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2026年

ファストドクター

ファストドクターが、医療事務の数十ステップのうち「医療証からどの公費制度かを特定する」1ステップだけを AI エージェントに任せた。自治体ごとに様式も運用も異なりルールベースでは解けず、1件あたり2〜5分かかっていた工程である。

地域日本
導入段階部門導入
使用ツールAmazon Bedrock AgentCore runtime、Strands Agents

背景・課題

1件の診察は数十ステップが直列に処理される。そのうち医療証を見てどの公費制度かを特定する工程は、自治体ごとに様式も運用も異なるためルールベースでは最後まで解けず、医療事務が1件あたり2〜5分かけている難所だった。

取り組み内容

実行基盤に AgentCore runtime、フレームワークに Strands Agents を採用した。書いたのは業務手順とツールだけだったため、プロトタイプは1日で動いた。前処理は決定的なコードでやり切り、マニュアル照合だけを AI に任せる。出力の型を先に決め、確信度が低い案件は止めて人へ回す構造にした。

成果・効果

1件の診察は数十ステップが直列に処理されるうち、AI を入れたのは1ステップのみ。その工程には医療事務が1件あたり2〜5分かけていた。プロトタイプは1日で動き、本番移行前に約1週間の全件チェックを挟んだ。

評価とダークローンチを経て、約1週間の全件チェックを挟んでから本番運用に移す段階的なリリースを行った。精度を上げるのは AI 以外の作り込みであるという整理のもと、PoC から本番への筋道をつけている。

教訓・ポイント

間違えない AI を作ろうとすると永遠に本番に出せない。間違えても大丈夫な構造を先に作り、確信度が低ければ人に回す。

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