はじめに
医療・介護分野でAI活用が進むほど、現場には「便利さ」と同時に「責任」の問題が生まれます。診療録の下書き、ケア記録の要約、申し送り文の整理、FAQ対応、研修資料作成など、AIが役立つ場面は増えています。しかし、患者・利用者の情報、診療やケアに関わる判断、職員の確認責任が絡むため、一般企業のAI活用と同じ感覚では導入できません。
2026年時点では、AI法の全面施行、AI事業者ガイドラインの改訂、医療情報システム安全管理、介護分野の生産性向上施策が重なり、医療・介護現場にもAIガバナンスの実装が求められています。内閣府はAI法について、AIのイノベーション促進とリスク対応を目的に、令和7年6月4日に公布・一部施行、9月1日に全面施行されたと説明しています。
重要なのは、AIを禁止することではありません。むしろ、使ってよい業務、使ってはいけない業務、最終確認の責任者、入力してはいけない情報、記録の残し方を明確にし、職員が安心して使える状態をつくることです。
医療・介護分野でAIガバナンスが必要になる理由
医療・介護分野のAI活用で最も注意すべき点は、AIの出力が人の健康、生活、尊厳に影響する可能性があることです。AIが作成した文章が一見自然でも、内容が正しいとは限りません。生成AIには、事実と異なる情報をもっともらしく出力するリスクがあります。そのため、医療・介護の現場では「AIが出したから正しい」ではなく、「専門職が確認し、必要に応じて修正する」前提が不可欠です。
AI事業者ガイドラインは、2026年4月時点で第1.2版が公表されており、チェックリストやワークシートも用意されています。これは、AI提供者だけでなく、AIを業務で利用する組織にとっても、リスク管理の土台になります。
特に医療機関では、AI活用以前に医療情報システムの安全管理が前提になります。厚生労働省の「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第6.0版」は、概説編、経営管理編、企画管理編、システム運用編に分かれており、医療機関等に対して本ガイドラインの遵守を求めています。 さらに令和7年5月版では、医療機関・薬局・事業者向けのサイバーセキュリティ対策チェックリストも整備されています。
つまり、医療・介護AIガバナンスとは、単に「AI利用規程を作ること」ではありません。情報セキュリティ、個人情報保護、業務責任、職員教育、ベンダー管理を一体で設計することです。
医療AIでは「医療機器」と「汎用AI」を切り分ける
医療現場でAIを使う際に、最初に整理すべきなのが「何のために使うAIなのか」です。診断、治療、予防などを目的とし、医師の医学的判断に直接関わるAIと、議事録作成、文書下書き、院内FAQ、教育資料作成などを補助する汎用AIでは、必要な管理水準が異なります。
たとえば、診断支援や治療方針に関わるAIは、薬機法上の医療機器プログラムに該当する可能性があります。一方、汎用生成AIを用いてカルテの要約案や患者説明文の下書きを作る場合でも、AIの出力をそのまま確定文書にしてはいけません。医療従事者による確認と修正を必ず挟む必要があります。
AISIの「ヘルスケア領域におけるAIセーフティ評価観点ガイド」では、ヘルスケア領域のAIでは、人間による確認・判断・介入を組み込むヒューマン・イン・ザ・ループが重要であり、AIの役割範囲、介入ポイント、フォールバック機構、透明性・説明可能性を設計する必要があると整理されています。
医療・ヘルスケア分野の生成AI利用についても、HAIPが2025年7月に第2版のガイドラインを発行し、著作権やプライバシー対応などを強化しています。 これは、現場のAI活用を止めるためではなく、安全に使うための実務的な土台と考えるべきです。
介護AIでは「業務改善」とセットで考える
介護分野では、AI導入の目的が医療と少し異なります。最大の課題は、慢性的な人手不足のなかで、記録、申し送り、見守り、ケアプラン作成、請求関連業務などの負担をどう軽減するかです。
厚生労働省は、介護サービス事業所が生産性向上に取り組むための参考資料として、生産性向上ガイドラインを公開しています。令和6年度改訂版では、共通する生産性向上の考え方やツール活用の解説、テクノロジー活用事例が追加されています。
ここで重要なのは、AIを入れるだけでは業務改善にならないという点です。たとえば、介護記録AIを導入しても、入力ルールが曖昧なままでは、記録のばらつきや確認作業が増える可能性があります。見守りセンサーを導入しても、アラート対応ルールが決まっていなければ、職員の負担はむしろ増えます。
