医療・介護
AIエージェントMVP導入事例
患者・利用者管理AIエージェントMVP
基本情報、ケア記録、対応履歴、予定を一元化し、申し送りと対応漏れを減らす。
医療・介護の現場では、患者・利用者の基本情報、ケア記録、申し送り、対応予定が複数の記録や担当者に分散しやすく、必要な情報の確認と引き継ぎに時間がかかります。
守秘情報に配慮し、業務内容は匿名・一部再構成しています。
対象業務
医療・介護現場の患者・利用者情報と対応状況の管理
主な入力
患者・利用者の基本情報 / ケア・サービス記録 / 対応履歴 / 予定・申し送り
MVPの出力
患者・利用者一覧 / 申し送り要約 / 未対応タスク
改善の方向
情報、申し送り、未対応タスクを一元化し、確認漏れと引き継ぎ負荷を減らす
Workflow
現状の業務フローと詰まり
AI化する前に、まず現場の作業、使っているデータ、人が判断しているポイントを分解します。
医療・介護
業務フロー設計図
Before
患者・利用者の基本情報、ケア記録、申し送り、対応予定を担当者が個別に管理。
AI Agent MVP
記録を参照し、患者・利用者ごとの最新状況、申し送り要約、未対応タスクを整理。
After
担当者は一覧から状況を確認し、医療・ケア上の判断と次の対応を行う。
Input
Output
医療・介護
現場で起きている流れ
患者・利用者の情報を登録・更新する
基本情報、ケア内容、注意事項、担当者、今後の予定を患者・利用者ごとに登録。
記録と対応履歴を確認する
日々のケア・サービス記録、連絡内容、対応結果、次回予定を確認。
詰まり
情報が複数の記録に分かれ、最新状況をつかむまでに時間がかかる。
申し送りと未対応タスクを整理する
直近の変化、注意事項、確認待ち、次に必要な対応を患者・利用者ごとに整理。
詰まり
口頭や個別メモでの引き継ぎでは、重要事項や次の対応が抜けやすい。
担当者が確認し、判断・対応する
AIが整理した内容を担当者が確認し、医療・ケア上の判断と次の対応を行う。
MVP Scope
MVPで作る仕組み
いきなり大きな開発に進まず、まずは入力、AIの下書き、担当者の確認までを小さく動く形にします。
Demo MVP
患者・利用者の状況と未対応事項をひと目で確認
基本情報、ケア記録、対応履歴をもとに、申し送り要約と未対応タスクを整理します。
入力する情報
- 基本情報
- ケア・サービス記録
- 対応履歴
- 予定・申し送り
整理して表示する情報
- 最新状況
- 申し送り要約
- 未対応タスク
人が確認するポイント
※公開用デモ画面です。会社名、患者・利用者名、施設名、担当者名、家族名、連絡先はすべて架空データへ置き換えています。
MVPで作るもの
- 患者・利用者の基本情報、ケア記録、対応履歴を一つの画面に集約。
- 直近の変化、申し送り事項、未対応タスクをAIが整理して一覧化。
- 権限設定と確認ログにより、誰が何を確認・更新したかを記録。
期待できる変化
- 患者・利用者の状況確認にかかる時間を減らす。
- 担当者間の申し送りと引き継ぎをスムーズにする。
- 対応漏れを減らし、個人情報を扱う手順を標準化する。
Operation Design
AIに任せる範囲、人が確認する範囲
AIで全部を自動化するのではなく、下書き、確認、判断の役割を分けることで、現場で使える形にします。
AIが下書きする範囲
- 患者・利用者ごとの記録、予定、対応履歴を整理する。
- 直近の変化と申し送り事項を要約し、未対応タスクを一覧化する。
- 確認が必要な項目や情報の不足をチェックリストとして提示する。
人が確認する範囲
- AIが整理した内容と元の記録を照合し、正確性を確認する。
- 患者・利用者ごとの事情を踏まえて、対応の優先順位を決める。
- 診療、ケア方針、緊急対応など責任を伴う判断を行う。
MiToAが支援する範囲
- 個人情報を扱う前提で、アクセス権限、確認ログ、データの扱いを設計する。
- 患者・利用者情報、申し送り、未対応タスクを見やすく管理できる画面を設計する。
- 既存の記録方法に合わせ、現場が無理なく使える入力・確認フローを整える。
Validation
MVPとして検証する前提
実データや顧客情報をそのまま公開せず、まずは小さく動く範囲で効果と運用負荷を確認します。
守秘情報に配慮
顧客名、個人名、売上、案件名などはデモデータ化し、公開範囲を整理します。
1業務から検証
全体開発ではなく、効果が見えやすい業務に絞ってMVPとして検証します。
次フェーズを判断
効果、運用負荷、追加開発範囲を整理し、本格導入へ進むか判断します。
Other Cases
他のMVP事例
Next Step
自社業務でMVP化できるテーマを整理する
具体的な開発内容が決まっていなくても問題ありません。業務フロー、使っているデータ、現場で詰まっている作業から、AI化しやすいテーマを整理します。