業界ガイド:医療
医療でのClaudeの使い方:臨床チームと運営チームのためのガイド
事務作業の時間を減らし、患者と向き合う時間を増やす。
このガイドは、診療記録、事前承認、コーディング支援、患者とのコミュニケーション、事務作業でAnthropicのClaudeを活用したい臨床医、ヘルスシステムの運営担当者、レベニューサイクルチーム、支払者(ペイヤー)のスタッフを対象としています。2026年1月にAnthropicが医療分野向けに発表した内容と、Anthropicの公式ページに掲載された医療提供者やヘルステック企業のコメントを取り上げます。
医療でのClaudeの使い方は、まず診療にまつわる事務作業や文書作成から始まります。具体的には、診療記録の下書き・構成、支払者の基準に沿った事前承認申請の作成、コーダーが確認するためのICD-10・CPTコードの提案、カルテからのデータ抽出、平易な言葉で書く患者向けレターの作成などです。Anthropicは医療提供者や支払者向けにHIPAA対応のサービスを提供しているとしています。診断や治療、署名するすべての記録に対する責任は引き続き臨床医にあり、保護対象保健情報(PHI)は承認済みのコンプライアンス対応環境の中にとどまります。
公開日
要点まとめ
- 医療分野で特に効果が高い活用法は、診療記録作成、事前承認、コーディング支援、カルテ抽出、患者とのコミュニケーションです。
- 2026年1月、AnthropicはCMS Coverage Database、ICD-10、NPI Registry、PubMedとのコネクタを備えた、医療提供者・支払者向けのHIPAA対応サービスを発表しました。
- Anthropicのページでは、Banner Health、Carta Healthcare、Commure、Premier、そしてUTMBと連携するQualified Healthでの導入事例が紹介されています。
- 臨床判断や署名済み記録に対する責任は、引き続き有資格の臨床医にあります。
- 保護対象保健情報(PHI)は、必要に応じて事業提携契約(BAA)を含め、組織がHIPAAのもとで承認した環境内でのみ扱うべきです。
コピーして使える
今日から使えるプロンプト
診療記録を構成する
あなたはプライマリケア医のアシスタントです。以下の診察の文字起こしと私の簡易メモを、SOAP形式の記録にまとめてください。文字起こしまたはメモに記載されている情報のみを使用し、不確かな点は私が確認できるよう括弧で示し、薬剤名と用量は記載された通り正確に保ち、私が言及していない診断を追加しないでください。アセスメントとプランは番号付きの問題リストとしてまとめてください。文字起こしとメモ:[貼り付け]。
括弧で不確かな点を示すことで、医師の確認が素早くなり、署名する記録の正確性が保たれます。
事前承認パケットの作成
以下の処置について事前承認申請をまとめてください。カルテの抜粋と、ここに貼り付けた支払者の医学的必要性基準を照合し、各基準について該当するカルテ上の根拠を引用するか、根拠が不足していることを明記してください。その上で、その根拠のみを用いて医学的必要性の証明書を作成してください。カルテに記載のない臨床的事実は記載しないでください。カルテの抜粋と基準:[貼り付け]。
基準ごとの一覧表により、提出前に何が不足しているかを臨床医が正確に把握できます。
コーダー確認用のコーディング提案
以下の診療記録を読み、認定コーダーが確認するためのICD-10-CM診断コードとCPT処置コードを提案してください。各コードについて、根拠となる記載内容を引用し、より具体的なコードの妨げとなる記載漏れがあれば指摘し、担当医への質問事項をリストにしてください。記載による裏付けのないコードは提案しないでください。記録:[貼り付け]。
根拠を引用した提案はコーダーの助けとなりますが、最終的なコード決定はコーダーに委ねられます。
平易な言葉での患者向けレター
以下の退院時指示を、医学的知識のない患者でも理解できるよう、小学校高学年程度の読解レベルのレターに書き直してください。薬剤名、用量、時間、警告サイン、フォローアップの予約は記載通り正確に保ってください。短い文章と、日々のタスクのチェックリストを使ってください。質問がある場合の連絡先を伝える一文を加えてください。新たなアドバイスは追加しないでください。指示内容:[貼り付け]。
薬剤情報と警告を正確に保つことは、このプロンプトにおいて譲れない部分です。
レジストリ向けのカルテ抽出
以下に挙げるデータ項目を、品質レジストリへの提出のためにカルテの抜粋から抽出してください。各項目について、値、出典となる文書と日付、カルテの記載が曖昧な場合は確信度に関する注記を記載してください。カルテに記載がない場合は、推測せず空欄にしてください。項目とカルテの抜粋:[貼り付け]。
推測せず空欄にすることが、レジストリに十分な精度で抽出を行うための鍵です。
