CLINIC AI / SECURITY
クリニックのAI導入は、「使い方」より先に
「何を入力していいか」から。
クリニック経営とAIのプロが、開発・教育を行います。
生成AIを配るだけなら、その日のうちにできます。ただクリニックには、患者情報、診療情報、問診の内容、予約情報、スタッフの情報があります。一般企業と同じ入れ方はできません。
- 自院で運用実際に使っています
- 1社で完結AI・開発・経営を横断
- 教育まで職種ごとに設計します
PROBLEM
とりあえずChatGPTを配る。
それ、大丈夫でしょうか
生成AIは便利です。便利だからこそ、決めごとが無いまま広がります。実際に起こりうるのは、こういう状態です。
- 患者さんの情報を、そのまま入力してしまう
- カルテの内容をコピーして、要約させる
- 問診の内容を、外部のAIに入力する
- スタッフごとに違うAIサービスを使っている
- 誰が何を入力しているのか、把握できていない
- 「無料版だから大丈夫」と思っている
- そもそも院内にAI利用のルールが無い
便利だから使わない、ではありません。安全に使える環境を作ってから、徹底的に使う。それが私たちの考えるクリニックのAI導入です。
SECURITY
セキュリティを、
後付けにしない
AIを配ってから「これは入力していいのか」を考え始めても、入力されたものは戻せません。順番を逆にします。
よくある入れ方
- スタッフ
- 外部の生成AI
- 「便利になった」
ソクラクの入れ方
- 患者情報・院内情報
- 情報を分類する
- AIに渡していい情報を決める
- クラウドAI/API/ローカルLLMを使い分ける
- 権限・ログ・運用ルールを決める
- スタッフ教育
- 業務で使う
医療の情報を扱う以上、「ChatGPTを導入しましょう」だけでは足りません。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の考え方や、生成AIの利用に関する各種の指針を踏まえながら、情報ごとに「どこまでAIに渡していいか」を最初に整理します。
※ 当社が情報セキュリティに関する第三者認証を取得しているという意味ではありません。ガイドラインの考え方を踏まえて設計と運用を組み立てる、という位置づけです。
SOKURAKU CLINIC AI
入力された中身を見て、
使うAIが自動で変わります
スタッフが使う窓口はひとつです。そこに書かれた内容を、院内で決めた判断基準に照らして判定し、患者に関わる情報なら院内で完結するAIへ、そうでないものはクラウドのAIへ回します。スタッフが「これはどっちに入れるんだっけ」と迷う場面をなくすための作りです。
- 受付
- 看護師
- カウンセラー
- 医師
- 事務
それぞれが、いつもの窓口から入力する
決めておいた判断基準に沿って、判定して振り分け
-
患者に関わる情報
院内・閉域のAI
院内のネットワークの中だけで処理します。外部の生成AIサービスへは渡しません。
-
院内の情報
権限つきの院内AI
マニュアルや院内ルールを引けます。誰がどこまで見られるかは役割ごとに決めます。
-
外に出ても困らない情報
クラウドのAI
速さと性能を優先します。文章づくりや調べものは、ここで十分です。
最初から全自動にはしません
判断基準ができていない状態で自動に振り切ると、外に出してはいけないものが通ります。基準を育ててから自動に切り替える、という順番で進めます。
-
グランドルールを決める導入時
何を院外に出さないか、どの情報をどこで扱うか。院内の判断基準を一緒に決めます。ここがこの仕組みの土台になります。
-
判定と、管理者の仕分けしばらくの間
基準に沿って判定しますが、判断に迷ったものは管理者に上がります。管理者はNGかどうかを付けていくだけです。それが積み上がるほど、判定が院内の実態に寄っていきます。
-
自動化モードに切り替える基準が固まったら
判定が安定したところで自動に切り替えます。以降は管理者の確認なしで回ります。スタッフ側の使い方は最初から最後まで変わりません。
院長・管理者がすることは、これだけです
- 最初に判断基準を決める(ここは一緒に作ります)
- しばらくの間、上がってきたものにNGかどうかを付ける
- 基準が固まったら、自動化モードに切り替える
