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医療 AI のトレンド、医療機関 DX の現実解、自社の技術実装。現場目線の読み物を発信していきます。
調剤薬局のホームページ、何を書くべきか — 薬機法と薬局機能情報提供制度から考える
薬局のホームページは、医療法の広告規制（医療広告ガイドライン）の対象ではありません。ではルールがないのかというと、そうではなく、薬機法の誇大広告の禁止が関係します。加えて薬局には「薬局機能情報提供制度」があり、報告した内容を自ら閲覧に供する義務があります。この2つを軸に、薬局サイトに何を載せるべきかを整理します。
続きを読む整骨院・鍼灸院のホームページ、どこまで書ける？ — あはき・柔整広告ガイドラインをやさしく解説
2025年2月、厚生労働省が「あはき・柔整広告ガイドライン」を策定しました。整骨院・接骨院・鍼灸院・マッサージ院の広告は、法律で書ける事項が限定列挙されています。一方でホームページは原則として広告規制の対象外。ではサイトには何を書いてよいのか——ガイドラインが示したウェブサイトの考え方、自費施術で載せるべき3項目、避けるべき表現を、原典に沿って整理します。
続きを読むベンダーは、どこから院内に入ってくるのか ― 保守回線と外部接続の安全設計
電子カルテやレセコンの保守で、業者は院内システムに接続します。その経路は、便利であると同時に、外から院内へ入る「正規の入口」でもあります。閉域網・VPN・リモート保守の違い、常時つなぎっぱなしの危うさ、ゼロトラストという考え方、そして委託先をどう管理するか——安全管理ガイドライン第7.0版で新設された保守委託機関編もふまえて整理します。
続きを読むそのUSBメモリ、まだ使いますか ― 医療機関の「持ち出し」を安全にする代替手段
検査データを渡す、学会発表の資料を持ち帰る、業者にログを渡す——医療機関ではいまもUSBメモリが日常的に使われています。しかし紛失・ウイルス持ち込み・回収漏れは、そのまま患者情報の漏えいにつながります。なぜ媒体が危ないのか、何に置き換えられるのか、それでも媒体を使う場合の最低限のルールを、現場の運用として整理します。
続きを読む電子カルテ更改の「仕様書」で決まる ― 要件定義とRFPの作り方
電子カルテの更改は、ベンダーを選ぶ前段階でほぼ勝負がついています。何をしてほしいかを書けていない仕様書は、見積りの比較を不可能にし、稼働後の「言った・言わない」を生みます。要件定義とRFP（提案依頼書）に何を書くべきか、現場ヒアリングの進め方、評価の仕方、そして典型的な失敗パターンを、医療情報システムの構築現場の視点で整理します。
続きを読むそのメール、本物ですか？ — 医療機関を狙うフィッシングと「なりすまし」メールの見分け方・守り方
「差出人が自分になっている不審なメールが届いた」——ある医療機関から届いた一本の相談から、クリニックのメールが日常的に攻撃を受けている実態が見えてきました。フィッシングメールの見分け方、なりすまし（送信元偽装）の仕組み、そして院として今すぐできる対策を、実際の対応現場の視点でわかりやすく解説します。
続きを読む病院の「業務自動化」で診療報酬を取りにいく — 2026年度改定・医師事務作業補助体制加算のAI/ICT要件を読み解く
2026年度（令和8年度）診療報酬改定で、医師事務作業補助体制加算にAI・ICT活用による配置基準の柔軟化が導入されました。生成AIによる文書作成、RPAによる定型入力、音声入力などを活用すると補助者の配置換算が優遇されます。要件と、現場での実装（と落とし穴）を、業務自動化の視点で解説します。
続きを読む医療広告ガイドラインに違反しないクリニックのホームページの作り方 — やってはいけない表現と、安全な言い換え
クリニックのホームページも医療法の広告規制の対象です。体験談・ビフォーアフター・「日本一」などの表現は違反になり得ます。医療広告ガイドラインで禁止される表現、限定解除の要件、やりがちなNG例の安全な言い換えを、医療機関のサイト制作の現場視点でわかりやすく解説します。
続きを読む医療等情報の『標準化』とは ― グランドデザインと将来像を、現場目線で読み解く
国が進める医療データの利活用は、いま『グランドデザイン（全体像）』づくりの正念場にあります。その土台にあるのが『標準化』です。3文書6情報、電子カルテ情報共有サービス、全国医療情報プラットフォーム、そして欧州のEHDSとの違い——なぜ標準化が必要で、一次利用（診療）と二次利用（研究・創薬）をどうつなぐのか。内閣府の検討会資料をもとに、専門用語をかみくだいて将来像まで整理します。標準マスタ・HL7 FHIR編に続く、標準化シリーズの入り口です。
続きを読む標準マスタ入門 ― 病名・医薬品・検査コードの世界（HL7v2・ICD-10・HOT・JLAC ほか）