介護AIは、「直接ケアの時間を増やすために、間接業務をどう減らすか」という視点で設計する必要があります。記録を短くする、申し送りを標準化する、ケアプランのたたき台を作る、FAQで新人職員の質問を減らす。こうした具体的な業務単位でAIを位置づけることが、現場定着の近道です。
職員教育は「使い方」より「判断力」を育てる
医療・介護AIガバナンスの中核は、最終的には職員教育です。どれだけ立派な規程を作っても、現場職員がAIの特性を理解していなければ、個人情報の入力、誤情報の転記、責任所在の曖昧化が起こります。
職員教育で扱うべき内容は、単なるプロンプト研修ではありません。最低限、次の4段階で設計する必要があります。
1つ目は、AIの基本理解です。AIは検索エンジンではなく、入力内容に応じてもっともらしい文章を生成する仕組みであり、常に正解を返すわけではありません。
2つ目は、入力禁止情報の理解です。患者名、利用者名、住所、診療情報、介護記録、画像、音声、家族情報など、個人を特定できる情報や要配慮情報を、許可されていない外部AIに入力してはいけません。
3つ目は、出力確認の責任です。AIが作った文章は「下書き」であり、最終判断は医師、看護師、介護職、ケアマネジャーなど、業務責任を持つ人間が行います。
4つ目は、業務フローの再設計です。AIを使う前と後で、誰が入力し、誰が確認し、どこに保存し、問題が起きたときに誰へ報告するのかを決める必要があります。
元資料でも、医療・介護分野のAIガバナンスでは、法規制、医療情報システム安全管理、介護分野の生産性向上、そして職員へのAIリテラシー教育を一体で設計する重要性が整理されています。
現場で整えるべきAI利用ルール
医療機関や介護事業所が最初に作るべきなのは、難しいAI憲章ではなく、現場で使える短い利用ルールです。内容は、次のように実務に直結させます。
項目 現場で決めること
利用可能なAI 組織が認めたAIツール名、利用可能な端末、利用できる職種
禁止事項 個人情報、診療情報、介護記録、画像・音声の無断入力
利用可能業務 文書の下書き、研修資料、FAQ、議事録要約、記録文の表現整理など
禁止業務 診断、治療判断、服薬判断、緊急対応判断、身体拘束判断など
確認責任 AI出力を誰が確認し、どの範囲まで修正するか
記録・ログ いつ、誰が、どの業務でAIを使ったかを残す方法
事故対応 誤情報、情報漏えい、誤送信が起きた場合の報告先
このようなルールは、最初から完璧である必要はありません。むしろ、小さく始めて、月1回の振り返りで改善する方が現実的です。AIは技術変化が早いため、固定的な規程よりも、運用しながら更新できる仕組みが重要です。
導入ステップは「棚卸し」から始める
医療・介護現場でAIを導入する際は、いきなりツールを契約するのではなく、業務の棚卸しから始めるべきです。
最初に、職員が時間を取られている業務を洗い出します。記録、申し送り、電話対応、家族説明文、研修資料、マニュアル作成、請求前チェックなど、AIが支援できる候補を出します。
次に、リスクの低い業務から試します。たとえば、個人情報を含まない研修資料作成、院内掲示文のたたき台、一般的なFAQの整理などです。いきなり診療・ケア判断に近い領域へ広げるのは避けるべきです。
そのうえで、試験導入の結果を確認します。時間が減ったか、職員の負担が下がったか、確認ミスが起きていないか、現場が使い続けられるかを見ます。効果がある業務だけを正式運用に移し、リスクが高い業務は保留します。
最後に、教育とルールを更新します。AI導入は一度決めたら終わりではありません。モデルの更新、サービス仕様の変更、法規制の変更、現場の使い方の変化に合わせて、教育内容と利用ルールを見直す必要があります。
まとめ
医療・介護分野におけるAIガバナンスは、AIを止めるための仕組みではありません。患者・利用者の安全と尊厳を守りながら、職員の負担を減らし、質の高いケアに時間を戻すための仕組みです。
2026年の医療・介護現場では、AI法、AI事業者ガイドライン、医療情報システム安全管理、介護分野の生産性向上施策を踏まえた実装が求められます。しかし、最も重要なのは、現場職員がAIの限界を理解し、正しく確認し、責任を持って使える状態をつくることです。
AI導入の成否は、ツールの性能だけでは決まりません。利用ルール、職員教育、業務フロー、記録管理、ベンダー管理を一体で整えた組織だけが、AIを安全に現場へはじめに
