PoCから本番運用へ。安全性、データ統合、成果測定、人による監督を軸に、持続可能な医療AIの実装を議論
【2026年10月12日、台北】グローバルAI企業のiKalaは、Google Cloud、KPMG台湾とともに、「医療AIの新局面：個別導入から病院全体のスマートオペレーションへ」フォーラムを開催しました。
医療現場では、診療記録の要約、医用画像の解析、事務手続きの自動化など、さまざまな領域でAIの活用が進んでいます。一方、特定の診療科や業務における個別導入から、病院全体での運用へと拡大するためには、既存システムとの連携、データガバナンス、アクセス権限、投資対効果など、複数の課題を乗り越える必要があります。
KPMGのグローバル調査では、調査対象組織の72％が業務効率の改善を実感している一方、財務的な効果を得られた組織は39％にとどまり、84％が導入・運用上の課題に直面していると回答しました。AIによる個別の成果を、病院全体で測定可能な運営成果へと転換しながら、臨床上の安全性、患者のプライバシー、法令順守を確保することが、医療機関における重要なテーマとなっています。
AI導入とは「新しい働き方」を導入すること
フォーラムには、iKala、Google Cloud、KPMG台湾の専門家が登壇し、医療AIを概念実証（PoC）から本番運用へ移行するための実務上の論点を共有しました。
iKala共同創業者兼会長の程世嘉（Sega Cheng）は、AIの導入には、テクノロジーの実装だけでなく、臨床現場の業務プロセスや組織の働き方そのものを見直すことが必要だと説明しました。
程は、iKalaが慈済と連携し、台湾東部の透析センターにおけるIT、クラウド、AI基盤の構築を支援した事例を紹介。医療従事者の実際のニーズを理解し、臨床、IT、経営などの関係者が分野を越えて連携することの重要性を強調しました。
「AIを導入すると言いますが、実際に導入しているのは、新しい働き方です」
iKala共同創業者兼会長 程世嘉
効率改善を、財務的な成果へつなげる
KPMG台湾でヘルスケア・ライフサイエンス分野を担当する蘇嘉瑞（Jarret Su）氏は、調査対象となった組織の86％が、AIは競争優位性の構築に貢献すると考えている一方で、効率改善が必ずしも財務的な成果に結び付いていないと指摘しました。
医療機関がAIへの投資を継続するためには、経営目標とリソース配分を結び付け、どのユースケースに優先して投資すべきかを判断するための、明確な効果測定の仕組みが必要です。
蘇氏は、医療AIの導入を段階的に進めるため、「Enable」「Embed」「Evolve」の3段階の戦略を提示しました。まず「Enable」でインフラやデータ、部門横断の体制を整え、「Embed」でAIを臨床・管理業務に組み込みます。さらに「Evolve」では、院内での活用にとどまらず、地域医療や在宅医療、長期ケアへと展開していく考え方です。
また、ニーズが明確で効果を定量的に測定できる領域から優先的に導入し、成果を確認しながら段階的に対象を広げることで、投資対効果とリスク管理の両立につながると説明しました。
病院内のデータサイロをつなぐ「AI Readyアーキテクチャ」
iKala AIサービス事業部 副総経理の楊之奇（Gary Yang）は、従来の情報システムが個別の課題を解決するために設計されてきたのに対し、現在のAIには、複数のシステムを横断し、人に代わって一定の業務を実行することが期待されていると説明しました。
AIエージェントが臨床・管理システムを横断して業務を担うようになるなか、医療機関には、人とAIの役割分担を整理し、どの業務をAIに任せ、どの段階で人が判断・確認するのかを明確にすることが求められます。
こうした課題に対応するため、iKalaの楊之奇は、PoCから本番運用への移行を支える「AI Readyアーキテクチャ」を紹介しました。これは「Infrastructure Ready」「Data Ready」「AI／Agent Ready」の3つのレイヤーから構成されます。
「Infrastructure Ready」では、セキュリティや必要な計算能力、コストを踏まえ、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドクラウドを組み合わせた適切な基盤を整備します。「Data Ready」では、病院情報システム（HIS）、電子カルテ（EMR）、医用画像管理システム（PACS）などを接続し、データ品質やアクセス権限を管理します。さらに「AI／Agent Ready」では、AIモデルやツールを院内の業務プロセスと連携させ、診療科や部門ごとのニーズに応じたAIエージェントの活用を可能にします。
