MS-AI｜医療機関向けAIプラットフォーム

新たな技術で患者さんの目を見るケアを

医療情報の安全管理に関するガイドラインに配慮した医療機関専用のAIプラットフォーム

4つのAIサービス

図の動きを止める

オンにすると、図を動かさずに、最後の状態だけを表示します。

MS-AIとは

医療現場に、安心して使えるAIを

MS-AIは、医療現場から生まれた、医療現場のためのAIプロダクト群です。

これからの日本では、良質で適切な医療とケアを、より多くの患者さんに届けていくことが求められています。

MS-AIは、医療現場に日々積み重なる記録・文書作成などの業務を支え、医療者が本来の専門性を、患者さん一人ひとりに向けられる時間を生み出します。

目指すのは、テクノロジーが医療者を支え、人が人を見つめる医療です。

COMMITMENTS

MS-AIの3つのこだわり

医療特化 × 安全設計 × 拡張性 ― 3つの軸で医療を支えます。

①医療現場に、特化したAI

MS-AIでは、医療の記録や文書作成に合わせて調整したAIを採用しています。また、M-Recでは、医療用語に対応した文字起こしのモデルを用いています。日々の記録から各種文書作成まで、さまざまな用途に対応します。
②医療情報を扱う、安全設計

MS-AIのうち、対象となるサービスでは、入力情報を国内のサーバーで取り扱います。入力情報は、AIモデルの学習には一切利用しません。医療機関からサーバーへの接続には、多要素認証と通信の暗号化を採用しています。医療機関に求められるガイドラインに配慮した安全設計です。
③広がる、使い方

MS-AIは、M-Rec（音声AI）、M-Automate（AIとRPA）、M-Chat（医療機関専用の対話型AI）、M-Con（会議の議事録作成・準備中）の、異なる機能を持った4つのサービスで構成されています。まずは課題解決に必要なサービスから導入し、環境の変化に応じて使い方を広げることができます。また、それぞれのサービスを連携させることで、記録の作成から情報共有、システムへの入力までを、一連の流れとして支援します。

SERVICES

4つのAIサービスを、1つの基盤で

どのサービスも、ログインや利用者の管理を受け持つ共通の基盤の上で動きます。
診察の記録

M-Rec

音声からカルテの下書きを作成

M-Recを詳しく見るこの仕事の流れを図で見る
書類の作成

M-Automate

AIとRPAで、書類の下書きや転記などの業務を自動化

M-Automateを詳しく見るこの仕事の流れを図で見る
院内の調べもの

M-Chat

医療機関専用の対話型AI

M-Chatを詳しく見るこの仕事の流れを図で見る
会議の記録

M-Con準備中

会議の音声から議事録の下書きを作成

M-Conを詳しく見るこの仕事の流れを図で見る
組み合わせた場合の例

たとえば、M-Recで作った診療記録は、M-Chatから普段の言葉で探せます。

また、院内の閉域ネットワークからも、1つのURLで使えます。その場合の利用方法や接続の条件は、導入前にご案内します。

M-Recカルテ作成にかかる時間（ある導入先・1日あたり）

導入前約110分

導入後約20分

M-Automate訪問看護報告書の作成にかかる時間（導入先の訪問看護ステーション・毎月末）

導入前約25時間

導入後約5時間

※導入先における実績。効果は施設・対象業務・運用により異なります。

M-RecまたはM-Automateをご契約の医療機関は、M-Chatを無料でご利用いただけます。

入力・転記・集計など、手順の決まった作業は、RPAのロボットだけで自動化できる場合があります。RPA導入・運用支援を見る

WORK

4つの仕事を、AIがお手伝いします

当てはまる仕事を1つお選びください。会話や記録が、どのサービスを通って何になり、誰が確認・修正するのかを、4つの段に分けてお見せします。

図の見方

図の画面や記録は、すべて表示例です。施設と患者は架空です。M-Chatの画面は開発中のもので、M-Conは準備中のサービスです。

状態の札

導入実績M-Automateの業務のうち、導入先で稼働した実績があるもの（2026年9月時点）

準備中提供に向けて準備中のサービス

開発中開発中の機能

開発予定開発を予定している機能

そのほかの札

M-RecM-AutomateM-ChatM-Conサービスの名前（色でも区別しています）

医師内容を確認・修正する人

組み合わせた場合の例サービスを組み合わせた場合のつながり

表示例架空の内容で示した画面や書類

操作できます押すと表示が変わる図

線

実線提供している流れ

破線組み合わせた場合の例

点線準備中・開発中・開発予定のもの

表示例操作できます会話や記録が、どの段を経て下書きや回答になるか

1仕事を選ぶ

診察の記録会話 → カルテの下書きM-Rec書類の作成記録 → 書類の下書きM-Automate導入実績院内の調べもの質問 → 出典つきの回答M-Chat会議の記録発言 → 議事録の下書きM-Con準備中

