名古屋医療センターの生成AI事例｜退院サマリ作成が1件28分から8分に

名古屋医療センター（国立病院機構）は、年に約1万6,000件ある「退院サマリ」の下書きを、富士通Japanの支援のもと生成AIに任せています。退院サマリとは、入院中の経過や検査・治療の内容をまとめ、退院後に次の病院や介護施設へ引き継ぐための書類です。
カルテから情報を拾って写す作業をAIに渡し、1件約28分かかっていた作成時間を約8分に縮めた仕組み（富士通Japan 2025年11月19日発表）と、その安全設計、試験導入から全診療科への展開までの経緯を紹介します。

なぜ踏み切ったか：名古屋医療センターが退院サマリにAIを入れた理由

年に約1万6,000件の退院サマリを抱える名古屋医療センターがAI導入に踏み切った背景には、3つの課題がありました。

年約16,000件の退院サマリが、医師の時間を奪っていた

退院サマリは、入院していた患者が退院する時に担当の医師が書く書類です。入院中の病状、検査や治療の経過、使った薬、退院時の状態を記し、退院後のケアを引き継ぐ次の病院・診療所・介護施設に渡します。
退院から2週間以内に仕上げる必要があり（富士通Japan 2025年11月19日発表）、書く量が多いため医師の負担が大きい作業です。

名古屋医療センターが1年間に作る退院サマリは16,416件。
医師は電子カルテ（患者の記録を管理するシステム）の複数の画面を行き来し、必要な情報を選んで書き写す作業に、1件あたり平均約28分を使っていました（富士通Japan 記者説明会資料 p.26、2025年11月19日）。

さらに2024年4月からは、医師の働き方改革で時間外労働に上限が設けられました。書類の時間を減らさなければ、診療そのものに手が回らなくなったのです。

多忙でカルテを遡りきれず、既往歴の見落としが起きうる

忙しい現場では、数年前のカルテや他の診療科での経過まで遡る時間が取れません。
この取り組みを進めた名古屋医療センターの佐藤智太郎医師（医療情報管理部長・整形外科医長。2026年時点では医療DX推進部の特任部長）は、その結果、過去の既往歴（これまでにかかった病気）の見落としが起きうると説明しています（アライドテレシス セミナー告知、佐藤医師の講演概要）。

先行実証で、医師13名が手応えを得た

名古屋医療センターは2024年12月、整形外科など複数の診療科で医師13名が参加する試験導入を行いました。
佐藤医師はセミナーの講演概要で、作成時間が71.2％短縮されたうえ、記載内容にも改善がみられたと紹介しています（アライドテレシス セミナー告知、佐藤医師の講演概要）。

この手応えが決め手になり、2025年10月31日に全診療科での本格運用が始まりました（富士通Japan 2025年11月19日発表）。
本格運用に先立ち、国立病院機構本部とデジタル庁のAI戦略本部に生成AIの利用申請を行い、いずれも承認を得ています。AIを使えるのは、利用条件を理解した医師と診療情報管理士に限られています（佐藤智太郎「退院サマリ自動生成AIの導入」INNERVISION）。

AIで何が変わったか：1件28分の退院サマリが8分に

導入に踏み切った名古屋医療センターで、退院サマリの作成はどう変わったのか。
ポイントは、AIに「文章を考えさせた」のではなく、カルテから情報を拾って写す作業をAIに渡したことにあります。

カルテの記録を入れると、AIが下書きを出す仕組み

医師が画面のボタンを1回押すと、AIが電子カルテに溜まった入院中の経過・検査結果・処方歴などを自動で集め、2〜3分で退院サマリの下書きを作ります。解説付きの病名も書き込まれます（アライドテレシス セミナー告知、佐藤智太郎医師の講演概要）。医師はその下書きを確認して仕上げます。

実際に使った医師からは「ボタンをクリックするだけで，1～数分でサマリができて，結構使える」「入院直後から退院までに何回かAIに生成させてみると，かなり正確に文書を要約している」という声が出ています（佐藤智太郎「退院サマリ自動生成AIの導入」INNERVISION）。
病院がAIを一から作ったわけではありません。富士通Japanの支援のもと、マイクロソフトの生成AI基盤「Azure OpenAI Service（アジュール オープンエーアイ サービス）」を使った専門企業のサービスを導入しています（富士通Japan 2025年11月19日発表）。

