看護現場のAI活用事例７選！メリット・デメリット・導入手順まで徹底解説
「自院では何から始めればよいのか分からない」「本当に業務負担の軽減につながるのか知りたい」看護現場でAI活用が進んでいると聞くものの、上記のように感じている方は多いでしょう。
看護現場におけるAI活用は、問診、記録、見守り、管理業務など幅広い場面で導入が進んでおり、使い方次第で現場負担の軽減とケアの質向上の両立を目指せます。
本記事では、看護現場でAI活用が注目されている背景を整理したうえで、具体的なAI活用事例７選を紹介します。
この記事を読めば、看護現場でAIにできること・できないことが整理でき、自院ではどの業務から導入を検討すべきかが見えやすくなるでしょう。
看護現場の業務負担を減らしたい方や、AI活用の進め方を整理したい方は、ぜひ最後までご覧ください。
看護現場でAI活用が注目されている背景
看護現場でAI活用が注目されている理由は、新しい技術だからではありません。
現場の負担を減らしながら、必要な医療の質を保つ手段として期待されているためです。
背景として大きいのは、以下の２点です。
- 深刻な人材不足と過重労働が続いている
- 医療DXの推進により業務改革が求められている
それぞれの背景を押さえると、看護現場でAI活用が広がっている理由をつかみやすくなります。
深刻な人材不足と過重労働の常態化
看護現場でAI活用が注目されている大きな理由は、慢性的な人材不足と過重労働が続いているためです。
高齢化に伴って医療需要が増える一方、生産年齢人口は減少しており、現場では一人当たりの負担が重くなりやすくなっています。
厚生労働省も看護職員の確保を重要な課題として位置づけており、看護師・准看護師は人手不足が続いている職種です。
特に負担が集中しやすい業務は、以下のとおりです。
- 看護記録や申し送りなどの記録業務
- 患者の見守りや巡回
- 物品や検体の搬送
- 多職種との情報共有や連絡調整
患者対応以外の業務まで看護師が担う状況が続くなか、業務の一部をAIで補い、現場全体の負担を軽くする必要性が高まっています。
参照：厚生労働省「看護師等の確保を促進するための措置に関する基本的な指針」
人材不足の原因や解消の進め方を整理したい場合は、以下の記事も参考にしてください。
関連記事：深刻化する「人材不足」の原因と解消へのロードマップ【コア業務集中戦略】
医療DXの推進による業務改革の必要性
もう一つの背景は、国主導で医療DXが進められており、医療現場全体で業務の進め方を見直す必要が高まっていることです。
厚生労働省は医療DXを、医療や介護で生まれる情報を共通化・標準化し、より良い医療やケアにつなげる取り組みと位置づけています。
実際に、見直しが求められている業務には、以下のようなものがあります。
- 電子カルテの入力や確認
- 検査データやバイタル情報の整理
- 文書作成や申し送り
- 請求や地域連携に関する情報共有
電子カルテや検査データなどの情報量は年々増えており、人の手だけで整理し続けるには限界があります。
こうした流れのなかで、AIを使って問診、記録、情報整理を支える動きが、大規模病院を中心に広がっているのです。
参照：厚生労働省「医療DXについて」
看護現場におけるAI活用事例７選
ここからは、看護現場で導入が進んでいる代表的なAI活用事例を７つ紹介します。
- AI問診で問診業務を効率化した事例
- 音声入力・生成AIで看護記録を効率化した事例
- 生成AIで退院サマリーや文書作成を効率化した事例
- AIで転倒・転落リスクを予測した事例
- AIカメラや見守りシステムで危険行動を検知した事例
- 自律搬送ロボットで移動・運搬負担を減らした事例
- AIを活用してシフト作成や管理業務を効率化した事例
それぞれ見ていきましょう。
AI問診で問診業務を効率化した事例
AI問診は、看護師の追加問診や転記の負担を減らせる活用例です。
患者がスマートフォンやタブレットで症状を入力すると、AIが症状に応じて質問を出し分け、必要な情報を整理したうえで医療者へ渡します。
AI問診によって減らしやすい手間は、以下のとおりです。
- 紙の問診票の確認
- 追加の聞き取り
- カルテへの転記
- 問診内容の整理
こうした作業が軽くなることで、看護師は診察前後の対応に時間を回せます。
浦添総合病院では、AI問診の導入によって看護師の追加問診が大幅に減り、紙からカルテへの転記もほぼ不要になりました。
問診から診察までの時間は平均40分から20分に短縮され、問診担当看護師制度の廃止にもつながっています。
音声入力・生成AIで看護記録を効率化した事例