Anthropicより
Anthropicが医療向けに提供しているもの
Claude for Healthcare
2026年1月に発表:医療提供者・支払者向けのHIPAA対応サービス、CMS Coverage Database・ICD-10・National Provider Identifier Registry・PubMedとのコネクタ、FHIR開発向けAgent Skillおよび事前承認レビュー向けのサンプル、米国のProおよびMaxユーザー向けの個人向けヘルス連携のベータ版。
· 出典
Anthropic and PwC expanded partnership
2026年5月、規制業界(医療分野を含む)向けのAnthropicとPwCのパートナーシップが拡大され、Advocate HealthがAnthropicの報告によると全従業員への本格展開に向けて取り組んでいるとされています。
· 出典
実践例
医療のチームはClaudeをどう使っているか
Anthropicが公開した導入事例によると
Banner Health
Anthropicの顧客事例によると、Banner HealthはAmazon Bedrock経由でClaudeを基盤とする社内AIプラットフォームを構築し、数万人の従業員が利用できるようにしており、ほとんどのユーザーが時間の節約と精度の向上を実感しています。
Anthropicが公開した導入事例によると
Carta Healthcare
Carta Healthcareに関するAnthropicの顧客事例では、Amazon Bedrock経由のClaudeによる臨床データ抽出について、通常症例・複雑症例双方の所要時間を短縮しながら、高い評価者間信頼性を維持していると説明されています。
Anthropicが公開した導入事例によると
Commure
Anthropicの医療分野向けページでは、CommureのCTOがClaudeを使って診療記録作成を大規模に自動化していると述べています。
Anthropicが公開した導入事例によると
Premier
数千の医療機関にサービスを提供するPremierは、Anthropicの医療分野向けページで、Claudeが複雑な医療ワークフローを処理していることについてコメントを寄せています。
Anthropicが公開した導入事例によると
Qualified Health
Anthropicの顧客事例では、Qualified HealthがClaudeを使ってUniversity of Texas Medical Branchで多数の患者をスクリーニングし、心不全患者の薬剤最適化の機会を見つけ出していると説明されています。
説明用のシナリオ
根拠から始める事前承認申請
- クリニックの承認コーディネーターが、カルテの抜粋と支払者の基準を承認済みのワークスペースに読み込みます。
- Claudeはカルテの根拠を引用しながら基準ごとの一覧表を作成し、根拠が不足している基準をひとつ示します。
- コーディネーターが処方した臨床医に確認したところ、外部の記録に記載された過去の治療歴が確認されました。
- Claudeは確認された根拠のみを用いて医学的必要性の証明書を作成します。
- 臨床医がレターを確認・署名し、コーディネーターが申請を提出します。
医療とClaude：公開されている数値
| 数値 | 背景 | 出典 |
|---|---|---|
| 85% of users report time savings | Anthropicの顧客事例による、Claudeを基盤としたBanner Healthの社内AIプラットフォームについて | 出典 |
| 55,000+ employees | Anthropicの顧客事例による、Claudeを基盤としたプラットフォームを利用できるBanner Healthの従業員数 | 出典 |
| complex cases from 5-6 hours to 90 minutes | Anthropicの顧客事例による、Carta Healthcareの臨床データ抽出について | 出典 |
| 98-99% inter-rater reliability | Anthropicの顧客事例による、Carta Healthcareの抽出品質について | 出典 |
主要なワークフロー
診療に時間を取り戻す、医療分野でのAI活用事例
臨床判断に踏み込むことなく、医療チームの時間を最も節約できるClaudeの活用事例です。医療AI活用の中でも、特に効果が大きい領域と言えます。
診療記録
診療記録向けのAIは、アンビエント診療記録のワークフローを含め、文字起こしや簡易メモを臨床医が確認・署名できる記録として整理します。
事前承認
事前承認向けのAIは、カルテ上の根拠と支払者の基準を照合し、不足点を洗い出し、医学的必要性の証明書を作成します。
コーディング支援
