MARKET TREND
まず、医療AIのいまを「数字」で掴む
感覚ではなく、実証で出ている事実から。医療AIの効果は、すでに“時間”という形で数字になっています。
47%減
医療文書の作成時間
（東北大学病院ほかでの実証）
1/3に
退院時サマリー作成
約15分 → 約5分の報告例
92%
「業務効率化につながった」
と回答した医師（実証事例）
NECと東北大学病院らのLLM実証で医療文書の作成時間が平均47%削減。恵寿総合病院では退院時サマリー作成が約15分から約5分へ短縮し、年間約540時間の削減可能性が示されました。藤田医科大学の実証では医師の92%が業務効率化を実感と回答。いずれも各発表時点の数値です。
💡 この記事の結論
医療のAIは、もう「導入するか」ではなく「どこから始めるか」の段階です。ただし始める場所を間違えないこと。診断ではなく“書く仕事”から——カルテ下書き・サマリー・紹介状・説明文書という、毎日の“面倒”を1つ任せることが、いちばん確実で、いちばん安全な第一歩です。
医療現場の「最前線」を、ざっくり掴む
まず、業界がどこまで来ているか。真似する必要はありませんが、「向かう先」を知っておくと判断がぶれません。
- 東北大学病院 × NEC：日本語LLMでカルテから医療文書の下書きを自動生成。作成時間を平均47%削減、表現・正確性も高評価と報告。
- 恵寿総合病院：退院時サマリー作成が約15分 → 約5分へ。年間約540時間の医師作業時間削減の可能性。
- 兵庫医科大学病院：診療中の説明をスマートフォンで録音し、自動で文字起こし・要約して電子カルテへ記録する仕組みを導入。
- JCHO北海道病院（厚労省モデル事業）：診察室の会話 → AI音声認識 → 生成AIによるカルテ下書き → 電子カルテ連携までを院内で一連に完結させる実証。
- JCHO大阪病院 × 富士通Japan ほか：退院サマリ作成と看護申し送りに生成AIを導入。院内ガイドライン・ガバナンスの整備込みで運用開始を目指す取り組み。
うごく君のひとこと気づいた？ 最前線でも主役は「画像診断AI」じゃなくて“書類と会話の自動化”なんだ。つまり、クリニックでも今日から同じことが試せるってこと。次からの10選は、まさにそこだよ。
医療業界のAI活用術 10選（初心者向け・注意点つき）
各項目は「①どう使う → ②現場での例 → ⚠️注意点 → 🤖自立型AIが加わると」の順。上から効果が出やすく、リスクが低い順に並べています。まずは01から。
NO.1
RECORDS ─ 診療記録診察の会話から、カルテを“下書き”させる
いま医療AIで最も費用対効果が高い領域です。音声認識で診察の会話を文字にし、生成AIがSOAP形式のカルテ原稿に整える。医師は「書く人」から「確認して直す人」になります。専用サービスも増えていますが、まずは手元のメモを整えさせるだけでも効果を体感できます。
📋 メモ → SOAP形式に整えるコピー
あなたは診療録の記載を補助するアシスタントです。
以下のメモを、S（主観）/O（客観）/A（評価）/P（計画）の
SOAP形式に整えてください。医学用語はそのまま、推測での追記は禁止。
不足している情報は「※要確認」と明記してください。
【メモ】
〔ここに走り書きのメモを貼り付け（氏名・ID等は伏せる）〕
- 下書き専用で使う：AIの出力はあくまで原稿。最終的な記載責任は医師にあります
- 「推測禁止」を明記：書かれていないことを補完させないのが、医療で最重要のコツ
- 定型文の型化：診療科ごとに使い回すテンプレートを作ると精度が安定します
⚠️ ここに注意
病歴は
要配慮個人情報です。氏名・患者ID・生年月日・住所などが特定できる情報は、一般向けの無料AIに入力しないのが原則。院内で本格運用するなら、
医療情報システムの安全管理に関するガイドライン（いわゆる3省2ガイドライン）に沿った閉域・契約環境を選び、患者への説明方針も含めて院内ルールを先に決めてください。
🤖 自立型AIが加わると
すでに実証が始まっています。診察室の会話を拾い、カルテ下書き→電子カルテへの連携→次回予約や検査オーダーの下ごしらえまで一続きで進め、医師は承認するだけ——という形に近づいています。