医療データを『つなげて活かす』土台が、標準マスタです。病名はICD-10対応標準病名マスター、医薬品はHOTコードやYJコード、検査はJLAC10からJLAC11へ——それぞれ何を、誰が、どう決めているのか。マスタを載せて運ぶHL7 v2ベースのJAHIS交換規約やSS-MIX2との関係、そしてハウスコード乱立という現場の課題まで、標準化シリーズ第2回として、専門用語をかみくだいて整理します。
続きを読む今更聞けない HL7 FHIR ― FHIR R4・JP Core を、やさしく整理する
医療の相互運用性でいま主役になっているのが HL7 FHIR です。『リソース』という部品をWeb API（REST）でやり取りする、現代的な仕組み。電子カルテ情報共有サービスの3文書6情報も、電子処方箋も、この FHIR で交換されます。FHIRとは何か、なぜ R4 が標準版なのか、日本向けの実装ガイド JP Core とは何か——HL7 v2 からの系譜をたどりながら、標準化シリーズの最終回として、専門用語をかみくだいて解説します。
続きを読むJP Core とは何か ― 日本版FHIRの『共通基盤』と、その上に立つ実装ガイド
HL7 FHIR は国際標準ですが、そのままでは日本の制度やマスタに合いません。その差を埋める『日本の共通基盤』が JP Core です。JP_Patient などのプロファイル、標準マスタとの結びつき、そして電子カルテ情報共有サービス向けの JP-CLINS がその上にどう積み上がるのか——FHIR R4 → JP Core → 用途別IG という階層を、標準化シリーズの深掘り編として、専門用語をかみくだいて解説します。
続きを読む【2026年6月時点スナップショット】FHIRに対応する主なサービス・製品カタログ ― 電子カルテからクラウド基盤・PHRまで
標準化シリーズの実例編。国の基盤、国内の電子カルテベンダー、クラウドFHIR基盤（Google・Azure・AWS）、FHIRサーバ（HAPI・Firelyほか）、適合性検証ツール、PHR・アプリ連携まで——2026年6月時点でHL7 FHIRに対応、あるいはFHIRを組み込んだ主なサービス・製品を、カテゴリ別に俯瞰します。特定製品の推薦ではなく、公開情報に基づく中立なスナップショットです。
続きを読む2026年の医療情報トレンドを読む ― ホスピタルショウと看護学術大会に見えた「生成AIの実装期」と2040年への構造転換
2026年7月に開かれた国際モダンホスピタルショウ2026と、7月10〜11日に神戸で開かれる第27回 日本医療情報学会看護学術大会。この2つのプログラムを横断すると、2026年の医療情報のトレンドがくっきり見えてきます。生成AIが『使うか』から『どう実装・定着させるか』の段階へ進んだこと、2040年を見据えた構造転換、標準化、令和8年度診療報酬改定、そして『DXの定着は組織と人の問題』という気づき——現場目線で5つの潮流を深掘りします。
続きを読む医療情報システムの安全管理ガイドライン第7.0版 ― クリニックに関係する変更点をやさしく
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」が2026年6月、第7.0版に改定されました。小規模な医療機関にとっての目玉は、セキュリティ人材が不足していても準拠しやすくなる『保守委託機関編』の新設です。あわせて、パスワードの考え方（定期変更をやめてよい）、二要素認証の対象明確化と緩和措置、委託先・サプライチェーンの管理など、クリニックの現場に関係する変更点を、専門用語をかみくだいて整理します。
続きを読む予約確認メールが「迷惑メール」になる前に ― クリニックの送信ドメイン認証（SPF / DKIM / DMARC）入門
「予約確認メールが患者さんに届かない」「うちのクリニックを名乗る不審なメールが出回っている」——その原因の多くは、送信ドメイン認証（SPF・DKIM・DMARC）が未設定なことにあります。メールが迷惑メール判定される仕組みと、なりすまし・フィッシングを防ぐ3つの認証を、専門用語をかみくだいて解説。まず何から手をつければよいか、レンタルサーバや Google Workspace での入口まで、クリニックの現場目線で整理します。
続きを読む電子カルテの更改・データ移行で失敗しないために ― ベンダーロックインと「移行の壁」
電子カルテは一生ものではなく、数年ごとに更改（リプレース）の時期が来ます。最大の難所が過去データの移行です。独自形式・項目のずれ・画像やPDF・ベンダーロックイン…。移行でつまずく典型パターンと、後悔しない進め方（データの棚卸し→移行範囲の線引き→標準形式でのエクスポート→リハーサル→並行稼働→契約でのデータ所有権確保）を、電子カルテ構築の現場視点でやさしく整理します。
続きを読む医療データの二次利用と匿名化 ― 「活かす」ために越える壁
