レセプト月初残業が月200時間の調剤薬局8店舗、AIで返戻処理を自動化し年720万円の効果

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

C社は福岡県内で8店舗を運営する調剤薬局チェーンで、従業員65名（薬剤師28名、事務員37名）。年商は約14億円で、社長は元医薬品卸の営業出身です。悩みは「毎月1日から10日までの残業が全社で200時間を超え、事務員が定着しない」こと。36協定の上限も意識せざるを得ない状況で、労務リスクと採用コストの両面から待ったなしでした。

抱えていた課題

第一の課題はレセプト業務の属人化です。各店舗の請求は、担当事務員1名がレセコンの出力を目視で確認し、返戻・査定分は紙のファイルと突き合わせて再請求しています。店舗ごとに手順が違い、担当者が休むと請求が止まります。返戻理由の分析もされておらず、同じミスが毎月繰り返されていました。

第二の課題は医薬品の発注・在庫管理の属人化です。発注は各店舗の薬剤師が「勘」で行い、店舗間で不動在庫が偏在。月末の在庫確認と店舗間移動の調整に、本部担当者が多くの時間を割いていました。

業務棚卸しで見えた定型タスク

合計240時間のうち、AIで削減できると見込まれたのは月200時間。月初残業のほぼ全量に相当します。

導入したAIエージェント

1. レセプト点検エージェント（各店舗事務員が利用）

レセコンからCSVで出力した請求データを読み込み、過去2年分の返戻・査定履歴から学習した点検ルール（算定要件の不整合、加算の取り漏れ、併用禁忌の未記載など）に照らして要確認リストを生成します。事務員は全件を目視する代わりに、AIが挙げた数十件だけを確認すればよくなりました。ルールはExcelで管理し、本部が月1回更新します。

2. 返戻分析・再請求ドラフトエージェント

支払基金・国保連合会からの返戻データを取り込み、返戻理由をClaudeで分類。再請求に必要な修正内容の下書きと、店舗別・理由別の再発防止レポートを毎月自動生成します。3か月で返戻件数が約4割減ったという設定です。

3. 発注・在庫最適化エージェント（薬剤師・本部担当が利用）

処方実績と在庫データから店舗別の需要を予測し、発注推奨数量をkintoneに毎朝提示します。同時に、ある店舗で不動化しつつある医薬品を他店舗の需要と突き合わせ、店舗間移動の提案をSlackに通知。本部担当者は提案を承認するだけで調整が完了します。

導入の流れ

1. STEP1 無料相談（60分・オンライン）：社長と本部の事務統括が参加。残業の発生源が「請求」「返戻」「発注」の3つに集中していることを確認しました。
2. STEP2 AI業務診断・ロードマップ策定（30万円〜）：8店舗の事務員に業務時間の記録を2週間お願いし、店舗ごとの手順差を可視化。手順を統一したうえでAI化する順序を決めました。
3. STEP3 実行：構築委託コースを選択。8店舗同時に効果を出したいこと、レセコン連携など技術的な要素が多いことから、当社が構築を担当。約3か月で全店舗に展開しました。

Return on AI 試算

以下はあくまで試算例です。

経営者の声（モデルケース）

「（架空のC社社長の声）月初に事務員が疲れ切った顔で残業している光景が、うちの当たり前でした。今は10日までの残業がほぼゼロで、退職を考えていた事務員が『続けます』と言ってくれました。数字より、あの一言が嬉しかったです。」

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。レセコンも在庫システムもそのままに、御社の手順に完全フィットしたAIエージェントをスクラッチで迅速・安価に作れます。人材難はむしろ、AIが活躍できる証拠です。残業で人が辞める前に、業務そのものを軽くする方法があります。

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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。