NO.2
DOCUMENTS ─ 医療文書退院サマリー・紹介状・返書を一気に短縮する
医師の“持ち帰り仕事”の代表格。長い経過記録から要点を抜き出して定型文書に落とす作業は、生成AIがいちばん得意な処理です。実証では作成時間が半分以下、サマリーは3分の1になった報告もあります。
📋 経過記録 → 退院サマリー下書きコピー
以下の入院経過の記録から、退院時サマリーの下書きを作成してください。
構成は ①入院時主訴・現病歴 ②入院後経過 ③検査・治療内容
④退院時状態 ⑤退院後方針・処方 の5項目。
記録にない事実は絶対に補わず、不足は「※記載なし」としてください。
【経過記録】
〔ここに記録を貼り付け（個人が特定できる情報は伏せる）〕
- 紹介状・返書：宛先の科・目的を伝えるだけで、失礼のない定型文に整う
- 診断書・意見書：様式に沿った下書き。数値・病名は必ず原本と突合
- 看護記録・申し送り：口頭の申し送りを、抜けのない箇条書きへ
⚠️ ここに注意
AIは
もっともらしく事実を作ります（ハルシネーション）。病名・薬剤名・用量・日付・検査値は、必ず一つずつ原本と照合してから署名を。「AIが書いたから」は免責になりません。
🤖 自立型AIが加わると
電子カルテと連携したエージェントが、退院日が決まった時点でサマリーを自動起案し、未記載項目を担当者に催促する運用が現実味を帯びています。作業ではなく“締切管理”ごとAIが持つイメージです。
NO.3
INTAKE ─ 問診・受付AI問診で、診察前の情報を“深く”集める
紙の問診票は「該当に○」が中心で、患者の訴えを引き出しきれません。対話型のAI問診なら、回答に応じて追加質問を自動生成し、症状を掘り下げてから診察室に届けてくれます。待ち時間の体感も下がり、口コミ評価の改善にもつながります。
- 事前問診：来院前にスマホで回答 → 受付・診察の初動が速くなる
- 多言語対応：外国人患者の問診・案内を、その場で母語に
- 受診案内：「何科にかかるべきか」の一次案内で、受付の電話対応を削減
⚠️ ここに注意
AIの出力を
「診断」として患者に示さないこと。日本では医療AIは原則「医師の判断を補助するもの」であり、診断・治療方針の決定は医師が行う前提です。診断や治療を目的とするソフトウェアは
プログラム医療機器（SaMD）として薬機法の規制対象になり得ます。汎用の生成AIを診断用途に転用しないでください。
🤖 自立型AIが加わると
予約 → 事前問診 → 重症度に応じた受診順の提案 → 当日の持ち物・準備連絡まで、受付業務を一人分まるごと肩代わりする方向へ。人は例外対応と、患者への声かけに集中できます。
NO.4
EXPLANATION ─ 患者説明説明文書を「中学生でもわかる言葉」に翻訳する
医療者にとっての当たり前が、患者にはまったく伝わっていない——インフォームド・コンセントの現場で最も起きていることです。生成AIは、正確さを保ったまま読み手の理解度に合わせて言い換えるのが得意。説明の質が上がると、トラブルもクレームも減ります。
📋 専門的な説明 → やさしい説明コピー
以下の説明文を、患者さんとご家族向けにやさしく書き直してください。
条件：①中学生でもわかる言葉 ②専門用語は残したうえでカッコで補足
③不安を煽らない中立的な表現 ④400字程度 ⑤内容は変えない
最後に「診察時に聞いておくとよい質問」を3つ添えてください。
【元の説明文】
〔ここに説明文・パンフレット文面を貼り付け〕
- 術前・検査前説明：同意説明文書の“わかりやすい版”を併せて用意
- 服薬指導：薬の飲み方・副作用を、生活の言葉に置き換える
- 院内掲示・案内文：高齢の患者にも読みやすい文面・文字量に調整
- やさしい日本語＋多言語：外国人患者向けの説明を短時間で用意
⚠️ ここに注意
言い換えの過程で
ニュアンスが変わることがあります（「まれに」が「ほとんどない」になる等）。リスク・合併症・確率の記述は、必ず担当者が原文と読み比べて確認を。正式な同意説明文書は、院内の承認手続きを通してから使ってください。
🤖 自立型AIが加わると
患者の年齢・理解度・使用言語に合わせて、説明資料を個別に自動生成し、診察後にフォロー連絡まで送る——そんな“説明係のAI”が現実的になります。再診時の質問対応も、事前に整理された状態で届きます。
