講演情報
[SY09-4]AI活用による非プログラマー主導の業務自動化：在宅支援診療所・病院10拠点のDX事例報告
出倉 良美1, 渡辺 克哉1, 山田 浩史2, 津田賀 俊2 (1.医療法人社団日翔会, 2.医療法人慶春会)
2009年04月 株式会社アイロム
治験コーディネーター業務に従事
2014年12月 医療法人鳳生会 総合医療センター成田病院
2017年06月 本八幡セントラル放射線科クリニック
臨床検査技師業務に従事
2018年12月 医療法人社団 城東桐和会 タムス浦安病院
オープニングスタッフとして臨床検査技師業務に従事
2022年06月 医療法人社団 日翔会
臨床検査技師として入職、現在は経営企画課として勤務
臨床現場の視点と生成AIを掛け合わせた業務自動化を推進。プログラミング未経験から、生成AIを活用してPython、RPA、Webアプリ開発等を習得し、10拠点のDXを担っている。
治験コーディネーター業務に従事
2014年12月 医療法人鳳生会 総合医療センター成田病院
2017年06月 本八幡セントラル放射線科クリニック
臨床検査技師業務に従事
2018年12月 医療法人社団 城東桐和会 タムス浦安病院
オープニングスタッフとして臨床検査技師業務に従事
2022年06月 医療法人社団 日翔会
臨床検査技師として入職、現在は経営企画課として勤務
臨床現場の視点と生成AIを掛け合わせた業務自動化を推進。プログラミング未経験から、生成AIを活用してPython、RPA、Webアプリ開発等を習得し、10拠点のDXを担っている。
【背景・目的】
医療法人社団日翔会および医療法人慶春会では、在宅支援診療所9拠点、在宅支援病院1拠点を運営している。拠点数増加に伴い、複数ファイルの情報結合や診療報酬算出といった定型業務が職員の大きな負担となっていた。これらの課題に対し、外部委託や高額なシステム開発に頼るのではなく、経営企画課の非プログラマー職員が生成AI（Gemini等）を「開発補助ツール」として活用し、現場の課題を即座に解決するツール群の開発を内製化したプロセスを報告する。
【ご自慢の取り組み】
① 実務に即した「内製DXツール群」の構築：
Pythonによる診療報酬集計スクリプト、データ加工用Webアプリ、PDF変換デスクトップアプリなど、10拠点の多様なニーズに応えるツール群を短期間で構築した。これらにより、月次作業時間の削減や、専門的なICTスキルを要さない形での業務移管を実現した。
② 自然言語による「対話型開発」の定着：
本取り組みの核心は、コードを自力で記述することではなく、AIとの適切な「対話」にある。目的を明確化し、自然言語でAIに相談しながら機能を実装する手法により、非エンジニアであっても「RPAとPythonを組み合わせた高度な自動化（ハイブリッド型処理）」といった、既存システムでは困難な柔軟な解決策を内製可能となった。
【考察】
生成AIの登場により、現場の課題を最も理解している職員自身が、IT技術を主体的に運用できる環境が整いつつある。本発表では、単なるツールの紹介に留まらず、AIを補完的に活用して現場の知見を形にする具体的なプロセスを共有する。本事例が、人材不足に悩む在宅医療界における、持続可能な体制構築の新たな選択肢となれば幸いである。
医療法人社団日翔会および医療法人慶春会では、在宅支援診療所9拠点、在宅支援病院1拠点を運営している。拠点数増加に伴い、複数ファイルの情報結合や診療報酬算出といった定型業務が職員の大きな負担となっていた。これらの課題に対し、外部委託や高額なシステム開発に頼るのではなく、経営企画課の非プログラマー職員が生成AI（Gemini等）を「開発補助ツール」として活用し、現場の課題を即座に解決するツール群の開発を内製化したプロセスを報告する。
【ご自慢の取り組み】
① 実務に即した「内製DXツール群」の構築：
Pythonによる診療報酬集計スクリプト、データ加工用Webアプリ、PDF変換デスクトップアプリなど、10拠点の多様なニーズに応えるツール群を短期間で構築した。これらにより、月次作業時間の削減や、専門的なICTスキルを要さない形での業務移管を実現した。
② 自然言語による「対話型開発」の定着：
本取り組みの核心は、コードを自力で記述することではなく、AIとの適切な「対話」にある。目的を明確化し、自然言語でAIに相談しながら機能を実装する手法により、非エンジニアであっても「RPAとPythonを組み合わせた高度な自動化（ハイブリッド型処理）」といった、既存システムでは困難な柔軟な解決策を内製可能となった。
【考察】
生成AIの登場により、現場の課題を最も理解している職員自身が、IT技術を主体的に運用できる環境が整いつつある。本発表では、単なるツールの紹介に留まらず、AIを補完的に活用して現場の知見を形にする具体的なプロセスを共有する。本事例が、人材不足に悩む在宅医療界における、持続可能な体制構築の新たな選択肢となれば幸いである。