医療現場の「断り」を可視化するAI電話システム、2026年9月にβ版提供へ

発表内容のポイント

• 通話内容をAIで自動文字起こしし、受け入れを断った理由を定量データ化する
• これまで記録に残りにくかった現場の判断を可視化し、病床稼働率の向上を支援
• 2026年9月にβ版をリリース予定。医療現場での検証を重ねて開発を進める

発表の背景

医療現場では、救急搬送の受入状況に比べて紹介患者の受入状況は定量化されにくい課題がありました。医師の属人的な判断や病床状況の誤認といった「未入院バイアス」により断られるケースがあるものの、その理由が記録に残りにくく、現場の判断が「暗黙知」になりやすい構造がありました。この課題に対し、受入困難の件数や背景を可視化して経営改善につなげるため、本システムが開発されました。

何が発表されたのか

「受入れコールAI」は、紹介・救急の電話対応時における通話内容を自動で文字起こしし、受入判断の理由をデータ化するシステムです。これにより、どのような理由で受け入れが困難だったのかを定量的に把握できるようになります。蓄積されたデータは経営会議や診療部長会議などでの議論に活用でき、病床稼働率の向上や病院経営の改善に向けた具体的な仕組みづくりに役立てられます。2026年9月のβ版リリースに向けて、医療機関との検証が進められます。

製造業・生産管理への見方

製造業や生産管理の視点において、本システムが取り組む「暗黙知の可視化」と「ボトルネックの特定」は、工場における生産ラインの稼働率向上やロス削減のプロセスと強く共通しています。製造現場でも、設備停止や作業遅延が発生した際、その真の理由が現場の判断や慣習の中に埋もれ、データとして蓄積されないケースが少なくありません。電話対応という非構造化データを自動で文字起こし・分類し、経営改善の判断材料にするアプローチは、製造現場における日報のデジタル化や、トラブル発生時の音声・テキストデータ解析による業務改善（製造業DX）を進める上でも非常に参考になる事例です。

現場で確認したいポイント

• 音声データの文字起こし精度や、業界特有の専門用語への対応力はどの程度か
• 蓄積されたテキストデータから、特定の「断り理由」を分類・集計する仕組み
• 既存の電話回線や通信インフラに対して、どのような手順で導入・連携できるか

確認しておきたい点

本システムは2026年9月にβ版がリリース予定の段階であり、実際の運用における詳細な仕様や、既存システムとの連携実績については今後の検証情報を確認する必要があります。

関連リンク

• Dr.JOY株式会社 コーポレートサイト：発表企業の公式ウェブサイトです。
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報