医療・介護分野でAI活用が進むほど、現場には「便利さ」と同時に「責任」の問題が生まれます。診療録の下書き、ケア記録の要約、申し送り文の整理、FAQ対応、研修資料作成など、AIが役立つ場面は増えています。しかし、患者・利用者の情報、診療やケアに関わる判断、職員の確認責任が絡むため、一般企業のAI活用と同じ感覚では導入できません。
2026年時点では、AI法の全面施行、AI事業者ガイドラインの改訂、医療情報システム安全管理、介護分野の生産性向上施策が重なり、医療・介護現場にもAIガバナンスの実装が求められています。内閣府はAI法について、AIのイノベーション促進とリスク対応を目的に、令和7年6月4日に公布・一部施行、9月1日に全面施行されたと説明しています。
重要なのは、AIを禁止することではありません。むしろ、使ってよい業務、使ってはいけない業務、最終確認の責任者、入力してはいけない情報、記録の残し方を明確にし、職員が安心して使える状態をつくることです。
医療・介護分野でAIガバナンスが必要になる理由
医療・介護分野のAI活用で最も注意すべき点は、AIの出力が人の健康、生活、尊厳に影響する可能性があることです。AIが作成した文章が一見自然でも、内容が正しいとは限りません。生成AIには、事実と異なる情報をもっともらしく出力するリスクがあります。そのため、医療・介護の現場では「AIが出したから正しい」ではなく、「専門職が確認し、必要に応じて修正する」前提が不可欠です。
AI事業者ガイドラインは、2026年4月時点で第1.2版が公表されており、チェックリストやワークシートも用意されています。これは、AI提供者だけでなく、AIを業務で利用する組織にとっても、リスク管理の土台になります。
特に医療機関では、AI活用以前に医療情報システムの安全管理が前提になります。厚生労働省の「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第6.0版」は、概説編、経営管理編、企画管理編、システム運用編に分かれており、医療機関等に対して本ガイドラインの遵守を求めています。 さらに令和7年5月版では、医療機関・薬局・事業者向けのサイバーセキュリティ対策チェックリストも整備されています。
つまり、医療・介護AIガバナンスとは、単に「AI利用規程を作ること」ではありません。情報セキュリティ、個人情報保護、業務責任、職員教育、ベンダー管理を一体で設計することです。
医療AIでは「医療機器」と「汎用AI」を切り分ける
医療現場でAIを使う際に、最初に整理すべきなのが「何のために使うAIなのか」です。診断、治療、予防などを目的とし、医師の医学的判断に直接関わるAIと、議事録作成、文書下書き、院内FAQ、教育資料作成などを補助する汎用AIでは、必要な管理水準が異なります。
たとえば、診断支援や治療方針に関わるAIは、薬機法上の医療機器プログラムに該当する可能性があります。一方、汎用生成AIを用いてカルテの要約案や患者説明文の下書きを作る場合でも、AIの出力をそのまま確定文書にしてはいけません。医療従事者による確認と修正を必ず挟む必要があります。
AISIの「ヘルスケア領域におけるAIセーフティ評価観点ガイド」では、ヘルスケア領域のAIでは、人間による確認・判断・介入を組み込むヒューマン・イン・ザ・ループが重要であり、AIの役割範囲、介入ポイント、フォールバック機構、透明性・説明可能性を設計する必要があると整理されています。
医療・ヘルスケア分野の生成AI利用についても、HAIPが2025年7月に第2版のガイドラインを発行し、著作権やプライバシー対応などを強化しています。 これは、現場のAI活用を止めるためではなく、安全に使うための実務的な土台と考えるべきです。
介護AIでは「業務改善」とセットで考える
介護分野では、AI導入の目的が医療と少し異なります。最大の課題は、慢性的な人手不足のなかで、記録、申し送り、見守り、ケアプラン作成、請求関連業務などの負担をどう軽減するかです。
厚生労働省は、介護サービス事業所が生産性向上に取り組むための参考資料として、生産性向上ガイドラインを公開しています。令和6年度改訂版では、共通する生産性向上の考え方やツール活用の解説、テクノロジー活用事例が追加されています。
ここで重要なのは、AIを入れるだけでは業務改善にならないという点です。たとえば、介護記録AIを導入しても、入力ルールが曖昧なままでは、記録のばらつきや確認作業が増える可能性があります。見守りセンサーを導入しても、アラート対応ルールが決まっていなければ、職員の負担はむしろ増えます。
