテからのデータの取り出し方(標準規格のHL7 FHIRなど)と、その費用を電子カルテベンダーに確認します。富士通Japanは名古屋医療センターの事例で、サービスがHL7 FHIRに対応していると説明しています。

| 選択肢 | 向いている病院 | 確認すること |
| --- | --- | --- |
| 電子カルテベンダーの下書き機能 | 使っている電子カルテに機能があり、対象文書の様式が合う | 対象の文書の種類、自院の様式に合わせられるか、追加費用 |
| 医療向けの別製品 | 電子カルテに機能がない、または対象の文書が足りない | 電子カルテからのデータ連携の方法と費用、データの扱い |
| 自院で作る(開発会社に依頼する) | 様式や運用が独自で既製品が合わない、複数の文書をまとめて扱いたい | 電子カルテからのデータの取り出し、保守の体制、AIの精度の検証方法 |

仕様の出典: [富士通Japan プレスリリース「生成AIを活用した医療文章作成支援サービスを名古屋医療センター様に導入し、退院サマリを対象に本格運用開始」(2025-11-19)](https://www.fujitsu.com/jp/group/fjj/documents/about/resources/press-releases/2025/1119-01.pdf)

## 試験導入の進め方

作成時間だけを見ると、下書きを読まずに確定してしまう使い方でも数字はよくなります。修正量と誤りの記録を一緒に取っておくと、確認が形だけになっていないかも見えます。

- 対象の文書と診療科を1つ決め、協力してくれる医師を数名決める
- 導入前の1件あたりの作成時間と、期限内に作成できていない件数を2〜4週間測る
- AIの下書きを使って作成し、作成時間に加えて、医師がどれだけ直したか(修正量)と誤りの種類を記録する
- 誤りの種類ごとに、入力する記録の範囲や指示の書き方を直す
- 結果を医療安全・医療情報の委員会に報告し、対象を広げるかを決める

## 医師の働き方改革との関係

2024年4月から、診療に従事する勤務医に時間外・休日労働の上限規制が適用され、年間の上限は一般の労働者と同程度の960時間(A水準)が基本になりました。文書作成の時間は医師の時間外労働の一部を占めることが多く、生成AIの下書きはその時間を減らす手段の一つとして検討されています。

ただし、どれだけ減るかは文書の種類、診療科、元の記録の書き方で大きく変わります。働き方改革の計画に組み込む場合も、試験導入の実測値をもとに見込みを立ててください。

仕様の出典: [厚生労働省「医師の働き方改革の制度について」(医師の働き方改革C-2審査・申請ナビ)](https://c2-shinsasoshiki.mhlw.go.jp/system/)

## 当社が手伝えること・手伝わないこと

当社は、病院向けの健診・人間ドック予約システム「健診イージー」を自社で開発・運用しています。文書作成の支援では、対象業務の棚卸し、製品の比較と確認項目の整理、既製品で足りない部分の仕組みづくり、確認と確定の運用設計を手伝います。

診断・治療方針・投薬の判断にAIの出力を使う仕組みは作りません。厚生労働省の「プログラムの医療機器該当性に関するガイドライン」は、患者の健康記録等の記録・閲覧・転送や、一般事務作業の負担軽減を目的とした院内業務支援を医療機器に該当しない典型例に挙げる一方、該当性は使用目的とリスクで判断されるとしています。下書きの仕組みも、判断を代わりに行うものではなく、医療者が確認して書くための材料として設計します。

仕様の出典: [厚生労働省「プログラムの医療機器該当性に関するガイドラインの一部改正について」(2023-03-31、新旧対照表)](https://www.mhlw.go.jp/content/11120000/001082227.pdf)

## よくある質問

### AIが下書きした退院サマリーの責任は誰にありますか

確認して確定した医師にあります。AIの下書きは材料で、記載内容の責任は作成者が負うという前提で、確認と確定の手順を決めてください。

### AIはカルテに書かれていないことを書いてしまうことがありますか

あります。生成AIは、もっともらしい誤りを出すことがあります。富士通Japanも、こうした誤りのリスクを下げるための調整に取り組んでいると説明しています。試験導入では誤りの種類を記録し、元の記録と照らして確認する手順を必ず入れます。

### 看護記録の作成にも使えますか

看護記録そのものの作成は電子カルテの機能の領域で、ベンダーの対応状況によります。看護サマリーや申し送りの要点整理のように、記録から要点を拾う用途のほうが始めやすく、JCHO大阪病院も申し送りの要点整理を対象にしていると報じられています。

### 小規模な病院でも効果はありますか

文書の件数が少なければ、削減できる時間の合計も小さくなります。まず、対象の文書の年間件数と1件あたりの作成時間を測り、その積でおおよその上限を見積もってから検討してください。

## 関連ページ

- https://westeria.jp/guide/hospital-ai-patient-data/
- https://westeria.jp/guide/hospital-genai-guideline/
- https://westeria.jp/guide/hospital-ai/
- https://westeria.jp/guide/hospital-ai-vendor/

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