医療現場でのLLM（大規模言語モデル）活用に関心をお持ちではありませんか。医師の業務負担増大や、日々更新される膨大な医療情報をいかに効率よく扱うかという課題に対し、LLMは解決策の一つとして大きな期待が寄せられています。しかし、その具体的な活用法や、導入におけるメリット・デメリット、さらには国内の開発状況まで、知りたい情報は多岐にわたるでしょう。この記事を読めば、2025年時点の医療分野におけるLLM活用の最新動向から、現場導入の具体的なイメージ、そして潜在的なリスクまでを網羅的に理解できます。AI導入による業務変革のヒントとして、ぜひご活用ください。実践的なAIスキルを法人研修で学びたいご担当者様は、当社AX CAMPが提供する「AI活用研修」の資料もぜひご覧ください。
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LLMが医療分野で注目される背景
LLM（大規模言語モデル）が医療分野で注目を集めている主な理由は、「医師の働き方改革」と「医療情報の効率的な活用」という2つの大きな課題に応える可能性を秘めているためです。医療現場は、長時間労働が常態化しやすく、業務負担の増大が深刻な問題となっています。
加えて、日々発表される新しい医学論文や臨床データは膨大な量にのぼり、個々の医師がすべてを把握し続けるのは困難です。LLMは、これらの課題を解決する技術として、医療の質と効率を両面から向上させることが期待されています。次で、それぞれの課題を詳しく見ていきましょう。
医師の働き方改革と業務負担の増大
2024年4月から「医師の働き方改革」として時間外労働の上限規制が適用され、医療機関は労働時間の短縮という待ったなしの課題に直面しています。しかし、Ubie株式会社が2024年8月に実施した調査では、約7割（68.1%）の医師が労働時間の短縮を実感していないと回答しており、対策が急務であることがうかがえます。（出典：医師の約7割が「働き方改革による労働時間短縮を実感せず」）
このような状況で期待されているのが、LLMをはじめとする生成AIの活用です。例えば、退院時サマリーや診療情報提供書といった文書作成業務にLLMを導入した実証実験では、作業時間を最大3分の1に削減できる可能性が示されました。（出典：医師の約7割が「働き方改革による労働時間短縮を実感せず」）これは年間で約540時間もの作業時間削減に相当すると試算されており、医師が本来注力すべき診療や研究に多くの時間を割けるようになることを意味します。このように、LLMは医師の事務的作業を大幅に効率化し、働き方改革を推進する上で不可欠なツールとなりつつあるのです。
膨大な医療情報・論文の効率的な活用ニーズ
医療は日々進歩しており、新しい治療法や研究成果が論文として次々と発表されます。この膨大な情報を常に収集・整理し、臨床現場に活かすことは、医療の質を維持・向上させる上で極めて重要です。しかし、その情報量はあまりにも多く、人力だけで追い続けるには限界があります。
ここでLLMが大きな力を発揮します。LLMは、大量のテキストデータを学習し、その内容を要約したり、特定の情報を抽出したりする能力に長けています。この能力を活用すれば、最新の医学論文や診療ガイドラインから必要な情報を瞬時に引き出し、医師の知識をアップデートする手助けができます。結果として、医師はより多くの情報に基づいた、質の高い意思決定を迅速に行えるようになり、患者一人ひとりに対して最適な医療を提供することにつながるでしょう。
医療分野におけるLLMの主な活用シーン
医療分野におけるLLMの活用は、すでに研究段階から実用化フェーズへと移行しつつあります。特に「文書作成の自動化」「診断・治療方針の提案支援」「患者とのコミュニケーション支援」の3つの領域で、その効果が期待されています。これらの活用により、医療従事者の負担を軽減し、医療の質を向上させることが可能です。
具体的な活用シーンを理解することで、自院の課題解決にLLMをどう活かせるか、より明確なイメージを持つことができるでしょう。
電子カルテや文書作成の自動化・効率化
医療現場では、電子カルテの入力や退院サマリー、診療情報提供書（紹介状）など、多種多様な文書作成業務が発生します。これらの業務は医師の労働時間のかなりの部分を占めており、大きな負担となっています。
LLMを活用することで、音声入力から自動でカルテの下書きを作成したり、構造化されたデータから自然な文章のサマリーを生成したりできます。ある実証実験では、LLMの導入により退院時サマリーの作成時間が大幅に短縮され、年間約540時間の作業時間削減につながる可能性が示唆されました。（出典：医師の約7割が「働き方改革による労働時間短縮を実感せず」）このように文書作成業務を効率化することで、医師は患者と向き合う時間をより多く確保できるようになります。
診断支援と治療方針の提案