NO.5
BACK OFFICE ─ 医事・事務医事課の“調べもの”と書類仕事を半分にする
算定要件の確認、施設基準の読み解き、返戻・査定の原因調べ、院内文書の作成。医事課の仕事の多くは「長い文章を読んで、要点を整理する」作業です。ここは生成AIの独壇場と言っていい領域。
📋 長い通知文 → 要点整理コピー
以下の通知文（または施設基準の要件）を読み、
①何が求められているか ②当院がやるべきこと（担当・期限つき）
③判断に迷う点（要確認事項）
の3項目に、箇条書きで整理してください。原文にない解釈は加えないこと。
【通知文】
〔ここに通知・要件の本文を貼り付け〕
- 2026年度改定の対応整理：新設・廃止された加算の論点整理と、院内周知文の下書き
- 届出書類：様式に沿った下書き作成と、記載漏れチェックリストづくり
- マニュアル整備：ベテラン職員の口頭ノウハウを、引き継げる手順書に
- 問い合わせ対応：よくある質問への回答文をテンプレ化
⚠️ ここに注意
算定可否の最終判断をAIに委ねないこと。 診療報酬の要件は年度で変わり、AIの知識は古い場合があります。必ず
最新の告示・留意事項通知・疑義解釈で裏を取り、迷ったら地方厚生局に確認を。AIは「読む速度を上げる道具」であって、根拠にはなりません。
🤖 自立型AIが加わると
レセプト提出前に算定漏れ・矛盾の候補を自動で洗い出し、根拠となる通知の該当箇所を添えて担当者に提示する。人は判断だけ——という運用が、医事課のかたちを変えていきます。
NO.6
PEOPLE ─ 採用・教育求人・シフト・スタッフ教育をAIに手伝わせる
医療機関の最大の経営課題は、結局のところ「人」。求人票の文面ひとつで応募数は変わりますし、新人教育の負担は現場の疲弊に直結します。ここはリスクが低く、効果が見えやすい入口です。
📋 求人票を“伝わる文章”にするコピー
あなたは医療機関の採用担当です。以下の条件をもとに、
看護師（常勤）の求人原稿を作ってください。
条件：①働く環境の具体像がわかる ②誇張しない ③3案つくる
④それぞれ「誰に刺さる案か」を一言添える
【当院の情報】
〔診療科・規模・シフト・教育体制・強みを箇条書きで〕
- 面接の設計：見極めたい点から逆算した質問リストを作る
- 新人教育：手順書・チェックリスト・院内テストの作成
- 多言語マニュアル：外国人スタッフ向けの手順書を、その場で翻訳・平易化
- 面談記録：1on1のメモを、次回に活きる形へ整理
⚠️ ここに注意
応募者の履歴書や職員の評価情報は
個人情報です。そのまま一般向けAIに貼らないこと。また採用の合否判断をAIに任せると、公平性・説明責任の面で問題になります。AIは
文章づくりと整理まで、判断は人が。
🤖 自立型AIが加わると
希望シフトと配置基準・スキルを踏まえて勤務表の原案を自動作成し、急な欠勤時に代替案まで提示する。師長の“最も消耗する仕事”が、確認作業に変わります。
NO.7
PATIENTS ─ 集患・広報口コミ・ホームページ・院内掲示を、AIで整える
いまや患者の多くは、来院前にGoogleマップの口コミを見ています。口コミへの丁寧な返信、わかりやすい診療案内、季節の注意喚起——「発信する時間がない」という一点だけがボトルネックなら、AIで解けます。
📋 口コミ返信の下書きコピー
以下の口コミへの返信文を作ってください。
条件：①感謝を先に ②指摘は事実として受け止め、改善策を一つ具体的に
③言い訳をしない ④150字程度 ⑤患者の病状や受診内容には触れない
【口コミ本文】
〔ここに口コミを貼り付け〕
- Googleビジネスプロフィール：診療時間・休診の告知文、写真の説明文を整える
- 院内掲示・季節の注意喚起：インフルエンザ・熱中症などの案内文を短時間で
- ホームページの診療案内：専門的な内容を、患者目線の言葉に書き直す
- SNS・LINE配信：予約案内やお知らせの下書きをまとめて作る
⚠️ ここに注意
医療の広告は
医療広告ガイドラインで規制されています。「治る」「日本一」などの断定・誇大表現、体験談の掲載、ビフォーアフター写真の扱いには制限があります。AIは平気でキャッチーな表現を出してくるので、
