診療情報管理士の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務
最終更新: 2026/03/24
診療情報管理士の業務は、患者医療記録の電子入力やOCR文字起こしがAIに自動化される領域です。一方、複雑な疾病分類コーディングや医療保険請求の法令遵守確認、入退院書類の審査といった『医療知識に基づく判断』は、より高度な専門性が求められるようになっています。
診療情報管理士とは
医療施設には、医師の書いた診療録（カルテ）、看護記録及び各種検査記録など、患者に行った医療内容を一定期間保存しなければならない法律上の義務がある。
この職種のAI浸透度は67%。 12件の業務のうち6件でAIが活用され、6件は人間が中心です。 対面対応や必須資格・免許などAIには代替できない要素も多く、 AIを使いこなす側に回れるかが勝負の職種です。
なるには
入職にあたり、「診療情報管理士」の資格があると仕事に就く上で有利である。 資格は一般社団法人日本病院会が指定する大学又は専門学校を卒業するか、同法人が実施している通信教育を受け、認定試験に合格すると取得できる。 病院の中で医師、看護師、薬剤師、検査技師などの専門職と直接かかわるため、事務的能力のほかに診療録の内容を理解するために必要な医学知識や、診療録から作成される様々な情報を分析・解釈する能力が求められる。また、診療録の内容を読みとれる読解力、書類の記載漏れを点検する綿密さ、記録を整理保管する正確さ、医師や看護師の協力を得ることができる協調性、情報管理にあたる責任感なども重要である。 更に、医学や関係技術の進歩に遅れないよう勉強し、英語や医学用語のまじった診療録の内容を正しく理解する能力も必要とされる。 我が国の病院の診療情報管理レベルは、病院の規模・経営主体などにより大きな差があるのが現状であるが、医療の高度化や医療機関の社会的責任に対応するため、資格取得後の専門的能力の向上の環境も整備されつつあり、診療情報管理士指導者の認定なども進められている。
AI時代に伸ばすべきポイント
- 分類マニュアルを参照して疾病プロセスに関する情報を調べる・健康記録の索引や情報管理システムを運用し、情報の収集・分類・保管・分析を行うを極める — AIでは代替できない領域
- 患者の属性・病歴・診断・治療情報をコンピュータに入力するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
- 説明力・読解力の重要性が今後さらに高まる
AIはどこまで浸透しているか
診療情報管理士の業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。
業務の67%でAIが活用されていますが、残り33%は人間ならではの対応が求められています。
業務ごとのAI浸透度
診療情報管理士の業務を、情報処理面でのAI浸透度で分類しました。身体作業や対面業務の実行は含みません。
AIが担う業務
人間が担っている業務
この分析の見方
各業務のAI浸透度はAnthropic Economic Indexの実測データに基づきます。
※ AI浸透度は業務の情報処理・判断面への浸透を測定しています。身体作業や対面対応など物理的な実行はAIでは代替できないため、浸透度が高くても人間の作業が不要になるわけではありません。
- AIが担う業務
- 情報処理面でAIが50%以上浸透している業務。ただし身体作業を伴う場合、実行は引き続き人間が担います。
- 人間が担っている業務
- AI浸透度が50%未満の業務。対面対応・信頼関係・判断力など人間ならではの強みが求められるか、AI技術がまだ追いついていない領域です。
カラーバーは業務ごとの「AIの使われ方」を示します:
- AI直接指示（赤系）
- AIに直接タスクを指示する自動化的な利用。この割合が高いほど、AIが主導的に業務を行っています。
- やり取り改善（青系）
- 人間とAIが対話しながら成果を改善していく協働型の利用。
- フィードバック（紫系）
- AIの出力に対して人間がフィードバックを返す利用パターン。
- 学習（緑系）
- AIを通じて知識やスキルを習得する目的の利用。
- 検証（黄系）
- AIの出力を人間が確認・検証する利用。
なぜAIが入り込めないのか
AIの浸透を阻む「人間の強み」
33%の業務がAIに浸透していない理由は、以下の人間ならではの要素です。
高い対面でのやりとりが求められる仕事
この仕事では他者とのかかわり、対面での議論といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。
求められる力: 説明力、傾聴力
この仕事の原動力: 周囲や組織の支援
診療情報管理士など、法令で定められた資格・免許が必要
この仕事では結果・成果への責任といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。
高い責任を伴う判断が求められる
この仕事では結果・成果への責任、意思決定の自由といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。
AIが追いつきつつある領域