誰が何を入力したかを1件ずつ追いかける運用にはなりません。いつ・どの区分で使われたかは記録に残るので、見張るのではなく、必要なときにあとから見る形になります。ルールを紙で配って覚えてもらう運用からも降りられます。
LOCAL AI
患者情報を、
外に出さないという選択肢
すべての業務をクラウドの生成AIでやる必要はありません。用途と必要な性能に応じて、手段を使い分けます。
使い分ける手段
- ローカルLLM
- オンプレミス環境
- 閉域ネットワーク
- セキュアなクラウドAI
- API経由のAI
- 一般的な生成AIサービス
-
01
院内で完結させる構成
院内のPCやサーバーの中で処理する構成です。院内マニュアル、業務情報、許可した範囲の院内ドキュメントを対象にします。構成によっては、情報を院内・閉域環境の中だけで扱えます。
-
02
外に出してよい業務は、外に出す
患者情報を含まない文書作成や調べもので、わざわざ院内環境に閉じる必要はありません。性能と速さを取ったほうが、現場は楽になります。
-
03
全部をローカルにはしない
全部を閉じると、使われなくなります。リスクと使いやすさを見ながら、業務ごとに置き場所を変えるのが現実的です。
「AIを使うか、使わないか」ではありません。「どの情報を、どのAIで扱うか」です。
WHAT WE DO
AIを入れて、終わりではありません
-
01
AI利用診断
いまの業務、システム、患者情報の流れを確認します。「AIを入れるべき業務」と「入れるべきではない業務」を分けるところからです。
-
02
セキュリティ設計
入力してよい情報、してはいけない情報。アカウント、権限、ログ、保存期間、外部サービスの利用可否。院内で運用できる形にして決めます。
-
03
AI環境の構築
用途に応じて、クラウドAI・API・ローカルLLMを組み合わせます。全部をローカル化するのではなく、リスクと使いやすさを見て置き場所を決めます。
-
04
クリニック専用のAI教育
一般的な「ChatGPTの使い方研修」ではありません。実際の院内業務を題材に、受付・カウンセラー・看護師・医師・バックオフィス・経営者、それぞれの仕事でどう使うかを一緒に作ります。
-
05
AI業務フローの実装
院内マニュアルの検索、議事録、メール作成、問い合わせの返信案、FAQ作成、SNSの下書き、採用まわり、集計と分析、経営資料、院内ナレッジの検索。AIそのものではなく、AIを使った仕事の流れを作ります。
EDUCATION
「プロンプト研修」で、
終わらせない
使い方を教わっただけでは、数週間で元に戻ります。仕事の流れそのものを作り替えないと、定着しません。
よくある研修
- ChatGPTの使い方を学ぶ
- スタッフがそれぞれ使う
- 数週間後には、使う人しか使っていない
ソクラクの進め方
- 実際の院内業務を選ぶ
- 安全に使える情報を決める
- テンプレートとAI環境を用意する
- 実際の仕事で使う
- 業務フローとして残る
AI教育をするのではなく、AIを使えるクリニックを作ります。
WHO TEACHES
AI会社の人間ではなく、
クリニックを経営している人間が教えます
「AIだけ詳しい」でも、「クリニックだけ詳しい」でもありません。クリニックを実際に経営しながら、AI・データ・システムを自分たちの現場に入れています。だから、技術的には正しいけれど現場では使われない仕組みを作らずに済みます。
山田 慎也株式会社Medical Wellness Partners 共同創業者 COO
小売で世界13位、国内でも最大級の購買データが集まる企業で、グループ全体の分析基盤の統括を担当。現在は自らクリニック事業を経営しています。クリニック経営、現場のオペレーション、データ活用、AI、システム開発、情報セキュリティ、集客。これらを別々の担当に分けず、横断して実務で扱っています。
- 2014京都大学大学院 情報学研究科 卒
- 2016株式会社GRI シニアデータアナリスト
- 2019セブン&アイ・ホールディングス(小売事業 世界13位)
AIデータテクノロジーユニット/グループ分析基盤統括者として参画 - 2021株式会社GRI 顧問
- 2016〜AGAクリニック(2019年に事業譲渡)、メンズケアクリニック、
AFRODE CLINIC を創業。現在も自社で運営
WHY US
AI研修会社とも、
システム会社とも違います
| AI研修会社 | システム会社 | ソクラク | |
|---|---|---|---|