音声入力と生成AIを組み合わせると、看護記録にかかる時間を減らせます。
会話や申し送りを音声で取り込み、要点整理や記録の下書きまで自動で行なえ、手入力と要約を別々に行なう負担を抑えられるからです。
実際に、AmiVoice iNoteでは、音声入力を活用して記録業務の負担を軽くした事例があります。
また、南部徳洲会病院では、ユビー生成AIの音声要約機能を活用し、退院看護サマリーや申し送り記録など月約4,000件の業務で、月約200時間を創出しました。
記録業務の負担が軽くなると、看護師が患者対応に使える時間も確保しやすくなります。
生成AIで退院サマリーや文書作成を効率化した事例
生成AIは、退院サマリーや医療文書の作成負担を減らす手段として使われ始めています。
電子カルテ内の情報から必要項目を抽出し、一定の形式に沿って下書きを作れるため、複数の記録を見返しながら一から文章をまとめる負担を抑えられます。
たとえば藤田医科大学病院では、電子カルテの情報をもとに退院時サマリーの下書きを数秒で作成できる仕組みを導入。
導入後3カ月で、累計約1,000時間の業務時間を短縮しました。
大阪病院でも、退院サマリー作成支援や看護申し送りの要点整理に生成AIを活用する取り組みが進んでおり、文書業務の効率化が期待されています。
退院サマリーや各種文書の負担を減らすには、生成AIで下書きを効率化する方法に加えて、書類作成業務そのものを外部に任せる方法もあります。
書類作成代行のメリットや注意点は、以下の記事を参考にしてください。
関連記事：書類作成代行サービスとは？メリットとデメリットを解説
AIで転倒・転落リスクを予測した事例
AIは、看護記録や行動データをもとに転倒・転落リスクを予測し、優先度判断を助ける手段として使われています。
転倒リスクの高い患者を早めに把握できれば、巡回、環境調整、声かけの順番を決めやすくなるためです。
実際に、過去の看護記録を学習した言語解析AIを導入した病院では、転倒・転落リスクの判定時間が35分から0分に短縮されました。
インシデント報告件数も460件から284件へ減少しています。
厚生労働省の看護DX事例でも、見守りシステムの活用によって転倒・転落の早期発見や初動対応の改善につながっています。
AIは、限られた人数でも優先度の高い患者へ対応しやすくする方法の一つです。
AIカメラや見守りシステムで危険行動を検知した事例
AIカメラや見守りシステムは、危険行動を早めに捉える手段です。
常時監視を人手だけで担うのは難しい一方、映像解析やセンサー通知を使えば、異常が起きた場面に絞って状況を確認しやすくなります。
特に検知の対象になりやすい行動は、以下のとおりです。
- 離床
- 転倒の予兆
- 徘徊
- 無断外出につながる行動
危険行動を早い段階で把握できると、必要な場面に絞って対応できます。
厚生労働省の看護DX事例では、HITO病院が見守りカメラとスマートグラスを導入し、発報後に患者の状況を確認してから対応を判断する運用を行なっています。
訪室回数や夜勤時の移動距離が減っており、夜間の負担軽減にもつながりました。
危険行動を早い段階で把握できる点は、少人数の時間帯でも安全確保を支える強みです。
自律搬送ロボットで移動・運搬負担を減らした事例
自律搬送ロボットは、薬剤や検体、物品の搬送を自動化し、看護師の移動や運搬の負担を減らす手段です。
病棟内の移動や搬送には、看護そのものではない業務も多く含まれるため、ロボットに任せることで患者対応に使える時間を確保しやすくなります。
宮崎市郡医師会病院では、自律搬送ロボット「HOSPI」を導入し、薬剤や検体の搬送を効率化しています。
薬剤搬送用2台と検体搬送用1台で、月約800回の搬送を行い、1日20時間を創出しました。
搬送業務に割いていた時間を減らせたことで、看護師や薬剤師が本来の業務に集中しやすい環境づくりにつながっています。
AIを活用してシフト作成や管理業務を効率化した事例
AIは、看護師配置や希望休調整が複雑なシフト作成の負担軽減にも使われています。
人員基準、勤務条件、希望休、夜勤回数などを同時に調整する作業は、手作業だと時間がかかり、確認漏れや転記ミスも起こりやすいです。
たとえばコニカミノルタの「miramos」は、スタッフの希望休や勤務形態、人員基準などをもとにAIがシフトを自動作成するサービスとして知られています。
シフト作成時間を約8割削減できるとしており、希望休の集計や様式9への出力、人員基準の確認まで効率化が可能です。
管理者がシフト作成に追われにくくなることで、現場調整やスタッフ対応に時間を回せます。
看護現場でAI活用する４つのメリット
