院内医療機器管理システム「 Base 」

AI院内医療機器管理システムで
「探す時間ゼロ・人手不足ゼロ・点検漏れゼロ」へ
医療現場20年×Google／NVIDIA採択企業が創る「Base」

「輸液ポンプ、また見つからない」
——その”探す時間”が、年間で看護師1人分の人件費を食い潰しているとしたら？
 AI院内医療機器管理システム「Base」は、その当たり前を、今日で終わらせます。

AI院内医療機器管理システム選びで迷ったら
CREATIVE HOUSEの「Base」を選んでください。

理由はシンプルです。 
「医療現場を20年以上知る人間」が、「最新のAI技術」で
「現場が本当に欲しかった機能」を実装している国内でも稀有なサービスだからです。

しかも、Google for Startups、NVIDIA Inception Program、Amazon Activateに採択された技術スタートアップであり
大学・公的機関からの依頼実績。 大分・福岡を拠点に、全国の医療機関へ対応しています。

この記事では、

• AI院内医療機器管理システムを これから導入しようとしている方
• 複数の医療機器管理システムを 比較・検討中の方
• AIで 人手不足対策を進めたい臨床工学技士・看護部・経営層の方
• 院内DXで 業務改善を本気で進めたい方

に向けて、選定の落とし穴・解決できる悩み・他社にない優位性・導入の流れまで、現場の心情に寄り添いながら徹底的に解説します。

なぜ今、AI院内医療機器管理システムなのか

国の動きが「待ったなし」を示している

厚生労働省は2024年以降、医療DX推進と業務効率化を強力に後押ししています。
2025年度の「医療分野における業務効率化・職場環境改善支援事業」では
ICT機器導入による生産性向上の取組に対して補助金が交付されており、AI型医療機器管理システムは典型的な対象事業として位置づけられています。

📌 出典：厚生労働省「医療分野における業務効率化・職場環境改善支援事業について」 https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_70522.html

また、総務省「電波利用技術を活用した医療DX事例集 Ver.1.0」では、BLE/RFIDタグを活用した医療機器の所在管理により
臨床工学技士の管理業務と看護師の搬送業務の双方が大幅に効率化された事例が公式に紹介されています。

📌 出典：総務省／電波環境協議会「電波利用技術を活用した医療DX事例集」 https://www.emcc-info.net/medical_emc/pdf/23_iryojireisyu.pdf

さらに、厚生労働省「医療におけるAIの普及とその影響について」では
**「人手不足を改善するためにDX化したいが、経営面でDX予算の捻出が厳しい」**という現場の声を厚労省自身が一次データとして示しています。

📌 出典：厚生労働省「医療における AI の普及とその影響について」 https://www.mhlw.go.jp/content/10601000/001194483.pdf

つまり、現場の「困った」を、国が制度・財政の両面から後押ししている——いまが導入の絶好機なのです。

2025年問題と2040年問題

日本は2025年に団塊世代が全員75歳以上となり、医療需要は爆発的に増加します。
一方で、医療従事者は減少局面に入り、2040年には約100万人の介護・医療人材不足が予測されています
（厚労省「医療・福祉サービス改革プラン」参照）。

「人を増やせない、でも仕事は増える」
——このギャップを埋められるのは、AIによる業務代替・支援だけです。
特に、医療機器管理は**「探す」「数える」「記録する」「催促する」**という、AIが最も得意とする領域に満ちています。

現場の本音：5つの「もう限界」

ここからは、私たちCREATIVE HOUSEが20年以上の医療従事経験と、全国の医療機関ヒアリングで集めた現場の生の声を共有します。
読み進めながら、「あ、それうちの病棟もだ…」と思ったら、ぜひ最後までお付き合いください。

「輸液ポンプどこ？」が、毎日3回以上ある

夜勤帯の看護師から内線。 「ポンプが足りないんですが、どこにありますか？」
ME室は答えられず、各病棟を電話で確認。30分かけて見つけても、患者の処置は30分遅れている。

**これは「やる気の問題」ではなく、「仕組みの問題」**です。

点検漏れの恐怖が常に頭の片隅にある

紙の点検簿、Excelの管理表。
「あれ、この機器の校正期限いつだっけ…」 監査の前夜、何時間もかけて棚卸し。
「もし術中にトラブルが起きたら…」という不安が、ベテラン技士ほど離れない。

臨床工学技士が「修理屋」になっている

本来やるべき血液浄化、人工心肺、内視鏡の業務支援に手が回らない。
1日のうち、機器の出庫・返却・修理対応で半日以上が消える。
 「私の専門性、ここで使えてる？」
——若手技士の離職理由のトップクラスです。

