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使用資料:
– 説明資料ー大臣官房情報化担当参事官室［2.0MB］.pdf
厚生労働省は、令和7年度の全国厚生労働関係部局長会議において、医療・福祉分野におけるデジタル化の加速に向けた重要な方針を示しました。
今回の大臣官房情報化担当参事官室からの説明資料では、医療費助成のオンライン資格確認の拡大、国家資格のデジタル化、そしてこれらを推進するための組織改編という、3つの大きな柱が提示されています。
医療DXの推進は、国民の利便性向上だけでなく、自治体や医療機関の事務負担軽減にも直結する喫緊の課題です。
令和７年度全国厚生労働関係部局長会議資料
大臣官房情報化担当参事官室
(説明資料ー大臣官房情報化担当参事官室［2.0MB］.pdf, Page 1)
まず一つ目の重要な論点は、公費負担医療や地方単独医療費助成におけるオンライン資格確認の全国展開です。
これまで紙の受給者証が必要だった医療費助成について、マイナンバーカード1枚で受診できる仕組みの導入が進められます。
令和7年度中には600を超える自治体への拡大が予定されており、令和8年度中の全国規模での導入が目指されています。
これにより、患者は受給者証を持参する手間がなくなり、医療機関や自治体にとっては資格確認や請求事務の負担が大幅に軽減されることが期待されます。
医療費助成（公費負担医療・地方単独医療費助成）のオンライン資格確認の導入については、デジタル庁において必要なシステムを開発・運用するとともに、令和５・６年度に183自治体（22都道府県、161市町村）が先行実施事業に参加。令和7年度中に、600を超える自治体に拡大予定。
メリットを全国規模で広げていくため、「医療DXの推進に関する工程表（令和５年６月２日医療DX推進本部決定）」「デジタル社会の実現に向けた重点計画（令和７年６月13日閣議決定）」等に基づき、順次、参加自治体を拡大し、令和８年度中に全国規模での導入を目指している。
(説明資料ー大臣官房情報化担当参事官室［2.0MB］.pdf, Page 4)
二つ目の論点は、医師や看護師、介護支援専門員など、国家資格等の手続きのオンライン化・デジタル化です。
令和8年度にかけて、医師、歯科医師、薬剤師、看護師といった主要な資格を含め、合計107の資格について順次デジタル化が進められます。
特に都道府県が資格管理者となる介護支援専門員や准看護師、栄養士などについても、システム導入に向けた準備が求められています。
この変更は、資格保有者の手続きを簡素化するだけでなく、行政側の管理業務を効率化し、有事の際の医療人材の把握などにも寄与する基盤となります。
107資格 ※2
準備の整った資格より順次オンライン・デジタル化を開始（資格毎に調整中）
一級建築士、医師、海事代理士、歯科医師、管理栄養士、薬剤師、理学療法士、看護師、作業療法士、保健師、柔道整復師、助産師、歯科技工士、歯科衛生士 など
(説明資料ー大臣官房情報化担当参事官室［2.0MB］.pdf, Page 12)
三つ目は、これらの施策を強力に推進するための、厚生労働省自体の組織改編です。
令和8年夏を目途に、現在の政策統括官（情報政策担当）を局長級の「統括官」へと格上げし、DX専任の最高職責として位置づける計画です。
その下には4人の参事官を配置し、セキュリティ対策やマイナ保険証、医療情報の二次利用などを分担して所管する体制が敷かれます。
これは、省内のDX関連施策を一元的に管理し、意思決定のスピードを上げるとともに、サイバーセキュリティ対策やデータ利活用の基盤を盤石にするための体制強化と言えます。
厚生労働省の情報政策機能を強化するため、令和８年夏に情報関係組織の組織再編を行う
＜組織再編の内容＞
・政策統括官（局長級）をＤＸ専任とし、厚生労働分野のＤＸ加速を強力に推進
・政策統括官の下に、参事官４人を設置し、複数部局にまたがるＤＸ関連の重要政策を集約化し、課題解決の迅速化を図る
(説明資料ー大臣官房情報化担当参事官室［2.0MB］.pdf, Page 15)
今回の資料からは、国が医療・福祉分野のデジタル基盤整備に本腰を入れている姿勢が明確に読み取れます。
特に自治体においては、システム改修に向けた予算措置やベンダーとの調整など、具体的な準備を令和7年度から8年度にかけて加速させる必要があります。
厚生労働省は補助金による支援も用意しており、現場の負担を軽減しつつスムーズな移行を実現できるかが、今後の焦点となるでしょう。
医療費助成のオンライン資格確認の実施に当たって対応が必要な自治体業務システムの改修等については、令和７年度に引き続き、令和８年度中の改修等を支援する補助金を用意しており、本補助金も積極的に活用いただき、導入を進めていただきたい。
(説明資料ー大臣官房情報化担当参事官室［2.0MB］.pdf, Page 10)
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本記事は生成AI（NotebookLM）を使用して執筆しております。
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