医療コーディング向けのAIは、記載内容を引用しながらICD-10とCPTコードを提案し、最終的なコード決定は認定コーダーに委ねます。
カルテ抽出
レジストリや品質指標のためにカルテからデータを抽出し、出典を明示し、記録にない場合は空欄にします。
患者受け入れとコミュニケーション
患者受け入れ向けのAIは、問診票や病歴をケアチーム向けに要約し、指示内容を平易な言葉のレターに変換します。
ヘルスITとFHIR
開発者はFHIR APIの開発にClaudeを活用しており、AnthropicはFHIR開発向けのAgent Skillを公開しています。
Anthropicが発表した内容
Anthropicが医療分野向けに発表した内容
2026年1月、Anthropicは医療提供者・支払者向けにHIPAA対応の製品を発表しました。発表によると、HIPAAのもとで事業を行う組織はAnthropicのエンタープライズプランを利用でき、CMS Coverage Database、ICD-10、National Provider Identifier Registry、PubMedといった医療向けコネクタにアクセスできます。
同じ発表では、FHIR開発向けのAgent Skillと、事前承認レビュー向けのサンプルスキルも追加されました。米国のProプランおよびMaxプランの個人ユーザー向けには、HealthEx、Function、iOSのApple Health、Android Health Connectとのベータ版連携が発表され、これらの連携から得られる健康データはトレーニングに使用されないとしています。
病院にとってこれは、組織がコネクタを有効化していれば、このページで紹介するワークフローを、テキストのコピーではなく保険適用ルールやコードセットへの接続を通じて実行できることを意味します。コネクタがない場合でも、同じプロンプトは、自組織のポリシーで承認済み環境への共有が許可されているテキストに対して機能します。
医療提供者が報告していること
病院は今、AIをどう活用しているか
病院はどのようにAIを活用しているのでしょうか。Anthropicのページに掲載されている具体的な事例は、文書作成とデータに関するものが中心です。Banner Healthの顧客事例では、Amazon Bedrock経由でClaudeを基盤に構築した社内AIプラットフォームが数万人の従業員に利用されており、ほとんどのユーザーが時間の節約を報告しています。Carta Healthcareの事例では、複雑な症例の臨床データ抽出にかかる時間が数時間から約1時間半に短縮されたとしています。
CommureのCTOは、Claudeを使って診療記録作成を大規模に自動化していると述べています。数千の医療機関にサービスを提供するPremierは、Claudeが複雑な医療ワークフローを正確かつ安全に処理すると述べています。Qualified Healthは、University of Texas Medical Branchにおいて多数の患者を対象にスクリーニングを行い、薬剤最適化の機会を見つけ出していると説明しています。
共通するパターンは一貫しています。AIが準備・整理・スクリーニングを行い、臨床医やスタッフが判断を下すという分業です。この役割分担こそが、患者や規制当局、そして実際に使用する臨床医に対して、こうした導入を正当化できる理由です。
プライバシーと選択
HIPAA準拠AIと、医療分野におけるClaudeとChatGPTの比較
医療分野のAIはHIPAAに準拠しているのでしょうか。ツール単体でコンプライアンスが確保されるわけではありません。コンプライアンスは、導入形態、必要に応じた事業提携契約(BAA)を含む契約内容、そして組織がどのように設定・利用するかに左右されます。HIPAAに準拠したAI利用とは、保護対象保健情報(PHI)を、プライバシー・セキュリティチームが承認した環境にのみ、アクセス制御、監査ログ、必要最小限のデータ原則のもとで投入することを意味します。
医療分野におけるClaudeとChatGPTのどちらが良いかという問いには、自分たちの業務を匿名化または合成データ化したもの、たとえば診療記録、事前承認の事例、患者向けレターで検証して答えるべきです。正確性、不確かな点の扱い方、細部を作り話していないかを比較してください。その上で、HIPAA対応の導入オプション、EHRやコネクタとの統合、サポート体制といった実務的な要素を検討してください。
臨床医は、自らが署名する内容について法的・職業的な責任をすでに負っています。どのAIツールもその現実に合わせて使う必要があり、だからこそ、どのモデルが文章を作成したかよりも、確認のプロセスの方が重要なのです。
はじめに
ヘルスシステムチームのための安全な最初の1か月
承認済みの導入環境を確認する
プライバシー・セキュリティ部門と協力し、どの導入環境がどのような契約のもとでPHIを扱えるかを確認します。