介護AIは、「直接ケアの時間を増やすために、間接業務をどう減らすか」という視点で設計する必要があります。記録を短くする、申し送りを標準化する、ケアプランのたたき台を作る、FAQで新人職員の質問を減らす。こうした具体的な業務単位でAIを位置づけることが、現場定着の近道です。
職員教育は「使い方」より「判断力」を育てる
医療・介護AIガバナンスの中核は、最終的には職員教育です。どれだけ立派な規程を作っても、現場職員がAIの特性を理解していなければ、個人情報の入力、誤情報の転記、責任所在の曖昧化が起こります。
職員教育で扱うべき内容は、単なるプロンプト研修ではありません。最低限、次の4段階で設計する必要があります。
1つ目は、AIの基本理解です。AIは検索エンジンではなく、入力内容に応じてもっともらしい文章を生成する仕組みであり、常に正解を返すわけではありません。
2つ目は、入力禁止情報の理解です。患者名、利用者名、住所、診療情報、介護記録、画像、音声、家族情報など、個人を特定できる情報や要配慮情報を、許可されていない外部AIに入力してはいけません。
3つ目は、出力確認の責任です。AIが作った文章は「下書き」であり、最終判断は医師、看護師、介護職、ケアマネジャーなど、業務責任を持つ人間が行います。
4つ目は、業務フローの再設計です。AIを使う前と後で、誰が入力し、誰が確認し、どこに保存し、問題が起きたときに誰へ報告するのかを決める必要があります。
元資料でも、医療・介護分野のAIガバナンスでは、法規制、医療情報システム安全管理、介護分野の生産性向上、そして職員へのAIリテラシー教育を一体で設計する重要性が整理されています。
現場で整えるべきAI利用ルール
医療機関や介護事業所が最初に作るべきなのは、難しいAI憲章ではなく、現場で使える短い利用ルールです。内容は、次のように実務に直結させます。
| 項目 | 現場で決めること |
|---|---|
| 利用可能なAI | 組織が認めたAIツール名、利用可能な端末、利用できる職種 |
| 禁止事項 | 個人情報、診療情報、介護記録、画像・音声の無断入力 |
| 利用可能業務 | 文書の下書き、研修資料、FAQ、議事録要約、記録文の表現整理など |
| 禁止業務 | 診断、治療判断、服薬判断、緊急対応判断、身体拘束判断など |
| 確認責任 | AI出力を誰が確認し、どの範囲まで修正するか |
| 記録・ログ | いつ、誰が、どの業務でAIを使ったかを残す方法 |
| 事故対応 | 誤情報、情報漏えい、誤送信が起きた場合の報告先 |
このようなルールは、最初から完璧である必要はありません。むしろ、小さく始めて、月1回の振り返りで改善する方が現実的です。AIは技術変化が早いため、固定的な規程よりも、運用しながら更新できる仕組みが重要です。
導入ステップは「棚卸し」から始める
医療・介護現場でAIを導入する際は、いきなりツールを契約するのではなく、業務の棚卸しから始めるべきです。
最初に、職員が時間を取られている業務を洗い出します。記録、申し送り、電話対応、家族説明文、研修資料、マニュアル作成、請求前チェックなど、AIが支援できる候補を出します。
次に、リスクの低い業務から試します。たとえば、個人情報を含まない研修資料作成、院内掲示文のたたき台、一般的なFAQの整理などです。いきなり診療・ケア判断に近い領域へ広げるのは避けるべきです。
そのうえで、試験導入の結果を確認します。時間が減ったか、職員の負担が下がったか、確認ミスが起きていないか、現場が使い続けられるかを見ます。効果がある業務だけを正式運用に移し、リスクが高い業務は保留します。
最後に、教育とルールを更新します。AI導入は一度決めたら終わりではありません。モデルの更新、サービス仕様の変更、法規制の変更、現場の使い方の変化に合わせて、教育内容と利用ルールを見直す必要があります。
まとめ
医療・介護分野におけるAIガバナンスは、AIを止めるための仕組みではありません。患者・利用者の安全と尊厳を守りながら、職員の負担を減らし、質の高いケアに時間を戻すための仕組みです。
2026年の医療・介護現場では、AI法、AI事業者ガイドライン、医療情報システム安全管理、介護分野の生産性向上施策を踏まえた実装が求められます。しかし、最も重要なのは、現場職員がAIの限界を理解し、正しく確認し、責任を持って使える状態をつくることです。
AI導入の成否は、ツールの性能だけでは決まりません。利用ルール、職員教育、業務フロー、記録管理、ベンダー管理を一体で整えた組織だけが、AIを安全に現場へ定着させることができます。定着させることができます。
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