LLMは、膨大な医学論文や臨床データを学習しており、医師の診断や治療方針決定を支援する一助となり得ます。ただし、その支援はあくまで補助的なものであり、診断は医師による最終判断が必要不可欠です。個々の機能は医療機器認証や臨床試験で有効性を確認されるべきものと理解しておく必要があります。
LLMは、画像所見や患者の症状、検査結果といったテキスト情報を統合的に解釈し、考えられる疾患のリストや治療法の選択肢を提示できます。実際に、Googleが開発した医療用LLM「Med-PaLM 2」は、米国の医師国家試験形式の問題で専門家レベルのパフォーマンスに匹敵する85%以上の正答率を達成したと報告されています。（出典：Sharing Google’s Med-PaLM 2 medical large language model）LLMが客観的な情報を提供することで、診断の精度向上や見落とし防止に貢献する可能性はありますが、その利用には医師の厳格な監督が前提となります。
患者とのコミュニケーション支援
患者への説明や同意取得（インフォームド・コンセント）は、医療において非常に重要なプロセスです。しかし、専門的な内容を分かりやすく伝えるには時間とスキルが求められます。
LLMは、専門的な医療情報を平易な言葉に翻訳したり、患者からの質問に対する回答案を作成したりすることで、コミュニケーションを円滑にする手助けができます。これにより、患者の満足度向上だけでなく、医師が説明に要する時間を短縮し、より多くの患者に対応できるようになる可能性が考えられます。患者が自身の病状を正しく理解し、治療に積極的に参加することを促す一助となるでしょう。
【2025年】国内で開発が進む主要な医療特化LLM 3選
海外の巨大テック企業が開発した汎用LLMだけでなく、日本の医療事情に合わせて国内でも医療特化型LLMの開発が活発に進んでいます。日本語の複雑な表現や日本独自の医療制度に対応するためには、国内データに基づいたモデルが不可欠だからです。
ここでは、2025年時点で特に注目されているELYZA-LLM-Med、Preferred-MedLLM、そしてGoogleのMed-PaLM 2という3つの医療特化LLMを紹介します。それぞれの特徴を理解することで、今後の技術動向を把握する助けとなるでしょう。
1. ELYZA-LLM-Med (ELYZA)
株式会社ELYZAが開発した「ELYZA-LLM-Med」は、内閣府の戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）の一環として開発された、日本語の医療に特化したLLM基盤です。このモデルは、日本の医師国家試験ベンチマーク「IgakuQA」において、国内最高性能を達成したと報告されています。（出典：ELYZAは国内最高性能日本語版医療LLM「ELYZA-LLM-Med」を開発）
特に、電子カルテの標準化やレセプト（診療報酬明細書）のチェックといった、日本の医療事務に直結するタスクでの活用が想定されています。海外モデルでは対応が難しい国内の制度や用語に最適化されている点が、大きな強みと言えるでしょう。
2. Preferred-MedLLM (Preferred Networks)
株式会社Preferred Networksが開発した「Preferred-MedLLM-Qwen-72B」は、高い精度と安定した説明生成能力を両立することを目指した日本語医療LLMです。このモデルも日本の医師国家試験ベンチマークで、GPT-5を上回る非常に高い正答率を記録しています。（出典：高い精度と安定した説明生成を両立する日本語医療LLM: Preferred-MedLLM-Qwen-72Bの開発）
大きな特徴は、単に正解を出すだけでなく、なぜその結論に至ったのかという「推論の過程」を安定して生成する点にあります。医療現場では、AIの判断根拠がブラックボックスであることが導入の障壁になりがちですが、このモデルは説明可能性を高めることで、医師が安心して利用できる信頼性の高いパートナーとなることを目指しています。
3. Med-PaLM 2 / Med-Gemini (Google)
Googleは、医療分野に特化したLLMの研究開発をリードしており、その代表例が「Med-PaLM 2」です。米国の医師国家試験（USMLE）形式のテストで専門家レベルとされる85%以上のスコアを達成し、その高い能力で注目を集めました。（出典：Sharing Google’s Med-PaLM 2 medical large language model）
現在、Googleはこの技術をさらに発展させた次世代モデルファミリー「Med-Gemini」の研究開発を進めています。将来的には、これらのモデルがGoogle Cloudのプラットフォームを通じて提供される計画であり、グローバルな医学研究の知見を学習しているため、国際的な論文やガイドラインを参照する際に強みを発揮することが期待されます。日本国内での利用においては、日本語への最適化が今後の焦点となります。
医療現場にLLMを導入するメリット