| 生成AIの教育 | ◎ | △ | ◎ |
| クリニック業務の理解 | △ | △ | ◎ |
| クリニック経営の経験 | △ | △ | ◎ |
| AIの技術 | ◎ | ○ | ◎ |
| システム開発 | △ | ◎ | ◎ |
| 医療情報の取り扱い | △ | ○ | ◎ |
| セキュリティ設計 | △ | ○ | ◎ |
| ローカルLLM | △ | ○ | ◎ |
| 院内教育 | ◎ | △ | ◎ |
| 導入後の業務設計 | △ | ○ | ◎ |
| 自院での実運用 | — | — | ◎ |
※ 業種としての一般的な傾向を整理したものです。特定の会社を評価したものではありません。
私たちの強みは、AI・セキュリティ・開発・クリニック経営を、別々の会社に説明し直す必要がないことです。間に立つ人がいないぶん、決まるのが早くなります。
USE CASE
こんなところから、始められます
いきなり患者情報から手を付けません。扱う情報のリスクで3段に分け、下から上げていきます。
-
患者情報を扱わないAI活用リスク 低
まずここから、院内にAIを使う文化を作ります。ここだけでも、事務作業に取られている時間の使い方は変わります。
- メール作成
- 採用まわり
- SNSの下書き
- マニュアル作成
- 議事録
- 表計算の分析
- 経営資料
-
院内情報を使うAI活用リスク 中
院内の文書をAIから引けるようにします。この段階から、権限・アカウント・保存のルールを設計します。
- 院内ナレッジ検索
- 業務マニュアル
- 商品・施術情報
- スタッフ向けFAQ
- 院内の問い合わせ対応
-
患者関連情報を扱うAI活用リスク 高
ここは個別設計になります。ローカル・閉域の環境を含めて構成を決め、扱ってよい範囲を先に線引きしたうえで進めます。
- 患者対応の支援
- 診療関連文書の補助
- 問診の整理
- カルテ周辺の業務
※ 診断や治療の判断をAIに代替させるサービスではありません。医療機器に該当するソフトウェアの開発も行いません。あくまで、医療従事者の業務を支える範囲での導入です。
PACKAGE
SOKURAKU CLINIC AI
安全なAI環境と、使いこなすスタッフを一緒につくります。まずは1院から。
-
AI・セキュリティ診断
いまの業務とシステム、情報の流れを見せていただきます。どこにAIが効くか、どこは触らないほうがいいかを整理します。
-
院内のAI利用ルールを作る
入力してよい情報、してはいけない情報。使ってよいサービス。決めごとを、スタッフが読んで分かる形にします。
-
AI環境の構築
用途に合わせて、クラウド・API・ローカルを組みます。アカウントと権限もここで整えます。
-
クリニック専用の研修
職種ごとに、自分の仕事で使う形にして持ち帰っていただきます。テンプレートも一緒に作ります。
-
実際の業務に入れる
研修で作ったものを、実際の仕事に組み込みます。ここまでやらないと元に戻ります。
-
運用レビュー
使われているもの、使われていないものを見ます。ルールも運用に合わせて直していきます。
STANCE
私たち自身が、
クリニックで使っています
ソクラクのDXサービスは、どれも同じ考え方で作っています。流行っているから売るのではなく、自分たちのクリニックで困ったことを自分たちで試し、使えたものだけをお出しします。ナースコールも自社LINEも、その順番で生まれました。
AIも同じです。まず自院で使います。そこで、便利だったこと。危なかったこと。スタッフが結局使わなかったこと。思っていたより効いたこと。それを踏まえたうえで、他のクリニックに入れます。
だからお話しできるのは、うまくいった話だけではありません。やってみて合わなかったことも含めてお伝えします。そのほうが、導入を決める材料になるはずです。
CONTACT
AIを入れたい。でも、
患者情報をどう扱えばいいか分からない
その段階からご相談ください。AI製品を決めていただく必要はありません。いまお使いの電子カルテ、予約システム、LINE、Google Workspace、Microsoft 365、Slack や Teams、院内のPC。そのあたりを確認しながら、そもそも何をAIにすると効くのかから一緒に整理します。
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