診察の記録：診察の会話から、カルテの下書きができます。医師が確認・修正し、電子カルテに貼り付けます。

書類の作成：1か月分の看護記録から、報告書の下書きとPDFを作ります。看護師が確認・修正してから送付します。

院内の調べもの：登録した院内資料をもとに、出典を添えて答えます。記載がなければ、推測で補わず「該当なし」と答えるよう設計しています。

会議の記録：会議の発言を4つの区分に整理し、議事録の下書きを作るサービスを準備しています。

M-Recのページで、実際の画面の映像を見る M-Automateのページで、対応できる19の業務を見る M-Chatのページで、医療モードと通常モードを見る M-Conのページで、予定している機能を見る

2番号を押すと、段ごとに表示します

診察の記録（M-Rec）

診察の記録の段

1会話を録音する
2必要な情報を見分ける
3カルテの下書き
4医師が確認・修正

M-Rec（AI）医師

1外来でも訪問診療でも使えます。ボタン1つで会話を録音します。録音中に文字起こしが進みます。

2会話から、診療に必要な情報を見分けます。印に添えた文字は、下書きのどの欄に入るかを示します。

3診療科や医師ごとの記載方法に合わせて、下書きにまとめます。会話にない内容を補わないよう設計しています。

4医師が文字起こしと見比べて確認・修正し、コピーして電子カルテに貼り付けます。

録音と文字起こし

訪問診療　患者A（架空）84歳女性使用するプロンプト：訪問診療録音中録音済み

「こんにちは。この2週間、お変わりはありませんか。」

「娘さん、夜の様子とお薬はいかがですか。」

「夜中に起きて、たんすの中で探し物をしていることが、週に2〜3回Sあります。薬はカレンダーで管理していて、飲み忘れはありませんS。」

「腰の痛みは、いかがですか。」

「前と変わらないですS。」

「血圧は132の76、脈は72、酸素は97%O。落ち着いていますねA。」

「家の中は、伝い歩きOで動けていますね。物忘れは少しずつ進んでいますが、急な変化ではありませんA。」

「転ばないようにP気をつけましょう。デイサービスを週3回に増やせるか、ケアマネジャーさんと相談Pします。」

カルテ記録文字起こし

（下書きの前）

S娘より、夜間に起きて探し物をすることが週2〜3回。服薬はカレンダーで管理し、飲み忘れなし。本人より、腰痛は変わりなし。

OBP 132/76、P 72、SpO2 97%。屋内は伝い歩き。

A物忘れは緩やかに進行、急な変化なし。血圧は安定。

P転倒に注意。~~デイサービス~~通所介護を週3回に増やす方向で、ケアマネジャーと相談。

修正の依頼AIに修正を頼む「デイサービス」は「通所介護」と書いて

医師が確認済み全文をコピー → 電子カルテに貼り付け転記ボタン開発予定

書類の作成（M-Automate）

書類の作成の段

1記録を取り出す
2経過の要点を見分ける
3報告書の下書き
4看護師が確認・修正

M-Automate（AIとロボット）看護師

1ロボットが、電子カルテから1か月分の看護記録を取り出します。

2AIが記録を読み、体重や症状の変化と、主治医への報告を見分けます。

3AIが「病状の経過」の欄の下書きをまとめ、ロボットが報告書を下書きのまま電子カルテに登録し、PDFも作成します。

4看護師が下書きを確認・修正してから、主治医へ送付します。

電子カルテ　看護記録　2026年9月分

患者B（架空）81歳男性　訪問週1回ロボット：9月分を取得

9/1体重48.2kg。下腿浮腫（±）。

9/8体重49.0kg（前週＋0.8kg）。下腿浮腫（＋）。階段で息切れ変化。主治医へ報告、利尿薬の一時増量の指示あり対応。

9/15体重48.4kg。減塩について本人・娘と相談対応。

9/29体重48.1kg。浮腫なし。息切れなし現在。飲み忘れなし現在。

訪問看護報告書

報告先：さくら内科クリニック（架空）主治医

ロボットが入力する欄

利用者：患者B（架空）　記入日：2026年9月30日　訪問日：9月1日・8日・15日・29日

病状の経過

（下書きの前）