医療現場にLLMを導入することは、単なる業務のデジタル化にとどまらず、医療従事者、患者、そして医療システム全体に多岐にわたるメリットをもたらします。業務負担の軽減による働き方改革の推進から、診断精度の向上による医療の質の底上げまで、その効果は計り知れません。
ここでは、LLM導入によって得られる主要な3つのメリットを具体的に解説します。
医療従事者の業務負担軽減
LLM導入による最大のメリットの一つは、医療従事者の業務負担を大幅に軽減できる点です。前述の通り、カルテ入力や各種書類作成といった事務作業の自動化は、医師や看護師が本来の専門業務に集中するための時間を生み出します。
実際に、ある病院ではLLMを活用した文書作成支援により、業務時間を最大3分の1まで削減できるという試算も出ています。（出典：医師の約7割が「働き方改革による労働時間短縮を実感せず」）このような効率化は、長時間労働の是正に直結し、医療従事者のワークライフバランス改善や離職率低下にも貢献することが期待されます。
診断精度の向上と医療の質の均てん化
LLMは、最新の医学論文や膨大な臨床症例データベースを学習しており、医師が診断を下す際の強力なサポートツールとなり得ます。AIがCT画像から微細な病変候補を指摘したり、稀な疾患の可能性を提示したりすることで、診断の見落としリスクを低減し、早期発見・早期治療につなげることができます。
さらに、専門医が不足している地域や施設においても、LLMが専門的な知見を提供することで、どこでも質の高い医療を受けられる「医療の質の均てん化」に貢献します。経験の浅い医師でも、ベテラン医師の知識が組み込まれたAIのサポートを受けることで、より質の高い診療を提供できるようになるでしょう。
患者への情報提供と満足度の向上
LLMは、患者とのコミュニケーションを改善し、満足度を高める上でも有効です。病状や治療方針について、専門用語を避け、患者一人ひとりの理解度に合わせた平易な言葉で説明文を生成することが可能です。
これにより、患者は自身の状態をより深く理解し、納得して治療に臨むことができます。また、よくある質問に対してLLMが自動で回答するチャットボットなどを導入すれば、患者はいつでも気軽に疑問を解消でき、医療機関側の問い合わせ対応業務も効率化できます。結果として、患者エンゲージメントと治療効果の向上が期待できるのです。
LLMを医療で活用する際の課題と注意点
LLMは医療分野に大きな変革をもたらす可能性を秘めている一方で、その導入には慎重な検討が不可欠です。特に、情報の正確性、個人情報の保護、そして倫理的・法的な責任という3つの大きな課題が存在します。これらのリスクを正しく理解し、適切な対策を講じなければ、かえって医療の安全性を損なうことにもなりかねません。
ここでは、医療現場でLLMを活用する際に必ず押さえておくべき課題と注意点を解説します。
ハルシネーション（誤情報）のリスク
LLMにおける最大の課題の一つが、「ハルシネーション」です。これは、AIが事実に基づかない情報を、もっともらしく生成してしまう現象を指します。（出典：Googleの医療向けLLM「Med-PaLM 2」とは？ 医師国家試験で専門家レベルのスコア） 例えば、存在しない薬剤の効果を述べたり、誤った診断名を提示したりする可能性があります。
医療において誤情報は患者の生命に直接関わるため、このリスクは極めて深刻です。LLMが生成した情報は、必ず専門家である医師が内容を精査し、最終的な判断を下すことが絶対条件となります。（出典：生成AIによる退院時サマリー作成で業務負担は軽減されるか）LLMはあくまで思考を補助するツールであり、その回答を鵜呑みにすることは非常に危険です。
個人情報保護とセキュリティの確保
医療情報は、個人情報の中でも特に厳重な保護が求められる「要配慮個人情報」に該当します。LLMの利用にあたり、患者のカルテ情報などを外部のクラウドサービスに送信する場合、情報漏洩のリスクを徹底的に管理する必要があります。
そのため、通信の暗号化やアクセス制限といった技術的な対策はもちろん、厚生労働省が示す「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」などに準拠し、個人情報の適切な取り扱いを徹底することが不可欠です。（出典：「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第6.0版」の策定について）院内に閉じた環境で利用できるオンプレミス型のLLMや、セキュリティが担保された医療専用のプラットフォームを選択することも重要な選択肢となります。
倫理的・法的な責任所在の明確化
もしLLMの支援を受けて下した診断に誤りがあり、患者に不利益が生じた場合、その責任は誰が負うのでしょうか。現状の法制度では、たとえAIが誤った情報を提供したとしても、最終的な診断・治療の責任を負うのは医師であると整理されています。（出典：生成AIによる退院時サマリー作成で業務負担は軽減されるか）
