煩雑な書類作成や非構造データの処理など、現場のリアリティに即した課題をAIワークフロー化。現場主導の小さな改善の積み重ねが、組織全体の業務品質と効率性を底上げ。
Tukusi株式会社（本社：京都府京都市、代表取締役：石川爽一朗）は、自社が開発したAI Native医療情報処理統合プラットフォーム『Tukusi AI』が、医療法人すずらん会たろうクリニック（所在地：福岡県福岡市、理事長：内田直樹）に導入されていることをお知らせします。本導入では、FAX仕分けや書類作成事務の自動化、音声や書類からの記録下書きの生成など、在宅医療における現場のリアリティに即した多様な業務へAIが適用されています。個別の自動化を積み重ねることで、情報処理業務の効率化と品質向上を実現し、組織全体の業務変革を推進しています。
■ 背景
医療現場では、電子カルテ等の導入が進む一方で、FAXで受け取る紙の書類、診療現場で発生する音声や写真などの非構造データ、多種多様なITシステムが混在し、情報の流れが分断される傾向があります。そのため、医療専門職が記録や転記、仕分けといった事務的な業務に多くの時間を費やしています。
AIは生成AIの登場によって、予測が中心のパラダイムからコンテンツ生成が中心のパラダイムに移行しました。生成AIは、多様な目的に対応する汎用性が高い反面、効果的な利用のためには、利用環境が目的に合わせて適切にデザインされていることが重要です。入力や出力のインタフェースが医療現場の情報フローに最適化されていないツールは、現場業務に自然に組み込むハードルが高くなっている現実があります。
Tukusi AIは、医療現場でAIを当たり前に使いこなすための環境を目指して開発されたプラットフォームです。モバイルアプリ、デスクトップアプリ、カスタムフォームなどの様々なインタフェースからの情報の受け取り、AIによる情報抽出・要約・分類や、外部チャットツールへの通知、ブラウザ自動化、電子カルテとのAPI連携などの要素を組み合わせた「ワークフロー」をノーコードですばやく構築できます。これにより、現場のニーズに合わせて多様な業務をエンドツーエンドで効率化します。
■ すずらん会のDX
すずらん会は社是として「変化と成長」を掲げ、最新のICTツールやAIなどを積極的に業務活用しています。理事長の内田直樹先生は、自らプログラミング技術を習得するなど、情報技術の活用に積極的で、ご自身の取り組みを継続的に発信されています。
Tukusi AIの活用は2024年から開始されました。導入当初、まだ機能が限定的であった段階からいち早く業務への適用を進め、実運用に基づいたフィードバックを繰り返すことで、Tukusi AIの開発指針にも多大な影響を与えてきました。一つの業務からスモールスタートし、成功体験を積み重ねながら対象範囲を拡大していくことで、組織全体での活用を深めています。
推進体制においては、特定のIT担当者のみに依存するのではなく、医師や事務職など実際の業務に携わる多様なスタッフが主体となって参画しています。トップダウンの推進だけでなく、現場スタッフ個々の創意工夫を尊重し、多職種が同時に関わりながら、現場のリアリティに即した業務のAI化と情報フローの刷新を進めています。
■ 業務変革の事例
すずらん会では、アナログとデジタルが混在する在宅医療の現場の業務フローそのものを再構築する、多角的な業務変革が進行しています。
1 受付・事務連携
日々発生する膨大な連絡や書類をAIが即座に整理・伝達することで、事務スタッフが判断や対応に集中できる環境を作っています。
1-1 新規受付時の情報整理
新規患者の受付時に発生する多種多様な書類情報を、AIが所定のフォーマットへ自動で整理・要約し、LINE WORKSへ通知します。これにより、関係スタッフが患者情報を一目で把握できるようになり、情報共有のスピードと質を改善しています。
1-2 外部からの問い合わせの通知・記録
外部からの問い合わせをTukusi AIのフォームで受け付けることで、情報の入り口を一元化しました。内容はLINE WORKSへ自動通知されるほか、添付写真は電子カルテへ自動登録されます。情報フローが統一化されています。
1-3 FAX自動仕分け通知
日々受信するFAXを、AIが解析・分類します。「診療情報提供書」「検査結果」などの書類種別を判別するだけでなく、患者名や医師名などの情報を抽出してチャット通知を行います。従来、事務スタッフが医師ごとに手動で行っていた検査結果などの通知業務が自動化され、業務が削減されたのに加え、受信から確認までのタイムラグを圧縮しています。
1-4 スキャン書類の自動整理
