医療・介護の請求業務は、一般的な企業の経費精算とは重みが異なります。複雑な算定要件、頻繁な制度改正、そして何より「請求ミス＝返戻（へんれい）・減算」という経営リスクに直結するシビアな世界です。
この「一発勝負・ミスNG」の環境において、「AIがいきなり全てを自動処理します」という提案は、逆に現場の不安を煽りかねません。そこで注目したいのが、「まずはAIが下作業を行い、人間は『最終監査』に徹する」という役割分担です。
実際に請求処理の自動化を導入した現場からは、このような声が上がっています。
「現在は安定して動いていて、とても助かっています。以前は人力で2日ほどかけて夜遅くまで処理をしていたと聞いていますが、今は自動化したものをチェックするだけで済むようになりました。 ステータスが合っていないものがあれば確認をしていますが、『請求が抜けていないか』だけを重点的に見ておけば良い状態です。」
ここでは、AIが完璧であることを求めていません。AIにまずは処理を走らせ、人間は「請求漏れがないか」「ステータス異常がないか」という要点のチェックだけに集中する。これだけで、精神的な負担と拘束時間は劇的に削減されます。
この事例で特筆すべきは、導入後の運用の考え方です。 最初から100点満点の完全自動化を目指すのではなく、運用しながらAI（システム）の精度を高めていくというプロセスを前提にしています。
「今後も運用を続けながら、気づいた点はフィードバックしていければと思っています。より精度の高い仕組みにしていくことで、安心して任せられる領域を少しずつ広げていけたらと感じています。」
これはまさに、医療や介護の現場で新人スタッフを育てる過程と似ています。最初はダブルチェックを徹底し、信頼できる業務範囲が増えれば、徐々に任せる領域を広げていく。 AI運用も同様に、以下のようなステップを踏むことで、心理的ハードルを下げながら確実な効率化が可能になります。
導入初期： AIはあくまで「入力補助」や「一次チェック」担当。人間が必ず目を通す。
運用・修正： 現場独自のルールやイレギュラーな判定についてフィードバックを行い、ルールを調整する。
拡大期： 「このパターンの計算は任せても大丈夫」という領域を広げ、人間の確認作業を減らしていく。
この「少しずつ任せる範囲を広げる」というアプローチこそが、慎重さを求められる医療・介護業界に最も適した導入モデルと言えるでしょう。
請求業務というバックヤード業務が効率化されることの最大の意義は、単なる時間短縮だけではありません。
「大きいのはやはり『時間の使い方が変わった』ことですね。請求処理に追われることがなくなった分、他の業務に余裕を持って取り組めるようになりました。確認作業も慣れてくるとスムーズで、安心して任せられるようになっています。」
事務作業の圧迫から解放されれば、利用者様へのケアの質向上、スタッフの教育、あるいは施設運営の改善など、「人にしかできない業務」にリソースを割くことができます。
いきなり全てを変える必要はありません。まずは「単純な転記ミスがないかのチェック」や「算定漏れの洗い出し」といった、限定的な領域からAIというパートナーを迎え入れてみてはいかがでしょうか。
A. はい、普段の業務フローを大きく変えずに導入可能です。 AIといっても、難しいプログラミング等は必要ありません。まずは「既存のデータを取り込んで、間違いがないかチェックさせる」というシンプルな使い方からスタートできます。操作画面も直感的なので、一般的なPC操作ができれば問題ありません。
A. だからこそ「人とAIのダブルチェック」体制を推奨しています。 導入初期は特に、AIの結果を人間が承認するフローをとります。これにより、「AIの見落としを人がカバー」し、逆に「人のうっかりミスや疲労による見落としをAIがカバー」するという相互補完の関係が生まれ、結果として手作業のみの時よりもミスが激減します。
AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