看護現場でAI活用するメリットとして、以下の４つが挙げられます。
- 事務作業を減らして直接的ケアの時間を増やせる
- 危険行動を事前に検知してインシデントを減らせる
- ベテランの知見を共有してアセスメント精度を高められる
- 心理的負担と残業時間を減らせる
順に解説します。
事務作業を減らして直接的ケアの時間を増やせる
看護現場でAIを活用する大きなメリットは、事務作業を減らし、直接的ケアの時間を増やせることです。
看護師の業務には、患者対応だけでなく、看護記録、申し送り、問診内容の整理、情報共有など多くの間接業務が含まれます。
そうした作業に時間を取られると、患者のそばで状態を観察したり、不安に耳を傾けたりする時間が圧迫されます。
AI問診や音声入力、文書作成補助を使えば、入力や転記、要約にかかる手間を抑えることが可能です。
記録や確認にかかる時間が短くなれば、看護師はベッドサイドでの観察や声かけ、個別性のあるケアにより多くの時間を使えます。
看護の中心である患者対応へ時間を戻せる点は、大きな利点です。
危険行動を事前に検知してインシデントを減らせる
AIの強みは、危険行動の予兆を早めに捉えられることです。
転倒や転落、離床、徘徊などは、発生してから対応すると事故やけがにつながりやすくなります。
一方で、看護師が常にすべての患者を目で追い続けるのは現実的ではありません。
夜間や少人数体制の時間帯では、見守りの負担がさらに重くなります。
AIカメラや見守りシステム、転倒リスク予測の仕組みを使うと、注意が必要な患者や異常の兆候を早い段階で把握できます。
その結果、巡回、環境調整、声かけの順番を決めやすくなり、限られた人数でも優先度の高い対応に集中できます。
事故が起きる前に備えやすくなる点は、大きなメリットです。
ベテランの知見を共有してアセスメント精度を高められる
看護現場では、経験年数によって観察力や判断の精度に差が出やすい場面があります。
特に、転倒リスクの見極めや症状変化の読み取りでは、ベテラン看護師の経験が支えになっていることも少なくありません。
AIを活用すると、過去の記録や行動データ、判断の傾向をもとに、必要な情報を整理しやすくなります。
もちろん、AIが看護判断そのものを代わるわけではありません。
ただ、経験の浅い看護師でも、注意すべきポイントを見落としにくくなり、判断材料をそろえたうえでアセスメントしやすくなります。
心理的負担と残業時間を減らせる
看護現場でAIを活用するメリットは、業務時間の短縮だけではありません。
終わらない記録業務や夜間の見守りなど、日々の業務には大きな心理的負担が伴います。
特に負担が大きくなりやすい要素は、以下のとおりです。
- 終わらない記録業務
- 夜間の見守り対応
- 転倒や急変への不安
- シフト作成や確認作業
こうした負担が積み重なると、疲労感が強まり、残業の増加や離職につながるおそれがあります。
AIが記録作成や情報整理、危険行動の検知を補うことで、看護師はすべてを自分の手作業と注意力だけで抱え込まずに済むのです。
結果として、残業時間の抑制だけでなく、働く側の不安を和らげることにもつながります。
看護現場でAI活用するデメリット・注意点
看護現場でAI活用を進める際は、メリットだけでなく、デメリットや注意点も押さえておく必要があります。
- AIの提案をそのまま使うと判断ミスにつながる
- 個人情報や医療情報の管理が欠かせない
- 現場に合わない運用だと定着しにくい
- AIにできないことと看護師に残る役割を理解する必要がある
順に解説します。
AIの提案をそのまま使うと判断ミスにつながる
AIは、情報整理や下書き作成、リスク予測を補う手段として役立ちます。
ただし、AIが出した内容をそのまま正しいものとして扱うと、判断ミスにつながるおそれがあります。
入力された情報が不足していたり、患者の細かな変化や背景事情を十分に反映できなかったりするためです。
看護現場では、AIを答えそのものではなく、判断材料を整理する補助役として使う前提が欠かせません。
特に、患者の表情や反応、生活背景のように数値化しにくい情報はAIだけでは拾いきれません。
出力内容がもっともらしく見えても、最後の確認と判断は看護師や医師が担う必要があります。
AIの提案をうのみにしない運用を最初から徹底することが重要です。
個人情報や医療情報の管理が欠かせない
看護現場でAIを使うなら、個人情報や医療情報の管理は避けて通れません。
問診内容、看護記録、画像、音声データなどには機微な情報が含まれており、取り扱いを誤ると大きな問題につながります。
