ローカルLLM利用のクリニックを受診してみた PCマニアの院長が自力で構築、その導入効果は？

　9月、都内のクリニックがWebサイトに掲載したお知らせがX上で話題を呼んだ。院内のサーバで動かす「ローカルLLM」で診療情報を処理し、外部のAIサービスには患者の情報を送らないという内容だ。

　AIで仕事を効率化する人は着実に増えているが、その多くが米OpenAIの「ChatGPT」や米Anthropicの「Claude」、米Googleの「Gemini」などクラウドで提供されるAIサービスを利用している。しかし、患者の機微な情報を取り扱うクリニックでは、国が策定した医療情報の取扱いに関するガイドライン「3省2ガイドライン」を満たしたサービスを使う必要があり、AIを業務に利用するのはハードルが高い。

　そんな中、話題となった本郷真砂ハートクリニック（東京都文京区）では、院長の村岡洋典氏が米Appleの「Mac Studio」で自ら環境を構築。患者情報を外部の生成AIサービスに送らない、院内でのAI活用を実現したという。

　AIは診療のどこに関わり、何を変えたのか。筆者が患者役となって受付から次回予約までを体験し、村岡氏にその仕組みと導入効果を聞いた。

※なお、今回の受診は取材のための模擬的なもの。実際の診療プロセスとは異なる場合がある。

　最近は、受付でまずマイナンバーカードを提示するクリニックがほとんどだ。本郷真砂ハートクリニックでも10月から、マイナンバーカードを診察券の代わりに使えるようになった。Webで予約済みの患者なら、カードリーダーにかざすだけで、予約システムが予約を探し出し、スタッフを介さず受付まで済ませる。筆者のような予約をしていない患者は、カードをかざすと自動で患者IDが作成されるが、予約の登録や追加情報の入力はスタッフによる手作業が必要になる。

　この予約システムは、学生時代から自作PCなどに親しむ「PCマニア」の村岡氏がコーディングエージェント「Claude Code」で自作し、従来の外部サービスから切り替えたものだ。2026年に入りAIのコーディング能力が急速に高まり、Xで同様の取り組みをする医師にも刺激を受け、4月に開発を始めたという。なお、同氏は医療情報を処理するためのシステムをClaude Codeで開発しているのであって、医療情報そのものをClaude Codeで処理しているわけではない。

　次は問診票だ。Web問診票であれば、予約システムを介して自動で医師に情報が共有される。

　一方、電子入力に慣れない人向けに手書きの問診票もまだまだ手放せないという。手書きの問診票を受付でスキャンすると、院内のMac Studioがファイルを検知。ローカルで動作するVLM（画像の認識に対応したAIモデル）が氏名や生年月日などを認識し、電子カルテ上のどの患者の書類か候補を示す。

　以前はPDFを1つずつ開き、名前を見てカルテにひも付けており、膨大で間違いも起きやすい作業だった。一般的なOCRは様式ごとに欄の位置を覚え込ませる必要があったが、VLMなら様式を問わず認識でき重宝しているという。

　ただし、あくまでAIが担うのはひも付ける候補を示すところまで。最終的にひも付けるのは必ず人が行うと村岡氏は強調した。

　名前を呼ばれて診察室に入ると、電子カルテの横にさまざまな情報が記載されたダッシュボード（以下、ダッシュボード）が表示されている。カルテを開くと別画面に自動で立ち上がるもので、筆者の患者情報も既に表示されていた。

　このダッシュボードも、予約システムや電子カルテなどさまざまなシステムの状況を一目で確認するために村岡氏がClaude Codeで開発した。

　患者用の椅子の前には、クリニックではあまり見ない本格的なマイクがある。なんと、このマイクで取り込んだ音声をAIがリアルタイムで文字起こしし、電子カルテの入力をサポートするという。

　Mac Studio上で米OpenAIの音声認識モデル「Whisper」をローカルで動作させて実現している。医師が画面ばかり見て患者と向き合わない――そんな診察をなくそうと作った仕組みだ。