機器の過不足が経営を圧迫する

A病棟は輸液ポンプが余り、B病棟は足りない。
でもデータがないから、「とりあえず買い足す」を続けてきた結果、1台80万円の機器が倉庫で眠っている。
減価償却の重みが経営を直撃します。

算定漏れ・インシデント報告の負担

電子カルテと機器使用記録が紐づいておらず、特定保険医療材料の算定漏れ。
ヒヤリハット報告書は紙、分類は手作業。
 頑張っているのに、評価されない・改善されない
——現場の心が折れる瞬間です。

解決策の全体像：AI×IoT×現場知の三位一体

ここで重要なのは、「AIだけ」では現場は動かないという事実です。
医療現場の言語、点検実務、薬機法、診療報酬、感染管理
——これらを理解した人間が設計しなければ、システムは「使われずに終わる箱」になります。

CREATIVE HOUSEの強みは、この三位一体を1社で完結できる点にあります。

CREATIVE HOUSE「Base」が提供する機能一覧

ここからは、「Base」が実装している（または導入時に実装可能な）機能を一部のみ
現場ニーズ順にご紹介します。

【コア機能】現場が一番喜ぶ機能群

機器位置のリアルタイム追跡とAI予測配置

BLE/RFIDタグと連動し、院内のどこに何があるか地図上で可視化。
さらに過去の使用パターンからAIが「次にこの病棟で必要になりそうな機器」を予測し
診療科ごとの稼働率を解析し、「A病棟は輸液ポンプが過剰、B病棟は不足」など再配置や購入台数の最適化を提案。
 輸液ポンプや車椅子の「探す時間」を大幅削減し 無駄な購入を抑制し、コスト削減につながります。

故障予兆検知（Predictive Maintenance）

稼働ログ・エラー履歴・使用時間をAIが解析し、故障の兆候を事前検出。
突発的なダウンタイムを防ぎ、術中・処置中のトラブルを回避。
「あと約30日で要点検」といったアラートを自動発信します。

点検・校正スケジュールの自動最適化

法定点検、メーカー推奨点検、自主点検を一元管理。
機器の稼働状況・臨床スケジュールを踏まえてAIが最適な点検タイミングを提案し、臨床部門への影響を最小化します。

貸出・返却の自動認識

カメラ画像認識やRFIDゲートで、機器の持ち出し・返却を自動記録。
「誰が・いつ・どこへ」を申請レスで把握でき、紛失や所在不明を防ぎます。

各種機器詳細管理

複数機器を一覧で扱う管理画面とは別に、機器に特化した統合管理ダッシュボード。
機器に関するあらゆる情報と操作を1画面に集約することで、現場担当者・保守担当者・管理者が必要な判断を素早く下せるよう設計されています。

添付文書・取扱説明書のAIチャット検索

「この機器のアラーム音の意味は？」「電池交換手順は？」と自然言語で質問すると、該当機器の添付文書から該当箇所を抽出して回答。
ナレッジサポート、夜勤帯の問い合わせ削減に役立ちます。

インシデント・ヒヤリハットの自動分類と類似事例提示

報告書をAIが解析し、機器別・原因別に自動分類。
類似インシデントの過去事例と対策を提示し、再発防止策の質を高めます。

薬機法・添付文書改訂の自動キャッチアップ

PMDAや各メーカーの情報を自動収集し、自院保有機器に関連する回収情報・安全性情報・添付文書改訂を該当部署に通知。
 情報収集の手間を削減します。

📌 出典：PMDA 医薬品医療機器情報配信サービス（PMDAメディナビ） https://www.pmda.go.jp/safety/info-services/0001.html

使用量予測と消耗品自動発注連携

電極パッド、回路、フィルターなどの消耗品の使用量をAIが予測し、在庫が閾値を下回る前に発注候補リストを作成。
SPDや物流システムと連携して欠品を防ぎます。

電子カルテ・手術部門システムとの連携による稼働照合

電子カルテの予定・実施情報と機器稼働ログを突合し
「予定された機器が確実に使用されたか」「点検中の機器が誤って予約されていないか」をチェック。
 算定漏れの防止にも貢献します。

【現場運用機能】技士・看護師が「効いた」と評価する機能群

修理対応のAIトリアージ

不具合報告を受けると、症状・機器型番・過去の修理履歴をもとにAIが
「自院で対応可能」「メーカー修理が必要」「代替機で当面運用可能」を即時判定。
一次切り分け時間を短縮し、修理依頼から復旧までのリードタイムを縮めます。