公開前のチェックは必ず人の目で。口コミ返信で患者の受診内容に触れるのも守秘義務違反になり得ます。
🤖 自立型AIが加わると
新しい口コミを検知して返信案を用意し、投稿カレンダーに沿って告知文を下書きし、反応まで集計する。広報担当がいない医院でも、発信が“止まらない”状態を作れます。
NO.8
LEARNING ─ 学習・研究論文・ガイドラインを「読み切る」相棒にする
英語論文、分厚い診療ガイドライン、学会のスライド。読む時間がないまま積み上がる情報を、要点だけ先に掴んでから原典に当たる——この順番にするだけで、勉強の効率は大きく変わります。長文の読解はClaudeが得意な領域です。
📋 論文・ガイドライン要約コピー
添付の文献（またはこの文章）を読み、次の形で整理してください。
①一文で言うと何か ②対象と方法 ③主な結果（数値つき）
④限界・注意点 ⑤日常診療にどう影響しうるか
本文にない主張は書かず、推測は「※推測」と明示してください。
〔ここに本文を貼り付け／またはPDFを添付〕
- 英語文献：要約させてから原典を読むと、理解が段違いに速い
- 院内勉強会：資料のたたき台とクイズ形式の理解度チェックを作る
- 症例検討の準備：論点の整理と、想定される質問の洗い出し
- 専門医試験・資格勉強：要点まとめと一問一答づくり
⚠️ ここに注意
存在しない論文・引用をAIが作ることがあります。 文献名・DOI・数値は必ず原典で確認を。また臨床判断の根拠として、AIの要約をそのまま用いないこと。あくまで「原典にたどり着くための地図」です。学会や施設によっては、AI利用の申告ルールがある点にも注意を。
🤖 自立型AIが加わると
関心領域の新着文献を自動で追いかけ、重要度を判定して要約を届ける——実質的な“リサーチャーの雇用”です。院内の症例データと突き合わせた検討にも広がっていきます。
NO.9
DIAGNOSIS ─ 診断支援画像診断支援・SaMDは「別枠」だと理解する
最も報道されるのに、最も慎重に扱うべき領域。内視鏡・CT・眼底・病理などで、AIによる病変検出の実用化は着実に進んでいます。ただしこれらはプログラム医療機器（SaMD）として承認を受けた製品であり、ここまでの01〜08とはまったく性質が違います。
- ダブルチェック役：見落としリスクを下げる補助として。読影の置き換えではない
- 承認の有無を必ず確認：薬機法上の承認・認証を受けた製品かどうかが分かれ目
- 保険適用と費用対効果：算定できるか、運用コストに見合うかを先に検討
- 既存システムとの連携：PACS・電子カルテと繋がらなければ現場では使われません
⚠️ ここに注意
汎用の生成AI（ChatGPT等）に画像を読ませて診断の参考にするのは、絶対に避けてください。 医療機器としての承認を受けていないだけでなく、性能の担保も責任の所在もありません。診断・治療を目的とするソフトは薬機法の規制対象です。AI導入の目的が「診断」に及ぶ瞬間、必要な手続きも責任も別世界になる——ここが、初心者が最も踏み外しやすい一線です。
🤖 自立型AIが加わると
画像・検査値・カルテ記載・バイタルを横断してリスクの高い患者を自動で拾い上げ、主治医に注意喚起する院内モニタリングへ。ただし、この領域ほど「人の承認を挟む設計」が不可欠になります。
NO.10
MANAGEMENT ─ 経営院長の“経営参謀”としてAIを使う
患者数の推移、診療単価、人件費率、加算の取得状況。数字はあるのに、読み解いて手を打つ時間がない——多くの医院がここで止まっています。AIは、データを渡せば論点を整理し、打ち手の候補を並べてくれる相談相手になります。
📋 経営の壁打ちコピー
あなたは医療機関の経営コンサルタントです。
以下のデータから、①いま起きていること ②考えられる原因を3つ
③今月から試せる打ち手を、コストの低い順に5つ
④それぞれの想定リスク を整理してください。
【データ】
〔患者数・単価・人員・季節要因などを箇条書きで〕
- 制度対応の整理：改定内容から、自院に関係する項目だけを抜き出す
- 設備投資の比較：見積の条件を揃えて比較表にする
