【登壇レポート】日本医療生成AIフォーラム2025
「コピペ」すら不要な世界へ。DWH連携で加速する医療AIのインフラ化
2025年、医療現場における生成AI活用は新たなフェーズを迎えています。
先日開催された「日本医療生成AIフォーラム2025 関東分科会」に登壇。「生成AIのリアルな価値と未来」をテーマに、単なるツール導入を超えた「医療インフラ」としてのAI実装について講演を行いました。
本記事では、前回のセミナーレポートで紹介した「ワークフロー」からさらに進化した、「DWH（データウェアハウス）連携」による最新の自動化事例を中心にお届けします。
「使うAI」から「インフラとしてのAI」へ
講演ではまず、生成AI活用の段階的進化について解説がありました。
これまでは、人がチャット画面に質問を投げかける「第1段階（手動）」、あらかじめ手順を組んでおく「第2段階（半自動／ワークフロー）」の実践が進んできました。
しかし、現場には「ボタンを押すことすら忙しい」「情報をコピペする手間さえ惜しい」という現実があります。そこで当院が現在取り組んでいるのが、「DWH連携」による第3段階への移行です。これは、院内システムとAIを裏側で直結させ、意識せずともAIが業務をサポートしてくれる環境を指します。
DWH連携がもたらす「コンテキスト理解」と「精度の向上」
今回の講演のハイライトは、電子カルテのデータを蓄積するDWH（データウェアハウス）と生成AIを連携させた「退院サマリ自動生成」の事例です。
1. 手順が究極にシンプルに
従来は、医師がカルテから必要な記事を選んでコピーし、AIに貼り付ける作業が必要でした。
DWH連携では、退院前日などの夜間、ネットワーク負荷の軽い時間帯に、入院期間中のカルテ情報（経過記録、検査結果、看護記録など）が自動的にクラウド上のAIへ送信されます 。
これにより、医師が退院サマリを書こうとした瞬間には、すでにAIが下書きを準備完了している状態が実現します。
2. 「文脈（コンテキスト）」を拾うことで精度が向上
この仕組みの最大のメリットは、断片的な情報だけでなく、入院期間中の膨大な記録（コンテキスト）をAIに読み込ませられる点です。
人間には判読が難しい非構造化データ（タグ情報が混じったテキストなど）であっても、生成AIならそのまま読み解くことが可能です 。
「経過の全体像」をAIが理解した上で要約を行うため、ハルシネーション（嘘）のリスクを抑えつつ、より人間に近い、あるいはそれ以上の精度でサマリを作成できるようになりました。
3. AIエージェントが「勝手に働く」未来
講演の後半では、こうした連携の先にある「AIエージェント」の姿が語られました。
米国の最新事例（HLTH 2025）では、診察前の情報整理から、診察中のリアルタイム記録、さらには保険請求のためのコーディングまでをAIが自律的に行う「Physician Copilot」が登場しています 。
日本においても、AIはもはや「使うもの」ではなく、状況を理解して「必要な時に勝手に働いてくれる同僚」へと進化しつつあります 。
結びに：システムではなく「時間」を作るために
「DXの真の目的は、新しいシステムを入れることではありません。医療者の時間を物理的に取り戻し、患者さんと向き合う時間を増やすことです」 。
DWH連携によって「作業」を極限まで減らし、人間は「判断」と「ケア」に集中する。そのためのインフラ作りを、引き続き推進していきます。
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