AIで議事録作成 試行錯誤ノあれやこれや

2026年9月28日 医療経営士埼玉研究会 DX・AI活用勉強会発表資料

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1. AIで議事録作成 試行錯誤ノあれやこれや 2026.09.28 医療経営士埼玉研究会 小貫陽介(オヌキヨウスケ)
2. 誰ぞ 名前 小貫陽介オヌキヨウスケ 所属 ヘルステックハブ株式会社 ▪ 病院医事課→IT(レセコン、電子カルテ、SaMD等開発) ▪ 医療DXについて考えるコミュニティ「MTUG」副代表理事 2
3. お話しすること ▪ 経緯 ▪ やったこと ▪ 課題と対策 ▪ まとめ 3
4. 経緯 4
5. 発端 ▪ 医療機関から、治験審査委員会の議事録作成に労力を費しており、 生成AIで何とかできないかと相談 ▪ 審査委員会の音声(文字起こし)や会議資料を入力として、医療機 関所定フォーマットの議事録の叩きを出力する仕組みをAIで構築 することが目的 ▪ 小貫はヒアリングや実装と検証を担当 5
6. 治験審査委員会(IRB: Institutional Review Board)とは？ 治験審査委員会とは、治験の安全性・有効性・倫理性を審査する役割を担う委員 会。..(中略)..IRB（Institutional Review Board）と略される。 治験審査委員会の定義や業務内容、また治験審査委員会の委員に選出されるための 条件などは、すべてGCP（治験実施の際に守るべきとされる国際的なルール）に定 められている。 治験審査委員会は、「専門委員」「非専門委員」「外部委員」らが5人以上集まった グループで構成されている。専門委員は医学などの専門知識を持った人、非専門委 員は医学の知識を持たない人、外部委員は医療機関との利害関係がない人が担う。 (後略、下線引用者による) 治験審査委員会とは | 製薬業界 用語辞典 | Answers (アンサーズ) https://answers.and-pro.jp/dictionary/cat03/3056/ 6
7. 委員会の資料 ▪ 委員会全体の文字起こし(トランスクリプト) ▪ 1臨床試験=1議題。議事録には新規審査分を中心に記載 ▪ 開催概要 – 当日のリモート・現地参加者と出欠 – 実施医療機関や治験責任者 – 治験の計画書番号、薬名、対象疾患等 ▪ 委員会資料(PDF) ▪ 議事録のフォーマット、テンプレート ▪ 過去の議事録(マスキングや匿名・仮名加工等実施済) ▪ 文体、語彙、言い回しの推奨・非推奨 7
8. やったこと 8
9. 話を聞いて当初抱いた印象 ▪ 「扱う情報量も多いし、必要な加工や抽出もいっぱいあるから、 ブラウザのChatGPTとかでプロンプト一発のポン出し、みたいな のはムリそう。」 ▪ 「工程をわけて、整理・加工・抽出等に分解して順番に処理して いかないとダメそうだな。」 入力(インプット) AIや人間やプログラム 出力(アウトプット) 9
10. 「例えば、こんなふうな整理かな…。」 ※ChatGPTによる作成 10
11. 「とはいえ、このフロー図に沿って最初から実装するのは 複雑すぎるから、まずは一番単純なプロンプト一発で出し てみっぺか。」 11
12. という訳で、プロンプト一発ポンで出した結果… 不備や課題が出てきた ▪ A. 議事録に期待される文章量に満たない ▪ B. 審議でのやり取りや発言が省略されたり混ざる ▪ C. 同じ語の表現のゆれ、固有名詞や治験用語の誤認識 – 委員会中、ひとつの用語をいろいろな表現で用いている – 例)蜂窩織炎、蜂巣炎、フレグモーネ、潰瘍性大腸炎、UC、潰大 ▪ D. 文体や言葉遣い、言い回しのルールの遵守ができていない – です・ます調や「えーと」の混入、場違いなくだけた表現 ▪ E. そもそも資料が多くて、全部の資料をAIに渡せていなかった 12
13. 課題と対策 13
14. 主な不備、課題 ▪ A. 議事録に期待される文章量に満たない ▪ B. 審議でのやり取りや発言が省略されたり混ざる ▪ C. 同じ語の表現のゆれ、固有名詞や治験用語の誤認識 ▪ D. 文体や言葉遣い、言い回しのルールの遵守ができていない ▪ E. そもそも資料が多くて、全部の資料をAIに渡せていなかった 何をゴールとするなかで、どのような順番でどういう処理をするか。 それぞれの処理では、AIにどのような入力を渡してどういう出力をしてもらうか。 プロンプトは、AIにその指示を出す手段。 14
