レセプト主任の退職まで半年。整形外科クリニックが18年分の算定判断をAIで引き継いだモデル

本記事はモデルケース（架空の導入シナリオ）です。社名・人物・数値はすべて仮のもので、当社の支援内容をイメージしていただくための試算例です。

会社プロフィール

Q院は群馬県高崎市の整形外科クリニックで、リハビリテーション部門を併設しています。職員30名（医師2名、理学療法士8名、看護師6名、医療事務8名、その他6名）。1日の外来は約200名、リハビリの利用者も多く、算定項目が複雑な診療科です。院長の悩みは、開院当初からレセプト業務を一手に担ってきた医療事務主任（勤続18年）が家庭の事情で半年後に退職すること。算定の判断と返戻・査定への対応が主任の頭の中にしかありませんでした。

抱えていた課題

1. 算定ノウハウの属人化。整形外科は処置・検査・リハビリの算定要件が細かく、「この場合はこの加算が取れる」「この組み合わせは査定される」という判断を主任が経験で行ってきました。他の事務職員はレセプトの点検に自信がなく、主任の退職後に査定が増えることを院長は恐れていました。

2. 電話・窓口対応の言い回しも主任頼み。患者からの問い合わせや苦情への対応も、主任の言葉遣いと判断で収まっていたケースが多く、若手職員は「主任ならどう言うか」を毎回聞いていました。

業務棚卸しで見えた定型タスク

導入したAIエージェント

1. 算定ナレッジエージェント

過去3年分の返戻・査定の記録と、主任への聞き取り（「なぜこの算定にしたか」を症例パターン別に語ってもらった音声約25時間）を生成AI（Claude）で整理し、事務職員が「初診で〇〇の検査と処置を行った場合の算定は？」と聞くと、主任の判断とその根拠、過去に査定された類似例を返す仕組みを作りました。回答は主任が退職前に確認し、誤りを修正しています。最終的な算定判断は職員が行い、AIは判断材料を提示する役割に徹します。

2. レセプト点検支援エージェント

レセプトデータを読み込み、過去の査定パターンと照らして「確認が必要な請求」を優先順位付きで一覧化します。事務職員は指摘された請求から点検するため、主任がいなくても点検の質を保ちやすくなります。

3. 患者対応スクリプトエージェント

主任がこれまで対応した問い合わせ・苦情の記録を整理し、場面別の対応の流れと言い回しを提示します。若手職員がLINE WORKSで状況を入力すると、主任ならどう答えるかの案が返ります。

導入の流れ

1. STEP1 無料相談（60分）：院長と主任が参加。主任は「自分が辞めた後に査定が増えて院に迷惑をかけたくない」と、聞き取りへの全面協力を申し出ました。
2. STEP2 AI業務診断・ロードマップ策定（30万円〜）：返戻・査定の履歴を分析し、頻出する30パターンを特定。退職までの6か月で整備できる範囲を設計しました。
3. STEP3 実行：Q院は内製化支援コースを選択。診療報酬の改定が2年ごとにあり、その都度ナレッジを自院で更新する必要があるためです。主任の後任となる事務職員2名が当社の伴走のもとで構築を担い、仕組みの理解そのものが引き継ぎになりました。

Return on AI 試算

以下はあくまで試算例です。

試算に含めていない効果として、主任の退職後に査定が急増して経営を圧迫するリスクを抑えられることがあります。

経営者の声（モデルケース）

「18年分の算定の勘を半年で引き継ぐのは無理だと思っていました。主任に語ってもらい、AIが整理し、後任が確認しながら仕組みを作る形にしたら、引き継ぎと人材育成が同時に進みました」（架空のQ院院長の声です）

御社で試すなら

パッケージに業務を合わせる時代は終わりました。AIなら貴院の診療内容と算定の実態に完全フィットしたナレッジの仕組みを、スクラッチで迅速・安価に作れます。医療事務の経験者が採れない状況は、AIが技能を残す役割を担える証拠です。ベテランが在籍しているうちに、無料相談で残すべき知識を整理しましょう。

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※本記事はモデルケース（架空の導入シナリオ）であり、効果を保証するものではありません。