特に、生成AIやクラウド型サービスを使う場合は、どこまでの情報を入力してよいのか、誰が閲覧できるのかを明確にしておく必要があります。
事前に整理しておきたい項目は、以下のとおりです。
- どの情報をAIに入力するか
- 氏名や住所などの個人情報をどこまで含めるか
- 保存先や閲覧権限をどう管理するか
- 外部サービス利用時の院内ルールをどう決めるか
便利さだけで導入を進めるのではなく、情報管理のルールまで整えて初めて、安全に使える体制になります。
現場に合わない運用だと定着しにくい
AIは機能が優れていても、現場の流れに合っていなければ定着しません。
看護現場では、病棟の特性、患者層、夜勤体制、既存システムなどが施設ごとに異なります。
そのため、他院でうまくいった仕組みでも、そのまま持ち込めば使えるとは限りません。
入力に手間がかかったり、確認作業が増えたりすると、かえって負担になることもあります。
導入前に「何を楽にしたいのか」を明確にし、現場の動線や既存業務と合うかを見ながら試すことが大切です。
さらに、導入目的を共有し、使い方の教育や見直しまで続けないと、便利な仕組みでも使われなくなります。
定着まで含めて考えることが欠かせません。
AIにできないことと看護師に残る役割を理解する必要がある
AI活用を進めるほど、看護師にしかできない役割を整理しておく必要があります。
AIは、情報整理、記録補助、異常の検知には向いていますが、患者の不安に寄り添うことや、生活背景を踏まえた声かけ、家族への配慮まで担えるわけではありません。
効率化だけを優先すると、看護の本質が見えにくくなるおそれがあります。
看護師に残る主な役割は、以下のとおりです。
- 患者や家族の気持ちを受け止める
- 状態変化を総合的に判断する
- 状況に応じて優先順位を決める
- 多職種と連携しながら支援を調整する
AIに任せる部分と看護師が担う部分を分けて考えることで、現場に合った活用方法を見つけられます。
看護現場でAI導入を進める手順【４ステップ】
看護現場でAI導入を進める際は、便利そうなツールをいきなり入れるのではなく、現場の課題に合わせて段階的に進めることが大切です。
ここでは、看護現場でAI導入を進める基本の手順を４つに分けて解説します。
- ステップ１：負担が大きい業務を洗い出す
- ステップ２：音声入力や文書作成補助など小さく始める
- ステップ３：効果測定とルール整備を並行して進める
- ステップ４：現場教育と見直しを続ける
順に見ていきましょう。
ステップ１：負担が大きい業務を洗い出す
最初に行ないたいのは、現場で何が負担になっているのかを洗い出すことです。
AI導入は、何となく便利そうだから始めるのではなく、どの業務を軽くしたいのかを明確にしたうえで進める必要があります。
課題が曖昧なまま導入すると、使いにくさばかりが目立ち、現場に定着しにくくなります。
特に洗い出したい業務は、以下のとおりです。
- 看護記録や申し送り
- 問診内容の確認や転記
- 見守りや巡回
- シフト作成や確認作業
業務の中身を具体的に分けておくと、どこにAIを使うべきかが見えてきます。
まずは、時間がかかっている作業と、現場の負担感が強い作業を整理することから始めましょう。
ステップ２：音声入力や文書作成補助など小さく始める
課題を整理した後は、現場で試しやすい業務から小さく始めることが大切です。
最初から多くの機能を一度に入れると、使い方の習得や運用調整が追いつかず、現場の混乱につながるおそれがあります。
まずは、効果を実感しやすい領域で導入し、少しずつ広げる流れが向いています。
始めやすい例としては、音声入力による看護記録の効率化、生成AIによる文書の下書き作成、AI問診による聞き取り負担の軽減などがあります。
こうした業務は、導入効果が比較的わかりやすく、現場にも受け入れられやすい傾向があります。
小さく試して、手応えを見ながら広げる進め方が現実的です。
ステップ３：効果測定とルール整備を並行して進める
AIを導入した後は、効果が出ているかを確かめながら、運用ルールも整えていく必要があります。
使い始めただけで満足してしまうと、本当に負担が減ったのか、安全に使えているのかが分からないままになります。
定着させるには、成果の確認とルールづくりを同時に進めることが欠かせません。
確認したい項目は、以下のとおりです。
- 記録や問診にかかる時間が減ったか
- 訪室回数や移動距離に変化があったか
- 確認漏れや入力ミスが増えていないか
- 誰が最終確認を行なうか決まっているか
こうした点を整理しておくと、便利さだけでなく、安全性も含めて運用を見直せます。
AIは導入して終わりではなく、使いながら整えることが大切です。