訪問看護計画書・報告書をスキャンすると、AIが患者を特定し、電子カルテの適切な場所へ自動保存します。API連携も活用した自動化によって、ファイル名の変更や保存先フォルダの選択といった、保存に伴う確認や操作の手間を省いています。
問い合わせ内容の通知がLINE WORKSに届く
FAXは書類の種類ごとに仕分けられ、情報を抽出して通知される
2 診療時の事務作業
医療職の事務負担を軽減し、診療や判断に集中できる環境を作るため、AIが記録業務や情報確認業務を支援しています。
2-1 診療前の患者情報の整理・通知
その日の診察予定患者について、過去1ヶ月分の記録情報をAIが整理し、チャットにDM配信します。医師は移動中の時間などを活用して患者の直近の経過を把握でき、スムーズに診療に入ることができます。
2-2 診療記録の転記・整形による下書き作成支援
診療中の会話録音や手書きメモの画像から、AIが記録用のテキストを下書きとして整形します。この際、電子カルテ上の過去の記載事項や、Tukusi AI内に蓄積された既知の患者サマリー情報を入力補助データとして集約・反映させることで、過去の記録項目と整合性のとれた下書きを生成します。
医師はAIが作成した下書きを確認・修正（フィードバック）して記録を完了させ、その内容は自動で電子カルテシステムに転記されます。また、生成された内容は患者サマリーの更新にも活用され、記録の最新化を支援します。現在、全体の約3割の医師が利用しています。手書き派の医師も、従来の馴染んだ運用（紙カルテ→電子カルテに文字起こし）の流れを残しつつ、「手書きメモ文字起こしのAI化」という形で導入を進めています。
2-3 栄養指導記録の入力補助
管理栄養士の業務においても、指導時の音声やメモ写真をもとに、初回アセスメントやモニタリング記録の下書きを自動生成しています。現場の状況に応じて「会話の録音」「メモ書き」「事後の吹き込み音声」など入力方法を使い分けることで、専門職による事務的な入力の工数を削減しつつ、記載漏れのない正確な記録作成を支援しています。
診療記録下書き作成のワークフロー
3 書類作成
毎月発生する多数の定型書類の作成・送信プロセスを自動化し、業務時間を短縮しています。
3-1 居宅介護支援事業所向け診療情報提供書の作成・送付効率化
毎月約2,000件作成される診療情報提供書について、医師が記載した最新のカルテ内容からAIが定型フォーマットに対して情報を抽出・転記し、下書き作成を自動化しています。さらに、内容の確認が完了した後は、宛先の特定からFAX送信までをシステムが自動実行します。これにより事務作業時間が短縮され、業務負荷が軽減されました。
3-2 訪問看護指示書の作成・送付効率化
診療情報提供書と同様に、月間約600件にのぼる訪問看護指示書の下書き作成・送信フローも自動化しています。確定したカルテ情報に基づいた自動転記で、医師・事務スタッフは内容の最終確認に注力できるようになり、書類作成における負担を低減しています。
書類作成の自動化に使用しているPC
居宅介護支援事業所向け診療情報提供書作成ワークフロー
■ 取り組みのアウトカム
取り組みによって、以下のような業務削減効果が見られています。
- 検査結果通知の自動化FAXで届く検査結果について、これまで1日あたり30分程度かかっていた仕分け・担当者への通知作業を、自動実行できる状態に整備しました。
- ルーチンの書類作成業務の圧縮居宅介護支援事業所向けの診療情報提供書（月間約2,000件）と訪問看護指示書（月間約600件）について、カルテ情報の参照・再構成から下書き作成、宛先特定、送信までのプロセスを自動化しました。
- 書類整理作業の自動化訪問看護計画書・報告書（月間約670件）をスキャン後、患者特定と電子カルテの所定箇所への保存までを自動化。ファイル名変更や保存先選択など、保存に伴う付帯作業を削減しました。
さらに、以下のような質的効果も見られています。
- 記録内容の充実音声・メモ・過去カルテなど複数情報を統合した下書き生成を活用することで、記録の充実化や文脈情報の整理が進み、記録品質の安定化・向上が期待されています。
- 業務環境の変化仕分け・転記・書類作成といった煩雑な定型業務の負担が軽減され、スタッフが判断・調整・患者対応など付加価値の高い業務に時間を割きやすい状態が整いつつあります。
■ 取り組みの課題
一方で、以下のような点が課題として上がっています。
- 運用の個人差と標準化の遅れ組織内でも、AIを利用するかしないかが個人の判断に委ねられている部分があり、業務方式が統一されていません。例えば、診療記録の下書き自動生成の利用率は医師の約3割にとどまっており、組織全体での標準化が課題となっています。