変化9月8日に体重が前週より0.8kg増加し、下腿浮腫と階段昇降時の息切れを認めた。

対応主治医に報告し、利尿薬の一時増量の指示を受けた。本人・家族と減塩について話し合った。

現在9月29日の訪問時には、下腿浮腫と息切れは認めなかった。服薬の飲み忘れはない。来月も、体重と下腿浮腫の変化を中心に観察を続ける。看護師が追記

電子カルテに下書きを登録PDF：報告書（患者B・9月）

看護師が確認・修正主治医へ送付

院内の調べもの（M-Chat）

院内の調べものの段

1普段の言葉で尋ねる
2院内資料から探す
3出典つきの回答
4出典で確かめる

M-Chat（AI）職員

資料に書いていないことを尋ねる

1知りたいことを、普段の言葉で尋ねます。患者情報を含まない質問には、通常モードを使います。

2登録した院内資料の中から、質問に当たる箇所を探します。

3見出しごとに整理した回答に、根拠の出典が付きます。該当する記載が見つからないため、回答は「該当なし」になります。

4出典を開いて、根拠を確かめてから使います。登録した院内資料に記載がないことを、その場で確かめられます。

M-Chat　画面は開発中です

あおば病院（架空）通常モード

転倒・転落が起きたときは、どの順番で報告しますか。

新しく入った輸液ポンプの設定手順は？

参照する資料（登録済み）

インシデント対応マニュアル3-2 転倒・転落

院内規定

院内プロトコール

該当する記載は見つかりません

回答

（回答の前）

発生したとき

患者さんの安全を確保し、意識と外傷の有無を観察します。

報告の順番

1　主治医（夜間は当直医）
2　所属の看護師長
3　インシデントレポートの提出

出典：インシデント対応マニュアル　3-2

該当なし：登録した院内資料に、この手順の記載は見つかりませんでした。

インシデント対応マニュアル　3-2 転倒・転落

発生時は、患者の安全を確保し、意識・外傷の有無を観察する。主治医（夜間は当直医）、所属の看護師長の順に報告し、インシデントレポートを提出する。

印は、説明のために付けたものです。

出典を開いて確かめる推測で補わない設計

会議の記録（M-Con・準備中）

会議の記録の段

1会議を録音する
2要点を見分ける
3議事録の下書き
4確認・修正して共有

M-Con（AI）会議の担当者

1会議をその場で録音するか、オンライン会議の録画や音声ファイルを取り込みます（予定）。

2文字に起こし、決まったことや、担当者と期日のある対応を見分けます（予定）。

3全体の要約・決定事項・対応事項・議題の4つに分けて、下書きにします（予定）。

4確認・修正して保存し、院内で共有する範囲を選べるようにする予定です。

会議の録音準備中

あおば病院（架空）　退院前カンファレンス　患者C（架空）録音中録音済み

「患者Cさんは、来週の火曜日に退院の予定です。」

「ご自宅の浴室には手すりがないので、入浴は通所サービスで行う方向決定で考えています。」

「訪問看護は週1回から始めて決定、服薬の確認をお願いしたいと思います。」

「訪問看護ステーションへの連絡は、地域連携室が金曜日までに行います対応事項。」

「退院から2週間をめどに、改めて状況を共有議題しましょう。」

議事録の下書き

（下書きの前）

全体の要約

患者C（架空）の退院に向けて、自宅での入浴と服薬の支援を話し合った。

決定事項

決定訪問看護は週1回で開始する。入浴は通所サービスで行う方向とする。

対応事項

対応事項訪問看護ステーションへの連絡（担当：地域連携室／期日：金曜日）

議題

議題退院後の生活の支援、次回の共有（退院から2週間をめど）

確認・修正して保存共有の範囲：院内の全員／作成者だけ（予定）

どの仕事も同じ基盤の上で動くため、ログインと利用者の管理、操作の記録は変わりません。共通の基盤を見る

この図の仕組み

表示は、あらかじめページに記載した内容を、選んだ仕事と段に合わせて切り替えています。スクリプトが動かない環境でも、選べば同じ内容が表示されます。

radio と :has()clip-pathコンテナクエリ@starting-style