代替機の自動提案

ある機器が修理・点検で使用不可になった際、同等機能を持つ代替機の所在・空き状況をAIが即座に提示。 代替機種が異なる場合は操作上の注意点も併せて表示します。

教育・トレーニング履歴の管理と受講者マッチング

スタッフごとの機器操作研修の受講履歴を管理し、「この機器を扱える看護師が今夜勤帯に何人いるか」を可視化。 未受講者には自動でe-ラーニングを割り当てます。

コスト分析・ROIダッシュボード

機器ごとの購入費・保守費・稼働率・収益貢献度をAIが算出。
更新時期の機器について「買い替え／リース／レンタル／廃棄」のいずれが最適かを提案し、資産管理委員会向けのレポートを自動生成します。

感染対策・洗浄滅菌履歴の連携

内視鏡、超音波プローブなど洗浄・滅菌が必要な機器について、洗浄機ログと連携し
「洗浄済み／未洗浄」を可視化。 感染管理室の監査対応も自動でレポート化します。

電源・バッテリー残量モニタリング

バッテリー駆動機器（除細動器、シリンジポンプ、人工呼吸器など）の充電状態をリアルタイム監視。
充電切れや劣化バッテリーをアラートし、緊急時に「動かない」リスクを排除します。

災害・BCP対応シミュレーション

停電・断水・大規模災害時に、優先稼働すべき機器、非常用電源で稼働可能な台数、移送が必要な機器をAIがシミュレーション。
BCPマニュアルの実効性を高めます。

音声入力による点検記録

臨床工学技士が点検中に「異常なし、リーク量0.1」と話すだけで点検記録に自動入力。
 手書き・キーボード入力の手間を削減し、記録の正確性も向上します。

画像認識による機器自動識別

スマホで機器のラベルや本体を撮影するだけで型番・管理番号・履歴を呼び出し。
バーコードが汚れて読めない、ラベルが剥がれた機器でもAIが識別します。

退役・廃棄プロセスの自動化と環境配慮レポート

耐用年数・故障頻度・修理コストから「廃棄推奨」をAIが判定。
さらに産業廃棄物処理業者の選定、マニフェスト管理、CO₂排出量レポート（サステナビリティ報告用）まで自動化します。

【手術室・経営層向け機能】中長期視点で効く機能群

手術室向け機器セットの自動準備チェック

術式ごとに必要な機器リスト（電気メス、内視鏡システム、ナビゲーション装置など）をAIが自動生成。
手術前日までに準備状況をチェックし、不足や点検切れがあれば該当部署にアラートを飛ばし、当日の手術遅延を防ぎます。

多施設・グループ病院間の機器シェアリング

グループ病院や地域連携施設間で、低稼働の高額機器（超音波診断装置、ポータブルX線など）を相互利用できる仕組み。
AIが空き状況と移動コストを踏まえてマッチングし、設備投資を抑制します。

メーカー・ディーラーとのチャットボット連携

メーカー問い合わせ窓口とAIチャットボットを連携し、よくある質問（消耗品の互換性、エラーコードの意味など）は24時間自動回答。
技士の問い合わせ業務を削減します。

リコール・回収情報の自動マッチング

PMDAやメーカーから発出されるリコール情報を、自院の保有機器のシリアル番号レベルで自動照合。
該当機器があれば即座に使用停止アラートと対応手順を該当部署へ通知します。

📌 出典：PMDA 医療機器の回収に関する情報 https://www.pmda.go.jp/safety/recall-info/medical-devices/0001.html

アラーム音・異常音のAI解析

人工呼吸器や生体モニターのアラームをマイクで収集し、AIが「緊急度の高いアラーム」と「設定不適切による頻発アラーム」を分類。
 アラーム疲労を軽減し、重要アラームの見逃しを防ぎます。

省エネ・カーボンニュートラル最適化

夜間や休日の機器待機電力をAIが分析し、安全に電源OFFできる機器をリストアップ。
病院全体の電力使用量とCO₂排出量を可視化し、サステナビリティ目標達成に貢献します。

新人臨床工学技士向けARサポート

スマートグラスやタブレットを使って、機器のどこを点検すべきか・どの配線を接続すべきかをAR表示。
熟練技士のノウハウをデジタル化し、教育コストと属人化を低減します。

