公開日：2026-05-21
- Contact sales
- Company size: Enterprise
- Region: Global, North America
- Industry: Healthcare
- Products: ChatGPT
- Results: 80% Reduction in time spent on administrative tasks
概要
AdventHealthは、ChatGPT for Healthcareを導入して事務負担を軽減し、臨床ワークフローを合理化しています。時間のかかる記録作業やサポート業務を自動化することで、ケアチームは毎週何時間もの時間を取り戻し、臨床医がより患者に集中できるようになりました。これにより、単なる運用上の効率化にとどまらず、臨床キャパシティの拡大、迅速なケア提供、患者体験の測定可能な改善が実現しています。
背景：より少ない資源でより多くを
AdventHealthは9州にまたがって運営する病院システムで、毎年何百万もの患者に対応しています。多くの大規模医療システムと同様に、収益率の厳しさ、需要の増加、管理業務の複雑化に悩まされています。こうした圧力は日々のワークフローに現れます。利用管理のために症例を見直すphysician advisors（診療アドバイザー）は、1症例あたり約10分を費やすことが多く、単一作業ではなく以下の一連のステップを含みます：カルテの読み込み、関連情報の特定、適用基準の確認、構造化された合理的説明の作成。数百〜数千件にわたると、その時間は大きく積み重なります。
この負担は臨床職種に限りません。財務、HR、ITなどのチームも、書類作成、情報の要約、資料準備にかなりの時間を割いており、これらは必要だが時間消費の大きい作業です。その結果、多くの部署がリーダーが「常時オペレーションモード」と表現する状態で、高付加価値業務に回せる余力が限られていました。
同時に、社内ではAIへの関心が高まりつつありました。従業員はチャットボットを試していましたが、正式なポリシーが使用を制限していたため、活用が広がりきれていませんでした。AdventHealthのChief AI OfficerであるRob Purintonは「導入を始めたが、どう使えばいいかわからず傍観している人が非常に多かった」と述べています。
導入を成果（Outcome）として扱う
AdventHealthの経営陣は、孤立したパイロットだけでは意味のある変化につながらないと早期に結論づけました。中心的な課題は、大規模な労働力全体で一貫して安全に使われるようにすることでした。Purintonは「医療でのAIで最も難しいのは、人間が安全に、一貫して、大規模に使うことだ」と語り、「私たちは早い段階で『導入をプロダクトとして扱う』ことを決めた」と述べています。
この考え方は展開方法に反映されました。AIを単なる自動化として位置づけるのではなく、管理業務を減らして臨床医やスタッフに時間を返す手段として伝えました。Purintonは「私たちはAIを自動化とは呼ばない。『time back（時間の回復）』と呼ぶ。10分のレビューを意味のある形で短縮できれば、その時間を臨床医に返せる」と語ります。
AdventHealthは導入を測定可能な運用指標としても扱いました。組織は平日（一貫したベースラインを作るために週末と祝日を除外）ごとのユーザー当たりのメッセージ数を追跡し、その指標を他のKPIと同様にターゲットと傾向を定期的にレビューして管理しています。利用拡大のために、大規模な一元的研修ではなくドメイン別のピアグループを活用しました。例えば財務チームは財務チームと、HRはHR同士でプロンプト、ワークフロー、ベストプラクティスを共有しました。
OpenAIによるエンタープライズ規模の導入
実験段階からエンタープライズ導入へ移行する際、経営陣はプライバシー、ガバナンス、信頼性といった医療要件を満たせるツールを優先しました。Purintonは「私たちはデモを求めているのではなく、エンタープライズインフラを求めていた。推論能力、構造化された出力、ガバナンスコントロールがあり、単なる生産性ソフトウェアではないと確信できた」と述べています。