古いブラウザーでは、4つの仕事の完成した状態が、仕事の名前つきで縦に並びます。

※仕組みを説明するための表示例です。医療機関・患者・会話・記録の内容は架空のものです。M-Chatの画面は開発中のもので、実際の画面と異なる場合があります。

この仕事について相談する

ONE DAY

記録が、次の仕事の材料になります

病院、クリニック、訪問看護ステーションの、ある一日の例です。場面を順に選ぶと、先に作った記録が、後の仕事にどう使われるかをたどれます。

表示例操作できます一日の場面ごとに、どのサービスが何を作り、誰が確認・修正するか

1施設を選ぶ

病院クリニック訪問看護ステーション

この図の仕組み

施設と場面を選ぶと、サービスが作るもの、確かめる人、時刻を表示します。

radio と :has()CSS Grid の列番号CSS 変数と animationclip-pathコンテナクエリ

古いブラウザーでは、11の場面が施設ごとに縦に並び、時刻の帯は表示しません。

※時刻や確認のタイミングは、施設の運用を伺って決めます。

PLATFORM

任せる仕事を増やしても、入口とログインは変わりません

M-Rec 1つからでも導入でき、必要に応じて、ほかのサービスを追加できます。

表示例操作できます任せる仕事を増やすと、何が増え、何が変わらないか

1任せたい仕事を選ぶ（複数選べます）

診察の記録M-Rec書類の作成M-Automate院内の調べものM-Chat会議の記録M-Con準備中

院内さくら内科クリニック（架空）

医師看護師事務の職員ロボット（RPA）電子カルテ

MS-AI共通の基盤

入口と確認

人の入口1つのURL・多要素認証に対応

ロボットの出入口クライアント証明書・IP制限

職員が使うURL1変わりません

権限の確認サーバー側で確認

医師M-RecM-Chat

看護師M-Chat

事務の職員M-Chat

ロボットM-Automate

利用者ごと・サービスごとに設定操作の記録：誰が・いつ・どの処理管理画面：利用状況と利用料金開発中

利用者の管理1変わりません

サービス

M-Rec診療記録作成支援

M-AutomateAIとRPAによる業務自動化

M-Chat医療機関専用の対話型AI

M-Con議事録作成準備中追加できる見込みです

両方を選んだ場合：M-Recの診療記録を、M-Chatから探せます

サービス増やせます

施設専用の領域国内クラウド

録音や文字起こし作成した記録登録した院内資料

専用の領域1変わりません

選んでいない場合：仕事を1つ以上お選びください。選んだ仕事のサービスが、共通の基盤に加わります。

M-Recだけの場合：職員が使うURL、ログインと利用者の管理、操作の記録は、はじめから基盤に備わっています。

M-RecとM-Chatを選んだ場合：サービスを加えても、職員が使うURLもログインも変わりません。環境を作り直さず、共通の基盤に追加できます。

M-Automateを選んだ場合：ロボットは、人とは別の出入口から接続します。利用者の管理と操作の記録は、ほかのサービスと共通です。

M-Conを選んだ場合：M-Conは準備中です。ほかのサービスをご利用中であれば、環境を作り直さずに追加できる見込みです。

M-Chatだけの場合：必要なサービスから導入できます。職員が使うURL、ログインと利用者の管理、操作の記録は、はじめから基盤に備わっています。

この図の仕組み

選んだサービスが基盤に差し込まれ、院内から施設専用の領域まで、通り道が順に強調されます。各段の数字で、増えるものと変わらないものを見比べられます。

checkbox と :has()CSS アニメーションtranslate の transitionコンテナクエリ

動きを止めた状態や、スクリプトが動かない環境でも、選んだサービスと各段の数字は同じように表示します。

※構成を説明するための模式図で、実際の画面ではありません。国内クラウドの施設専用の領域で稼働するサービスは、導入前に個別にご案内します。ロボットの接続方式は、ご利用の環境により異なります。