添付文書・SDSの多言語対応AI翻訳

海外製機器の英文マニュアルや、外国人スタッフ向けに操作手順を多言語でリアルタイム翻訳。 グローバル化する医療現場での誤操作リスクを下げます。

臨床研究・治験用機器のトレーサビリティ

治験で使用する機器の使用ログ、校正記録、使用患者IDを自動記録し、GCP対応の監査証跡を自動生成。
治験事務局・CRCの作業負担を大幅に削減します。

経営層向けKPIダッシュボードとAI提言

機器稼働率、保守コスト比率、ダウンタイム、インシデント件数などのKPIを経営層向けに可視化。
「来年度はMRIの更新よりCTの増設が投資対効果が高い」など、AIが投資判断をサポートする提言を生成します。

【将来技術・連携機能】未来の医療を見据えた機能群

デジタルツインによる院内機器シミュレーション

病院全体の機器配置・稼働状況を3Dデジタルツインで再現。
新病棟開設や診療科拡張時の機器配備計画をシミュレーションし、「ICU増床時に追加すべき人工呼吸器は何台か」をAIが試算します。

ウェアラブル端末との連動による技士業務サポート

スマートウォッチで点検依頼・故障アラートを受信し、現在地から最も近い対応可能技士に自動アサイン。
 ナースコールのように「機器コール」を実現し、対応時間を短縮します。

使用状況に応じた保険・保証プランの最適化

機器ごとの稼働実績・故障率から、メーカー保証・延長保証・保険加入の費用対効果をAIが分析。 「この機器は保証延長より自己修理対応の方が安い」など、経済合理性のある判断を支援します。

AIによる更新計画の長期シミュレーション

5〜10年先の機器更新計画を、耐用年数・診療報酬改定・技術トレンド（例：MRIの高磁場化、ロボット手術の普及）を踏まえてAIが立案。
中期経営計画の策定に活用できます。

在宅医療機器の遠隔モニタリング統合

在宅酸素濃縮器、CPAP、在宅人工呼吸器など、退院後に貸し出した機器の稼働状況・アラーム履歴を病院側で一元監視。
 患者の急変予兆を検知し、訪問診療・救急対応につなげます。

機器使用に伴う医療材料の自動算定支援

機器使用時に必要な特定保険医療材料（カテーテル、回路、電極など）の使用記録を自動収集し、レセプト算定漏れを防止。 医事課との連携で査定減点も削減します。

クラウド型相互運用（FHIR/IHE準拠）連携基盤

電子カルテ、PACS、検査システム、薬剤部システムなどとFHIR/IHE標準で連携。 
ベンダーロックインを避け、将来のシステム更新時の移行コストを低減します。

📌 出典：厚生労働省 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000166260_00002.html

AI音声議事録による機器選定委員会サポート

医療機器選定委員会の議論を録音・文字起こしし、論点・決定事項・宿題を自動整理。
過去の選定議論を検索可能にし、「同種機器の選定経緯」を即座に参照できます。

サイバーセキュリティ監視と脆弱性管理

ネットワーク接続される医療機器（IoMT）のOS・ファームウェアバージョンを自動収集し、CVE情報と照合。 脆弱性のある機器を特定し、パッチ適用やネットワーク隔離を自動推奨します。 厚労省の医療機関向けサイバーセキュリティガイドラインへの対応も支援。

📌 出典：厚生労働省 医療機関におけるサイバーセキュリティ対策 https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/iryou/johoka/cyber-security.html

横断的な必須要件として実装している事項

• 既存ME管理システムや電子カルテとのAPI連携（FHIR/IHE/HL7準拠）
• スマホ・タブレット対応のレスポンシブUI
• オフライン動作モード（院内ネットワーク障害時も動作）
• ロール別アクセス権限（臨床工学技士／看護師／医事課／経営層）
• 監査ログの完全保存（医療情報システム安全管理ガイドライン対応）

他社と比較してCREATIVE HOUSEが優れている点

ここが、検討中の皆様にとって最も気になるパートだと思います。 率直にお伝えします。

「現場の言葉」と「実装の言葉」を両方話せる

多くのシステム会社は、優秀なエンジニアはいても、医療現場の経験者は外部アドバイザーに留まります。
CREATIVE HOUSEは、代表自身が医療従事20年超。
要件定義の段階で「それ、現場では絶対に使われない仕様ですよ」と即座に言えます。

Google／NVIDIA／Amazonに認められた技術力

• Google for Startups Cloud Program 採択
• NVIDIA Inception Program 採択
• Amazon Activate 採択

これらは、世界レベルの審査を通過した企業のみに与えられる支援プログラムです。
 AI/クラウド/GPU基盤の最先端を、医療システムに惜しみなく投入できます。

大学・公的機関からの依頼実績

ここでは具体名は控えますが、複数の大学・公的機関から研究・開発依頼を受けています。
**「研究機関が認めるレベルの品質」**を、貴院にもそのままお届けします。

オール星5の口コミ

Googleレビュー、SNSコメント、紹介の連鎖
——いずれも全件で星5評価を維持しています。
これは「技術力」だけでなく、**「対話の丁寧さ」「納品後の伴走」**が評価されている証です。