診療で生まれた医療データは、研究・統計・経営分析・地域医療計画などに「二次利用」できれば価値が大きい一方、患者情報は要配慮個人情報のため、そのままでは使えません。匿名化の段階（統計情報／匿名加工情報／仮名加工情報）、再識別リスクとk-匿名性、個人情報保護法と次世代医療基盤法、そして実務の勘所（データ最小化）を、病院IT・データ活用の視点でやさしく整理します。
続きを読む医療情報システムは オンプレミス か クラウド か ― 医療ならではの判断軸
かつて「医療システムは院内に置くもの」が当たり前でしたが、ガイドライン整備とともに条件付きでクラウド利用が進んでいます。3省2ガイドラインのクラウド要件、責任分界、災害時の事業継続、コスト、そして「全部クラウド/全部オンプレ」ではない現実解（ハイブリッド・データ最小化）まで、病院IT・ベンダーの視点で整理します。
続きを読む医療現場で AI はどこまで使われている？ ― 活用領域と「効果が出ない」現実
医療AIは「何ができるか」を語る段階から、「実際にどこで使われ、どこでつまずくか」を見る段階に入りました。画像診断支援・音声での診療記録・レセプト点検・予約最適化など、臨床と事務それぞれで使われ始めた領域と、導入数が成果に直結しない現実、そして規制（PMDA/3省2GL）の要点を、医療現場の視点で整理します。
続きを読む医療情報システムとバイブコーディング ― AIで「話すだけ開発」は医療現場で使えるか
AIに自然言語で指示するだけでソフトを作る「バイブコーディング」が急速に広がっています。院内の事務自動化や小さなツールの内製とは好相性ですが、患者情報を扱う医療現場では「話すだけ」で終わらせてはいけない一線があります。どこまでが安全で、どこからが危険か。内製とベンダーの線引きとあわせて、現場目線で整理します。
続きを読む医療情報は「ためる」が価値 ― 医療情報データベース入門（RDB と、それ以外）
電子カルテやレセコンの中身は、その多くがデータベースに支えられています。医療情報DBの土台であるRDB、時系列・文書・画像で変わる使い分け、FHIRやSS-MIX2といった相互運用の標準、そして二次利用とデータウェアハウスまで。病院IT・ベンダー・医療情報技師を目指す方へ、やさしく専門的に。
続きを読むPCが高い今こそ ― メモリ増設・SSD換装でクリニックのPCを延命する
PC本体が高騰している今、受付・事務の「動作が遅いPC」は買い替える前に延命できることがあります。メモリ増設とHDD→SSD換装の効果・選び方を、医療現場ならではの安全注意（患者情報・データ消去・保守契約）とあわせてやさしく解説します。
続きを読む【読者・目的別】医療DX・医療AIを学ぶ おすすめ書籍
医療のデジタル化を学ぶ本は「あなたが誰か（クリニック院長／病院IT・ベンダー／データを扱いたい／資格を目指す）」で選ぶと失敗しません。立場別に、実際に読まれている本を紹介します。
続きを読むスタッフみんなで読みたい 医療DXの入門書 ― チームで「同じ方向」を向くために
医療DXは院長ひとりが頑張っても進みません。スタッフ全員のベース理解と納得感が鍵です。チームで読める入門書と、お金をかけずに始められる無料研修、院内での「読む文化」の作り方をやさしく紹介します。
続きを読む医療AIって、実際なにができるの？ できないことは？
「医療AI」と聞くと、なんでもできる魔法のように感じるかもしれません。実際にいま得意なこと・まだ苦手なこと・人がやるべきことを、やさしく整理します。過度な期待も不安も手放して、等身大で捉えましょう。
続きを読む電子カルテって何？ いまさら聞けない「医療のデジタル化」のキホン
「電子カルテ」「レセコン」「3省2ガイドライン」——医療のデジタル化の話によく出てくる言葉を、できるだけやさしく、たとえ話を交えて解説します。むずかしい記事はちょっと…という方の最初の1本に。
続きを読むクリニックの受付DX — 待ち時間と受付業務を減らす5つの打ち手
電話予約の取りこぼし、会計待ちの行列、紙の問診票の転記。クリニックの受付に溜まりがちな「定型の手間」を、Web予約・自動受付・キャッシュレス・問診の電子化・着信ポップアップ(CTI)の5つで減らす考え方を、医療現場を理解した視点で整理します。導入の優先順位と選び方のチェックリスト付き。
続きを読むクリニックの情報セキュリティ入門 — 3省2ガイドラインと、まず固める5つの備え
医療機関を狙ったランサムウェア被害や、電子化の進行で、クリニックにも情報セキュリティの備えが求められています。専門用語を避け、3省2ガイドラインの要点と、まず固めるべき5つの備え(バックアップ・認証・通信暗号化・端末/権限・リモート保守)を、医療現場を理解した視点でやさしく整理します。自院でできるチェックリスト付き。
続きを読む海外医療機関事例: CommonSpirit の AI 250 ツール・年 1 億ドル — 大規模病院が示す「使いこなし」の現実と、効果が出なかった AI
