院内に置く、医療のAI。

患者データを病院の外に出さない。
医師の手元で完結する、医療機関のためのローカルLLM。

オンライン相談する →

MedLocalは、病院の中だけで動く医療AIです。 患者データを一歩も病院の外に出さずに、退院サマリー作成と診療情報の整理を支援し、 医師がふたたび患者と向き合える時間を取り戻します。 電子カルテと並走するAIが、医療現場の「書く時間」を最小限にします。

クラウドに、
医療データは出せない。

最新の生成AIは、医療現場でも明らかに役立つ。 にもかかわらず、患者データをクラウドに送ることが許されない医療機関では、その恩恵がほとんど届いていない。 MedLocalは、この根本的なジレンマを「院内に置く」というかたちで解決します。

院内に静かに置かれたDGX Spark医療AIサーバー
01

患者データは、
院外に一歩も出ない。

推論も、保存も、認証も、ログも。すべての処理が病院ネットワーク内で完結します。Wi-FiもLANも物理的に切断した環境で動作する設計です。

書類作成後の静かな診察室
02

医師の時間を、
診療に取り戻す。

退院サマリーの原案や診療経過の要約を院内LLMが生成。医師は確認・修正に集中することで、診療と向き合う時間が広がります。

GENSHI AI監査ログダッシュボード — アクセス記録と警告の可視化
03

3省2ガイドライン
準拠の設計。

OIDC認証、監査ログ、自動バックアップを標準搭載。情報部門が説明責任を持って運用に乗せられる、医療機関品質。

医師が「書く」のではなく、
「確認する」仕事に。

01 / 退院サマリー

カルテから、
退院サマリーが立ち上がる。

入院経過、処方、退院時の状態など、必要な項目を構造化した状態で原案を生成。医師は表示されながら確認・編集でき、最終確定までの時間を最小化します。

  • 主病名 / 入院経過 / 退院時処方を含む構造化生成
  • セクション単位の編集と差分表示
  • DOCX出力で、そのまま既存業務フローへ
退院サマリー
循環器内科 / 山田 太郎 様
AI生成中
02 / AI音声カルテ

診察の会話が、
そのままSOAPに。

院内AIが診察室の会話をリアルタイムに文字起こし。医師と患者の話者を識別し、診察終了後にSOAP形式のカルテ原案を自動で組み立てます。

  • 話者を自動識別（医師 / 患者）してリアルタイム文字起こし
  • バイタル・身体所見を構造化して反映
  • 主訴〜処方・検査オーダーまで提案、医師は確認・修正のみ
AI音声カルテ
診察室 / 田中 美咲 様
録音中
03 / 紹介状OCR

紙の紹介状も、
構造化して取り込む。

紙やFAXで届いた紹介状をスキャン。患者情報、診断名、処方、検査値を自動で抽出し、構造化データとして電子カルテに紐付けます。

  • 患者情報・診断名・処方・検査値を自動抽出
  • 構造化データ化と表記ゆれ正規化で、検索・集計に耐える形式へ
  • 既存の患者レコードに紐付け、原本PDFも保管
紹介状OCR
たかはし内科クリニック / 紙文書
解析中
ご利用の流れ

使い慣れたカルテのまま。
確認と編集だけを、医師に。

電子カルテからワンクリックで起動し、関連記録を取得して院内LLMがドラフトに。医師が確認・確定するとカルテへ戻します。画面ごとの動きは専用ページで全6ステップ、実画面キャプチャ付きで掲載しています。

電子カルテ画面上に MedLocal AI 起動ボタンが表示された状態 STEP 02 · MedLocal AI 起動

ブラウザ内で MedLocal が起動し、入院記録・経過・検査・処方・看護を院内ネットワーク内で取得。LLM がセクション単位でドラフトを書き上げ、医師は確認と修正だけに集中できます。