大分・福岡から全国対応

地方医療の現実を知っているからこそ、東京・大阪の大手にはない「現場密着型」の運用設計が可能です。
オンライン会議＋必要時の出張で、北海道から沖縄まで対応実績があります。

AI×医療×法規制を一気通貫

• AI（機械学習・LLM・画像認識）
• 医療法・薬機法・診療報酬
• 医療情報安全管理ガイドライン
• サイバーセキュリティガイドライン

これらすべてを一社内で理解・実装できる会社は、国内でも稀です。

導入事例・現場の声

※ プライバシー保護のため、施設名は伏せて記載しています。

事例A：300床規模の急性期病院（九州地方）

導入前の課題 
輸液ポンプ150台、シリンジポンプ200台の管理が紙台帳。
夜勤帯の「機器探し」が1日平均8件、各15分。 月間で約60時間の「探す時間」が発生。

「Base」導入後（6ヶ月時点）

• 機器探し時間：月60時間 → 月4時間（93%削減）
• 点検漏れ：年12件 → 0件
• 臨床工学技士残業：月平均22時間 → 8時間

現場の声 「最初は『またシステムが増えるのか…』と思いましたが
スマホで機器の位置がパッと出るのを見て、夜勤明けの看護師が泣いて喜んでいました（笑）」
（臨床工学技士・40代）

事例B：120床のケアミックス病院（中国地方）

導入前の課題 
ME室1名体制で、修理対応・点検・教育が完全に属人化。 退職リスクが経営課題に。

「Base」導入後（4ヶ月時点）

• 修理一次切り分け時間：平均45分 → 平均8分
• 看護師による簡易点検が可能に（教育履歴連動）
• ME室業務の標準化が完了

事例C：一般病院（関東地方）

導入前の課題 電子カルテ・PACS・検査システムとの連携が断片的。
治験機器のトレーサビリティに膨大な工数。

「Base」導入後（10ヶ月時点）

• FHIR連携により、3システム横断でデータ統合
• 治験事務局のレポート作成工数：月80時間 → 月15時間
• 算定漏れ削減効果：年間推定約1,800万円

サービスを受けることで
解決できる悩みとメリット（10選）

✅ メリット①：「探す時間」がゼロに近づく

BLE/RFIDによるリアルタイム位置追跡＋AI予測配置で、機器を「探す」概念が消えます。

✅ メリット②：点検漏れ・監査不安からの解放

法定点検・自主点検をAIが自動最適化。
監査前夜の徹夜作業が過去のものに。

✅ メリット③：臨床工学技士の専門性が活きる

ルーチンの管理業務をAIが担い
技士は本来の専門業務（血液浄化・人工心肺・教育）に集中できます。

✅ メリット④：人手不足の「数」ではなく「質」での解決

人を増やせなくても、AIが、1.5〜2人分の業務を吸収。
離職率の低下にも直結します。

✅ メリット⑤：経営層への可視化・投資判断の高度化

KPIダッシュボードとAI提言により、勘と経験ではなくデータで経営判断ができます。

✅ メリット⑥：算定漏れ・収益機会損失の削減

電子カルテ連携で、特定保険医療材料の算定漏れを大幅削減。
年間数百万〜数千万円規模の改善実績。

✅ メリット⑦：医療安全レベルの向上

故障予兆検知、アラーム解析、リコール自動照合により
「気づかなかった」事故を構造的に減らします。

✅ メリット⑧：BCP・災害対応力の強化

災害時の機器運用シミュレーションが事前に可能。
地震・水害が増える日本において必須の機能です。

✅ メリット⑨：サステナビリティ・ESG対応

CO₂排出量レポート、省エネ最適化により
地域連携や公的病院の評価項目に直接貢献します。

✅ メリット⑩：サイバーセキュリティ対応

厚労省ガイドラインに対応した脆弱性管理を自動化。
医療機関へのランサムウェア攻撃が増加する中、**「守れる病院」**であることを内外に示せます。

料金・導入の流れ

料金の考え方

料金は病床数・機器台数・連携範囲・カスタマイズ要件により個別見積です。
ただし、以下の方針を明確にお約束します。

• 初期費用と月額費用を明朗に提示（不明瞭な追加請求はしません）
• 段階導入が可能（まず位置追跡だけ、まず点検管理だけ、もOK）
• 補助金活用のご提案（厚労省の業務効率化補助金など）