ROLES

AIが作るのは、下書きです

AIは、必要な情報を見分け、要点をまとめ、下書きします。

医師・看護師などの医療従事者が内容を確認・修正し、最終的な判断を行います。

4つの仕事で、人が確かめるのはどこか

診察の記録

M-Rec

作る：カルテの下書き

AI診察の会話から

確かめる：医師確かめる点（例）：会話にない内容、数値・薬剤名の変換の誤り

使う：電子カルテに貼り付け

全文をコピーして
書類の作成

M-Automate導入実績

作る：書類の下書き

ロボットAI業務によっては、電子カルテへの登録・PDFの作成まで

確かめる：医師・看護師・事務の職員など内容を確認・修正し、書類を確定します。

使う：送付・提出
院内の調べもの

M-Chat

作る：出典つきの回答

AI登録した院内資料から

確かめる：職員出典を開いて、回答の根拠を確かめます。

使う：院内の業務で参照

夜間や休日の調べものに
会議の記録

M-Con準備中

作る：議事録の下書き

AI会議の発言から

確かめる：会議の担当者議事録の下書きを確認・修正します（予定）。

使う：院内で共有（予定）

共有する範囲を選んで

4つの仕事は、どれも「作る・確かめる・使う」の順に進みます。AIが作ったものは、人が内容を確認・修正してから使います。

この図の仕組み

図は、ページを読み進めるのに合わせて、上の仕事から順に描かれます。「図の動きを止める」をオンにすると、描き終えた状態で表示します。

animation-timeline: view()view-timeline-nameclip-pathコンテナクエリ

スクロールに連動しない環境では、行が画面に入ったときに1回だけ描きます。

※M-Automateでは、業務によっては、下書きの登録やPDFの作成を人の確認の前に行う場合があります。外部への送付の前には、人が内容を確認・修正します。

SAFETY

情報の通り道と、止める場所を決めています

情報がどこで処理されるのか、誰がアクセスできるのか、何が記録されるのか、外部へ何が送られるのか。
MS-AIは、これらの扱いの基本を、サービスごとではなく共通の基盤で定めています。

表示例操作できます情報は、どこを通り、どこで止まるか

1場面を選ぶ

1診察を録音する医師・M-Rec2記録から紹介状の下書きを頼む医師・M-Chat3その日の外来の記録を集める医事課・M-Automate4制度をWebで調べる職員・M-Chat5検索語に患者情報が入る職員・M-Chat

