施設ごとのAI学習初期セットアップとは¶

最終更新日: 2026-09-04 対象読者: 管理者

💡 一言でいうと: 貴院の過去のカルテ・文書を集めて、AIに見せる「お手本集」を作る初期設定です。 AIモデルそのものを学習させる（作り変える）機能ではありません。

🏅 特許出願中の独自技術です

このページで説明する「お手本方式」（貴院の文書からお手本を作り、生成のたびにAIへ見せる仕組み）は、当社 FutureSync 株式会社が 特許出願中（特願2026-189931、2026年8月19日出願）の独自技術です。詳細は本ページ末尾の「独自技術について」をご覧ください。

施設ごとのAI学習初期セットアップの全体像

よくあるご質問：「患者データがAIに学習されるの？個人情報は大丈夫？」¶

答え: AIモデルには一切取り込まれません。

「AIが学習する」と聞くと、患者さんのデータがAIの頭の中に焼き込まれて、よその病院の回答にも使われてしまう——そんなイメージを持たれがちですが、本機能はそれとはまったく別の仕組みです。

AIモデル（頭脳）は1ミリも変化しません
集めたデータは貴院専用のデータベースに保存されるだけです
他の医療機関から参照されることはありません
不要になればいつでも削除できます

たとえるなら：「見本を机に置く」か「丸暗記させる」か¶

本機能＝お手本方式	モデル学習（本機能では不使用）
書道の先生が、清書のたびに見本を机に置いて「この字のように書いて」と頼むイメージ	見本を丸暗記させて体に染み込ませるイメージ
見本を片付ければ、何も残らない	一度覚えたものは取り出せない・忘れさせられない
見本は貴院の引き出し（専用DB）にしまってある	覚えた内容が別の場面で出てしまうおそれ

本システムのAIは何も覚えません。文書を作る依頼のたびに、貴院の引き出しからお手本を取り出して「横に置いて見せている」だけ。これが「施設ごとのAI学習」の正体です。

仕組み：3つのステップ¶

[1] 集める          [2] お手本化する           [3] 毎回見せる
モバカルから     →   個人情報を匿名化して   →   文書を作るたびに
過去のカルテ・       「書き方のお手本」         お手本を参考例として
完成文書を取得       として貴院専用DBに保存     AIへの指示文に添える

[1] 集める¶

モバカル（電子カルテ）のAPIから、貴院の直近の一定期間の完成済みカルテ・医事文書（訪問診療カルテ、主治医意見書、訪問看護指示書など）を取得します。品質チェックを通過した、お手本にふさわしい文書だけが選ばれます。

[2] お手本化する¶

取得した文書はそのまま保存するのではなく、

医事文書 → 患者氏名などの個人情報を自動マスキング（匿名化）した上で、「入力と完成形のペア（お手本例）」として保存
医師別のカルテの書き方 → 個々の患者内容ではなく、書き方の傾向を一般化した「文体・構成ルール」（指示文）として保存

いずれも保存先は貴院（チーム）専用の領域で、施設単位で完全に分離されています。

[3] 毎回見せる¶

AIが文書の下書きを作るとき、この「お手本」を毎回、指示文と一緒にAIに見せます。人間に例えると「新人に前任者の良い記載例を渡して、この書式・文体で書いてね、と依頼する」のと同じです。お手本は依頼のたびに添付されるだけで、AI自身の記憶には残りません。

「お手本方式」と「モデル学習」の違い¶

	世間でいう「AI学習」＝モデル学習（ファインチューニング）	本機能＝お手本方式
AIモデルは変化する？	変化する（データが焼き込まれる）	変化しない
データの保存場所	AIモデル内部（取り出せない）	貴院専用データベース
他院への影響	混ざるリスクがある	なし（施設単位で分離）
データの削除	事実上不可能	いつでも削除可能
本システムでの利用	使っていない（機能自体が存在しない）	✅ こちらを採用

💡 補足: AI事業者（Azure OpenAI・Amazon Bedrock等）のAPIも、送信された内容をモデルの訓練に使用しないことを規約で明示しているサービスを利用しています。

初期セットアップウィザードで行うこと（5ステップ）¶

管理者向けの画面で、次の5段階を順番に進めます（前の段階が終わるまで次に進めません）。画面では設定の進捗を確認しながら作業でき、完了後の学習結果も管理できます。

同一法人内の別クリニックを管理する法人管理者も、必要な初期セットアップ画面を開けます。

連携ツールの接続確認 — 院内の連携ツール（RPA）がモバカルと通信できるか確認
ユーザー取込・モバカル連携 — 貴院の医師・スタッフのアカウントを取り込み
医師別カルテ学習 — 直近1ヶ月のカルテから、医師ごとの「書き方の傾向」を分析して指示文化（患者の具体的内容は保存しません）
施設ブロック学習 — 貴院のカルテでよく使う定型ブロック（記載欄の構成）を検出
医事文書のお手本登録 — 過去の完成文書を匿名化してお手本として一括登録

所要はデータ量によりますが、ほとんどの処理はバックグラウンドで自動実行されます。

💡 画面の操作手順と各ステップで起きることは RPA接続後にやること（AI学習セットアップ）にまとめています。

個人情報保護のまとめ¶

✅ AIモデルへの焼き込みなし — ファインチューニング機能はシステムに存在しない
✅ 保存前に自動匿名化 — お手本例は患者氏名等をマスキングしてから保存
✅ 利用時にも再マスキング — AIに見せる直前にも個人情報の自動検出・匿名化を実施
✅ 施設単位で完全分離 — データベースの行レベルで施設（チーム）ごとに隔離。他院からのアクセスは構造上不可能（同一法人内の複数施設での共有は設定選択制）
✅ AI事業者の訓練にも不使用 — API入力を訓練に使わない規約のサービスを利用
✅ 削除可能 — お手本・学習結果はデータベース上のレコードなので随時削除できる

独自技術について¶

この「お手本方式」による医療文書作成支援の仕組みは、当社が 特許出願中 の独自技術です。モデル学習に頼らずに施設ごとの品質向上を実現する方式として開発しました。

項目	内容
発明の名称	医療文書作成支援システム、医療文書作成支援方法、および、医療文書作成支援プログラム
出願番号	特願2026-189931
出願日	2026年8月19日
出願人	FutureSync株式会社

出願範囲に含まれる仕組み

貴院の基本情報（患者サマリー・AIの初回生成など）と、医療者が作成・編集した文書との関係から「追加プロンプト（お手本）」を自動生成し、保存すること
文書生成のたびに、基本プロンプトとその追加プロンプトを合わせてAIに入力すること
具体的には、次の機能がこの方式で動いています
- 本ページの初期セットアップ（過去文書のお手本化）
- 記載学習（AIの初回生成と医師の修正後との差分から学ぶ）
- 医事文書学習（作成済み文書の画像・構造化データから学ぶ）

「特許出願中」は審査中の状態を指し、特許権が確定したことを意味するものではありません。

施設ごとのAI学習 初期セットアップとは¶