医療AI活用に国民の72.4%が賛成——厚労省調査、26年版白書に掲載

医療AIへの肯定が「7割超」——その数字が示す歴史的転換点

2026年9月29日、厚生労働省は閣議で2026年版厚生労働白書を報告し、医療・介護分野における人工知能（AI）やロボットなどの先端技術の導入に関する国民意識調査の結果を公表した。その結果は、日本の医療行政にとって一つのマイルストーンとなる数字を示していた——国民の70%超が医療AIの導入に肯定的というものだ。

少子高齢化・医師不足・介護職員の慢性的な欠員という構造的課題を抱える日本にとって、このデータは単なる世論調査の結果にとどまらない。医療現場のデジタル変革（DX）を加速させる「社会的合意」が形成されつつあることを示す、政策立案上の強力な根拠となる。

調査の詳細と主な数字

今回の調査は、2026年1〜2月に国内在住の20〜74歳を対象にインターネットで実施され、3,000人から有効回答を得た。

医療・介護分野全体でのAI・ロボット導入への肯定率：70%超
医師の診断を支援するAI導入への賛成率：72.4%（「やや賛成」を含む）
一方、安全性への不安の声も一定数存在（医療ロボット導入についても「安全性に不安」との指摘あり）

白書は、医師・看護師・介護職員などの人手不足が深刻化する中、65歳以上の高齢者人口がピークを迎える2040年ごろに向け、「テクノロジーを活用した効率化や生産性向上の取り組みが重要だ」と強調している。

医療AI導入の現状——普及はまだ途上

国民の意識が前向きである一方、現場への導入はまだ道半ばだ。2025年5月時点での医療機関におけるAI搭載医療機器の導入率は約28%にとどまっており、大病院と地域の診療所の間には大きな格差がある。

画像診断支援：約13.3%
ゲノム医療支援：約9.7%
診断・治療支援：約9.1%
大学病院での導入率は約24%に対し、地域の診療所では94.3%が未導入

導入が進まない最大の理由は「費用対効果がわからない（51%）」であり、次いで「費用対効果が良くない（24%）」、「AI利用に不安がある（23%）」と続く。技術の進歩だけでは普及が進まない現実が浮き彫りとなっている。

ビジネス視点——企業・医療機関経営者にとっての意味

今回の調査結果は、医療AI関連事業者や医療機関経営者にとって、複数の重要なシグナルを含んでいる。

①制度的追い風の強まり

2026年6月に施行された診療報酬改定では、「ICT、AI、IoTの利活用推進」が重点課題として位置づけられ、生成AIの導入が具体的な加算評価の対象に組み込まれた。国民の70%超の支持という世論を背景に、今後さらなる制度的優遇措置が進む可能性がある。

②市場拡大の加速

医療AI市場は年率40%超の急成長が見込まれている。現在の導入率28%という数字は、裏を返せば7割以上の医療機関にいまだ活用の余地が残されていることを意味する。AI診断支援ツール、生成AIを活用した電子カルテ・薬歴管理、介護ロボットなど、あらゆる領域でビジネス機会が広がっている。

③「安全性の説明責任」が競争優位に

医療ロボット導入に対して「安全性に不安」と答える国民も一定数存在する。企業にとっては、安全性・信頼性・透明性の証明こそが差別化の核心となる。規制当局（PMDA）との連携やエビデンスに基づく臨床成果の公表が、市場での信頼獲得に直結する。

消費者・生活者視点——私たちの医療はどう変わるか

国民の7割超が医療AIに肯定的であるということは、「AIに診てもらう医療」を受け入れる素地が社会に醸成されてきた証拠でもある。では、実際に患者・生活者の日常はどのように変わるのか。

診断精度の向上：AIによる画像診断補助により、見落としリスクの低減が期待される。特にがん検診や眼底診断などでの実用化が進んでいる。
待ち時間の短縮：AIによる問診・トリアージの自動化で、外来での待ち時間が減少する可能性がある。
介護の質向上：転倒検知・見守りAIや介護ロボットの普及により、施設・在宅いずれの場面でも安全性が高まることが見込まれる。
地方・離島での医療格差縮小：AIを活用した遠隔診断・支援により、専門医が不足する地域でも一定水準の医療アクセスが確保されやすくなる。

ただし、最終的な診断・治療方針の決定は医師が行うことが原則であり、現時点の医療AIはあくまでも「診療補助ツール」の位置づけだ。AIへの過度な依存や責任所在の曖昧化には引き続き注意が必要である。