これらの基盤を整えることで、院内に分散するシステムやデータをつなぎ、個別のPoCにとどまらず、病院全体へ段階的にAI活用を広げられる環境の構築を目指します。
AIエージェントの拡大に不可欠なセキュリティとガバナンス
Google CloudでAIソリューションを担当する彭信忠（Jason Peng）氏は、従業員が勤務先の承認を得ずに個人向けAIツールを利用することで、機密情報の漏えいリスクが高まると指摘しました。
第三者調査では、回答者の約78％が、勤務先の承認を得ていない個人向けAIツールを利用した経験があるとされています。さらに、IBMの「2025年 データ侵害のコストに関する調査」によると、医療業界におけるデータ侵害1件当たりの平均損失額は742万米ドルに上ります。
患者の個人情報や診療記録、研究データを扱う医療機関では、組織の管理下で安全かつ信頼性の高いAI利用環境を整備することが重要だと彭氏は強調しました。
彭氏は、Google CloudのGeminiモデルとAIエージェントの一元管理基盤を組み合わせることで、各診療科や部門で利用されるAIを集約して管理し、共通のセキュリティ・コンプライアンス基準を適用できると説明しました。
AIエージェントを安全に運用するためには、データの分離、利用者の認証、アクセス権限の管理、情報源の追跡、監査ログの記録といった仕組みが必要です。
フォーラムでは、医療従事者間の引き継ぎ業務を想定したデモンストレーションも行われました。AIエージェントが、利用者の権限に応じて患者情報を取得し、参照元を明示した引き継ぎレポートを作成。最終的に医療従事者が内容を確認し、その確認内容や操作履歴を記録する流れが紹介されました。
PoCと本番運用の間を埋める「SCOPE Framework」
iKala AIサービス事業部のソリューションアーキテクト、陳姵淇（Paggie Chen）は、The Health Management Academyの調査を発表しました。
同調査では、回答者の83％が、Agentic AIが医療の中核業務に大きな価値をもたらすと期待している一方、PoCやテストを開始した組織は43％、実際の業務プロセスに導入できている組織はわずか3％にとどまっています。
こうしたPoCと本番運用の間にあるギャップを埋めるため、陳氏はiKalaの「SCOPE Framework」を紹介しました。SCOPEは、「Select for Scale」「Commit to Production」「Openness」「Platform」「Evidence」の5つの原則で構成され、拡張性のあるユースケースの選定、本番運用を見据えた設計、透明性の確保、再利用可能な基盤の整備、成果の測定を重視しています。
また、PoCの段階から臨床上の検証、モデルの透明性、評価指標、責任分担を組み込むことで、本番運用への移行を見据えた体制を整えることが重要だと説明しました。
陳氏は、AIを医療従事者に代わるものではなく、専門家の判断や業務を支援するツールとして位置付けるべきだと強調しました。AIの活用においても、人による確認と継続的な監視を行い、臨床上の最終判断は、必要な専門性と権限を持つ医療従事者が担う体制を維持することが重要だとしています。
個別導入から、病院全体の持続可能なAI運用へ
医療AIを病院全体へ展開するためには、実際の臨床ニーズを起点に、医療・IT・経営などの関係者が連携し、技術基盤と役割分担を整えることが重要です。
iKalaの「AI Readyアーキテクチャ」は、インフラやデータ、AI活用に必要な基盤を整備し、「SCOPE Framework」は、PoCの検証から本番展開、成果の測定・追跡までを支援します。
これらを組み合わせることで、臨床上の最終判断は医療従事者が担うという前提を維持しながら、AI活用を個別のPoCから病院全体へと段階的に広げ、安全性を確保しつつ、効果を測定できる持続可能なAI運用の実現を目指します。
[ About iKala ]
iKalaは、AIとデータを企業経営の中核に組み込むことで、より的確で迅速な意思決定を支援しています。私たちは、組織が「データの蓄積」から「意思決定への活用」へと進むことを後押しし、AIによる変革を支援します。企業が保有する独自データと、世界中の数十億のソーシャルメディア上のシグナルをもとにiKalaが構築したインテリジェンスモデルを組み合わせ、包括的なAIソリューションを提供しています。
台湾に本社を置くiKalaは、世界190か国超に事業を展開し、1,000社以上の企業と50,000のブランドにサービスを提供しています。顧客には、Fortune 500に名を連ねる企業も複数含まれています。
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