服薬記録の作成が最大5分の1に、患者との会話からAIが文案を作る薬局の仕組み

決め手になったのは、薬剤師の思考モデルに沿ってAIの動きを設計した点です。この仕組みは処方内容を事前に分析して想定される服薬指導の流れを予測し、実際の患者との会話と照合しながら薬歴の文案を組み立てます。開発は三菱電機デジタルイノベーションと、東京大学発のスタートアップであるmediLab株式会社の共同によるもので、単なる音声のテキスト化ではなく、記録を書くまでの思考をなぞる設計になっている点が従来のシステムとの違いです。記録するための道具から、考える過程を支える道具へと役割をずらした発想が、現場で使われる仕組みにつながったと考えられます。

現場の音環境と話し方に耐えられるかを見極める、検証の進め方も効いています。同グループがAI活用に着目したのは4〜5年前で、当時は音声認識が専門用語や方言を捉えきれず、実用化を見送った経緯がありました。今回は学術大会で本機能を知った後にすぐ検証へ移り、現場のフィードバックを重ねながら展開しており、テレビ音声などの環境ノイズを自動的に除去し、長い会話から要点を整理して出力するところまで到達しています。技術の一般的な進歩を待つのではなく、自分たちの窓口で実際に起きる雑音や言い回しに合うかどうかを判断の物差しに置いたことが、過去の見送りとの分かれ目でしょう。

薬歴作成からレセプトコンピュータとの連携までを一つの流れで完結させる構成も、効果を左右した要素です。文案を作る部分だけを速くしても、その後に転記や別システムへの入力が残れば、現場の手数は思ったほど減りません。個別最適ではなく業務全体の効率化につながるかどうかを選定の基準に据えた判断が、日々の運用に無理なく収まる形をつくっています。まず試し、現場の反応を見ながら広げていく段階的な進め方も、合わなければ引き返せる余地を残したまま検証と展開を同時に進める設計として機能しました。