- 助成金・補助金：要件の読み解きと、申請書のたたき台づくり
- 事業計画：金融機関に説明できる形へ、数字と物語を整える
⚠️ ここに注意
経営数値は
機密情報です。院名や特定できる情報は伏せ、必要な範囲だけを渡すこと。またAIが出す「打ち手」は一般論であり、地域性・診療科・患者層は反映されません。最終判断は院長と、税理士・社労士などの専門家とともに。
🤖 自立型AIが加わると
月次データを自動で読み込み、異変を検知した時点で院長に報告し、対策案まで添える。経営会議のための資料づくりが、そもそも不要になっていきます。
「自立型AI（AIエージェント）」で、医療現場はこう変わる
ここまでは「人が質問し、AIが答える」使い方。次の主役は、AIが自ら判断して動くエージェントです。近い将来の現場を、具体的に描いてみます。
🤖 いまと、これから
いま：ChatGPTに「サマリーを書いて」と頼む（対話型）。
これから：診察の会話・検査結果・予約状況をAIが自分で見て、カルテを下書きし、サマリーを起案し、算定漏れを指摘し、患者へのフォロー連絡を用意する——人は「確認して承認するだけ」。これが自立型（エージェント型）です。
近未来できるようになること
- 診察の会話から、記録・オーダー・予約までを一続きで下ごしらえ
- 退院の予定を検知して、サマリーと退院指導文書を自動起案
- 算定漏れ・要件の未充足を、根拠つきで事前に指摘
- 再診が途切れた患者への声かけを、適切なタイミングで下書き
求められる力人の役割はこう変わる
- 「書く人」から「確認し、責任を持つ人」へ
- AIに任せる範囲と、任せない範囲を設計する力
- 患者と向き合う時間が、いちばんの付加価値になる
- ベテランの判断は“AIの先生”として価値が上がる
⚠️ 自立型AIの注意点（医療では特に重要）
「自動で動く」ほど、
間違ったまま進むリスクも大きくなります。医療では①
患者に影響する判断には必ず人の承認を挟む、②扱ってよいデータの範囲と権限を明確にする、③責任の所在を先に決める、④院内ガイドラインと記録の残し方を整える——この4つを設計してから任せてください。先行する病院の取り組みが、いずれも
「体制づくり」から始めているのは偶然ではありません。いきなり全自動ではなく、
小さく試して広げるのが鉄則です。
うごく君のひとこと怖がらなくて大丈夫。エージェントも、最初は「サマリーの下書き」みたいな小さな仕事から。信頼できたら少しずつ任せる範囲を広げる——新人スタッフを育てるのと、じつは同じだよ。
初心者のための「合理的な始め方」3ステップ
全部を一度にやろうとして挫折するのが、いちばんの失敗。医療では特に、順番を守ることが安全にも直結します。
STEP 1 ─ 今週
“患者情報を使わない仕事”で試す
- ChatGPTかClaudeに登録（無料）
- 院内掲示・求人・通知文の要約から
- 「これは使える」を一つ体験する
STEP 2 ─ 今月
“院内ルール”を決めて広げる
- 入力してよい情報の線引きを文書化
- 効いた使い方をテンプレート化して共有
- 説明文書・事務作業へ横展開
STEP 3 ─ 数ヶ月
“診療の中”へ、環境を整えて入れる
- 3省2ガイドラインに沿った環境を選定
- 助成金を使って研修・定着化
- カルテ連携・自立型AIの導入を検討
うごく君のひとことまず「はじめてのAI活用ガイド」でChatGPT・Claudeの登録を済ませておくと、この記事の活用術をすぐ試せるよ。下の関連リンクからどうぞ。
仕事だけじゃない。私生活でも効く使い方
医療者としてだけでなく、患者・家族としても。医療の知識とAIの組み合わせは、暮らしの中でこそ強く効きます。
🏠家族の健康・受診で
- もらった説明書・検査結果の用語をやさしく解説してもらう
- 診察で聞きそびれないよう、質問リストを事前に作る
- 家族の症状メモを、受診時に伝わる形へ整理
- 健診結果を時系列で整理し、生活の見直し案を出す
🧓介護・付き添いで
- 介護保険・高額療養費など、制度の流れを順を追って説明
- 施設・サービスの比較表を、条件を揃えて作る
- ケアマネや主治医への相談内容を、事前に整理
- 離れて暮らす家族への共有メモをまとめる
📚学び・キャリアで