ステップ４：現場教育と見直しを続ける
最後に必要なのは、現場教育と見直しを続けることです。
AIは一度説明しただけで定着するものではありません。
看護師ごとにIT機器への慣れ方は異なり、勤務帯や担当業務によっても使いやすさは変わります。
そのため、導入後も使い方を共有し、不便な点を調整し続ける必要があります。
特に重要なのは、現場から出た声をそのままにしないことです。
入力しづらい、確認が増えた、流れに合わないといった不満が出た場合は、設定や運用方法を見直す必要があります。
教育と改善を繰り返すことで、AIは初めて現場で使える仕組みになります。
導入そのものより、使い続けられる状態をつくることが大切です。
業務改善の進め方や成功の手順を確認したい方は、以下の記事も参考にしてください。
関連記事：【徹底解説】業務改善の具体的な方法と成功への手順｜生産性向上とコスト削減を実現
AI導入だけでは減らしにくい看護現場の負担は外部活用で補う
看護現場の負担軽減は、AI導入だけで完結するとは限りません。
AIは問診、記録、見守り、文書作成の補助には向いていますが、周辺の事務や調整業務まで一気に減らせるわけではないためです。
現場の負担を本当に軽くしたいなら、AIで減らせる業務と、人に任せたほうがよい業務を分けて考える必要があります。
実際に医療法人社団帰陽会では、「CASTER BIZ assistant」を活用し、以下のような業務を外部で支える体制を整えました。
- 会計システムへの入力
- 資料作成の補助
- 議事録の整備
- 文書校正
- マニュアル作成
- Webサイトやブログの更新
その結果、合計310時間分の作業負担を解消しました。
AI導入だけでは減らしにくい看護現場の負担は、外部活用を組み合わせることで補いやすくなります。
関連記事：リモートアシスタントで事務作業310時間削減、人手不足の医療現場を効率化
看護現場のAI活用事例に関するよくある質問
最後に、看護現場のAI活用事例に関するよくある質問に回答します。
看護現場のAIにできること・できないことは何？
AIは情報整理や予測、通知、文書作成の補助に向いています。
一方で、最終判断や患者への寄り添い、個別性の高い対応まで任せられません。
それぞれを分けると、以下のとおりです。
| AIが得意なこと | AIが苦手なこと |
|---|---|
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|
AIは看護師の代わりではなく、業務を支える補助役として使うことが基本になります。
看護師の仕事はAIに奪われる？
看護師の仕事全体がAIに置き換わる可能性は高くありません。
実際には、周辺業務の一部がAIに置き換わり、看護師との役割分担が変わると考えるほうが実態に近いです。
AIが担いやすいのは、問診内容の整理、看護記録の下書き、転倒リスクの予測、見守り通知などの補助業務です。
一方で、患者の不安を受け止めることや、状況に応じて判断すること、家族や多職種と調整する役割は看護師に残ります。
AIは看護師を不要にするものではなく、本来のケアに時間を回しやすくする手段といえるでしょう。
看護師とAIが共存するには、どう役割分担すべき？
AIは補助、人は判断と対人支援という役割分担を明確にすることが基本です。
どこまでをAIに任せ、どこからを人が担うのかを曖昧にすると、現場が混乱しやすくなります。
役割分担の考え方は、以下のとおりです。
| AIに任せやすい業務 | 看護師が担うべき業務 |
|---|---|
|
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AIを使う目的は、人を減らすことではなく、人にしかできない仕事へ力を集中しやすくすることにあります。
看護のAI活用事例を参考に、自院に合う取り組みから始めよう
看護現場におけるAI活用は、単に新しい技術を取り入れることが目的ではありません。
問診、記録、見守り、文書作成、シフト管理などの負担を減らしながら、看護師が本来力をかけるべき患者対応へ時間を戻していくことが大切です。
一方で、看護現場の負担はAI導入だけで解決するとは限りません。
事務や調整業務まで含めて見直すことで、現場全体の負担はさらに軽くなります。
AI導入だけでは減らしにくい業務まで整理したい場合は、「CASTER BIZ assistant」の活用も有効です。
事務支援や資料作成、情報整理などを外部で支えることで、現場が本来業務に集中できます。
看護現場の負担を見直し、AI活用とあわせて業務全体を整えたい方は、ぜひ一度お問合せください。
