人がつないでいた仕事を、AIとRPAでつなぎ直す。
RPAは、システム操作を正確に繰り返すことが得意です。AIは、文章を読み、情報を整理し、文章を作ることが得意です。M-Automateでは、この二つを組み合わせます。
RPAが情報を集めます。AIが読み、整理し、書きます。RPAがシステムへ登録します。
これまで途中に人が入っていた仕事を、一つの流れとして設計し直します。
RPAが担う定型操作の間に、AIによる判断と文章作成が入ります。
KEY MESSAGE
自動化するのは、操作ではなく業務。
従来のRPAでは、「決められた場所から決められた場所へ転記する」といった業務が中心でした。
しかし医療事務では、その途中に次のような工程があります。
- 記録を読む
- 必要な情報を判断する
- 文章を整える
- 書類を作る
M-Automateは、その部分をAIで補い、業務全体の自動化範囲を広げます。
導入前と導入後で、人が担う作業がどう変わるかを示した図です。
M-Automateが作成するのは、文書の下書きです。内容の確認と修正、最終的な責任は医療従事者にあります。
CASE 01
居宅療養管理指導書
1日 約2時間 → 約5分
導入前
- カルテを開く
- 必要な部分を読む
- 内容をコピーする
- 指導書を作成する
- PDFを出力する
- 連携システムへ登録する
- FAXを送信する
導入後
- RPAが対象患者と記録を取得する
- AIが内容を整理する
- 指導書の下書きを作成する
- RPAが登録・出力・送信を行う
- 人が確認する
※導入先における実績。効果は施設・対象業務・運用により異なります。
CASE 02
訪問看護報告書
月末 約25時間 → 約5時間
複数の看護記録をRPAが取得します。AIが内容を整理し、報告文を作成します。RPAがシステム上へ登録します。
時間の削減だけでなく、担当者ごとに異なっていた報告文の粒度を揃えることにもつながります。
※導入先における実績。効果は施設・対象業務・運用により異なります。
CASE 03
外来データ提出加算
月 約60時間 → 約1時間
対象情報の抽出から、提出用データの作成までを自動化します。
人は集計作業ではなく、内容の確認と提出を担当します。
※導入先における実績。効果は施設・対象業務・運用により異なります。
SCOPE
対応業務の例
電子カルテや業務システムを使う定型業務を中心に、次のような業務に対応します。
文書の作成を伴う業務では、作成された下書きを医師や看護師が確認したうえでご利用いただきます。
対象業務の流れと処理件数、いまの作業時間を伺い、自動化できる範囲と安全な構成を整理します。
まず、いまの仕事をお聞かせください。
どのサービスを導入するか、決まっていなくても構いません。「この仕事に時間がかかっている」「RPAを使っているが人の作業が残っている」。そうしたお話を伺い、仕組みに任せられる部分と、人が担うべき部分を整理します。
記載の内容は2026年9月時点のものです。