1患者あたりの作成時間は、平均約28分から約8分へ、71.2％短縮されました（名古屋医療センターの実証データ、2025年2月時点。佐藤医師の講演概要）。
年間の効果も試算されています。年間16,416件に、1件あたり約20分の短縮、医師の想定時給1万円を掛け合わせると、約5,000万円になります（富士通Japan 記者説明会資料 p.26）。

画面の切り替えが減り、数年前の既往歴も拾えるようになった

記録を探して画面を切り替える作業がAIに移り、画面の行き来が大きく減りました。
書類の中身にも変化がありました。AIは、他の診療科で過去に治療した経過や数年前の既往歴も自動で拾い、下書きに取り込みます。多忙で遡りきれず、主治医が見落としがちだった情報が、サマリに反映されるようになりました。佐藤医師はセミナーの講演概要で、医療安全の面でも有用性があると紹介しています（アライドテレシス セミナー告知）。
使った医師からも「数十年前や，ほかの診療科の既往歴などが出てくるので，患者さんの安全に寄与する」「いちいちカルテ画面を何十回も切り替えなくてもよいので，サマリを作る時間が半分か1/3くらいになった感じ」という声があります（佐藤智太郎「退院サマリ自動生成AIの導入」INNERVISION）。
AIは作業を速くしただけでなく、人が拾い漏らす情報まで拾ってくれる仕組みです。

名古屋医療センターでの運用：閉域網・根拠表示・医師の確定

時間短縮と品質向上を支えているのが、患者データを守りながらAIを使うために名古屋医療センターが整えた運用の仕組みです。

閉域ネットワークで患者データを外に出さない

AIはクラウド型のサービスですが、専用回線を介した閉域ネットワーク（外部につながらない専用の通信回線）で院内から利用します。診療データはAIの学習に使われず、クラウドにも保存されません（富士通Japan 2025年11月19日発表）。
「漏れる経路がそもそも存在しない」設計にして、個人情報の不安を仕組みで先に消しました。

根拠にしたカルテ記録を画面に並べ、医師が照合する

AIが下書きの根拠にしたカルテの記録は画面に並べて表示され、医師がすぐ照合できます。
富士通Japanは医療業界のノウハウと医療現場での実証を重ね、AIの精緻なチューニングを行い、医療文書に求められる正確性の向上に取り組んでいます（富士通Japan 2025年11月19日発表）。

AIの下書きはそのまま使わない──医師が確認して確定する

AIの出力はあくまで下書きで、医師が内容を確認・修正してから退院サマリとして確定します。佐藤医師は自身の解説記事で、AIの誤り（ハルシネーション）は大幅に減ったがゼロではないとし、医師の確認が欠かせないとしています（佐藤智太郎「退院サマリ自動生成AIの導入」INNERVISION）。
読み込ませる診療情報の範囲は医師が個別に選べるため、他の診療科での治療経過をどこまで含めるかも自分で判断できます（富士通Japan 2025年11月19日発表）。

このサービスは医療情報を共有するための国際標準規格「HL7 FHIR（エイチエルセブン ファイア）」にも対応しています（富士通Japan 2025年11月19日発表）。
佐藤医師は自身の解説記事で、FHIR化により退院サマリは現在の1画面から5画面に拡大すると説明しています（佐藤智太郎「退院サマリ自動生成AIの導入」INNERVISION）。セミナーの講演概要では、2026年の診療報酬改定でも退院サマリのAI活用が評価されると紹介しており、今後FHIR化した電子カルテから患者がスマホ等でサマリを閲覧できるようになれば、退院サマリの質の向上が一層求められるとしています（アライドテレシス セミナー告知、佐藤医師の講演概要）。
名古屋医療センターでは今後、診療情報提供書・返書の作成、症状詳記、看護サマリ、申し送り支援にもAIの活用を広げる計画です（同記事）。