■行政動向
〇政府、ＡＩ活用で業務効率化 デジタル改革方針、運転や医療
〇介護テック導入補助を複数年度に、厚労省検討 事業者の予見性高める
〇厚労省、2040年見据えた「地域医療構想策定ガイドライン」公表
■デジタルヘルス
〇東大 松尾研、医療業務支援向け日本語LLM、安全性検証ツール群を公開
〇関西医大と日本IBM、医療AIプラットフォームを共同開発
〇聖マリ医大とDeNA、データ・AI技術で大学病院の機能を強化
〇Infocom,退院サマリー作成支援システム「Medi-Bank」にAI搭載
〇NEC、生成AIで退院サマリ作成が40分から5分に\
〇RWD×生成AI：治験候補患者抽出の精度向上・効率化
■国外動向（IT）
〇OpenAIが病院攻略を本格化、アルトマンも営業の前面に立つ
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〇政府、ＡＩ活用で業務効率化 デジタル改革方針、運転や医療
https://www.chunichi.co.jp/article/1277654
政府は７日、デジタル行財政改革会議を首相官邸で開き、
人口減少が進む中で行政サービスを維持するため、
生成ＡＩを活用して業務を効率化するなどの取り組み方針を
まとめた。全医療機関での電子カルテ導入促進などを挙げた。
(中日新聞 2026.7.7)
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〇介護テック導入補助を複数年度に、厚労省検討 事業者の予見性高める
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA12AUM0S6A610C2000000/
厚労省は介護用のロボットなど新たなテクノロジーの導入を
2027年度から複数年度にわたって補助する検討に入った。
事業者が長期的な見通しを持って投資できるようにして、
現場の負担軽減を促す。
27年度予算の概算要求に盛り込む方向で検討する。
高市早苗政権が掲げる複数年度予算も視野に調整を進める。
(日経新聞 2026.7.6)
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〇厚労省、2040年見据えた「地域医療構想策定ガイドライン」公表
https://www.m3.com/news/iryoishin/1344747
厚生労働省は7月3日、「地域医療構想策定ガイドライン」を
公表した。改正医療法では2028年度までに各都道府県で
地域医療構想を策定すると定めており、ガイドラインを基に
各地域で議論が本格化する。
(m3.com 2026.7.6)
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〇東大 松尾研、医療業務支援向け日本語LLM、安全性検証ツール群を公開
https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2026-07-08-001
◆「医療現場の事務作業を支援する高性能な日本語LLM」の研究
開発成果（NEDO事業）に基づき、東京大学 松尾・岩澤研究室が
中心となって開発した医療特化型LLMの追加学習モデル4種と
国産フルスクラッチ開発モデル「AscleLM-1-10B」をHugging Face
上で公開。
◆ 5月28日公表の研究開発で実際に用いられた「レッドチーミング
・アプリケーションおよびレポート」「PII（個人情報）検出
・ルーティングプログラム」の2つの安全性検証ツールを、
再現性確保および医療LLMの安全な活用支援を目的に公開。
(東京大学 2026.7.8)
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〇関西医大と日本IBM、医療AIプラットフォームを共同開発
https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/2123974.html
関西医科大学では、同プラットフォームを用いた具体的な診療支援
サービスの第一弾として、医師や看護師向けの「生成AIサマリー
作成支援アプリケーション」の実運用を開始している。
「看護サマリー」では、従来、看護師が電子カルテを見ながら
手入力で約35分かけて作成していたものが、画面上のボタンを
1回押すだけでAIがサマリーを自動生成し、確認や修正を含めて
もわずか5分に短縮されるという。
「看護師長による確認の時間なども含めると、患者1人あたり
約40分の削減になる。病院全体で1日約25件作成されているため、
年間では約7000時間の短縮を達成できる計算だ」とする。
(クラウドWatch 2026.7.8)
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〇聖マリ医大とDeNA、データ・AI技術で大学病院の機能を強化
https://dena.com/jp/news/5412/
聖マリアンナ医科大学とディー・エヌ・エーは、医療
・ヘルスケア分野に関する包括連携協定を締結しました。
両者は「マルチモーダル型RWD（リアルワールドデータ）の
AI基盤構築」において協力を重ねてまいりました。
今後はこの連携をさらに発展させる。
(DeNA 2026.7.8)
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〇Infocom,退院サマリー作成支援システム「Medi-Bank」にAI搭載
https://www.infocom.co.jp/ja/news/news2026070601.html
インフォコムは、大阪急性期・総合医療センターと共同で、
「Medi-Bank（メディバンク）」を利用した退院サマリー作成を
支援するAI機能を開発し、実運用を通じた検証フェーズに
移行しました。本機能は今年度中の販売開始を目指しています。
(インフォコム 2026.7.6)
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〇NEC、生成AIで退院サマリ作成が40分から5分に
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20260709-4681552/
「国際モダンホスピタルショウ2026」では、出展社セミナー
「医療従事者の働き方を変える生成AI活用の最前線」が行われた。
本稿では、同セミナーにおいて、済生会宇都宮病院 診療副部長
AI・DX PJリーダーの新田清一氏と、NEC 医療ソリューション
統括部の目黒氏が紹介した生成AI活用事例をレポートする。
(マイナビ 2026.7.9)
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〇RWD×生成AI：治験候補患者抽出の精度向上・効率化
https://oncolo.jp/news/260707ra01
近畿大学病院、中外製薬、NTT、NTTデータは、実臨床で蓄積
されるリアルワールドデータとAI技術である大規模言語モデル
（LLM）を活用し、治験候補患者抽出の精度および抽出プロセスの
効率を検証する4者共同研究を6月より開始したことを発表した。
近畿大学病院の電子カルテデータ等を活用し、中外製薬が策定した
治験実施計画書の適格基準に基づきLLMを活用した治験候補患者の
抽出を行う。
(オンコロ 2026.7.7)
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〇OpenAIが病院攻略を本格化、アルトマンも営業の前面に立つ
https://news.yahoo.co.jp/articles/996eb74930695ed6036d6c21224dfc6c086eee11?page=3
ヘルスケアがOpenAIの構想の中核であることを浮き彫りにする。
今年1月、このAI大手は、シーダーズ・サイナイ・メディカル
・センターやHCAヘルスケアを含む8つの主要な医療システムが、
同社のエンタープライズ向けヘルスケアツールの顧客となったと
発表した。
OpenAIはまた、毎週アドバイスを求めてChatGPTを利用する
世界2億3000万人以上に向けて、健康関連の回答を改善するために
数百人の医師を起用。臨床医向けの新バージョンのChatGPTも
展開している。
消費者が医療記録やApple Health、MyFitnessPalなどのウェル
ネスアプリを安全に接続できるタブ「ChatGPT Health」を
メインアプリ内に投入した（現在はウェイトリスト制）。
このモデルは、他のヘルスケア企業のツールが臨床記録を作成
したり、消費者が検査結果を理解するのを助けたりする機能も
支えている。OpenAIは過去6カ月だけで、ヘルスケアに特化した
新製品を3つ投入している。
(Forbes 2026.7.8)
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