依頼の流れ（6ステップ）

STEP 1：お問い合わせ（無料）

公式サイトのフォームから、現在の課題を簡単にお知らせください。
24時間以内に担当者より返信いたします。

STEP 2：オンラインヒアリング（無料・約60分）

病床数、機器台数、現在の管理方法、ご予算感、希望時期などをお伺いします。

STEP 3：現地視察 or 詳細ヒアリング（無料 ※遠方の場合はオンライン）

現場の動線、既存システム、ネットワーク環境を確認。
ME室・看護部・経営層の皆様にもご同席いただくとスムーズです。

STEP 4：要件定義書・見積書の提示（約2週間）

現場ニーズに基づいた要件定義書と、段階導入オプションを含む見積書を提示します。

STEP 5：契約・開発・導入（約3〜6ヶ月）

段階導入の場合、最短1ヶ月で第1フェーズが稼働します。

STEP 6：運用開始＆伴走サポート

導入後も、運用定着まで月次MTGで伴走。 追加要望にも柔軟に対応します。

大分・福岡から全国対応の理由

CREATIVE HOUSEは、大分県・福岡県を拠点にしています。

• 地方医療の現実（医師偏在、技士不足、予算制約）を体感している
• 東京圏のシステムが地方で「使われずに終わる」現実を見てきた
• だからこそ、「現場で本当に使われるシステム」を作れる

九州地方の医療機関には特に手厚いオンサイト対応を、その他地域にはオンライン＋必要時出張で全国対応しています。

よくある質問（FAQ）

既存の医療機器管理システム
（例：他社製のMEバンク等）からの移行は可能ですか？

可能です。CSV・Excel・データベースからの一括インポートに対応しており
過去の点検履歴・台帳データも引き継げます。
FHIR/HL7準拠でAPI連携も可能です。

クラウド型ですか？
オンプレミス型ですか？

どちらも選択可能です。
セキュリティポリシーが厳しい施設にはオンプレミス
初期投資を抑えたい施設にはクラウドをご提案します。
ハイブリッド構成も対応します。

小規模クリニックでも導入できますか？

可能です。
機器10台程度からの「ライト版」もご用意しております。

導入までどれくらいの期間がかかりますか？

標準的な導入で3〜6ヶ月

スマホ・タブレットでも使えますか？

はい。
iOS／Android／Web
すべてに対応したレスポンシブ設計です。
ナースステーション据置のPCと
現場のタブレットを同時運用できます。

出張費（交通費）はかかりますか？

大分駅より30km以内のエリアは無料です。
遠方や離島、県外への出張の場合は
実費交通費を事前に
お見積もりさせていただきます。
全国どこでも伺いますので、
まずはご相談ください。

電子カルテとの連携はできますか？

はい。FHIR/HL7/SS-MIX2などの標準規格に準拠しており
主要な電子カルテベンダーとの連携が可能です。
詳細は個別にご相談ください。

補助金は使えますか？

IT導入補助金、医療DX関連補助金
地域医療介護総合確保基金など
活用可能な制度を一緒に検討いたします。
申請サポート経験のあるパートナーとも連携可能です。

AIの判断ミスが心配です。
どこまで自動化されますか？

重要な判断は必ず人間が最終決定する設計
（Human-in-the-Loop）です。
AIはあくまで「提案」「検出」を担当し
承認・実行は権限を持つスタッフが行います。

導入後のサポート体制は？

月次MTG（オンライン）、障害対応
運用改善ご提案を標準サービスとして提供します。
九州地域は必要に応じてオンサイト訪問も可能です。

開発会社が倒産したら、システムはどうなりますか？

ご安心ください。
オープン規格（FHIR/IHE）準拠で構築するため
万一の場合でもデータは他システムに移行可能です。
エスクロー契約（ソースコード預託）にも対応します。

個人情報・患者情報の取り扱いは？

個人情報保護法・医療情報安全管理ガイドラインに準拠。
患者情報はマスキング・暗号化処理を行い
原則として機器管理データには紐づきません。

口コミピックアップ（星5レビュー 5件）

⭐⭐⭐⭐⭐ 臨床工学技士・40代男性（急性期病院）

「20年現場をやってきて、初めて『現場の言葉が通じるシステム会社』に出会いました。要件定義の段階で『その仕様は使われないですよ』と即答してもらえた瞬間、信頼が確信に変わりました。」