6ステップを画面で見る → 病院様向け導入手順 →

説明資料用URLとして専用ページ単体でお渡しできます。

クラウドAIとMedLocal。
医療現場の前提が違います。

MedLocalは、データ境界・閉域運用・電子カルテ連携を、追加設計や個別契約ではなくプロダクトの前提として備えています。医療機関の運用単位にそのまま乗せられる構造を持つ、医療現場向けの設計です。

一般的なクラウド生成AI活用とMedLocalの比較
評価の観点 クラウドAI活用の一例 MedLocal
データ送信患者情報を院外へ送らずに済むか（典型的なクラウド推論） × ○
閉域対応インターネット経由送信なしの運用を選べるか × ○
監査ログ誰がいつ入力し生成したか等を説明できるか ○多くのサービスで提供 ○院内境界の中で完結
電子カルテ連携診療記録の運用単位での連携を前提にできるか △個別実装次第 ○
3省2ガイドライン準拠の設計医療情報システムとしての管理体制にのせやすいか △構成・契約次第 ○
「クラウドAI活用の一例」は、患者情報を広域ネットワーク上のモデルへ送信するサービス構成を一般的な前提として示しています。△は「ベンダー・契約・構成次第で対応可能」を示します。実際の評価はサービスや実装によって異なります。
院内完結の設計

院内ネットワークの中で、
生成から保存まで完結。

MedLocalは、電子カルテ・認証・LLM推論・監査ログを同じ管理境界の中に置く設計です。 患者情報を外部AIサービスへ送らないため、セキュリティ審査における「データを院外に出すかどうか」という論点そのものが発生しません。 情報部門が説明できる運用単位で導入します。

1
電子カルテの近くで処理診療情報のスナップショットを院内で取得し、文書生成まで同じ境界内で扱います。
2
権限と履歴を残す誰が生成し、誰が編集し、誰が確定したかを監査ログとして残せる前提で設計します。
3
施設ごとの運用に合わせる院内設置、閉域クラウド、既存VPCなど、病院のセキュリティポリシーに合わせます。
院内ネットワークに閉じた電子カルテ／MedLocal／認証／監査ログ構成図
AIを、病院側の管理境界へ寄せる。 サーバー、認証、ログ、出力までを施設の運用ポリシーに合わせて設計します。
院外AI APIへ送信しない

病院の規模に合わせた、
3つの導入形態。

院内に置くといっても、数千万円規模のサーバーではありません。50〜90万円のデスクトップ1台から、医師国家試験の合格基準を超えるオープンウェイトモデルがオフラインで動く時代です。 貴院のセキュリティポリシーと既存インフラに最適な構成をご提案します（初期診断は無料）。

書類作成後の静かな診察室 — 院内設置で守られる時間
01 / 院内設置型

究極の秘匿性

小〜中規模病院・クリニック向け

院内サーバーで完全オフライン運用。Wi-Fi・LANを物理的に切断した環境でも動作する、最も秘匿性の高い構成です。

構成Mac Studio / DGX Spark ネットワークインターネット不要 初期費用の目安50〜90万円〜
国内データセンターと複数病院を結ぶ閉域構成
02 / 国内閉域クラウド

法規制遵守と拡張性

大規模・準公立病院向け

国産データセンター・閉域網接続による構成。法規制への対応と、複数院展開への拡張性を両立します。

構成国産DC / GPUサーバー ネットワーク閉域網 / 専用接続
エンタープライズクラウドのPRIVATE VPCと病院をつなぐ専用接続
03 / 既存クラウド活用

既存インフラ活用

先進的な大規模病院向け

すでに導入済みのクラウド基盤を活かし、院内VPC内でセキュアに運用。既存システムとの統合がしやすい構成です。

構成AWS / Azure / GCP ネットワーク専用接続

まずは、30分のオンライン相談から。

貴院の電子カルテ・院内インフラを伺い、最適な導入構成と
スケジュール感をその場でご提案します。

資料を先に確認したい方は ユースケースを見る →

送信内容は当社からのご返信にのみ使用し、第三者へ開示することはありません。