概 要
医療現場や自治体業務では、日々膨大な算定作業が発生しています。特に訪問診療などの算定業務は、専門的な知識が必要なうえに、手作業による入力ミスや人員確保の課題も抱えています。
こうした背景のもと、当社が提供するAIシステム「ChatyFine for Receipt」は、算定業務の効率化と人的負担の軽減を目的に開発されました。
目 次
・ChatyFine for Receiptとは？
・導入効果：作業時間とミスの削減
・算定業務の現場の反応：数値的な裏付け、スタッフの声
・今後の展望：日本企業のビジネスへのAI技術の導入
・最後に
ChatyFine for Receiptとは？
ChatyFine for Receiptは、医療機関・自治体・委託業者向けに開発された、算定報酬業務の自動化AIシステムです。
以下の4つのコンポーネントでシステム構成され、正確かつ効率的な算定処理を実現します。
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Webスクレイピング： 診療報酬点数表や薬剤・材料費などの公式データを各種サイトから自動収集し、常に最新情報を取得します。
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AI費用予測モデル： 過去の請求実績データを学習した機械学習モデルが、診療行為に必要な費用を自動予測して算定候補を提示します。
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Web操作AI： RPA技術を用いた自動入力ボットにより、査定結果の処理を自動化します。
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ワーカー（人間との協業）システム： ルール化が難しい例外ケースや最終的な判断は人が行い、AIが単純作業を担います。これにより、AIがパターン処理を効率化しつつ、人手でのチェックを組み合わせる安心設計を実現します
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導入効果：自動化と精度の向上
ChatyFine for Receiptの導入により、2025年6月現在、従来456種あった算定プロセスのうち78種（約17%）を自動化に成功し、作業工数を76.77%削減した事例があります。また、自動化後の処理精度は98%に達しています。RPAによってデータ入力や請求手続きを自動化することで、人為的ミスが激減し、請求処理の迅速化につなげます。
技術的裏付け：機械学習と生成AI
ChatyFine for Receiptは機械学習アルゴリズムを活用しており、大量データからパターンを学習することで費用予測モデルの精度向上を図っています。また、将来的にはGPTのような生成AIを活用し、未整備の資料から必要情報を抽出したり、事務手続きのテキスト自動生成などへの応用も想定されています。実際、業界では予測分析や自然言語処理（NLP）による請求業務の自動化が注目されており、AI技術は継続的な学習によって報酬改定にも柔軟に対応できます。
参考：enter.health
中長期効果：リソース最適化とコスト削減
AI/RPA導入により、人的リソースを戦略的業務へ振り向けることが可能になります。結果として請求回収率の向上や運用コスト低減が期待できます。RPA自動化を進めた病院では、事務作業時間が削減され収益サイクルが約15%改善し、請求精度は98%に達したと報告されています。これらの効果により、医療機関は中長期的に効率的で持続可能な運用が可能になります。
出典: 「医療AIとRPAに関する文献・業界記事」blog.healthjobsnationwide.comparableassociates.commedwave.iourbanrobotics.netenter.health。
最後に：AI画像解析の実装で生産性と精度の改善を
ChatyFine for Receiptは、算定業務の「見えない負担」を解消するために生まれた、現場志向のAIソリューションです。
人的リソースが限られる医療現場や自治体業務において、安定的・持続的な運用が可能な算定自動化システムとして、今後もさらなる改良と拡張を続けてまいります。
