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現代の医療現場において、業務効率化や医療の質向上の観点から、電子カルテの導入は不可欠なものとなりつつあります。しかし、多くの医療機関にとって、システム導入に伴う高額な初期費用やランニングコストは大きな課題となっています。そのような中で、新たな選択肢として注目を集めているのが、オープンソースソフトウェア（OSS）である「OpenEMR」です。本記事では、OpenEMRの概要とその可能性、そして導入におけるポイントについて解説します。OpenEMRとはOpenEMRは、世界中で広く利用されているオープンソースの電子カルテおよび医療実践管理システムです。ONC（米国国家医療IT調整室）の認証を受けた信頼性の高いシステムでありながら、ライセンス費用が無料である点が最大の特徴です。電子カルテ機能に加え、患者ポータル、スケジュール管理、診療報酬請求支援、レポート作成機能など、医療機関の運営に必要な機能が包括的に提供されています。導入のメリット最大のメリットは、やはりコストパフォーマンスです。ライセンス料がかからないため、商用システムと比較して導入・運用コストを大幅に削減できる可能性があります。また、ソースコードが公開されているため、特定のベンダーに依存することなく、自院の診療フローに合わせて柔軟にカスタマイズできる点も大きな魅力です。将来的な機能拡張や他システムとの連携も、比較的自由に行うことができます。導入の課題と専門家の必要性一方で、自由度が高い反面、導入には一定の技術的なハードルが存在します。サーバーの構築、セキュリティ対策、データのバックアップ運用などを自前で行う必要があるほか、日

「仕組みが整えば、人の働き方は変わる」そう感じたのが、すべての始まりでした。もともと飲食業界で働いていました。毎日のように起こる課題と向き合う中で、“現場の努力だけでは変えられない壁”があることを痛感しました。その後、ITの領域で業務改善やシステム構築に携わるようになり、仕組みが人を支える力を、より実感しました。最近では、飲食だけでなく介護福祉や医療機関など、人の力で支えられている現場にも目を向けています。どの業界でも、効率化や仕組み化の課題は本質的には同じ。人が本来の仕事に集中できるように、小さな改善から支援していきたいと思っています。仕組みで現場を楽にする。それが、自分のこれからのテーマです#業務改善 #システム構築 #現場支援 #介護DX #医療DX #飲食DX

「この部屋、どう使うかはまだ決まってないけど、パソコンとプリンタ置けるようにしておいてください」病院の新規開設に関わったことがある方なら、一度は聞いたことがあるかもしれません。電子カルテを導入する立場として、この“未定だらけの中で決める”というミッションが、最初の大きなハードルでした。建物の完成は数ヶ月先。診療の流れも確定していない。それでも、私たち情報システム部門は、LANの設計・PCの台数・Wi-Fiの位置を今すぐ決めなきゃいけない。極端な話、「まだ壁がないけどアクセスポイントはどこですか？」という会話が普通に交わされます。「電子カルテを入れたい」と言われたら、それはもう、端末の数・スキャン運用・帳票設計・データ保存先・セキュリティ構成まで全て自動的に含まれてくる。でも現場では「何に使うかは診療が始まってから決めます」と言われることもあります。……そんなことある！？と思いながら、想像と仮定で構成を練っていくのが、最初の仕事。ここで大事なのは、「とりあえず仮で組むけど、あとで変えられる柔軟さ」を前提に構成を考えること。そして何より、「その構成で、実際に診療ができるか？」を想像し続けることだと私は思っています。次回は、開院直前の“詰め”作業と、電子カルテ稼働テストの裏話をお届けします。

🌍 はじめにAIは、私たちの想像を超えるスピードで進化を続けています。2025年8月には ChatGPT 5.0 が登場。「チャッピー」という愛称が流行語になるほど、AIは世代を問わず日常の一部になりました。しかし今、世界は“情報過多”の時代。何を信じ、どこから読むべきか──それを判断すること自体が課題になっています。⚙️ そんな時代に登場したのが、“調べるAI”ではなく“まとめるAI”。このAIは、国内外に公開されている信頼できる情報源からデータを自動収集し、独自のアルゴリズムで要点を分析。結果を約10ページの出典一覧付き報告書としてまとめます。読む時間がない人のために、報告書の要点を一目で理解できるインタラクティブリーディング（Web版）も同時に生成。さらにChatGPTがその内容をもとにSEO記事5本と未来予測レポート（AI追加考察）を作成。“読む”より早く、“理解できる”時代が始まっています。🚀 スタート宣言AIが「話す」存在から、世界の知を整理し、戦略を導く“まとめるAI”**へ進化しました。私たちはこの技術を、経営者・医療関係者・教育者・ライターなど、あらゆる分野の“情報で行動する人々”のために活用していきます。💼 販売・展開のお知らせ📘 日本国内では、　依頼型のAIリサーチサービスとして販売中。　あらゆる業界が直面している課題をテーマに、　オーダーメイドで調査・分析・報告書を作成します。　🌍 コンテンツマーケットでは、　テーマ別に完成済みの調査報告書を15,000円で販売予定。https://coconala.com/contents_market/picture

増え続ける写真判定業務の現実 「毎日100枚以上の写真を確認しているんですが、スタッフの負担が限界で…」 ある美容クリニックの院長からこんな相談を受けました。カウンセリング時の肌状態記録、施術前後の比較写真、経過観察のための定期撮影。写真による記録と判定は、今や医療・美容業界では欠かせない業務です。 しかし、この「写真を見て判定する」という作業が、現場の大きな負担になっているケースが少なくありません。ベテランスタッフでも1枚あたり3〜5分かかる判定作業。1日100枚なら、それだけで8時間以上。本来なら患者様に向き合うべき時間が、写真判定に奪われている実態がありました。 画像解析AIによる自動判定という選択肢 こうした課題に対して、画像解析AIを活用した判定システムが注目されています。 実際の導入事例では、歯科クリニックにおける口腔内写真の状態分類、美容クリニックでの肌質判定、整形外科での骨格アライメント評価など、様々な場面で活用が始まっています。 システムの仕組みはシンプルです。事前に多数のサンプル画像をAIに学習させることで、新しく撮影された写真を自動的に分類・判定します。例えば肌状態なら肌の状態や症状、色合いなどの分類を、歯科ならその状態における「要注意」「経過観察」「問題なし」といった段階評価を、瞬時に行うことができます。 導入したクリニックからは「判定時間が1枚あたり10秒程度に短縮された」「スタッフによる判定のばらつきが減った」「夜間に撮影した写真も翌朝には分類済みで確認できる」といった声が寄せられています。 もちろん、最終的な診断や判断は必ず専門家が行います。AIは