⭐⭐⭐⭐⭐ 看護部長・50代女性（ケアミックス病院）

「夜勤の看護師から『機器を探す時間が減って、患者さんの傍にいられる時間が増えた』という声が日常的に上がるようになりました。導入してよかったと心から思います。」

⭐⭐⭐⭐⭐ 病院経営企画室・30代男性（大学病院）

「KPIダッシュボードが本当に秀逸。理事会資料の作成時間が1/5になり、データドリブンな経営判断ができるようになりました。」

⭐⭐⭐⭐⭐ ME室室長・40代男性（地方公立病院）

「九州拠点ということで地方の事情をよく理解されていて、オンサイト対応も迅速。大手にはない『血の通った伴走』を体感しています。」

⭐⭐⭐⭐⭐ 病院長・60代男性（療養型病院）

「補助金申請のサポートまで一気通貫でお願いでき、予算面の不安も解消されました。中小病院こそ、こういう会社と組むべきだと実感しています。」

いま、貴院で「探した機器」「点検が遅れた機器」「故障で困った機器」を、3つだけ思い出してみてください。

その3つが、CREATIVE HOUSEの「Base」を導入したとき、最初に救われる存在になります。

私たちは、システムを売る会社ではありません。
 現場の「もう限界」を、「もう大丈夫」に変える会社です。

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著者情報

CREATIVE HOUSE（クリエイティブハウス）
医療従事20年超／医療系国家資格＋IT専門資格保有
Google for Startups／NVIDIA Inception Program／Amazon Activate 採択

• 公式：https://creative-house.jp/company-profile/
• X：https://x.com/CREATIVE__HOUSE
• Instagram①：https://www.instagram.com/c.r.e.a.t.i.v.e_h.o.u.s.e/
• Instagram②：https://www.instagram.com/c_r_e_a_t_i_v_e__h_o_u_s_e/
• note：https://note.com/creative_house
• Facebook：https://www.facebook.com/p/CREATIVE-HOUSE-61561598301435/

一次情報 / 引用先

本記事の内容は、以下の国・官公庁・独立行政法人・公的協議会が公表する一次情報に基づいて執筆しています。
すべて2026年5月時点で公開を確認した公式ソースです。

■ 厚生労働省（MHLW） 医療分野における業務効率化・職場環境改善支援事業（令和8年度／1施設最大8,000万円補助） https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_70522.html

医療における AI の普及とその影響について（PDF） https://www.mhlw.go.jp/content/10601000/001194483.pdf

医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第6.0版（令和5年5月） https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/0000516275_00006.html 本体PDF：https://www.mhlw.go.jp/content/10808000/001582980.pdf

医療機関におけるサイバーセキュリティ対策 https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/iryou/johoka/cyber-security.html

医療・福祉サービス改革プラン（2040年問題関連） https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_05525.html

医療DX推進（電子カルテ情報共有・標準化／FHIR推進） https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/iryou/johoka/index_00010.html

医師の働き方改革／医師の時間外労働規制（2024年4月〜） https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000189115.html

看護職員需給分科会（中間とりまとめ） https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000209671.html

■ PMDA（独立行政法人 医薬品医療機器総合機構） 医薬品医療機器情報配信サービス（PMDAメディナビ） https://www.pmda.go.jp/safety/info-services/medi-navi/0007.html

医療機器の回収に関する情報 https://www.pmda.go.jp/safety/recall-info/medical-devices/0001.html

医療機器・体外診断用医薬品の添付文書情報 https://www.pmda.go.jp/safety/info-services/devices/0001.html

■ 総務省／電波環境協議会（EMCC） 電波利用技術を活用した医療DX事例集 Ver.2.0（2025年6月公表・PDF） https://emcc-info.net/medical_emc/pdf/25_medical_dx2_0.pdf

医療機関における安心・安全な電波利用（総務省ポータル） https://www.tele.soumu.go.jp/j/sys/ele/medical/tbk_emcc/index.htm

電波環境協議会 医療関係公表資料 https://www.emcc-info.net/medical_emc/document.html

■ 経済産業省 医療情報を取り扱う情報システム・サービスの提供事業者における安全管理ガイドライン https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/healthcare/teikyoujigyousyagl.html

■ 内閣府 AI戦略（統合イノベーション戦略推進会議） https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html

■ 環境省 産業廃棄物処理（マニフェスト制度） https://www.env.go.jp/recycle/waste/sp_contr/index.html

脱炭素・カーボンニュートラル https://www.env.go.jp/earth/ondanka/index.html

■ サイバーセキュリティ関連公的機関 IPA（情報処理推進機構）情報セキュリティ https://www.ipa.go.jp/security/index.html

