医療・ヘルスケア 蘇生会総合病院

蘇生会総合病院のAI活用｜サマリー作成が中央値10分に、誤りを前提にした運用とは

2026.11.8

• URLをコピーしました！

京都市伏見区の蘇生会総合病院（290床）は、退院時に療法士が書くリハビリサマリー（リハビリの経過をまとめた報告書）の下書きをユビー生成AI（文章を自動で作るAI）に任せ、作成時間を大きく縮めました。AIの要約には誤りが含まれると分かったうえで、人の最終確認を必ず残す運用にしています。

目次

リハビリサマリーの負担と、蘇生会総合病院が生成AIに踏み切った背景

リハビリサマリーは、退院するときに療法士が書く、リハビリの経過と状態の報告書です。蘇生会総合病院は京都市伏見区にあり、許可病床は290床（急性期176床、回復期リハビリテーション病棟54床、長期療養60床）で、退院や転院のたびに次の担当者へ情報をつなぐ場面があります（蘇生会総合病院のプレスリリース、転載記事）。

退院のたびに書く、時間のかかる書類

サマリーは退院のたびに必要になり、1件ずつは短く見えても、積み重なると療法士の大きな負担になります。書類の負担はこの病院だけの話ではなく、株式会社バックテックの実態調査では、リハビリ職の77.6%が書類作成業務で疲弊していると感じています。

急ぎの依頼がもたらす心理的な負担

退院は療法士の都合では決まらず、急にサマリーを頼まれることがあります。導入後の職員の声として、急ぎのサマリー依頼への心理的な負担が軽くなり、内容も明確になったと、リリースでは紹介されています（蘇生会総合病院のプレスリリース、2026年6月3日）。

ユビー生成AIの導入によるサマリー作成時間の短縮

蘇生会総合病院は2025年に、Ubie株式会社が提供する「ユビー生成AI」を導入しました。その成果は2026年6月3日にプレスリリースとして発表されています（蘇生会総合病院のプレスリリース）。リハビリサマリーの下書きをAIに作らせ、療法士が仕上げる形です。

カルテの情報から確定までの4つの手順

流れは4つの手順です。①カルテの情報をプロンプト（AIへの指示文）に入れる、②AIがサマリーの9項目を出す、③院内で作ったExcel VBAマクロでテンプレートへ貼り付ける、④療法士が確認して確定する、の順に進みます（PT-OT-ST.NETの要約）。

マクロとは？

VBA（ブイビーエー）マクロは、Excelの中で動く自動処理の小さなプログラムです。

作成時間の中央値と統計での確認

作成時間の中央値（件数を短い順に並べた真ん中の値）は、導入前16件で23分、導入後22件で10分でした。差は13分で、約57%の短縮です（蘇生会総合病院のプレスリリース、2026年6月3日）。この10分には、AIの生成に加えて、療法士の確認・修正・候補の選択・最終の編集までが含まれています（PT-OT-ST.NETの要約）。

論文は、療法士ごとの差を取り除いて比べる統計の方法（線形混合効果モデル）でも分析しています。この方法で見ると、短縮は平均12.26分（95%信頼区間 −15.71〜−8.81分）で、p値は0.001未満でした（Cureusの論文）。中央値の差である13分とは計算の方法が違うため、数字が少し異なります。95%信頼区間とは、本当の短縮幅が入ると見込まれる範囲のことです。

年間の削減見込みは換算値

1件あたり13分の短縮を、年300件と仮定して当てはめると、約3,900分（約65時間）になります。

この65時間は、年300件と仮定した病院側の試算で、実測ではありません。

使いやすさを測るSUSの点数

現場が使いやすいと感じたかも、質問票で確かめています。18人が回答し、SUSの中央値は83.75点でした。15人（83%）が、使える水準を表す「Acceptable」と評価しています（Cureusの論文）。

AIの要約に見つかった誤りの実態

この事例の特徴は、AIが間違えることを隠さず、論文で数えて公表している点です。調べたのは、AIが作った要約11件です（Cureusの論文）。

AIの要約にどんな誤りが出たか

AIの要約11件のうち9件（81.8%）に、1つ以上の誤りがありました。誤りは合計20件で、内訳はハルシネーション19件と、記載漏れ1件です（Cureusの論文、日本語での紹介はPT-OT-ST.NETの要約）。

具体的には、カルテに無い併存症（もともと持っている別の病気）を書き足したり、症状から診断名を作り出したりする誤りがありました。

誤りが出やすい欄と、その重さ

ハルシネーション19件のうち、身体機能が9件（47.4%）、併存症と診断が各4件（21.1%）でした。論文は、作り話型の誤りの多くが、患者さんの管理に影響しうる重大なものだったと報告しています（Cureusの論文）。

文章が自然に見えるぶん、読むだけでは誤りに気づきにくいことが、確認の工程が欠かせない理由です。

誤りを前提にした運用のルール

AIは療法士の判断を置き換えるものではなく、判断を支える位置づけです（蘇生会総合病院のプレスリリース、2026年6月3日）。そのため、最後は必ず担当の療法士が確認・修正して仕上げます。

プロンプトに書かれた制限

AIへの指示文には、誤りを減らすルールが入っています。たとえば「カルテに無い項目は推測しない」「情報が無ければ『特になし』と書く」「身体機能の欄に経過や改善の表現を入れない」といった内容です。このプロンプトの全文は、論文の付録に公開されています（PT-OT-ST.NETの要約、Cureusの論文）。

併存症・既往は候補から選ぶ形

誤りが多かった併存症や既往歴については、AIが候補を出し、療法士が適切なものを選ぶ形にしています（PT-OT-ST.NETの要約）。AIに断定させず、選ぶ役目を人に残した作りです。

著者が示した結論

論文の著者は、人による最終確認が必須であり、危険の高い内容を重点的に見る形が望ましいと結論づけています（Cureusの論文）。全項目を同じ強さで見るのではなく、併存症や診断のような影響の大きい欄に目を向ける考え方です。

この結果を読むときの限界

ここまでの結果は、あくまで単一の病院の中での話です。比べた件数は、導入前16件、導入後22件、誤りの検証11件、アンケート18人と少なく、他の病院でも同じ結果になるとは言えません。また、導入前と後を比べた調べ方なので、時期や担当者の違いなど、ほかの要因を取り除けていません。プレスリリースには、提供会社であるユビー側の発表も含まれます。「成功した」と言い切るのではなく、「この病院ではこうだった」と読むのが安全です。

自院で試すときに確かめること

この事例の事実から導ける、自分の職場で試すときの確認点は次の5つです。費用は公表されていないため、ここでは扱いません。

1. 作成時間を、導入前と導入後で同じ測り方で記録します。この病院は中央値で比べました。
2. AIの出力のどの欄に誤りが出やすいかを、件数で数えます。この病院では身体機能と、併存症・診断に多く出ました。
3. プロンプトに「カルテに無いことは書かない」「情報が無ければ『特になし』と書く」といったルールを入れます。この病院のプロンプト全文は論文の付録で公開されています。
4. 併存症や既往は、AIに候補を出させて、人が選ぶ形にします。
5. 最後は必ず担当者が確認して、内容を確定します。

AIの下書きは、書く時間を減らす道具であり、確認の手間をなくすものではありません。どの欄を重点的に見るかを件数で決めておくと、確認の質を保ちやすくなります。