病院事務長が語る「AIで仕事は変わったか」——生成AI導入のリアルと、導入前に決めるべき3つのこと

病院の事務部門で生成AIを導入した事務長の話が、日本医事新報に掲載されていた。

著者は藤田哲朗氏。医療法人藤聖会理事、富山西総合病院の事務長で、医療経営士1級を持つ現場の人間だ。2026年、管理職向けにAIを導入し、一般職員への展開も検討している段階で書かれた記事だった。

「現場の事務長が正直に語る導入記」は珍しい。良かったことだけでなく、限界もはっきり書かれていたのが印象的だった。

良かったことは2つ

ひとつ目は、先送りにしていた仕事が片づいたこと。規則やマニュアルの改定、帳票の修正。「やらなきゃいけないけど、なんとなく後回しにしてきた」ドキュメント作業が、短時間で高精度に仕上がるようになったという。

ふたつ目は、データ分析の効率化。「こういう分析がしたい」と伝えると、コードを即座に生成してくれる。R言語からPythonへの移行も「学び直しなし」で実現できたそうだ。

正直な限界——「人を動かす時間」は節約できない

ここが読んでいて一番刺さった部分だ。

「ドキュメントができても、院内で合意形成する手間は何も減らない。会議を開き、関係者と協議し、運用に乗せて定着させる。そのプロセスは変わらない」

藤田哲朗「病院管理部門に生成AIを導入してみてわかったこと」日本医事新報、2026年6月21日

「たたき台をつくる時間」は節約できる。「人を動かす時間」は節約できない。

これは病院に限った話ではない。AIが書類を作っても、それを現場に根付かせるのは人間の仕事だ。この部分に期待していると、導入後に「思ったより変わらなかった」という感覚になる。

セキュリティの現実解——「AIには設計図だけ渡す」

法人契約で学習利用をオフにしていても、患者の個人情報や経営の機微情報をAIに渡すことには慎重になるのが当然だ。

藤田氏の解決策は「AIには設計図だけ渡す」という考え方だった。

• DPCデータを分析したいとき
• AIへの指示：「こういう計算をするプログラムを作って」
• 実データ：自分のPC内に保管したまま
• 生成されたプログラムをローカル環境で実行

AIに渡すのは処理の「仕組み」だけ。実際のデータは外に出さない。

この発想は、私が医療機関へのAI導入支援でずっと伝えてきたことと一致している。「ツールはOK、データはローカルに」という原則だ。

導入前に決めておくべき3つのこと

記事では以下の3点が活用の前提として挙げられていた。

• AIと人間の役割分担を明確にする
• 何をAIに渡してよいか、機微情報のルールを事前に決める
• AIの出力を自分で判断できることが絶対条件

最後の点が特に重要だと思う。

「生成AIは『何でも任せられる万能の部下』ではない。自分が理解していないことを丸ごと肩代わりさせることはできない」

藤田哲朗「病院管理部門に生成AIを導入してみてわかったこと」日本医事新報、2026年6月21日

病院のシステム部門と医事部門で12年関わってきた経験から言うと、この感覚は正確だ。AIは「わかっている人をもっと速くする」ツールであって、「わかっていない人を代替する」ツールではない。

まとめ——病院にAIを入れるとき、何から始めるか

現場事務長の実体験が示すことをまとめると、こうなる。

• 先送りしていた文書作業からスタートする
• データはローカルに残す設計を最初に決める
• 合意形成のプロセスは変わらないと覚悟する
• 「自分が判断できる範囲」でだけAIに任せる

技術の性能よりも、この4点の設計を先に固めるかどうかで、導入後の手応えは大きく変わる。