医事課・事務部門のAI活用｜問い合わせ・文書・集計から減らす
仕様確認・更新日: · 編集: 株式会社ウェステリア
病院のAI活用というと、退院サマリーや問診など医師・看護師の仕事が話題になりがちです。一方で、医事課・総務・健診・地域連携・経営企画といった事務部門にも、問い合わせへの回答、文書の作成、電子カルテやレセコンから出したデータの集計など、AIで減らせる作業がまとまってあります。事務部門の仕事は診断や治療の判断を含まないので、医療機器の規制の外で始めやすい領域でもあります。この記事では、事務部門の業務ごとにAIで減らせる部分と人が残る部分を分け、始める順番を整理します。
結論から
- 事務部門でAIが効くのは「問い合わせへの回答」「定型文書の下書き」「データの集計・転記」の3つです。最終確認と、算定・契約・人事のような判断は人が残ります
- 厚生労働省の判断事例では、診療予約、受付・会計・レセプトの集計、医事会計の一般事務の自動化といった院内業務支援のプログラムは医療機器に該当しないと考えられる例として挙げられています(2023-03-31)。診断・治療の判断に使うものは別の規制の話になります
- 始めるときは、まず業務にかかっている時間を測り、患者情報を含む作業と含まない作業に分けます。患者情報を含まない総務・経営企画の作業から始めると、安全管理の検討を待たずに効果を確かめられます
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事務部門のどこにAIが効くか
事務部門の仕事を「AIで減らせる部分」と「人が残る部分」に分けると、次のようになります。AIに任せるのは、下書き・検索・集計といった手を動かす部分で、決める部分は人に残すのが基本です。
| 部署 | AIで減らせる部分 | 人が残る部分 |
|---|---|---|
| 医事課 | 会計・書類申請の手続きについての問い合わせへの回答、患者向け案内文の下書き、レセコンから出したデータの月次集計 | 算定の判断、返戻・査定への対応方針、患者との金銭のやり取り |
| 総務・人事 | 院内規程・就業規則についての職員からの問い合わせへの回答、院内通知や委員会議事録の下書き | 規程の改定、人事評価、労務の判断 |
| 健診 | 予約・コース・料金の問い合わせへの回答、申込内容の転記、案内文書の作成 | 結果の判定(医師)、受診者ごとの例外対応 |
| 地域連携 | 紹介状の受付記録と返書の管理表づくり、紹介元への定型連絡の下書き | 受入れの可否、医療機関との調整 |
| 経営企画 | 患者数・病床稼働・紹介率などの月次集計と報告書の下書き、会議資料の要約 | 数字の読み方と、経営判断 |
事務と医療判断の境界: 医療機器に当たらない範囲
病院でAIを使うときに最初に確かめたいのは、そのプログラムが医薬品医療機器等法(薬機法)の「医療機器」に当たるかどうかです。診断や治療の判断を支えるプログラムは医療機器プログラムとして規制の対象になりえます。
厚生労働省の事務連絡「プログラムの医療機器該当性判断事例」(2023-03-31最終改正)は、医療機器に該当しないと考えられる院内業務支援プログラムの例として、インターネットで診療予約を行うプログラム、レセコン・カルテコンで入力されたカルテ情報から情報提供用文書を出力したり受付・会計・レセプト総括発行などの集計を行ったりするプログラム、医事会計業務のために保険請求などの一般事務作業を自動化するプログラムなどを挙げています。事務部門のAI活用は、おおむねこの範囲に収まります。
反対に、症状から受診の要否を判断する、検査値から疾病を推定する、投薬を提案するといった使い方は、事務の範囲を超えます。当社がお手伝いするのは事務・文書の下書き・院内ナレッジ・電話と予約・集計までで、診断・治療方針・投薬の判断にAIを使う提案はしません。
問い合わせへの回答を減らす
事務部門の時間を細かく削っているのは、職員や患者からの「これはどうすればいいですか」という問い合わせです。たとえば、医事課には診断書や証明書の申請方法、会計の締め時間、限度額適用の手続きの案内が、総務には休暇の取り方や出張旅費の規程、委員会の提出期限の確認が寄せられます。
答えの多くは、院内規程・マニュアル・過去の通知のどこかに書いてあります。これらの文書をAIが検索して、出典の文書名と改定日を添えて答えられるようにすると、担当者が同じ説明を繰り返す回数が減ります。詳しい進め方は「院内規程・マニュアルをAIで検索できるようにする」で扱っています。
患者からの電話の問い合わせは、電話の一次応答として別に考えるほうが整理しやすくなります。「病院の電話対応をAIで減らす」を参照してください。
定型文書の下書き
事務部門が作る文書には、毎回ほぼ同じ形で、中身だけが変わるものが多くあります。院内通知、委員会の議事録、患者向けの案内文、紹介元への定型の連絡、行政への報告書の文案などです。生成AIは、元になるメモや前回の文書を渡すと、形を整えた下書きを作るのが得意です。
下書きは必ず担当者が確認してから出します。特に、日付・金額・人名・制度名は、AIが元の資料にない内容を書き足すことがあるので、元の資料と突き合わせます。医師が作成する退院サマリーや診療情報提供書は、事務の文書とは確認の流れが違うため、「退院サマリー・紹介状の生成AI作成支援」で別に扱っています。
電子カルテ・レセコンから出したデータの集計