専門家の見解——医療AI普及に向けた課題と期待

医療AI分野の専門家・研究者の間でも、今回の調査結果は注目を集めている。現在、ハルシネーション（AIが誤情報を事実のように出力する問題）という課題があり、医療機器プログラム（SaMD）としての基準を完全に満たすシステムはまだ限られている。一方で、電子カルテシステムと同様の「診療補助」フェーズとして、AIは徐々に医療現場に溶け込みつつあると評されている。

「2025年9月にAI推進法が全面施行され、AI戦略本部が設置された。制度と技術の両面から医療AI推進の基盤が整いつつある」

また、2022年度の診療報酬改定でAI画像診断支援に対する加算が新設されたことを皮切りに、2026年度改定では生成AIへの評価まで拡大されており、制度設計が急速に現実の技術水準に追いついてきていると評価する声は多い。

国際比較——世界の医療AI潮流と日本の立ち位置

グローバルな視点から見ると、日本の医療AI普及は先進諸国と比較して後発とも言えるが、意識変容という面では急速に追いつきつつある。

米国（FDA）

米国ではFDA（食品医薬品局）が承認したAI搭載医療機器の数が年々急増しており、日本のPMDA（医薬品医療機器総合機構）は承認数・審査速度ともにFDAに後れを取っているとされる。ただし、2026年度以降の制度改革により、日本でもSaMDの審査プロセス最適化が進められている。

インド・アジア新興国

インドでは、スマートフォンのチャットで診断支援を行うシステムが一般開業医レベルまで浸透しており、医師不足が深刻な地域でのAI活用が先行している。日本とは異なり、規制整備より先に実装が走るケースも見られる。

日本の強み

日本は画像診断医の診断精度が高く、医療画像データの品質が優れているという世界的な評価がある。この高品質なデータ資産はAI学習の面で大きな競争優位であり、診断AIの精度向上に直結する潜在力を持っている。

今後の展望——2030年に向けた注目ポイント

今回の調査結果と政策動向を踏まえ、今後数年間で注目すべきポイントを整理する。

2040年問題への対応加速：65歳以上人口がピークを迎える2040年に向け、AIロボットを活用した介護・医療の効率化が政府の最重要課題となる。診療報酬・介護報酬の両面でのAI評価拡大が進む見通しだ。
生成AIの医療応用本格化：問診・記録・薬歴作成・退院サマリ生成などの事務的業務へのAI導入が、2026〜2027年にかけて大きく拡大すると見られる。
データ基盤の整備：電子カルテデータの標準化・相互利用が進めば、AI学習に使えるデータの量と質が飛躍的に向上し、診断精度のさらなる改善が期待できる。
地域格差の是正：大病院と地域診療所の間に存在する導入格差を縮める施策（補助金・評価加算など）が焦点となる。
倫理・法整備の追求：AIが関与した診断でのミスや責任所在の問題など、法的・倫理的な枠組みの整備が技術普及と並行して必要不可欠となる。

まとめ——この記事の3つのポイント

🔑 厚労省の2026年版白書で、医療・介護AIに国民の70%超（医師診断支援AIで72.4%）が肯定的と判明。社会的な「医療AI容認」のムードが確実に高まっている。
🔑 現場の導入率はまだ約28%にとどまり、費用対効果の不透明感・安全性への懸念が普及の壁。しかし2026年度診療報酬改定でAIへの評価加算が拡大しており、今後急速に普及が進む可能性がある。
🔑 2040年問題（高齢者人口ピーク）を見据え、政府・医療機関・テクノロジー企業が三位一体で医療DXを推進する構造が整いつつある。国民の賛成多数という「お墨付き」を得た今、医療AIの本格普及フェーズが始まろうとしている。

参考情報

著者プロフィール

伊東雄歩（いとうゆうほ） / ゆぽゆぽ

株式会社ウォーカー代表取締役 / MENSA会員 / NLPマスタープラクティショナー

IQ130超のADHD経営者。「社会不適合」ゆえに会社員を2年で挫折し、フリーランスを経由せずいきなり起業。訴訟4回、2000万円の損失、役員の裏切り、オフショア開発の地獄を乗り越え10年生き残る。心理学・教育学に1000万円投資し、独自の「成長力学」を確立。現在は生成AI教育に注力し、「3年を2日に変える」AIプログラミング2Daysキャンプを全国展開中。AIフレンズコミュニティを運営。

夢は「世界征服」——世界の常識を変え、新しい価値観を提示すること。