富士通Japan、医療機関向けAIエージェントを初公開 予約・受付など外来業務の効率化を支援

「医療機関向けAIエージェントサービス」のデモ画面

富士通Japanは、「国際モダンホスピタルショウ2026」（東京ビッグサイトで7月8日～10日開催）で、予約や受付、院内案内などの外来業務を支援する「医療機関向けAIエージェントサービス」を初公開した。AIエージェントで外来オペレーションの効率化を図り、医療従事者の負担軽減と患者体験の向上につなげる。

同社が会場で実施したセッションには、富士通Japanデジタルヘルスケア事業部の勝田江朗氏と陣崎雅弘・慶應義塾大学医学部放射線科学（診断）教授が登壇。AIエージェントによる外来業務支援の構想に加え、慶應義塾大学病院が進めてきた医療DX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みや、AI（人工知能）を医療現場に実装するうえでの課題について紹介した。

予約から帰宅後まで、患者の外来受診を支援

「医療機関向けAIエージェントサービス」は、患者の来院前から帰宅後まで、外来受診に伴う一連の手続きを支援する。来院前には、患者の希望などに応じて受診日時を提案し、予約手続きをサポートする。病院は、電話での予約受付や日程調整業務の効率化が見込める。

患者はアプリをスマートフォンにインストールすればサービスを利用できる。来院時には、患者がスマートフォンを使って受付や問診を済ませると、AIエージェントが診療科や検査場所を案内する。患者は窓口に並ぶ機会や待ち時間を減らせる。

医療機関向けAIエージェントサービスが目指すのは、個別業務の自動化だけではない。

予約から受付、問診、診察、検査、会計、次回予約、帰宅後の問い合わせまで、患者の外来受診に伴う一連の流れをつなぎ、病院全体のオペレーションを再設計することだ。人材不足が深刻化する医療現場では、AIがどれだけ業務を代替できるかだけでなく、AIを活用しやすい業務フローや組織体制をどのようにつくるかが問われる。

富士通Japanは今後、医療機関と連携し、AIエージェントの機能や医療現場での活用方法を検討する。正式サービスの提供に向け、外来オペレーション全体への適用や、電子カルテとの連携、AI利用に伴うセキュリティーリスクへの対応などを進める。外来業務を起点として、病院全体のオペレーションをどのように変革していくかが、今後の焦点となる。

医療DXは「部門横断」の第二段階へ

陣崎教授は、慶應大病院が2018年から取り組んできた「AIホスピタルプロジェクト」を紹介し、「プロジェクトでは、新しいAI技術そのものの開発ではなく、ICT（情報通信技術）やAIを病院内にどのように実装できるかの検証を重視してきた」と話した。

陣崎教授は、病院における医療DXの進展を三つの段階に整理した。

第一段階は、デジタル化、非接触化、遠隔化、ロボット活用。慶應大病院では、デジタルサイネージや患者のスマートフォンを利用した情報提供、デジタル問診、検査説明動画、病床稼働状況の可視化、スマートベッド、搬送ロボットなどを導入してきた。この段階では、単一または少数の部門で対応できる課題を対象とし、既存のワークフローの中にデジタル技術を組み込んできた。

第二段階は、生成AIやAIエージェントを活用した部門横断型の業務改革。外来業務は、診療科だけでなく、医事、看護、総務、管理部門など、病院内の多くの部門が関係する。慶應大病院は、富士通と「医療機関向けAIエージェントサービス」のPoC（概念実証）に取り組む。陣崎教授は「サービスは複数部門にまたがる外来オペレーションを支援することから、第二段階を代表する取り組みになる」と説明した。

一方で、陣崎教授は「DXはデジタルトランスフォーメーション、つまり組織変革。組織を変えなければDXは成立しない」と指摘。AIエージェントの導入は、1つのシステムを追加するだけではなく、病院全体のオペレーションを見直す取り組みになるとの考えを示した。第三段階としては、ロボットを自律的に制御する「フィジカルAI」の活用を見据えている。

高度な判断より、幅広い業務の支援を

陣崎教授は医療AIについて「画像診断や病理診断など、高度で専門的な判断を支援する技術が注目されやすいが、費用や適用範囲などの面から、医療現場に広く普及させることは容易ではない」との見解を述べた。

そのため、慶應大病院では、高度な診断支援だけを目指すのではなく、情報のデジタル化や可視化、患者への説明、搬送、病床管理など、多くの職員に共通する業務の支援を優先してきたという。

その例として、検査に関する説明を動画やデジタルサイネージで提供したり、患者のスマートフォンに必要な情報を配信したりする仕組みを紹介した。職員が同じ説明を繰り返す負担を減らしながら、患者に必要な情報を分かりやすく届ける。

今回の医療機関向けAIエージェントサービスも、この延長線上にあるという。予約や受付、案内、問い合わせ対応など、外来部門で日常的に発生する業務をAIが支援することで、医療従事者が患者へのケアや専門性の高い業務に集中できる環境をつくる。

AIエージェントを電子カルテと連携させ、患者の個人情報を扱う場合、導入の難易度は大きく上がる。陣崎教授は、今後検討すべき課題として、データガバナンス、AIガバナンス、ヒューマン・AI協働設計、複数のAIを連携させるマルチエージェント協調を挙げた。

陣崎教授は医療DXについて「技術を導入するだけではなく、課題の設定、実装方法の設計、院内の受け入れ体制の構築、ワークフローへの組み込み、導入後の継続的な改善までが必要」と強調した。