　ただ、これはまだ実験段階だ。村岡氏は「まだ私の方が打つのが早い」とこぼし、本格的な実用化にはまだハードルがありそうだ。看護師や家族が加わると話者の区別が難しい場面も多いという。今は主に、後で読み返すための記録用途に役立てている。

　村岡氏が「最もローカルLLMが役立つ」とするのが、過去のカルテの要約だ。カルテは受診のたびにたまっていくため、患者が過去に話した重要な事柄が埋もれてしまうリスクがある。過去のワクチン接種歴や薬の副反応など、重要な情報をAIがすくい上げて端的にまとめることで、治療方針を相談したり、他院への紹介状を書く際に重宝するという。「サマリを膨大なカルテの“目次”にして、必要に応じて元のカルテを見返す、という使い方が多いです」（同氏）

　電子カルテのデータは読み取るのみで、自作のアプリから書き込むことは一切しない。医学の専門用語、略語を誤って解釈するなど、まれにハルシネーションも発生するため、村岡氏は「やっぱり補助は補助です。コピペはしません」と話し、問診票の電子化と同様、あくまで診療の補助として利用すると強調した。

　96GBユニファイドメモリ、「M3 Ultra」搭載のMac Studio上でオープンウェイトモデルを動かしており、翌日の予約患者の分を深夜にバッチ処理するという。

　現在は、オープンウェイトとしては中規模のモデルの4bit量子化（数値の精度を落として軽量化）版を使っている。より大きなモデルや8bit量子化版も試したが、推論時間が長い割に回答品質はあまり変わらなかったと話す。患者数にもよるが、1人分当たり1分延びるとバッチ処理の時間が1時間単位で延びてしまうため、推論速度も重視しているという。

　診察後は次回の予約だ。ダッシュボードのカレンダーで任意の日付をクリックすると、予約画面が開く。予約情報を入力すると、QRコード付きの予約票がすぐに印刷される。

　初めはPCマニアの趣味として作っていたシステムも、今や予約、診療において欠かせない存在となっている。「ほぼ第2の電子カルテ状態」（村岡氏）だ。ワクチンの在庫が尽きると予約を自動で止める機能や、郵便物のあて名ラベルをワンクリックで印刷する機能など、新機能も続々加えているという。

　予約から診察、周辺の細かな事務作業までAIをフル活用しているように見えるが、気になるのはその導入効果だ。村岡氏は、効果の定量化は難しいとしつつ、「事務員1人分くらいの仕事は確実にこなしてくれています」と話す。手書きの問診票や患者持参の健診結果などの電子化や、検査会社のポータルサイトから検査結果を集めて整理する作業の省力化が大きいという。

　患者1人当たり30秒の短縮でも、1日100人が受診すれば50分になる。以前は1日40〜50人の受診で「大忙し」だったというが、今は100人以上を受け入れる日もあるという。季節性の要因もあるため一概に「AIのおかげ」とはいえないそうだが、より多くの患者に、より長く向き合うのにAIが役立っていると村岡氏はみている。AIと自作システムによる業務効率化が「事務員1人分くらい」の仕事を担うことで、患者数増加への対応を支え、提供価値向上にもつながっているようだ。

　費用はClaude Codeを使うための有料プラン「Max 20x」プラン（現在の名称は「Ultra」プラン）の月3万6000円ほどで、年間換算で約40万円。Mac Studioは値上げ前に約69万円で購入したという。エコー（超音波検査装置）が約300万円、X線撮影装置が500万〜1000万円するという医療機器と比べれば「断然安い」と村岡氏は明かす。ただし「何か起こった時に自分で対処する責任や手間を負う覚悟さえあれば」（村岡氏）という前提付きだ。

　「AIにしても、その他のテクノロジーにしても、人の仕事を奪うというよりは、空いた時間でできる仕事を増やすものだと思います」と村岡氏。浮いた時間は、より多くの患者の受け入れに回っている。それを支えるのは院長自身の技術と、保守まで担う覚悟だ。AIによるコーディングでクリニックごとにシステムを最適化したり、ローカルLLMの導入を推進するベンダーは「今後もっと出てくるだろう」と同氏はみる。そうしたサービスが手頃な価格で広がるかが、街のクリニックにAIが根付く鍵になりそうだ。