保健師の面談記録を生成AIで自動作成、記録業務1/3以下をめざす日立の実証

記録づくりを面談の後工程に置かず、面談の進行そのものを支える機能として組み立てた点が、この仕組みの核心だと考えられます。会話は音声認識でその場でテキストになり、生成AIが項目別に要約して画面に表示し、まだ確認できていない項目はリマインドとして示されます。事後にまとめ直す手間を減らすだけでなく、聞き漏らしたまま面談を終える事態を面談中のうちに防ぐ設計です。

整理・要約する項目をカスタマイズできるようにした判断も、単なる設定の自由度以上の意味を持っています。社会的処方は保健指導にとどまらず介護予防の通いの場なども含む広い概念で、必要な記録項目は適用分野ごとに変わります。項目の定義を差し替えられる構造にしておけば、分野が変わっても仕組みを作り直さずに済み、同時に「何を必ず聞くべきか」という現場の暗黙の基準が形になって残ります。経験年数やスキルの差が記録の水準に出にくくなるのは、この項目定義を仕組みの外側に出した設計によるところが大きいのではないでしょうか。

地域資源のデータベースに、施設の名称や所在地、活動内容といった基本情報だけでなく、リンクワーカーや住民から寄せられた情報も蓄積できるようにした設計にも注目したいところです。紹介先の選定が難しくなるのは、資源の数が増えるからというより、実際につないでみてどうだったかという現場の感触が担当者個人の記憶にしか残らないためでしょう。現場で得た情報を戻す先を用意し、その蓄積を生成AIが参照して候補を示す構成にすれば、使われるほど提案の材料が増えていきます。開発は日立が研究開発を担い、新潟大学が地域に密着した研究と実践モデルづくりを担い、十日町市が実際の保健指導の現場を提供するという役割分担で進められました。