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「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」――文京区の院長が自作AIで患者100人超の日も

Shiritomo編集部 @shiritomoAI_jp 2026年11月9日更新

東京都文京区にある本郷真砂ハートクリニックは、以前は1日40〜50人の受診で「大忙し」だったといいます。
今は、100人以上を受け入れる日もある――ITmediaの取材に、院長の村岡洋典氏はそう明かしました。
変えたのは最新の医療機器ではなく、院長自身がMac Studio（Apple社の高性能デスクトップパソコン）の上に組み上げた、院内だけで動くAIシステムです。

小規模な事業者がAIを「導入する」ではなく「自分で作る」選択をするとき、何が省けて、何が残るのか。
AI活用に関わる人にとっても参考になる事例です。

先に結論をまとめると：
– 文京区の内科クリニックの院長・村岡洋典氏が、Mac Studio上にローカルLLM（院内のパソコンだけで動く大規模言語モデル＝文章を理解・生成するAI）環境を自作し、過去カルテの要約や手書き問診票の読み取りに使っている
– 予約システムも自作で、10月からはマイナンバーカードを診察券代わりに使えるようになり、Web予約済みの患者はカードをかざすだけで受付が完了する
– 同種のシステムをベンダー経由で導入すると初期費用400万円以上・保守費用は月30万円以上かかるのに対し、村岡氏の自作システムは年間の運用コストがおおむね40万円程度に収まっている

何が起きたのか

この話が最初に報じられたのは2026年9月17日のITmediaの記事でした。
本郷真砂ハートクリニック（東京都文京区）の院長・村岡洋典氏が、米Appleの「Mac Studio」を使ってローカルLLMの運用環境を自分で構築している、という内容です。

用途は主に、過去の診療情報の要約と、音声認識を使ったカルテ作成の補助。
処理はすべて院内の機器内で完結させ、クラウド上のAIサービスにはデータを送らない設計になっています。
記事では「患者のプライベートな情報が詰まった診察内容を院外に出さずにAIで処理できる点がローカルLLMの魅力」だと説明されています。

同じ記事では、ベンダー経由で似たシステムを導入する選択肢も紹介されていました。
医療機関向けにGENSHI AIという企業が、米NVIDIAの「DGX Spark」上で動くシステムを提供しており、採用したLLMはGoogleの「Gemma 4 31B-it」とのこと。
これに加えて、Embedding（文章の意味を数値化して検索・分類に使う技術）やOCR（画像の文字を読み取る技術）向けのモデルは、医療情報の処理に特化したものを独自に開発し、サービスに組み込んでいるそうです。
初期費用はマシン代込みで約400万円から、カスタマイズ次第では約1000万円になる可能性もあるとのこと。
保守費用は月額約30万円からで、同社には20件以上の問い合わせが来ているといいます。
記事はこの価格について「医療機器と比べると安い」とはなかなかいえないと指摘して締められていました。

ここまでは、院長が自分でAIを作ったという一度きりのニュースにすぎません。
本当に効果があったのかは、運用が進んでからでないと分かりません。
そこで、初報から約2カ月後の11月9日、ITmediaの記者が実際にこのクリニックを患者として受診し、続報を出しています。

調べて分かったこと

実際の受付・診察はどう変わったのか

続報記事によると、受付の流れはこうなっていました。
Webで予約済みの患者なら、カードリーダーにマイナンバーカードをかざすだけで、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ます。
記者のように予約をしていない患者の場合は、カードをかざすと自動で患者IDが作成されますが、予約の登録や追加情報の入力はスタッフの手作業が必要になるとのこと。
マイナンバーカードを診察券代わりに使えるようになったのは10月からで、予約システム自体の自作は4月に始まったそうです。

診察の場面では、手書きの問診票をVLM（画像と文字を同時に理解できるAI）が認識し、氏名や生年月日から電子カルテへの紐付け候補を提示します。
音声認識にはWhisper（音声をテキストに変換するAI）をローカルで動かし、診察中の会話をリアルタイムで文字起こしする機能も用意されていますが、これはまだ実験段階とのことです。
村岡氏が「最もローカルLLMが役立つ」と話すのは、過去のカルテから重要な情報を抜き出して要約する機能。
この積み重ねについて、村岡氏は「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」と効果を語っています。

患者対応は本当に楽になったのか

数字の変化も続報で語られています。
以前は1日40〜50人の受診で「大忙し」だったのが、今は100人以上を受け入れる日もあるとのことです。
ただし村岡氏は、AIに任せきりにしているわけではないと念押ししています。
「やっぱり補助は補助です。
コピペはしません」という発言からも、最終的な判断や記録の確認は医師自身が担っていることがうかがえます。

自分で作ると、ベンダーに頼むより本当に安いのか

ここが、この記事でいちばん対比が大きい部分です。
村岡氏の運用コストは、Claude Code（Anthropic社のAIコーディングエージェント：指示を出すとプログラムを自動で書いてくれるツール）を使うための有料プラン「Max 20x」（現在の名称は「Ultra」）が月3万6000円ほどで、年間換算で約40万円。
Mac Studio自体は値上げ前に約69万円で購入したといいます。
前段のベンダー経由（初期費用400万円から・保守月30万円から）と比べると、桁が違う安さです。

もっとも、村岡氏はこの安さと引き換えになるものも口にしています。
「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」自作でいける、という趣旨の発言です。
ベンダーのサポートや保証がない分、不具合が出たときに直すのも院長自身の仕事になります。
実は「ローカルLLM」という言葉自体、Google広告のキーワードプランナーによると2026年9月時点で直近月の検索数が12カ月平均の1.5倍と、話題として一時的な跳ねではなく、継続的に調べられている言葉です。
小さな事業者が「ベンダーに頼むか、自分で作るか」を迷う場面は、このクリニック以外にも今後増えていきそうです。

Shiritomo編集部の考察：小さな現場のAI活用で見るべきはコストより属人化リスク

今回の事例で注目すべきは、コストの安さそのものより、その安さを支えているのが村岡氏という1人の技術力に強く依存している点です。
年間40万円という数字は、村岡氏が自分でClaude Codeを使いこなせるからこそ成立しています。
同じ条件でも、AIコーディングに詳しい人がいない事業者がゼロから挑むのは簡単ではないでしょう。
GENSHI AIのような専門ベンダーに20件以上の問い合わせが来ている背景には、「自作は難しいが、安く・安全にAIを使いたい」という需要の存在があるとも読めます。
AI活用を考える小規模事業者にとっては、「誰か1人が作って終わり」にせず、仕組みを引き継げる形で残せるかどうかが、長く使い続けられるかの分かれ目になりそうです。

まとめ

本郷真砂ハートクリニックの院長・村岡洋典氏は、Mac Studio1台とClaude Codeを使い、患者情報を院外に出さないローカルLLMシステムを自作しました。
導入から数カ月が経ち、事務作業の軽減と患者対応数の増加という効果がITmediaの取材で確認されています。
一方で、この安さは院長自身の技術力と「自分で対処する覚悟」に支えられているという側面も見えてきました。