合成データの事例から始める
診療記録、事前承認、レターのプロンプトは、まず合成データまたは匿名化された事例でテストします。
1つのワークフローを選ぶ
事前承認レターなど、件数の多いタスクを1つ選び、所要時間とエラー率を計測します。
確認プロセスを設計する
AIが支援した各アウトプットを誰が確認し、その確認をどのように記録するかを決めます。
限界
臨床医が主導権を持ち続けるべき領域
Claudeは症状を見落としたり、用量を誤って引き継いだり、不確かな所見を断定的に表現してしまうことがあります。AIが支援した記録はすべて、署名前に必ず確認する必要があり、特に薬剤情報には注意が必要です。医師はAIを信頼しているのでしょうか。信頼は症例ごとに積み重ねて得られるものであり、括弧で不確かな点を示したり根拠を引用したりするなど、誤りを見つけやすい設計にすることで、その信頼はより早く築かれます。
診断、治療方針の決定、医学的必要性の判断は、有資格の臨床医に委ねられます。Claudeはそうした判断のための根拠を整理し、その後の書類作成の下書きを行うことができます。
患者自身も、自分の記録を理解するために一般向けのAIツールを使うことがあります。臨床医は、患者がそうした要約や疑問点を診察に持参するよう促すことで、内容を確認し、文脈の中で位置づける助けとなれます。
安全で実践的なAI活用習慣を身につける
医療分野で信頼できるAI活用は、的確な指示と規律ある確認プロセスから生まれます。Nightschool AIの無料カリキュラムは、最初のレッスンから実践形式です。
よくある質問
病院はどのようにAIを活用していますか?
主に文書作成、事前承認、コーディング支援、カルテ抽出、患者とのコミュニケーション、社内向けのナレッジツールに活用されています。Anthropicのページでは、Banner Healthの社内AIプラットフォーム、Carta Healthcareの臨床データ抽出、Commureの診療記録作成の取り組みが紹介されています。臨床上の意思決定は引き続き臨床医が行います。
医療分野のAIはHIPAAに準拠していますか?
それはツール単体ではなく、導入形態とそれを取り巻く契約次第です。Anthropicは医療提供者・支払者向けにHIPAA対応のサービスを提供しているとしています。保護対象保健情報を使用する前に、組織は承認済みの導入環境、必要な事業提携契約、各種統制を確認する必要があります。
AIは診療記録やSOAPノートを作成できますか?
AIは、SOAP形式を含め、文字起こしや簡易メモから記録の下書きや構成を作成し、臨床医が確認・署名できるようにすることができます。診察で得られた情報のみを使用し、不確かな点は明示し、診断を勝手に追加してはいけません。署名済みの記録の責任は臨床医にあります。
AIは事前承認をどのように支援しますか?
カルテ上の根拠と支払者の基準を照合し、満たしている点と不足している点を示し、医学的必要性の証明書を作成します。Anthropicは事前承認レビュー向けのサンプルAgent SkillとCMS Coverage Databaseのコネクタを公開しています。提出前に医学的必要性を確認するのは臨床医です。
Anthropicは医療分野向けに何を発表しましたか?
2026年1月、AnthropicはCMS Coverage Database、ICD-10、NPI Registry、PubMedとのコネクタ、FHIR開発・事前承認レビュー向けのAgent Skill、米国での個人向けヘルス連携のベータ版など、医療提供者・支払者向けのHIPAA対応サービスを発表しました。詳細は提供内容セクションのリンク先をご覧ください。
医師はAIを信頼していますか?
信頼の度合いは様々で、特定のツールを使った経験を通じて築かれていくものです。根拠の引用や不確かな点の明示など、誤りを発見しやすい設計は、臨床医が出力をどこまで信頼すべきかを判断する助けとなります。組織は、本格展開の前に自組織の事例で正確性を計測すべきです。
AIは文書作成において臨床医の時間をどれだけ節約しますか?
診療科やワークフロー、ツールによって異なるため、自組織で計測する必要があります。Anthropicのページでは、Banner Healthのほとんどのユーザーが時間の節約を実感しており、Commureの文書作成自動化によって臨床医の時間が大幅に節約されていると報告されています。確認にかかる時間も含めて計測すべきです。
AIは私の病歴を要約できますか?
米国では、AnthropicはProおよびMaxユーザーがHealthEx、Function、Apple Health、Android Health Connectといった健康記録やアプリと連携できるベータ版の統合を発表し、健康データはトレーニングに使用されないとしています。要約した内容は必ず担当の臨床医に確認してもらってください。