OVERVIEW
AIが書類の下書きを作り、人が確認し、
RPAが登録・送付まで進める。
M-Automateは、RPAのロボットに組み込む医療機関向けのAIです。RPAが取得した診療記録をAIが整理し、医療文書の下書きを作成します。
AIが作るのは下書きです。内容の確認と修正を行い、最終的な責任を負うのは医療従事者です。
M-Automateの基本的な処理の流れ
1. RPAが記録を取得
電子カルテや業務システムから、必要な項目や記録を取り出す。
2. AIが下書きを作成
M-Automateが院内のルールに沿って記録を読み取り、必要な情報を抽出・要約し、書類の下書きや一覧を作成する。
3. 人が内容を確認・修正
医療従事者が下書きの内容と個別対応が必要な箇所を確認し、必要に応じて修正して確定する。
4. RPAが登録・出力・送付
確認・修正済みの文章を転記して登録し、PDF出力・保存・送付・印刷を行う。
これは基本的な処理の流れです。業務によっては、下書きの登録やPDF出力を人の確認前に行う場合があります。外部への送付前には、人が内容を確認・修正します。
RPAとAIによる処理は、指定した時刻にまとめて実行できます。夜間の実行にも対応します。
- RPA（パソコンの定型操作を自動化する仕組み）と連携。BizRobo!／AUTOROのロボットに組み込み、台数の制限なく利用
- RPA導入済みの場合は、既存のロボットに文書作成・要約の機能を追加
- RPA未導入の場合は、AIと連携するロボットの設計・開発から支援
- API（システム間の連携機能）がない電子カルテでも、画面操作による転記に対応可能。ご利用環境を確認してご案内
TASKS
対応業務と開発状況
カルテの入力項目や自由記述から必要な情報を抽出し、書類や提出用データの下書きを作成します。
書類をつくる・記録を整える
| 居宅療養管理指導書 在宅クリニック・毎日 |
当日の訪問診療のカルテに医師が記載した内容から下書きを作成。医師の確認を経て、地域情報連携ツールとFAXで送付。 |
|---|---|
| 訪問看護報告書 訪問看護ステーション・毎月 |
当月の看護記録から「病状の経過」の下書きを作成。カルテの報告書に入力しPDF出力。 |
| 訪問看護記録の整形 訪問看護ステーション・毎日 |
音声入力した記録を読みやすく整え、バイタルサインの測定値も含めてカルテに反映。 |
| 訪問看護指示書 在宅クリニック・毎月 |
1か月分のカルテから「病状・治療状態」などの下書きを作成。日付や薬剤の欄を更新しPDF出力・印刷。動画で見る。 |
| 在宅療養計画書 在宅クリニック・毎月 |
1か月分のカルテから「訪問診療計画」欄の下書きを作成。様式に入力しPDF保存・印刷。 |
集計して提出する
| 外来データ提出加算 クリニック・病院・毎月 |
カルテの記録から加算の対象項目を拾い出し、提出用リストを作る。 |
|---|
「稼働中」は導入先で運用している業務を、「対応済み」は開発を完了し、対応できる業務を示します。
DEMO
実際に動く様子
M-Automateが訪問看護指示書の下書きを作成し、RPA（AUTORO）がPDFを出力するまでを紹介する、約30秒の映像です。映像の症例は架空です。
最後の「AI下書き確認シート」で医師が確認・修正します。
PROCESS
導入前後の業務と作業時間
CASE 01｜居宅療養管理指導書
書類作成・送付の手作業を減らし、確認・修正を中心に。
訪問のたびにケアマネジャーや訪問看護師へ診療内容を送る書類です。AIは、医師が記載した内容の誤字や言い回しも整えます。
居宅療養管理指導書の作成・送付の手順
導入前
- 医療事務の担当者が、当日のカルテに医師が記載した内容を確認し、コピーする
- 医療事務の担当者が指導書の作成画面を開き、コピーした内容を貼り付ける
- 医療事務の担当者が訪問日・施設名などを入力する
- 医療事務の担当者が作成ボタンを押し、PDFを出力する
- 医療事務の担当者が連携ツールにログインし、PDFをアップロードする
- 医療事務の担当者が、連携ツールに対応していない送付先へFAXを送信する
導入後
- RPAが当日のカルテから必要な項目を取得する
- AIが指導書の文章の下書きを作成する
- 医師が下書きの内容を確認・修正する
- RPAが確認・修正済みの指導書をPDFで出力し、連携ツールへアップロードする
