実施時期: 2024年02月|2026.06.02 最終更新
複雑な請求業務を生成AIで効率化し、作成時間を数日から数分へ短縮
プロジェクト期間: 半年未満
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 複雑な請求業務による現場の負担を軽減したい
- 法改正や制度変更に伴うシステム改修コストを削減したい
- 専門知識が必要な事務作業を効率化し、本来の業務に集中したい
プロジェクト概要
背景・目的
診療報酬の算定は、医師が電子カルテに記録した診療内容と、厚生労働省が定める複雑な点数表を照らし合わせて行われます。
この作業には多大な手間と時間がかかり、医師や医療事務職員の労務負担を増大させていました。さらに、2年に1度行われる診療報酬改定のたびに、全国の医療機関で会計システムの改修が必要となり、その莫大な費用が病院運営を圧迫するという課題も抱えていました。少子高齢化による医療現場の人手不足が深刻化する中、デジタル技術を活用した抜本的な業務効率化が急務となっていました。
アプローチと成果
アプローチ
株式会社FIXERと順天堂大学は、生成AIを活用して診療報酬算定の労力を削減する共同研究を開始しました。本プロジェクトでは、FIXERが提供するエンタープライズ向け生成AIサービス「GaiXer（ガイザー）」を導入しています。
取り組みの第一段階として、電子カルテ情報に紐づいたオーダーから、生成AIが適切な請求内容を選択できるかの検証を実施しました。続く第二段階では、電子カルテの記載内容から直接、生成AIが請求内容を判断・選択する仕組みの構築を目指しています。プロジェクトには現場の医師や医療事務関係者も参画し、専門的な知見を取り入れながらAIの生成精度の向上を図っています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
コスト削減
業務の自動化
対応時間・リードタイムの短縮
推進したこと
プロトタイプ開発（PoC）
実証実験の結果、従来は病院全体で数日を要していた診療報酬の作成業務を、数分程度に短縮できる見通しが立ちました。
具体的には、生成AIによる原案作成に数十秒、その後の担当者による確認作業を含めてもわずかな時間で完了します。また、この仕組みが実用化されれば、制度改定に伴うシステム改修コストの大幅な削減にもつながります。本研究は厚生労働省の補助を受けており、成果が認められれば、全国の医療機関における会計処理を合理化する新たな基盤として活用されることが期待されています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
バックオフィス・管理部門（人事・経理・法務）
医療事務・請求業務
活用したデータ
文書・ナレッジ
マニュアル・業務規定・FAQ
電子カルテ
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
テキスト・言語AI
データ抽出・入力自動化
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
RAG（社内データ等をAIが参照して回答）
活用・導入したAIモデル・ツール
生成AI・LLMサービス
クラウドAI基盤
連携ツール
構築・利用したデータ基盤・インフラ
Microsoft Azure
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、複雑な算定ルールと電子カルテの情報を生成AIに学習させ、直接紐づけるアプローチをとった点です。この手法は、複雑な法規制や社内規定に基づく見積もり・請求業務を行う他業種（建設業や士業など）にも応用可能です。導入にあたっては、AIが生成した原案を専門家が最終確認するフローを組み込み、正確性を担保することが重要になります。同様の業務効率化を検討される方は、ぜひ他の生成AI活用事例も参考に、自社に合ったツール探しにご活用ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社FIXER
クラウド黎明期に創業したクラウドネイティブカンパニー。エンタープライズシステムのクラウド化や生成AIサービス「GaiXer」の提供を行う。
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順天堂大学
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