15. 大きくは、次のようなことをやった ▪ 議事録の出力としてほしい構造を決める(章立て) ▪ 処理の流れ、フローとプロンプトを考える ▪ プロンプトは、GCP省令やガイドライン、医療機関資料も利用 手元にある資料をいっぺんにAIに渡さず、各ステップで必要な情報だけ渡す – 資料原本の代りに要約した情報を渡す、ということもあり得る 15
16. ※ChatGPTによる作成 16
17. 課題A. 期待される出力のボリュームに届かない 仮説: 一度に扱う情報量や処理範囲が大きすぎるのではないか 対策: いっぺんに全部やらない。一度に処理する範囲を臨床試験ごとに分割 あるいは、作業のステップをプロンプトに含める。 ▪ 議題は互いに独立しているため、分割の単位としてちょうどよかった ▪ 処理範囲の分割と処理工程の分割 – 資料 → (抽出・変換) → 議事録 – 資料 → (抽出) → 議事録に載せたい要点のリスト → (変換) → 議事録 17
18. 課題B. 審議中のやり取りや発言が省略されたり混ざる 仮説: ▪ 議事録で何を担保するべきか伝えていなかった ▪ 扱う量が多すぎ 対策: 作業の背景情報をプロンプトに明示的に書く ▪ GCP省令や厚労省、PMDA等の資料、委員会の過去の議事録をもとに、AIを 使って議事録の記録方針や基本姿勢を抽出させた。例) – 審査の透明性、説明責任、記録の正確さ、中立性の担保 – 監査や開示請求に耐え得る明瞭性の確保 18
19. (プロンプト例) 省略 19
20. 課題C. 同じ語の表現のゆれ、固有名詞や治験用語の誤認識 仮説: 低精度の文字起こしと未知の語彙や用語の多用 対策: 治験用語や試験に特有の用語、表現の言い換えを整理する ▪ 「クローン病、CD、Crohn’s disease、ｸﾛｰﾝﾋﾞｮｳ、ｼｰﾃﾞｨｰ、ｸﾛｰﾝｽﾞﾃﾞｨｼﾞｰｽﾞ」 ▪ 「医療経営士埼玉研究会、ｲﾘｮｳｹｲｴｲｼｻｲﾀﾏｹﾝｷｭｳｶｲ」 ▪ 「ロキソニン、ロキソプロフェン」 ▪ 文字起こしには正しく起せなかった誤記や意味不通の記述が多く残るため、 AIに文字起こしの校正をさせる際にも用語集が活用できる 20
21. 課題D. 文体や言葉遣い、言い回しのルールの遵守ができてい ない 仮説: (Bと同じ)議事録で何を担保するべきか伝えていなかった 対策: 求める期待値や遵守するべきルールをプロンプトに明示的に書く ▪ AIに期待する出力内容や項目は、議事録フォーマットを元に決定 – 承認/非承認/条件つき承認、附帯条件(案内文書の文言修正等) ▪ 記録するべき事項、しないでほしい事項 – 例) 議事録には「えーと」「あのー」「なんていうか」のようなフィ ラー、「お疲れ様です」の挨拶、通信確認のやり取りは不要 – 逆に、開会宣言や閉会宣言は必要 ▪ 「文章校正」という処理工程として切り出す ▪ 望ましい出力と望ましくない出力をいくつか例示するのも有効 21
22. 課題E. そもそも資料が多くて、全部の資料をAIに渡せていな かった 原因: (Aと同じ)一度に依頼する作業が広い、入力情報を選別していない 対策: ▪ 作業の分割の検討 ▪ AIに渡す情報をしぼり込んだり、事前に要約する、整形する 22
23. 人間によるレビューが可能な状態をどう担保するか？ ▪ 議事録の本文(発言の羅列)は文字起こしに基づいてAIが生成する ▪ 成果物だけではどの資料や発言に基づく記述なのか分からず、点検が大変 ▪ そのため、例えば議事録本文中の各発言に、文字起こしのどの発言を根拠にし ているかをAIに引用させる → 引用元の明示は、ChatGPT, NotebookLM(Gemini Notebook), Claude等はやって くれます 23
24. 品質の評価をどのようにおこなうか？ ▪ AIの出力を私が眺めても、どうしても感覚的な、定性の評価にならざるを得な かった ▪ AIの出力に対する、医療機関の担当者(=品質を判断できる人)に詳しく感想をヒ アリング ▪ 評価観点や作業方針として整備し、プロンプトに反映 ▪ 実際に受けたフィードバック視点： – 「欠席者が読んだときに当日の委員会の流れや審議内容を理解できない」 – 「質疑応答の過程が、途中で部分部分端折られていて網羅されていない」 24
25. まとめ 25
26. ▪ 一度の作業の範囲や工程を分割しよう ▪ 期待する出力を詳しく書こう ▪ 渡す入力の質を担保しよう 26
27. ご清聴ありがとうございました 小貫陽介 27