株式会社ファインデックス（本社：東京都千代田区、代表取締役：相原輝夫）の連結子会社であるフィッティングクラウド株式会社（本社：京都府京都市、代表取締役：岡本和也）は、京都大学医学部附属病院との共同研究にて、生成AIを活用した医療文書向け文章生成ソリューション「CocktailAI（カクテルエーアイ）」の有効性を検証する実証試験を実施いたしました。本研究成果をまとめた論文が、2026年10月27日に国際学術誌「PLOS Digital Health」に掲載されましたので、お知らせいたします。

同誌は、公共科学図書館（PLOS）が発行するオープンアクセス誌で、デジタルツールやデータサイエンスを活用した医療・ヘルスケアの変革を目指す研究を幅広く扱っています。

厚生労働省が推進する「医師の働き方改革」において、医師の業務負担軽減が強く求められています。特に電子カルテや退院サマリー、診療情報提供書などの文書作成タスクは時間的負荷が大きく、生成AIの活用による効率化が期待されています。

フィッティングクラウドは、2023年10月より京都大学医学部附属病院と生成AIを活用した文書作成の省力化に関する共同研究を開始いたしました。

その取り組みの一環として開発された「CocktailAI」は、電子カルテの記載内容から文書草案を生成するソリューションです。独自のテンプレート構造により必要な情報を抽出するほか、生成文章の根拠となったカルテ記載を対比表示することで、医療現場で懸念される生成AIの虚偽情報（ハルシネーション）や事実誤認リスクに対応しています。

【図1】テンプレート構造を用いた文書草案生成のイメージ｜電子カルテ（EHR）の記載から必要な情報を構造化して抽出し、文書草案を自動生成する仕組み。（出典：PLOS Digital Health, Takayama et al., 2026, CC BY 4.0）

実臨床で安全かつ効果的に運用するためには、医師が最終確認・修正を行う「Clinician-in-the-loop」ワークフローの確立が欠かせないことから、本臨床試験にて「Clinician-in-the-loop」ワークフローを前提とした文書の作成時間と品質の実証評価を行いました。

本研究では、眼科の模擬患者記録（疑似カルテ）6症例を用いたパイロット無作為化比較試験を実施しました。なお、フィッティングクラウド代表の岡本 和也および研究開発チーム（サントス ルシアーノ エンヒケ デ オリヴェイラ）も本論文の共著者として参画しています。

京都大学医学部附属病院眼科の医師21名（完了17名）を対象に、CocktailAIの草案を医師が修正する「Clinician-in-the-loop群」、医師が手動作成する「Clinician-only群」、人間の確認を挟まない「LLM-only群」の3通りで、退院要約と紹介状の作成時間および品質を比較検証しました。

専門家による多角的な品質評価において、医師がAI草案を修正する「Clinician-in-the-loop群」が、医学的正確性や言語表現、全体品質など大部分の項目で手動作成（Clinician-only群）を上回る結果となりました。

【図3】専門家による多角的な文書品質評価（レーダーチャート）｜医師の確認・修正を挟む「Clinician-in-the-loop群」（青線）が、手動作成（赤線）およびAI単独（灰線）を上回り、高い医学的正確性・言語表現・全体品質を示しました。（出典：PLOS Digital Health, Takayama et al., 2026, CC BY 4.0）

主要解析での明確な有意差は出なかったものの、感度分析では退院要約の作成時間で平均59.4秒の短縮を確認しています（紹介状は手動修正により時間を要する傾向）。

AIのみ（LLM-only群）の出力は最も短時間だった一方、品質評価は最低水準にとどまり、品質基準を満たしませんでした。

これらの結果は、AIに任せきりにするのではなく医師の能動的な介入（Clinician-in-the-loop）を組み込むことで、文書の質を高めつつ作成負担を軽減できる実効性を示しています。なおフィッティングクラウドは、CocktailAIの共同開発に加え、本検証に向けた評価システム（専用Webアプリケーション）の構築を担当しました。

「CocktailAI」は、院内文書作成システム「DocuMaker」との連携に加え、単体版「CocktailBar」をはじめ、多様なシステムとの連携ラインナップを拡充しています。今後も急速に進化するAIモデルへの追従や導入環境の柔軟性を高め、より多くの医療現場において医師の業務負担軽減と医療の質の向上に貢献してまいります。

掲載誌：PLOS Digital Health

論文タイトル：Evaluating an LLM-assisted workflow for clinical documentation: A pilot randomized controlled trial on time and quality

（邦訳：臨床記録作成におけるLLMを活用したワークフローの評価：所要時間と品質に関するパイロット無作為化比較試験）

著者：髙山智大、佐渡恵奈、須田健二、田村寛、上田奈央子、石原健司、植田雄大（以上 京都大学）、岡本和也、サントス ルシアーノ エンヒケ デ オリヴェイラ（以上 フィッティングクラウド）、大鹿哲郎（筑波大学）、黒田知宏、辻川明孝、三宅正裕（以上 京都大学）

DOI：10.1371/journal.pdig.0001799

URL：https://journals.plos.org/digitalhealth/article?id=10.1371/journal.pdig.0001799

Clinician-in-the-loop（クリニシャン・イン・ザ・ループ）：

AIの生成結果をそのまま使うのではなく、専門知識を持つ医師がプロセスの途中で検証・修正・最終確認を行う運用手法。生成AIのハルシネーション（虚偽出力）による医療事故リスクを防ぐために重視されています。

・生成AIを活用した、診療現場における文書作成タスクの省力化に関する共同研究をスタートします（2023年10月31日）https://fittingcloud.co.jp/news/2023/nr_20231031.html

・生成AIを活用した医療文書向け文章生成ソリューション「CocktailAI」の提供を開始（2024年6月3日）https://fittingcloud.co.jp/news/2024/nr_20240603.html

※本件のプレスリリース全文・製品詳細は、上記フィッティングクラウドWebサイトをご覧ください。

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株式会社ファインデックス

ファインデックスは、医療システムのスペシャリストとして常に革新的なソリューションを創り出し、診療の効率化やデータを活用した研究、病院経営の支援をしています。当社製品の導入率は、国内大規模病院では約40％、国内大学病院においては80％に上ります。また、ヘルステック領域では、視線分析技術を用いた自動視野計を自社開発・販売するほか、次世代医療基盤法に基づく「認定医療情報等取扱受託事業者」の認定を生かした医療データプラットフォーム事業を立ち上げ、医療機関の診療データを安全に利活用できる環境を提供・支援することで、病気の早期発見や創薬、医療産業の発展に貢献することを目指しています。また、公共分野においても、省庁外郭団体や自治体、公社を対象に、公文書管理や電子決裁を中心としたDX推進ソリューションを提供しています。