AIはあくまで医師の判断を支援する「道具」と位置づけられており、その道具をどう使いこなすかが問われます。したがって、医療機関はLLMを導入する際に、院内での利用ガイドラインを策定し、契約や院内規程で責任の範囲を明確化する必要があります。また、AIの判断プロセスが不透明な「ブラックボックス」問題への対策として、判断根拠を提示できる説明可能なAI（XAI）の技術開発も進められています。
医療用LLMの導入・開発アプローチ
医療現場にLLMを導入・開発するには、大きく分けて2つのアプローチが存在します。一つは既存の高性能な汎用LLMを医療データで追加学習させる「ファインチューニング」、もう一つは独自の医療データのみを用いてゼロからモデルを構築する「スクラッチ開発」です。どちらの手法を選択するかは、目的、予算、そして利用可能なデータ量によって決まります。
それぞれのメリット・デメリットを理解し、自院の状況に最適なアプローチを見極めることが重要です。
汎用LLMのファインチューニング
ファインチューニングは、GPTシリーズやGeminiシリーズといった、すでに膨大なテキストで事前学習された汎用LLMをベースとして、特定の領域（この場合は医療）の専門データを用いて追加学習を行う手法です。これにより、モデルは医療特有の専門用語や文脈を理解できるようになります。
このアプローチの最大のメリットは、スクラッチ開発に比べてコストと時間を大幅に削減できる点です。すでに高い言語能力を持つモデルを基盤にするため、比較的少量の専門データでも高い性能を引き出すことが可能です。国内で開発されている医療特化LLMの多くも、この手法を応用しています。ただし、ベースとなるモデルの特性に性能が依存する側面もあります。
独自データの学習によるスクラッチ開発
スクラッチ開発は、既存のモデルに頼らず、収集した独自の医療データのみを使って、ゼロからLLMを学習させるアプローチです。この方法の利点は、特定の医療機関や研究分野のデータに完全に特化した、非常に専門性の高いモデルを構築できる点にあります。
一方で、モデルの学習には膨大な量の高品質なデータと、高性能な計算リソース（GPUなど）、そして多大な開発期間が必要となり、コストが非常に高くなるという大きな課題があります。そのため、国家的なプロジェクトや大規模な研究機関で採用されるケースが主であり、一般的な医療機関が単独で取り組むのは現実的ではありません。
LLMが拓く医療の未来と今後の展望
LLM技術は、医療のあり方を根底から変えるほどのポテンシャルを秘めています。現在は文書作成支援や診断補助といった領域での活用が中心ですが、将来的には個別化医療の推進や創薬プロセスの革新など、さらに高度な役割を担うことが期待されています。
技術の進化は日進月歩であり、LLMは今後、テキスト情報だけでなく、医用画像やゲノム情報といった多様なデータを統合的に解析する「マルチモーダルAI」へと進化していくでしょう。 これにより、より高精度で個別化された診断や治療法の提案が可能になります。例えば、患者一人ひとりの遺伝子情報や生活習慣に合わせた最適な予防策をAIが提案する、といった未来が現実のものとなるかもしれません。
また、LLMの「ハルシネーション」という欠点でさえ、新しい創薬の仮説を生み出すきっかけとして活用する研究も始まっています。AIが人間の思考の枠を超えた組み合わせを提示し、それが画期的な新薬開発につながる可能性も指摘されています。LLMは単なる効率化ツールではなく、医療における新たな発見を促進するパートナーとして、その役割を拡大していくことでしょう。
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まとめ：LLMは医療をどう変えるか｜正しく理解し質向上を目指そう
本記事では、LLM（大規模言語モデル）が医療分野で注目される背景から、具体的な活用シーン、国内の主要な開発動向、そして導入におけるメリットと課題までを網羅的に解説しました。
重要なポイントを以下にまとめます。
- LLMは医師の働き方改革と医療情報の効率的活用という課題に応える技術として期待されている。
- 主な活用シーンは文書作成の自動化、診断支援、患者とのコミュニケーション支援の3つ。
- 国内でもELYZAやPreferred Networksなどが日本語に特化した医療LLMを開発し、高い性能を示している。
- 導入のメリットは業務負担軽減、診断精度向上、患者満足度向上など多岐にわたる。
- 一方で、ハルシネーション、個人情報保護、責任の所在といった課題への対策が不可欠。
LLMは医療の質と効率を飛躍的に向上させる可能性を秘めていますが、その特性とリスクを正しく理解した上で、慎重に活用を進めることが重要です。この記事が、皆様の医療機関におけるAI活用の第一歩となれば幸いです。
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