- 資格・専門医試験の要点まとめと一問一答
- 英語論文・海外ガイドラインの読解サポート
- 学会発表のスライド構成・原稿の下書き
- 転職・キャリアの棚卸しの壁打ち相手に
💬コミュニケーションで
- 言いにくいお願い・お断りを、角が立たない表現に
- お礼状・弔文・挨拶文の下書き
- 職場の相談ごとを整理して、考えをまとめる
- 旅行や休日プランなど、頭を休める相談にも
⚠️ 患者・家族としてAIを使うときの注意
AIの回答を
自己診断・自己判断の根拠にしないでください。 症状が続く・強くなるときは、必ず医療機関を受診してください。AIが役に立つのは「不安を言語化すること」と「医師に聞くべきことを整理すること」まで。
判断は必ず医師と一緒に。
導入で“つまずく”よくある落とし穴
いきなり「診断」から始めようとしてしまう
最も危険な入り方です。診断・治療を目的とするソフトは薬機法の規制対象（プログラム医療機器）であり、汎用の生成AIを転用することはできません。始めるのは必ず、患者の安全に直結しない「書く仕事」から。
患者情報を、そのまま無料AIに入力してしまう
病歴は要配慮個人情報です。氏名・ID・生年月日・住所などは伏せるのが原則。院内で本格運用するなら、3省2ガイドラインに沿った環境と契約を選び、「入力してよい情報」の院内ルールを先に決めましょう。
AIの文章を、確認せずにそのまま使ってしまう
AIはもっともらしく間違えます（ハルシネーション）。病名・薬剤名・用量・数値・引用文献は、必ず原本と照合を。医療文書の記載責任は、最後まで人にあります。
「現場の抵抗」を無視して、上から入れてしまう
「AIにカルテを書かせるなんて」という反発は自然な反応です。先行事例の多くは、少人数のトライアルで“下書きの精度”を体感してもらい、味方を増やしてから広げています。順番を間違えると、良い道具でも定着しません。
費用対効果を測らないまま、全体導入してしまう
「効果がわからない」は未導入の最大の理由です。最初にKPI（記載時間・残業時間・満足度など）を決め、1〜2部門で数週間試してから広げる。スモールスタートが結局いちばん速い道です。
よくある質問
小さなクリニックでも使えますか？
使えます。むしろ効果を実感しやすいのは、事務スタッフが少ない小規模な医院です。まずは口コミ返信・院内掲示・通知文の要約など、患者情報を使わない業務から。無料の範囲で十分に試せます。
患者さんの情報は、どこまで入力していいですか？
一般向けの無料AIには、個人が特定できる情報を入力しないのが原則です。院内で診療情報を扱う場合は、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2ガイドライン）に対応した環境・契約を選び、院内規程と患者への説明方針を整えたうえで運用してください。判断に迷う場合は、必ず専門家に相談を。
AIが書いたカルテや文書の責任は誰にありますか？
記載した医療者にあります。AIはあくまで下書きの作成を補助する道具であり、内容の確認と最終的な判断は人が行う前提です。「AIが出力したから」は理由になりません。だからこそ、確認しやすい形で出力させる工夫が大切になります。
2026年度の診療報酬改定と、AIは関係ありますか？
直接AIを評価する加算ではありませんが、方向性は同じです。2026年度改定では医療DX推進体制整備加算・医療情報取得加算が再編され、電子的診療情報連携体制整備加算が新設されました。評価軸が「体制を整えたか」から「実際に活用しているか」へ移っており、デジタル前提の運用に慣れておくことが、そのまま次の備えになります。要件・点数・届出期限は必ず最新の告示・通知でご確認ください。
研修に使える助成金はありますか？
AI・DXの研修は、人材開発支援助成金など公的支援の対象になる場合があります。要件・期限は年度で変わるため、最新の公募要領で確認を。UGOKU AIの無料診断でも、活用の入り口をご案内できます。
何から始めればいいか、やっぱり決められません
それが普通です。だからこそ「無料AI化診断」を用意しました。数分の回答で、あなたの医院・病院の“面倒な作業”のうち、どこからAI化すると効くかが見えてきます。