丸い番号の場面では情報が通り、四角い番号の場面では途中で止まります。

院内あおば病院（架空）

医師職員医事課の職員ロボット（RPA）電子カルテ

場面1：依頼医師：患者D（架空）の外来の診察を録音

場面2：依頼医師：今日の診察の記録から、循環器内科への紹介状の下書きを作って

場面3：取り出しロボット：その日の外来の記録を、電子カルテから集める

場面4：検索職員：訪問看護指示書　有効期間

場面5：検索職員：（患者の氏名）　息切れ　利尿薬

場面1：戻りカルテの下書き。医師が確認・修正し、電子カルテに貼り付け

場面2：戻り紹介状の下書き（紹介の目的・症状の経過・本日の検査）。医師が確認・修正

場面3：戻り提出用のリスト。医事課の職員が確認・修正して提出

場面4：回答公的機関のページを優先した回答（出典のリンクつき）

場面5：通知患者情報が含まれているため、検索を中止しました

MS-AI共通の基盤・国内クラウド

入口と確認人とロボットで別の入口

人の入口1つのURL・多要素認証に対応

ロボットの出入口クライアント証明書・IP制限

✓ 確認

権限の確認サーバー側で確認

場面1：医師　→　M-Recを利用できる

場面2：医師　→　M-Chatを利用できる

場面3：ロボット　→　M-Automateを利用できる

場面4：職員　→　M-Chatを利用できる

場面5：職員　→　M-Chatを利用できる

利用者ごと・サービスごとに設定

✓ 確認

サービス

M-Rec診療記録作成支援

M-AutomateAIとRPAによる業務自動化

M-Chat医療機関専用の対話型AI

M-Con議事録作成準備中

場面1：会話　→　文字起こし　→　カルテの下書き

場面2：医療モードで、M-Recの診療記録から下書きを作成

場面3：外来データ提出加算の対象項目を抽出し、提出用のリストを作成導入実績

場面4：検索語を、送信の前に検査へ

場面5：検索語を、送信の前に検査へ

送信前の検査患者情報の有無を確認

場面4：訪問看護指示書　有効期間

場面5：（患者の氏名）　息切れ　利尿薬

✓ 患者情報なし

患者情報を検出

場面5：ここで止まります

✓ 処理

施設専用の領域暗号化して保管

M-Recの診療記録患者D（架空）・9月8日録音や文字起こし

場面1：録音した音声は文字起こしの後に削除（バックアップも7日後に削除）。文字起こしと下書きを保管

場面2：M-Chatが、場面1の診療記録を参照

場面1：✓ 保管

場面2：✓ 参照

MS-AIの外（外部のサービス）

AIモデルの学習利用しません入力した内容も、生成した内容も使いません

場面4：訪問看護指示書　有効期間

検索語を送信（職員本人の同意あり）

外部の検索サービス国外

AIが返した文章も検査　✓

場面1：録音した音声は、文字起こしの後に削除します。バックアップも7日後に自動で削除します。

場面2：患者情報を扱う依頼は、医療モードで行います。このモードでは、M-Recの診療記録を参照して、紹介状などの下書きを作れます。

場面3：ロボットの接続元は、クライアント証明書とIP制限で限定します。リストは、医事課の職員が確認・修正してから提出します。

場面4：送信前に入力内容を検査し、患者情報が含まれていないと判定したときだけ、検索語を外部の検索サービスへ送ります。AIが返した文章に患者情報が含まれていないかも、同じように確かめます。

場面5：患者情報が含まれていると判定すれば、検索そのものを中止します。検索語は、外部へ送りません。

操作の記録（表示例）誰が・いつ・どの処理

9月8日 9:18医師M-Rec　下書きの作成署名あり
9月8日 11:30医師M-Chat　医療モードで依頼署名あり
9月8日 17:02ロボットM-Automate　対象項目の抽出署名あり
9月9日 14:20職員M-Chat　Web検索（検査を通過）署名あり
9月9日 14:26職員M-Chat　Web検索（検査で中止）署名あり

操作の記録には電子的な署名を付けています。

この図の仕組み

情報がどこを通り、どこで止まるかを、場面ごとに順を追って確かめられます。

radio と :has()CSS アニメーションカスタムプロパティサブグリッドコンテナクエリ

動きを止めた状態や、スクリプトが動かない環境でも、強調された通り道と「ここで止まります」の札は、同じように表示します。

導入前にご確認いただきたい4つのこと

厚生労働省・総務省・経済産業省が示す医療情報の安全管理に関するガイドラインを踏まえて設計しています。どこまでを医療機関が担い、どこからをMedSyncが担うかは、導入する環境ごとに整理します。

どこで処理されるのか: 対象となるサービスでは、AIの処理まで国内で完結します。どのサービスが対象かは、導入前に個別にご案内します。データは、クラウド上の施設専用の領域で保管し、通信中も保存時も暗号化します。外部のインターネットに接続しない閉域ネットワークの環境にも導入できます。
誰がアクセスできるのか: 多要素認証を採用し、利用者ごと・サービスごとに権限を設定します。各利用者がどのサービスを利用できるかは、サーバー側で確認します。ログインから180分が過ぎると、自動でロックします。
何が記録されるのか: 誰が、いつ、どの処理を行ったかを記録します。操作の記録には、患者さんの氏名やAIへの問い合わせ本文を含めません。記録には電子的な署名を付け、後から改ざんの有無を確認できるようにしています。
外部へ何が送られるのか: 外部の検索サービスを使うときは、送信前に入力内容を検査し、患者情報が含まれていると判定した場合は、検索そのものを中止します。この検索を使うには、外部の検索サービスとの接続設定と、利用する職員本人の同意が必要です。同意の対象は、検索語を国外の検索サービスへ送ることです。入力した内容も生成した内容も、AIモデルの学習には利用しません。

※具体的な仕様は、サービス・契約構成により異なります。

情報セキュリティの考え方

情報の扱いについて相談する

FAQ

よくあるご質問

いまの電子カルテのままで使えますか。

電子カルテの入れ替えは、前提にしていません。M-Recの下書きは、現在は医療従事者がコピーして、電子カルテに貼り付けます。電子カルテへの転記ボタンは開発予定です。

M-Recの下書きを、電子カルテへ入れる方法

M-Recカルテの下書き

医療従事者コピーして貼り付け現在の方法
M-AutomateRPA画面操作で転記組み合わせた場合の例
転記ボタン開発予定

電子カルテ

RPAは、人がパソコンで行う定型操作を、ソフトウェアのロボットが代行する仕組みです。APIは、システム間の連携機能です。M-Automateのロボット（RPA）を使えば、APIがない電子カルテでも、画面操作で下書きを転記できる場合があります。対応の可否は、ご利用の電子カルテと運用環境を確認してご案内します。