JPCERTコーディネーションセンター https://www.jpcert.or.jp/

■ 医療情報相互運用性の標準化団体 JAHIS（保健医療福祉情報システム工業会） https://www.jahis.jp/

HL7 FHIR Japan WG（日本HL7協会） https://www.hl7.jp/

■ TERUMO　https://www.terumo.co.jp/

■ NIPRO　https://www.nipro.co.jp/

■ TORAY　https://www.toray.co.jp/

■ NIKKISO　https://www.nikkiso.co.jp/

業務範囲・法令遵守に関する注意事項

当社が提供するサービスは、医療法、医師法、薬機法（医薬品医療機器等法）、個人情報保護法、次世代医療基盤法、その他関係法令の範囲内において提供するものであり
法律で定められた範囲を超える業務、制作、助言、診療行為等は一切行っておりません。

当社は医療機関ではなく、医師法第17条に定める医業（診断・治療・処方等の医行為）を行うものではありません。
当社のサービスは、医療従事者または医療機関の業務を支援することを目的とした情報提供・システム提供にとどまります。

当社が提供する情報、コンテンツ、システムは、特定の疾病の診断、治療、予防を目的とした医療機器（薬機法上の「プログラム医療機器（SaMD）」を含む）には該当しません。
万が一、医療機器に該当しうる機能を提供する場合は、別途、薬機法に基づく承認・認証等を取得した上で提供いたします。

医療広告ガイドライン（厚生労働省）および関連法令に抵触する表現、誇大広告、比較優良広告、体験談の不適切な掲載、ビフォーアフター写真の不適切な使用等は行いません。

AI・自動化システムに関する注意事項

当社が提供するAI関連機能は、医療従事者の判断や業務を補助することを目的とした支援ツールであり
最終的な診断、治療方針の決定、処方、その他一切の医学的判断および意思決定を行うものではありません。

最終的な判断および意思決定は、必ず医師その他の有資格医療従事者が行うものとし、AIの出力結果はあくまで参考情報としてご利用ください。
AIの出力結果のみに基づいて医療行為を行うことは想定しておりません。

AIによる出力は、学習データや入力情報に依存するため、誤り、偏り、不完全な情報を含む可能性があります。
利用者は、出力結果の正確性・妥当性を必ず人の目で確認した上でご活用ください。

AIが生成した内容について、当社はその完全性、正確性、有用性、特定目的への適合性を保証するものではありません。

患者または一般利用者に対し、AIが直接、診断・治療に関する確定的な助言を行うことはありません。

画像・コンテンツに関する注意事項

掲載している画像の一部にはイメージ画像が含まれており、実際のサービス内容、施設、機器、症例、効果等を必ずしも正確に表現するものではありません。
症例写真、施術例、医療現場の写真等を掲載する場合は、被写体ご本人の同意を得た上で掲載しており、必要に応じて加工・モザイク処理を施しています。
イラスト・図解は、わかりやすさを優先した概念図であり、実際の医学的構造や手順を厳密に再現したものではありません。
患者個人を特定できる情報（顔写真、氏名、診療情報等）は、本人の明示的な同意がない限り掲載しておりません。

個人情報・医療情報の取扱いに関する注意事項

当社は、個人情報保護法および「医療・介護関係事業者における個人情報の適切な取扱いのためのガイダンス」（厚生労働省）
ならびに「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」（厚生労働省）の遵守に努めています。

要配慮個人情報（病歴、診療情報等）の取扱いについては、原則として本人の同意を得た上で取り扱います。

医療情報を扱うシステムについては、「3省2ガイドライン」（厚生労働省・経済産業省・総務省）に準拠した安全管理措置を講じています。

クラウドサービス等の外部委託を行う場合は、委託先の安全管理体制を確認した上で、適切な監督を行います。

情報提供の性質に関する注意事項

当ウェブサイトおよび当社サービスにおいて提供される情報は、一般的な情報提供を目的としたものであり、個別の医学的助言、診断、治療の代替となるものではありません。

健康上の懸念や症状がある方は、必ず医師その他の有資格医療従事者にご相談ください。

掲載情報は、作成時点における一般的な知見に基づくものであり、最新の医学的知見、ガイドライン、法令改正等により内容が変更される可能性があります。

システム・サービスの可用性に関する注意事項

当社が提供するシステムは、ベストエフォートにより安定運用に努めますが、通信障害、ハードウェア障害、自然災害、サイバー攻撃その他不可抗力により
一時的にサービスが停止または利用できない場合があります。

緊急性を要する医療判断、救命救急に関わる判断について、当社システムへの依存を前提とした運用は想定しておりません。
万一のシステム停止時に備え、医療機関側で代替手段を確保いただくことを推奨します。

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