- 全体統制と最適化の難しさ利用業務の範囲が広がり、関わるスタッフが増えたことで、「現在、どの業務でどのような自動化が行われているのか」を網羅的に把握することが困難になりつつあります。現場主導の改善が進む一方で、組織全体として方向性を統制し、全体最適化を図るためのマネジメントの難易度が上がっています。
■ 今後の適用拡大の予定
現在は以下のような新たな取り組みに向けた構想・準備・開発が進行中です。
A. 電話音声の自動整理
録音された電話音声データをAIが解析し、問い合わせ内容の要旨整理を自動化することで、電話対応後の情報共有および事務処理業務の負荷を軽減します。
B. 栄養指導報告書の自動作成
現在運用中の栄養指導記録の下書き生成に加え、外部事業所等へ提出する報告書の下書き生成も自動化します。管理栄養士が記録した指導内容を基に、AIが定型フォーマットへの転記や要約を支援することで、事務負担を軽減し、指導により集中できる環境を整備します。
C. 研究用データの収集・整理への活用
ワークフロー内でデータを自動抽出する仕組みの構築や、既存の診療データからの特定データの抽出を自動化する仕組みを構築し、研究用データ整備のための業務負担を低減することを目指します。
■ すずらん会が目指す今後のDXの方向性・ビジョン
すずらん会では、「医療情報のデータ基盤の正確性・整合性の担保」と「組織内外をつなぐコミュニケーションの刷新」を次なるビジョンとして掲げています。
1 常に最新かつ正確な患者データベースの構築
すずらん会では、院内の事務作業の包括的なマニュアル化を進め、どんな情報の記録を誰がどんなタイミングでどこから行っており、それらの情報が以降のどのような業務に影響するのかを整理しています。現在、月間2,000件を超える診療情報提供書や指示書の下書き作成の自動化が進む中で、その元となるデータの「正確性・整合性」を担保する明確な業務フローの構築や、入力インタフェースの整理が重要な論点になっています。
Tukusi AIや電子カルテ、その他のシステムを連携させるだけでなく、業務フローや情報フローを最適化することで「常に正しい情報が参照される」環境を整備します。これにより、膨大な書類作成業務の自動化と品質担保の両立を実現します。
2 外部連携のインタフェース革新
地域医療連携においては、電話やFAXに依存しない、よりスムーズな情報連携を目指します。外部の訪問看護ステーションやケアマネジャーからの問い合わせをTukusi AI上の専用フォーム等で受け付け、内容に応じて適切な主治医や担当者へ自動で振り分ける他、問い合わせに対する指示などの双方向のやり取りをシームレスに統合する仕組みを構想しています。
これにより、外部関係者・事務スタッフ・医師の間でスレッド形式の円滑なコミュニケーションが可能となり、タイムロスや認識齟齬を解消します。
Tukusi AIは、データ整理機能の強化や連携システムの拡充、さらに外部との双方向コミュニケーションをAIワークフローへ統合する機能拡張を通じ、すずらん会の取り組みを後押ししてまいります。
■ まとめ
すずらん会では、FAX仕分けの自動化、音声入力による診療記録下書き生成、膨大な書類作成事務作業の自動化など、多角的なアプローチで業務変革を推進してきました。現場のリアリティを仔細に捉え、スタッフ主導で小さな改善を積み重ねることで、業務のスピードと品質を同時に高める取り組みが進行しています。社是に掲げる「変化と成長」は日々の実践に体現されています。
■ Tukusi AIについて
Tukusi AIは、人と技術の自然な融和を目指して開発されたAI Nativeな医療情報処理プラットフォームです。医療従事者がシステム入力に縛られることなく、目の前の患者との対話やケアに集中できるよう、音声や書類のやり取りといった現場の自然な振る舞いをAIが受け止め、デジタル資産として整理しながら、医療機関全体の情報連携と一連の業務フローをなめらかに接続・効率化します。
医療データを安全に扱うために、入力データがAIの学習等に利用されないセキュアな環境で運用しています。また、AIの誤出力リスクに対しては、過去の記録に基づいた下書き生成や、専門職による最終確認を組み込める機能を提供しています。これにより、医療機関が自らの責任のもとで安全にAIを運用できる環境を構築しています。機能や料金の詳細はサービスWEBサイトをご確認ください。
企業情報
会社名：Tukusi株式会社
所在地：京都府京都市下京区玉津島町294
代表者：石川 爽一朗
法人名：医療法人すずらん会
所在地：福岡県福岡市東区名島1丁目1-31
理事長：内田 直樹
URL：https://taro-cl.com/
*『LINE WORKS』はLINE WORKS株式会社の登録商標です
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