【病院幹部のための令和8年度診療報酬改定「病院選別」シリーズ】第8回

北海道医療経営研究所/REGEN　木村　智

2026年6月5日 19:43

第8回　AIを使う病院と使わない病院──5年後に開く経営格差

2026/6/24リライト

病院経営者と話していて、AIという言葉が出ると多くの方がまず思い浮かべるのは画像診断です。
あるいは電子カルテの音声入力。

確かにそれもAIです。

しかし、令和8年度診療報酬改定後の病院経営を見ていると、
本当に大きなインパクトを持つのは診療現場ではなく、経営そのもの
だと感じます。

今回の改定には「AI加算」は存在しません。
にもかかわらず、AIを活用している病院と、そうでない病院の差は確実に広がり始めています。

なぜか。

今回の改定が、
「実績評価」と「データ活用」を前提にした制度へ転換したから
です。

■AI加算はない。でも“AI病院”は確実に有利になる

ここが今回の最大のポイントです。

令和8年度改定で評価されるのは、
AIを導入したかどうかではありません。

評価されるのは、

救急受入実績
DPC係数
地域連携
在宅復帰率
入退院支援
病床運営効率

つまり、
「実績を出せる病院」だけが評価される仕組み
に変わりました。

そして実績を出すためには、
データを扱える病院であることが必須です。

AIはそのための“道具”です。

■AIは診療より先に「事務部門」を変える

現場を歩いていて強く感じるのは、
AIの効果が最も大きいのは診療現場ではなく事務部門
だということです。

例えば、

会議資料作成
DPC分析
診療報酬改定の要点整理
行政通知の要約
議事録作成
マニュアル整備

こうした業務はAIとの相性が非常に良い。

以前なら事務長や医事課長が半日かけていた作業が、
AIを使えば30分で終わることも珍しくありません。
ある事務長が診療報酬改定のたびに嘆いていた
「読み込みだけで数日かかる」
ことが改善されるのです。

これは単なる効率化ではなく、
人材不足への最も現実的な対策です。

■DPC分析はAIで“別物”になる

今回の改定で最も重要になったのがDPCです。

標準病院群1・2への再編
機能評価係数Ⅱの重要性向上
地域医療係数の見直し

これらに対応するには、膨大なデータ分析が必要です。

しかし実際には、
診療情報管理士や事務部門が忙しく、十分な分析ができていない病院も多い。

AIはここで圧倒的な力を発揮します。

診療科別比較
在院日数分析
救急受入分析
地域シェア分析

こうした“下準備”をAIが担うことで、
人間は意思決定に集中できるようになります。

私は今後、
DPC分析にAIを使う病院と使わない病院の差は確実に広がる
と感じています。

■AIは“人材不足時代のインフラ”になる

今回の改定を通して感じるのは、
ほぼすべての制度改定が「人材不足」を前提にしていることです。

看護配置
医療DX
地域包括医療病棟
回復期リハ病棟

どれも根底にあるのは、
「人が足りなくなる」という前提です。

その中でAIは、
新たな人材を採用する方法ではありません。

今いる人材の生産性を高める方法です。

これは非常に大きな違いです。

■院長の仕事も変わる──“勘と経験”から“データと判断”へ

個人的には、ここが最も大きな変化だと思っています。

これまで院長の意思決定は、
経験と勘に依存する部分が少なくありませんでした。

もちろんその価値は今後も変わりません。

しかし今は、
データに基づく判断が求められる時代です。

DPC係数改善
救急受入戦略
病床再編
地域包括医療病棟の運営

こうした判断をするとき、
AIは情報整理を大幅に支援します。

院長が“考える時間”を増やしてくれるのです。

■すでに差は始まっている

私が病院を見ていて感じるのは、
AI導入の差ではありません。

AI活用の差です。

ChatGPTのような生成AIを使い、

会議資料
改定分析
マーケティング
採用広報

まで行っている病院があります。

一方で、

「AIはまだ早い」

と考える病院もあります。

この差は今は小さいかもしれません。

しかし5年後には、
病院の競争力そのものを左右する差になるでしょう。

■2040年問題とAI──避けられない未来

2040年に向けて、

医師不足
看護師不足
事務職不足

が同時に進みます。

従来と同じ人数で同じ仕事を続けることは不可能です。

だからこそAIは、
便利なツールではなく、
病院経営を維持するためのインフラ
になる可能性があります。

今回の改定は、その未来を示唆しています。

■院長が今すぐ始めるべき3つのAI活用

私なら、まず次の3つから始めます。

① 改定分析へのAI活用

通知・疑義解釈の要点整理。

② DPC分析の下準備

係数改善ポイントの抽出。

③ 会議資料作成

事務部門の負担を大幅に削減。

この3つだけでも、
病院の“意思決定スピード”が劇的に変わるはずです。

まずはChatGPT（無料版でも可）に厚労省のPDFを読み込ませることから始めてみてください。

■最後に──令和8年度改定は「AI加算」ではなく「AI格差」の始まり

令和8年度改定にはAI加算はありません。

しかし改定全体を見ると、
AIを活用する病院ほど有利になる制度設計が進んでいます。

実績評価
データ活用
DPC分析
地域連携
人材不足対策

そのすべてにAIが関わります。

AIは診療報酬を直接増やしてくれるわけではありません。

しかし、
病院が評価されるための行動を加速してくれる
という点で、今回の改定の“隠れた主役”です。

数年後に振り返ったとき、令和8年度改定は
「医療DX改定」ではなく
「AI活用病院と非活用病院の差が広がり始めた改定」
として語られるのではないでしょうか。

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