病院でも使えますか。

病院でお使いいただける業務の例を、サービスごとにご紹介します。

M-Rec

外来でも訪問診療でも、診察の会話を録音し、カルテの下書きを作成できます。

M-Automate

導入実績外来データ提出加算の対象項目の抽出と集計（導入先：クリニック・病院など）

退院サマリーや退院支援計画書の下書き、病床種別ごとの在院日数の算出なども、対応できる業務の例です。

M-Chat

院内規定やマニュアル、院内プロトコールを登録すると、それらを参照して回答します。夜間や休日の情報確認にも活用できます。

M-Con

準備中院内ミーティングや症例カンファレンス、地域医療連携会議などの議事録の下書きを作るサービスを準備しています。

業務の手順とお使いのシステムを伺い、進め方をご提案します。

AIが誤った内容を書くことはありませんか。

AIの出力には、誤りが含まれる場合があります。そのため、入力情報にない内容を補わないための仕組みを、サービスごとに設けています。

M-Rec: 会話にない内容を補わないよう設計しています。下書きの材料は、録音で聞き取れた内容です。
M-Automate: カルテにある情報だけで書くよう、AIに指示します。
M-Chat: 登録した院内資料に記載がなければ、推測で補わず「該当なし」と答えるよう設計しています。

出力は下書きとして扱い、医師・看護師などの医療従事者が確認・修正してから使います。提出用のリストなど事務の書類は、担当の職員が確認・修正します。

入力した内容が、AIの学習に使われることはありますか。

入力した内容も生成した内容も、AIモデルの学習には利用しません。出力の内容は、AIへの指示文（プロンプト）を調整して改善します。M-Recでは、診療科ごとのテンプレートと医師ごとの指示文で、施設の記載順や普段の言い回しに合わせます。

音声などの保存期間・削除方法は、サービスごとに異なります。

情報セキュリティの考え方を見る

院内の閉域ネットワークからも使えますか。

はい。院内の閉域ネットワークからも、1つのURLでご利用いただけます。院内ネットワークでの利用方法や接続の方式・条件は、環境を伺ったうえで、導入前にご案内します。

CONTACT

まず、いまの業務をお聞かせください

現在の業務を伺い、AIやRPAで効率化できる作業と、人による確認が必要な工程を整理します。どのサービスから始めるかが決まっていない段階でも、ご相談を承ります。

MS-AIについて相談する

開発の背景

代表は、訪問診療クリニックでカルテの記載に携わり、医療現場のIT化の遅れを実感して起業しました。MS-AIは、医療現場で経験した記録・事務業務の課題をもとに設計しています。

ご相談から導入後までの流れ

1ご相談の際に伺うこと（例）分かる範囲でお聞かせください。

診察の記録M-Rec

記録にかかっている時間と、いまの書き方（テンプレートや略語）お使いの電子カルテと、記録に用いる端末

書類の作成M-Automate

時間のかかっている書類と、作成から送付までの手順RPAをお使いかどうか

院内の調べものM-Chat

お使いになりたい院内資料（手順書やマニュアルなど）患者情報を扱う業務かどうか

会議の記録M-Con準備中

記録に時間がかかっている会議と、院内でよく使う用語いまの会議記録の作り方と、院内での共有方法

どの仕事でも

院内の閉域ネットワークからのご利用の有無
2導入の前に行うこと

ご利用の電子カルテとネットワークの環境を確認し、対応の可否と接続の条件をご案内します。

M-Automate

RPAをまだお使いでない場合は、ロボットの設計・開発からお手伝いします。
3導入の後に行うこと

M-Rec

テンプレートと指示文の調整を続けます。

M-Automate

修正の多い箇所を伺い、院内の書き方に合わせて指示文を見直します。

医療の情報業務を、 一つの基盤から支える。

新たな技術で患者さんの目を見るケアを

医療現場に、安心して使えるAIを

MS-AIの3つのこだわり

①医療現場に、特化したAI

②医療情報を扱う、安全設計

③広がる、使い方

4つのAIサービスを、1つの基盤で

M-Rec

M-Automate

M-Chat

M-Con準備中

4つの仕事を、AIがお手伝いします

記録が、次の仕事の材料になります

任せる仕事を増やしても、入口とログインは変わりません

AIが作るのは、下書きです

情報の通り道と、止める場所を決めています

導入前にご確認いただきたい4つのこと

よくあるご質問

まず、いまの業務をお聞かせください

医療の情報業務を、一つの基盤から支える。