投稿者 global-ai-media 
カナダ・オンタリオ州で5つの病院の電子カルテ（EHR）システムを統合管理するTransform Shared Service Organization（TSSO）が、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）への移行を通じてシステム性能の向上とAI導入の加速を実現しました。本記事では、この事例を単なるインフラ刷新としてではなく、「AI活用のためのデータ基盤整備」という視点から分析し、レガシーシステムやデータのサイロ化に悩む日本企業が学ぶべき戦略的意義について解説します。
「守りのIT」から「攻めのAI基盤」へ：TSSOの事例背景
カナダのオンタリオ州南西部において、Bluewater HealthやChatham-Kent Health Allianceなど5つの病院組織によって設立されたTransform Shared Service Organization（TSSO）は、地域の医療情報システムのハブとしての役割を担っています。今回、TSSOが選択したのは、従来のオンプレミス環境や旧来のシステムから、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）という最新のクラウド基盤への移行でした。
この移行の主たる目的は、単なるサーバーの老朽化対策やコスト削減にとどまりません。最大の眼目は、電子カルテ（EHR）のパフォーマンスを向上させ、将来的な「AIエージェント」や高度な分析モデルを導入するための「データレディネス（データの準備状態）」を整えることにあります。医療現場におけるAI活用は、瞬時のデータ検索やリアルタイムの推論が求められるため、背後にあるインフラストラクチャの堅牢性と拡張性が成功の鍵を握ります。
なぜAI活用に「インフラのモダナイゼーション」が不可欠なのか
多くの日本企業がAI導入（特に生成AIや大規模言語モデルの活用）を検討する際、アプリケーション層やモデルの選定に注目しがちです。しかし、TSSOの事例が示唆するのは、足回りのインフラこそがボトルネックになり得るという事実です。
特に医療や金融、製造業などのミッションクリティカルな領域では、データが巨大で複雑、かつ機密性が高いという特徴があります。これらをAIに処理させる場合、レガシーなシステムではレイテンシ（遅延）が発生し、実業務での利用に耐えられないケースが多々あります。クラウドネイティブな環境へ移行し、コンピュート能力とデータベース性能を最適化することは、AIを「実証実験（PoC）」で終わらせず、本番環境で稼働させるための必須条件と言えます。
シェアードサービス組織によるデータ統合の価値
TSSOのような「シェアードサービス組織」が主導してインフラを統合した点も注目に値します。個々の病院が独自にAI基盤を構築するのは、技術的にも予算的にも困難です。しかし、共通基盤を持つことで、複数の組織がセキュアな環境でデータを共有・活用する道が開かれます。
日本においても、地域医療連携や、大企業のグループ会社間でのデータ統合ニーズが高まっています。しかし、データのサイロ化（孤立）や組織ごとのシステムの違いが壁となり、AI導入が進まない現状があります。TSSOのアプローチは、共通プラットフォーム化によってデータの標準化を進め、AIが学習・推論しやすい環境を作る「規模の経済」を働かせる好例です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、医療業界に限らず、DX（デジタルトランスフォーメーション）とAI活用を目指す日本のあらゆる組織に対して、以下の重要な示唆を与えています。
1. インフラ刷新は「コスト」ではなく「AIへの投資」と捉える
既存システムのクラウド移行を単なる保守費用の削減手段として見るのではなく、AIや高度なデータ分析を実現するための「滑走路」として位置づける必要があります。経営層に対し、インフラ投資が将来の競争力（AI活用能力）に直結することを説明するロジックが重要です。
2. データの「サイロ化」解消とガバナンスの両立
日本国内では、改正個人情報保護法や業界ごとのガイドライン（医療であれば3省2ガイドラインなど）への対応が必須です。TSSOのように、セキュリティとコンプライアンスが担保された統合基盤（クラウド）上にデータを集約することで、ガバナンスを効かせつつ、AIがアクセス可能なデータレイクを構築することが求められます。
3. 運用・保守（Ops）の負荷軽減と人材のリソースシフト
マネージドなクラウドサービスを活用することで、インフラの維持管理（「守り」の業務）にかかる工数を削減し、その分をAIモデルのチューニングや業務フローへの組み込み（「攻め」の業務）にエンジニアのリソースを振り向ける体制づくりが、成功への近道となります。