１．はじめに
近年、医療現場における業務効率化の一環として、生成AI技術の導入が急速に進んでいます。生成AIとは、人間が自然言語で記述する文章や会話を模倣し、自動的にテキストを生成する人工知知能の一種です。ChatGPTを代表とする大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）が注目を集めており、医療分野にも次第にその波が広がりつつあります。
特に病院薬剤師の業務においては、薬歴（薬剤服用歴）の作成や服薬指導の支援、医薬品情報の確認作業など、AIによって自動化・高度化が可能な領域が広がっています。薬剤師は多忙な環境下で、限られた時間の中で正確かつ丁寧な業務遂行が求められており、こうしたAIツールは実務支援の有力な手段として期待されています。
従来、薬歴作成には平均5〜10分以上の時間を要しており、患者対応や服薬指導の時間を圧迫する要因となっていました。紙媒体や手入力による記録作業は、薬剤師にとって身体的・精神的負担が大きく、ヒューマンエラーの原因にもなっていました。生成AIを導入することで、記録作業を迅速かつ正確に行えるようになり、薬剤師が本来注力すべき「対人業務」に時間を割ける環境が整いつつあります。
本記事では、2025年6月時点で中小病院でも実用可能な生成AIサービスの中から、薬剤師業務に特化したツールを厳選して紹介します。各サービスの機能・導入効果・コスト・セキュリティ体制などを比較検討しながら、導入のメリットや留意点、選定のポイントも併せて解説し、実際の病院現場での活用に向けた指針を提供します。
２．生成AIサービスの概要と選定基準
生成AIとは、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）をはじめとする人工知能技術を用いて、テキストや会話などのアウトプットを自動的に生成するシステムです。病院薬剤師の業務においては、以下の3領域において生成AIの活用が注目されています。
- SOAP形式での薬歴記載（Subjective：主観的情報、Objective：客観的情報、Assessment：評価、Plan：計画）
- 服薬指導の自動支援・提案
- 医薬品情報検索やQ&A対応
AIサービスを選定する際は、病院の規模や電子カルテとの互換性、導入後のサポート体制などを踏まえた総合的な評価が求められます。特に注目すべき選定基準は以下の通りです。
- 操作性・UIの直感性
- 音声認識や自然言語処理の精度
- セキュリティ対策と法令準拠
- 導入コスト・試用制度の有無
３．お勧めの生成AIサービス6選
3.1 DOZO（株式会社OX3）
- チェックボックスとキーワード入力のみでSOAP形式薬歴を自動生成
- 薬歴作成時間を平均3.9分から1.5分へ（約60％短縮）
- 無料トライアル14日、導入ハードルが低い
- セキュアで個人情報入力不要
3.2 corte（株式会社corte・ソラミチシステム）
- 音声認識で会話をリアルタイムに記録、SOAP形式に変換
- 1回25円から利用でき、業界でもトップクラスの低価格帯
- 1,500以上の導入実績
- その場で薬歴完了できる割合は85%以上
- トライアルや導入サポートも充実
3.3 medimo AI薬歴（株式会社Pleap）
- 医療特化型音声認識エンジンを搭載
- 約5秒でSOAP形式の薬歴を自動生成
- 多診療科対応、主要なレセコン・電子カルテと連携可能
- 録音・要約・記録の自動化により作業負担を軽減
3.4 DrugsterDrive（東日本メディコム）
- 会話録音からの薬歴生成、音声コマンド対応
- 添付文書検索、検査値OCR、グラフ生成機能搭載
- 一括業務支援が可能なマルチ機能型
- 少人数体制でも業務効率を飛躍的に改善可能
3.5 生成AI薬歴入力支援サービス（PHCメディコム）
- 3省2ガイドライン準拠。WEMEXの「メディコムクラウド」とMicrosoft Azureを連携させたセキュアなクラウド基盤
- SOAP薬歴を平均1.5分で作成
- 最短3営業日で導入可能
- 高セキュリティ志向の病院に最適
3.6 AnyCOMPASS（三菱電機ITソリューションズ・MDSOL）
- 大企業支援の安定型AIアシスタント
- 患者ごとの服薬指導をAIが最適化
- オンプレミス／クラウド両対応、医薬品DBと連携
- 安定運用と高いセキュリティ体制
４．中小病院での導入適性分析
4.1 コスト面での考慮事項
- 初期導入コストは月額数万円から。オンプレミスでの大規模なシステム構築では数百万〜2,000万円規模になる場合も
- 人件費・残業時間削減による高い費用対効果
- 無料トライアルや従量課金制が選定の鍵
4.2 中小病院特有の課題と解決策
- 人員不足や多忙体制への対応
- 新人薬剤師の早期戦力化をAIが支援
- 段階的導入により現場混乱を回避
4.3 規制・コンプライアンス対応
- AIは「診断」不可、薬剤師の判断支援が前提
- 3省2ガイドライン準拠システムの選択
- データ暗号化・アクセス管理・クラウド契約の明確化が重要
５．期待される効果と将来展望
5.1 定量的効果
- 薬歴作成時間60%以上短縮、年間数百時間の業務削減
- 記録品質・患者対応時間の向上
5.2 質的改善効果
- 「対人業務」へのシフト促進、服薬指導の質向上
- 新人教育・標準化教材としても活用可能
5.3 将来の発展方向
- 多言語対応、相互作用チェック、フォローアップ支援
- 薬剤データの分析や研究・地域連携支援への拡張
６．導入に向けた具体的ステップ
Phase 1：試験導入（1〜3ヶ月）
- 無料トライアルを活用、操作感と効果を確認
- フィードバック収集と簡易教育を実施
Phase 2：部分導入（3〜6ヶ月）
- 特定診療科で先行導入、導入効果を測定
- システム連携課題の確認
Phase 3：全面展開（6〜12ヶ月）
- 全診療科へ拡大適用、API連携を強化
- KPIに基づいた効果測定と継続的改善
７．サービス選定のための比較指針
7.1 コスト重視型におすすめ
- corte（1回25円から・実績多数）
- DOZO（簡易操作・無料トライアルあり）
7.2 多機能重視型におすすめ
- DrugsterDrive（音声操作・OCR・薬歴生成）
- medimo（高精度音声認識・多診療科対応）
7.3 セキュリティ重視型におすすめ
- PHCメディコム（3省2ガイドライン準拠・Azure連携クラウド）
- AnyCOMPASS（大企業支援・クラウドとオンプレ両対応）
８．まとめと今後の展望
生成AIは病院薬剤師の記録業務の効率化だけでなく、服薬指導や教育、医療連携にも貢献するツールです。AIは業務の「置き換え」ではなく、「支援」と「質の向上」のためにあります。今後も技術進化と制度整備により、AI活用の幅はさらに広がるでしょう。
免責事項
本記事は、2025年6月時点における公開情報および各社提供資料をもとに作成したものであり、各生成AIサービスの機能・価格・提供形態等は将来的に変更される可能性があります。実際の導入にあたっては、必ず各サービス提供事業者へ最新の情報をご確認ください。
また、本記事に掲載された情報は一般的な参考情報の提供を目的としたものであり、特定の医療機関・薬剤師業務に対して直接的な効果や適合性を保証するものではありません。サービスの導入・利用に関する最終的な判断は、読者自身の責任において行っていただくようお願いいたします。
本記事に記載されている社名、製品名は各社の登録商標または商標であり、当該企業との提携・利害関係を意味するものではありません。
本記事は生成AIを活用して作成しています。内容については十分に精査しておりますが、誤りが含まれる可能性があります。お気づきの点がございましたら、コメントにてご指摘いただけますと幸いです。
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