AIの画像認識で薬の数量を同時確認、ミス防止と対話時間を生んだ薬局の工夫

効いたのは、複数の薬剤を一度に識別し、同時に計量するという処理の組み立て方です。現場には「薬剤の識別は一種類ずつやるもの」という前提が染みついていて、本部の責任者も一見ただの箱にしか見えない機器を前に半信半疑だったと語られています。それでも実際に複数の薬剤をまとめて精確に見分ける様子を体験したことで、仕組みへの納得が先に立った。監査のために作業を一種類ずつ分解し直す必要がないぶん、調剤の流れを止めずに確認だけを足せる構造になっています。

もう一つの要因は、機械の癖に人の動きを合わせにいった運用側の調整です。一度にたくさんの薬剤をトレイに載せるとエラーが出やすいと現場が気づき、違う薬剤はできるだけ離して置く、数が多いときは二回に分ける、といった置き方の工夫が生まれました。画像で見分けるAIの得手不得手を機器側の限界として抱え込まず、トレイの並べ方という現場の手数で解いた点が実務的です。この歩み寄りがあって初めて、確認は「速いまま精確」になります。

数量の誤りを「×」という形ではっきり返す表示も、監査を最終関門から手前のフィードバックへと性格を変えました。0402通知を受けて薬をそろえる業務を担うようになった事務スタッフにとって、それまで数量ミスは避けきれないものとして受け止められていた領域です。判定がその場で目に見えると、機械に見つけてもらう前に間違えないでおこうという意識が働き始める。人の代わりに確認する道具ではなく、人の手元の精度を引き上げる道具として設計が機能した、と読めます。