- RPAが、連携ツールに対応していない送付先へFAXを送信する
- 送信できなかった場合は、担当者が対応する
※医師の確認・修正後にRPAが送付する。確認・修正のタイミングは、施設の運用に合わせる。
1か月あたり（在宅患者 約300名のクリニック・医療事務）
約40時間 → 約4時間
※1施設での聞き取りに基づく推定値。効果は訪問件数・運用体制により異なります。
遅れがちだった送付が、当日中に終わるようになりました。
CASE 02｜訪問看護報告書
経過の要約と転記を自動化し、確認・修正の負担を軽減。
1か月の看護内容を主治医などへ報告する書類です。時間のかかる記録の読み返しと経過の要約をAIが引き受けます。
訪問看護報告書の作成の手順
導入前
- 看護師が当月の看護記録を読み返す
- 看護師が経過を要約し、報告文を作成する
- 看護師が訪問日・施設名などを入力する
- 看護師が作成ボタンを押し、PDFを出力する
- 看護師がExcelの対象者リストにチェックを付ける
導入後
- RPAが当月の看護記録を全文取得する
- AIが病状の経過について、報告文の下書きを作成する
- RPAがカルテ上で報告書を作成し、PDFを出力する
- RPAがExcelの対象者リストにチェックを付ける
- 看護師が内容を確認・修正してから、報告書を送付する
※AIが作成するのは下書き。看護師が内容を確認・修正したうえで送付する。
毎月末（対象患者 約100名のステーション・看護師チーム）
約25時間 → 約5時間
※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。
担当者ごとの作成時間と質のばらつきが減りました。
CASE 03｜外来データ提出加算
集計と提出用データの作成を自動化。
外来診療のデータを厚生労働省へ提出して算定する加算です。
外来データ提出加算の集計の手順
導入前
- 医療事務の担当者が毎日、対象項目を専用のタブやツールに手入力する
- 医療事務の担当者が月末に対象患者を洗い出し、提出用にデータを整える
導入後
- RPAがカルテの記録を取得する
- AIが加算の対象項目を抽出する
- RPAが提出用のリストを作成する
- 担当者がリストの内容を確認し、提出する
※提出前に担当者がリストの内容を確認する。
1か月あたり（医療事務）
約60時間 → 約1時間
※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。
手入力による集計が減り、提出に向けた確認の時間を確保しやすくなりました。
AI TUNING
AIを院内の書き方に合わせる
下書きの質は、AIへの指示文（プロンプト）と、もとになるカルテの記載に大きく左右されます。
業務に合わせて指示文を組み立てる
医療機関の業務に詳しいAI・RPAのエンジニアが、業務と書類の作り方を聞き取り、院内のルールと様式を指示文に反映します。
指示文とAIモデルを見直す
使いにくい点や修正の多い箇所を伺って指示文と処理の流れを見直し、書き方や算定ルールの変更、文章の長さや言い回しの調整にも応じます。生成AIのモデルの入れ替え、不具合への対応、安全対策の更新も続けます。
必要な精度から選ぶ
必要な精度、処理する情報量、費用を比較し、業務に適したモデルを選びます。
SAFETY
人による確認と、医療情報の適切な管理を前提に。
AIが作成した文章には、カルテにない内容や誤りが含まれる場合があります。医師・看護師などの担当者が、内容を確認・修正してから確定します。
- カルテにある情報だけで書くようAIに指示する
- 医師・看護師・担当者が確認して確定する
- 新規の患者の書類など、定型化しにくいものは人が作る
- 国内サーバーの施設専用領域で処理する。外部と接続しない閉域網にも構築できる
- クライアント証明書とIP制限で接続元を限定し、誰が・いつ・何をしたかを記録に残す
- 厚生労働省などが示す医療情報の安全管理の指針を踏まえて設計する
※構成はご利用の環境により異なります。
CONTACT
まず、いまの業務についてお聞かせください。
「書類作成に時間がかかる」「RPAは導入したが、要約や文章作成は手作業で行っている」といった課題をお聞かせください。AIとRPAで効率化できる範囲と、人による確認が必要な工程をご提案します。
記載の内容は2026年9月時点のものです。