米国最大級の医療システム CommonSpirit Health は約 250 の AI ツールを運用し、年 1 億ドル超の価値を生んでいます。一方で「効果が出なかった AI」も正直に開示しています。海外医療機関の AI 導入事例シリーズとして、規模の数字だけでなく『どの AI が何を動かしたか』という運用の現実を紹介します。
続きを読むクリニックのホームページで最低限おさえたいこと — 医療広告ガイドラインと品質の基本
クリニック・診療所のホームページは、見た目の前に「医療広告ガイドライン」と最低限の品質(常時SSL・スマホ対応・表示速度・構造化データ)をおさえることが大切です。医療と Web の両方を理解する立場から、開業医の先生が確認しておきたい基本を整理しました。
続きを読む国内動向: 2026 年度診療報酬改定と AI — 「独立した加算」ではなく「評価体系への組み込み」という選択
2026 年 6 月 1 日に施行された令和 8 年度診療報酬改定では、AI を単独の「AI 加算」として新設するのではなく、画像診断管理加算の施設基準、医師事務作業補助体制加算、プログラム医療機器の評価といった既存の体系に組み込む形で評価されました。なぜこの設計になったのか、医療現場・開発現場の両面から読み解きます。
続きを読む国内動向: 標準型電子カルテ 2026 年度完成へ — 夏の普及計画策定を前に、医科診療所スコープが示す医療 DX の現在地
厚生労働省とデジタル庁が進める「標準型電子カルテ」は、α 版モデル事業が 2026 年度まで延長され、令和 8 年度 (2026 年度) 中の完成、そして 2026 年夏までの具体的普及計画策定が示されました。HL7 FHIR を中核に据えた電子カルテ情報の標準化と全国医療情報プラットフォームの 3 本柱が示す日本の医療 DX の輪郭を、現場視点で読み解きます。
続きを読むAI スタートアップ動向: Chapter $100M で評価額 $3B、シニア向け Medicare navigation AI が ESG ファンドを引きつける
米 Medicare navigation スタートアップ Chapter が 2026-04-09 に Series E $100M を発表、評価額 $3B / 累計 $285M に。Generation Investment Management がリード、AI と licensed advisor のハイブリッド設計でシニア層の信頼構築を狙う。医療 AI スタートアップ動向シリーズ第 1 回として紹介します。
続きを読む国際動向: FDA の AI 医療機器規制 2026 — バイアス情報のラベリング義務化と、未整備な「市場後モニタリング」
米国 FDA が 2026 年に向けて整理した AI 医療機器のガイダンスを整理。バイアス情報のラベリング義務化が進む一方、市場後の性能モニタリングや適応型 AI の「使用目的」定義に大きなギャップが残ります。医療 DX 国際動向シリーズ第 1 回として紹介します。
続きを読む海外医療機関事例: Mayo Clinic と Microsoft、医療専用「フロンティア AI モデル」を共同開発へ
米メイヨークリニックとマイクロソフトが 2026-06-02 に発表した、医療向け基盤 AI モデルの共同開発計画。Mayo Clinic が所有しつつ Azure Foundry 経由で世界に配信する新しい体制を、海外医療機関の AI 導入事例シリーズ第 1 回として紹介します。
続きを読む海外論文紹介: ベルギーの大学病院が Epic EHR に LLM を実装、5 ヶ月で 1,028 ユーザーが利用
ベルギーのカトリック・ルーヴァン大学病院が、Epic 電子カルテに大規模言語モデル (Qwen3-235B) を統合し、5 ヶ月で 1,028 名の臨床従事者が利用した実装事例を、PLOS Digital Health 掲載論文から日本語で紹介します。
続きを読む医療 AI の2026年：「使う」から「使いこなす」へ
生成 AI が医療現場に入り始めた今、問われているのは導入の有無ではなく「どこまで任せ、どこから人が担うか」の設計力です。2026 年の医療 AI を、現場目線で整理します。
続きを読む医療機関 DX の現実解：いきなり刷新しない、という選択
DX と聞くと「システム全面刷新」を思い浮かべがちですが、医療機関にとっての現実解はむしろ逆です。既存資産を活かしながら段階的に進める DX の考え方を整理します。
続きを読む自社で AI proxy を運用してわかったこと
アプリから LLM を安全に呼び出すために、私たちは自社で AI proxy サーバを構築・運用しています。実際に動かして見えてきた、設計上の勘所を共有します。
続きを読む一部の記事には、本文をもとに AI（Claude）が自動生成した 3 行要約を掲載しています。 AI 生成箇所はその旨を明示しています。