経営企画や医事課では、電子カルテやレセコンから書き出したCSVをExcelに貼り付け、部署別・診療科別に並べ替えて月次の報告書を作る作業が毎月発生します。手順が決まっている作業なので、AIに手順を書かせてマクロやPythonのスクリプトにしたり、Excelの中で使えるAI機能で集計表を作ったりすると、毎月の手作業を減らせます。
このとき、集計そのものは決まった計算(スクリプト)で行い、AIには手順の作成や結果の要約を任せる、と分けるのが安全です。AIに毎回数字を計算させると、同じデータでも結果が揺れることがあるためです。患者単位のデータを扱う場合は、患者IDや氏名を除いた形で書き出せないかを先に確かめます。
レセプト点検とAI
レセプト点検は、事務部門で最も時間がかかる仕事の一つです。厚生労働省の「医療分野における業務効率化・職場環境改善支援事業」の実施要綱(2026-02-13)でも、事務部門の目標の例として「レセプト点検業務に要する時間の減」が挙げられています。
レセプト点検を支援する製品は、決められた点検ルールに照らして誤りの候補を出すものが中心です。ここに生成AIを使う場合も、算定できるかどうかの判断をAIに任せるのではなく、点検で引っかかった理由の説明、過去の返戻・査定の記録の検索、点検ルールの文書の整理といった周辺の作業に使うのが現実的です。算定の最終判断は医事担当者が行います。製品ごとの機能は製品によって違うので、導入を検討する場合は、自院の返戻・査定の傾向を見せて、どの誤りを拾えるかを試してもらうのが確実です。
仕様の出典: 厚生労働省 医政発0213第22号「医療分野における業務効率化・職場環境改善支援事業の実施について」(令和8年2月13日)
始める順番
事務部門でのAI活用は、次の順番で進めると、効果と安全管理の両方を確かめながら進められます。
- 1. 部署ごとに、時間がかかっている作業を3つほど挙げ、1か月あたりの時間を記録する(導入前の数字がないと、効果が測れません。上記の実施要綱でも、導入前後の業務時間などのデータ提出が想定されています)
- 2. それぞれの作業が患者情報を含むかどうかを分ける
- 3. 患者情報を含まない作業(総務の規程の問い合わせ、経営企画の会議資料、院内通知など)から試す
- 4. 患者情報を含む作業は、院内に閉じるか、匿名化するか、学習等に保存されないことを契約で担保したクラウドを使うかを決めてから進める(安全管理ガイドライン第7.0版のQ&A 企画管理編Q18)
- 5. 1〜2か月使ってから、記録した時間と比べ、続けるか、広げるか、やめるかを決める
仕様の出典: 厚生労働省 医政発0213第22号「医療分野における業務効率化・職場環境改善支援事業の実施について」(令和8年2月13日) / 厚生労働省「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第7.0版 Q&A」
出典
- 厚生労働省 事務連絡「プログラムの医療機器該当性判断事例について」(令和5年3月31日): https://www.mhlw.go.jp/content/11120000/001082229.pdf
- 厚生労働省 医政発0213第22号「医療分野における業務効率化・職場環境改善支援事業の実施について」(令和8年2月13日): https://www.mhlw.go.jp/content/10800000/001656395.pdf
- 厚生労働省「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第7.0版(令和8年6月)」: https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/0000516275_00006.html
- 厚生労働省「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第7.0版 Q&A」: https://www.mhlw.go.jp/content/10808000/001752355.pdf
よくあるご質問
- 医事課の仕事にAIを使うと、医療機器の規制がかかりますか?
- 事務の範囲であれば、かからないと考えられます。厚生労働省の判断事例(2023-03-31)は、受付・会計・レセプトの集計や、医事会計業務のために保険請求などの一般事務作業を自動化するプログラムを、医療機器に該当しない例に挙げています。症状から受診の要否を判断するなど、医学的な判断に使う場合は別に確認が必要です。
- レセプトの算定をAIに判断させてもよいですか?
- 当社はお勧めしていません。生成AIは、もっともらしいが誤った説明をすることがあり、算定の誤りは返戻・査定につながります。AIには点検の理由の説明や過去事例の検索など周辺の作業を任せ、算定の最終判断は医事担当者が行う形にします。
- 患者のデータが入ったExcelを、ChatGPTなどにそのまま入れてよいですか?
- 院内の規程と、安全管理ガイドラインに沿って判断が必要です。第7.0版のQ&A(企画管理編Q18)は、入力した情報がAIの学習等のために保存されないことが契約等で担保されていれば、国内法の適用を受けないサーバも使えるとしています。個人向けの無料プランなど、契約で担保されていないサービスに患者情報を入れるのは避けてください。まずは患者IDや氏名を除いて書き出せないかを確かめます。
- 職員数の少ない病院でも効果はありますか?
- あります。少人数の事務部門ほど、一人が問い合わせ・文書・集計を兼ねているので、繰り返しの作業が減ると効果が見えやすくなります。最初は、月に数時間かかっている集計作業を一つ自動化するくらいの規模で試すのが現実的です。