「生成AIの進化によって、コーディング業務は淘汰されるのではないか」という懸念は、2026年の医療現場でも活発に議論されています。確かに、電子カルテのテキストから候補病名を自動抽出し、標準コードをサジェストするAIツールの導入は急速に進展しています。
しかし、現場の専門家が一様に口を揃えるのは、「AIの導入によって、優秀な診療情報管理士の価値はむしろ高まる」という事実です。AIによる自動コーディングは8割から9割の精度を誇っても、残りの1割に重大な文脈の誤読や法規制上の解釈ミスが生じます。カルテ全体の整合性を吟味し、最終的なコーディング責任を持つ「人間の監理者」は不可欠です。
厚生労働省主導の電子カルテ情報共有サービスや医療DX推進基盤の整備に伴い、異なる医療機関間で診療データを連携させるための「データの標準化」が国家的な課題となっています。HL7 FHIR（医療情報交換の国際標準規格）に精通し、カルテデータの品質管理（データクレンジング）を担える管理士への求人は右肩上がりで推移しています。定型業務が自動化されるからこそ、非定型の高度分析業務へシフトできるかどうかが将来性の分水嶺となります。