AdventHealthはChatGPT Enterpriseを採用し、その後規制環境向けの追加の安全策やデータ保護、コンプライアンス支援を提供するChatGPT for Healthcareを導入しました。イノベーションの速度と協働姿勢も選定に影響しました。Purintonは「私たちは可能性の最前線に近いことを評価している。パイロットや導入、その先について一緒に考える中でOpenAIは非常に協力的だ」と述べています。
臨床・業務チームのワークフロー再設計
初期かつ最も測定しやすいユースケースの一つが利用管理でした。ChatGPT for Healthcareを用いることで、physician advisorsは患者カルテの構造化サマリーを生成し、関連する臨床的詳細を抽出し、初期の合理的説明（rationale）を作成できます。最終判断は臨床医が行いますが、情報を集める時間は削減されます。
組織は影響を自己申告ではなく、電子健康記録（EHR）のタイムスタンプなどシステムレベルのデータで測定します。Purintonは「プロセスに組み込まれた測定を好む。何分改善されたか、統計的に有意なのかを正確に見られる」と語っています。
臨床ワークフロー以外でも以下のような共通パターンが現れています：
- ドキュメントや計画の作成は白紙からではなく最初のアウトプット（first-pass output）から始まる
- ポリシーやコミュニケーションは構造化された利用可能な形式に変換される
- ノートや非構造化情報は迅速に要約され、アクションステップに変換される
これらの変更によりサイクルタイムが短縮され、やり取りや修正が減り、成果物の一貫性が向上します。
時間とスループットで結果を測定
AdventHealthはAIの影響を主に2つの軸で評価しています：導入（adoption）とワークフローパフォーマンス。導入面では、日次使用量を追跡することでAIがどれだけ日常業務に組み込まれているかの可視性と説明責任が生まれました。ワークフロー面では、パイロットをタスク当たりの時間、ターンアラウンドタイム、処理量などのスループット指標で評価します。
利用管理では、レビュー時間を短縮しつつ品質と一貫性を維持することが目標です。各部署からは以下の報告があります：
- 繰り返し発生するドキュメント作成やレビュー作業に費やす時間の削減
- 内部ワークフローのターンアラウンドの高速化
- 一貫した初稿により手戻り（rework）サイクルの減少
- 追加人員なしでの処理能力の向上
組織はこれらの成果をしばしば「時間を取り戻す（time back）」と表現しますが、経営陣はこの概念を測定可能な成果に直接結びつけています。Purintonは「10分のタスクを2分にでき、それが週に千回起きれば、それは実際のキャパシティだ。そのキャパシティをどう再投資するかが問題だ」と述べています。
臨床医とスタッフに時間を還元する
AdventHealthにとってAIの価値は、全人的ケアを提供するというミッションに密接に結びついています。これには時間が必要です—臨床医が患者や家族と過ごす時間、スタッフがより価値の高い業務に注力する時間です。ある事例では、以前は夜間に記録を終えることが多く "pajama time" と呼ばれていた医師が、ワークフローのAI支援により通常勤務時間内に作業を終えられるようになりました。Purintonは「彼は仕事を職場に残せるようになった。家に帰って家族と向き合えるようになった」と述べています。
このような個別のストーリーは、AIを役割を置き換えるためのツールではなく、管理業務を軽減するためのツールとする組織のアプローチを補強します。
より広い影響に向けた基盤構築
これまでのところ、最も測定しやすい成果は既存の業務に費やす時間の削減から来ています。AdventHealthはこれを出発点と見なし、今後は患者アクセス、臨床意思決定支援、新しいケア提供モデルといった分野への展開を進める計画です。ただし、ガバナンス、測定、信頼という同じ重点は維持されます。
リーダーシップの核心的な教訓は、AIのスケールは技術そのものよりも、いかに導入され採用されるかに依存するということです。Purintonは「導入は『製品を使え』ではない。『チェンジリーダーシップ』だ。測定し、価値を証明し、信頼をもってリードするとき、パイロットを超えられる」と述べています。
次の一歩
世界中で100万以上の企業がOpenAIで意味のある成果を上げています。Contact sales
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