ただし以下の領域は、今後のAI進化でギャップが縮まる可能性があります。
正解のない状況での判断力が求められる
この仕事では優先順位や目標の自己設定、意思決定の自由といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。
業界で変わるAIの影響
同じ診療情報管理士でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。
この分析の見方
- すでにAI化
- AIが直接代行している業務の割合。どの業界でも共通です。
- AI活用で伸びる
- AIツールを使いこなすことで生産性を上げられる領域。個人のスキルと業界のIT環境に左右されます。
- 組織のAI導入で恩恵
- 会社がAIシステムを導入することで、自然と恩恵を受けられる領域。
- 人間のみ
- 身体作業・対面・感情など、現在のAI技術では対応できない領域。
この職種の年収
厚生労働省「賃金構造基本統計調査」に基づく診療情報管理士の給与水準です。
業界で変わる年収
同じ診療情報管理士でも、働く業界によって年収は大きく異なります。
出典: 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(2023年)
この職種に向いている人
ホランドの職業興味理論（RIASEC）に基づく適性タイプです。
物事の仕組みを調べ、データを分析するのが好きなタイプが向いています。
求められるスキルと知識
診療情報管理士に求められる主要スキルと専門知識です。スコアは5段階評価。
スキル
知識
働く環境と雇用形態
働く環境
雇用形態
必要な学歴・資格
AIでは代替できない専門性の証明。資格保持はAI時代の差別化要因になります。
関連資格
- 診療情報管理士
近い職種のAI浸透度
診療情報管理士とキャリアが近い職種を、AI浸透度の違いで比較できます。
AI浸透度が低い職種
診療情報管理士の将来性とAIの影響
「診療情報管理士はAIに代替されるのか？」という不安を持つ方に向けて、データに基づく分析をお届けします。
AI代替率: 67%
業務の半数以上がAI化の可能性がありますが、分類マニュアルを参照して疾病プロセスに関する情報を調べるや健康記録の索引や情報管理システムを運用し、情報の収集・分類・保管・分析を行うなど人間が担い続ける業務も残ります。AIを使いこなす側に回れるかが将来性の分かれ目です。
AIが変える業務
患者の属性・病歴・診断・治療情報をコンピュータに入力する、企業や行政の各種書類を作成・処理する、医療報告書の文字起こしを行うなどはAIの活用が進んでいます。これらの業務は効率化される一方、新たな役割が生まれます。
AI時代に求められるスキル
説明力・読解力・傾聴力といったスキルの重要性が高まっています。AIを補完する人間の強みを伸ばすことがキャリアの鍵になります。
よくある質問
診療情報管理士はAIでなくなりますか？
診療情報管理士のAI代替率は67%と高めですが、すべての業務がなくなるわけではありません。対面対応・必須資格・免許など人間にしかできない要素があり、AIを活用しながら働く形へ変化していく可能性が高いです。
診療情報管理士はAIに代替される？
患者情報の入力や医療報告書の文字起こしはAIが自動化します。ただし医療記録の分類コーディングは診療科目や疾患パターンの医学知識を要するため、AIの提案を医療専門知識で検証する業務は人間にしかできません。
診療情報管理士でAIはどう活用される？
業種により異なりますが、AI総合活用度は76%です。すでにAI化されている部分が67%、AI活用で伸ばせる部分が7%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が2%です。
診療情報管理士の将来性は？
医療のデジタル化に伴い、正確な医療記録管理の需要はむしろ増加します。AIが自動化した記録の『正確性監査』や、複雑な診断コーディングの『最終判定』といった、より高度な専門判断が求められる職務へ進化していくでしょう。
AI時代に診療情報管理士に必要なスキルは？
医学知識をアップデートし続ける学習能力と、AIが出力した分類案の妥当性を医療現場の文脈から判断できる『臨床判断力』がより重要になります。保険請求の複雑な法解釈能力も、競争力を高める要素です。
診療情報管理士で生成AIをどう活用できる？
診療情報管理士では6件の業務でAIが活用されています。主な活用領域は患者の属性・病歴・診断・治療情報をコンピュータに入力する、企業や行政の各種書類を作成・処理する、医療報告書の文字起こしを行うなどです。
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最終更新: 2026/03/24
AI浸透度はAnthropicのAnthropic Economic Index (AEI)の観測値（CC-BY）に基づく。業種別分析は独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）作成「職業情報データベース」のデータを加工して算出。JILPTおよびAnthropicの見解ではありません。分析方法の詳細