医療 RPA活用事例

出張申請データをダウンロードし、結果を通知する業務

選定理由

・1日1回、30分～2時間ほどかけて、社員6名で週単位の当番制で行っている業務
・月ごとに作業量がバラバラで、安定した業務スケジュール設定を阻害する要因となっていた

1. 担当者は、勤怠等申請アプリから、出張申請データ(国内/海外/etc)をダウンロード
2. ファイル名を変更し、サーバーの所定フォルダにコピー
3. システムを用い、サーバー上で申請手続きを実行
4. システムを用い、申請者にメール送信

1. ロボットは、勤怠等申請アプリから、出張申請データ(国内/海外/etc)をダウンロード
2. ファイル名を変更し、サーバーの所定フォルダにコピー
3. 担当者はシステムを用い、サーバー上で申請手続きを実行
4. システムを用い、申請者にメール送信

効果

・1ヶ月あたり12時間の余剰時間を創出した
・出勤直後の忙しい時間帯のルーティンワークがなくなり、想定以上に担当者の負担が軽減された

DHCPサーバに各種設定したPCの有線MACアドレスを登録する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署情報システム部

選定理由

・1日1回、30分～2時間ほどかけて、社員6名で週単位の当番制で行っている業務。
・月ごとに作業量がバラバラで、安定した業務スケジュール設定を阻害する要因となっていた。

1. 担当者はDHCPサーバを起動
2. マクロを使用し、csvデータからMACアドレスを抽出
3. 抽出した情報をもとにMACアドレスを１つ１つ登録
4. 各種サーバを同期

1. 担当者はDHCPサーバを起動
2. ロボットはMACアドレスを抽出
3. 抽出した情報をもとにMACアドレスを１つ１つ登録
4. 各種サーバを同期
5. 担当者に作業完了の通知を送付

効果

・1ヶ月に10～40時間の余剰時間を創出
・月ごとに作業量がランダムかつ、作業量も予見できなかったが、全てロボットが代行可能となったため、担当者は他の作業に従事でき、安定運用を実現できた

ウィルス検知メールを受信した際に関係者に通知する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署情報システム部

選定理由

・毎週1回、ウイルス検知メールが届き次第1～2時間かけて行っている業務
・業務時間は少ないが、完全なルーティンワークのため担当者のモチベーション低下の一因となっていた

1. ウイルス検知メールを受信
2. 担当者はウイルス検知メールの添付ファイルに記載の資産番号を確認
3. 資産番号を社内データベースで検索し、社員情報を確認・追記
4. 各グループ会社・子会社ごとにファイルを分割
5. 各社IT担当者へ作成したファイルを添付し、メール送信

1. ウイルス検知メールを受信
2. ロボットはウイルス検知メールの添付ファイルに記載の資産番号を確認
3. 資産番号を社内データベースで検索し、社員情報を確認・追記
4. 各グループ会社・子会社ごとにファイルを分割
5. 各社IT担当者へ作成したファイルを添付し、メール送信

効果

・毎月4～8時間程度の余剰時間を創出
・ルーティンワークゆえの飽きからくる、作業漏れや操作ミスなどの人的ミスを撲滅

休職者・出向者・海外勤務者の勤怠を代行登録する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署人事部

選定理由

・月に1回、30分～5時間ほど時間をかけている業務
・作業時間が多くはないが、完全なルーティンワークであり、ロボットに代行させるのが適切と判断した
・作業漏れやミスが発生することがあり、月次勤怠情報の確定に遅れが生じることがあった

1. 担当者は時間管理アプリを起動
2. 休職者・出向者・海外勤務者の管理一覧Excelを読み込む
3. 当者はExcel情報をもとに、時間管理アプリを用いて勤怠を登録

1. ロボットは時間管理アプリを起動
2. 休職者・出向者・海外勤務者の管理一覧Excelを読み込む
3. Excel情報をもとに、時間管理アプリを用いて勤怠を登録

効果

・グループ会社含め、1ヶ月で20時間ほどの余剰時間を創出
・作業漏れや登録ミスなどがなくなり、円滑に月次勤怠情報を確定することが可能となった

美容品販売サイトで、自社商品の口コミや評価などを収集する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署顧客サービス部

選定理由

・収集する情報の項目や、口コミの数などが多く、非常に作業量の多い業務だった
・業務量が多いため、週に1回だけ代表的な情報のみを抜き出すことしかできていなかった

1. 担当者は美容品販売サイトにアクセス
2. 投稿者・年齢・口コミ・購入場所・評価・関連キーワードを確認
3. 自社のデータベースに、商品別に情報を転記
※１～３を繰り返し行う
4. 収集した情報をもとに、営業戦略の立案や商品設計について検討

1. ロボットは美容品販売サイトにアクセス
2. 投稿者・年齢・口コミ・購入場所・評価・関連キーワードを確認
3. 自社のデータベースに、商品別に情報を転記
4. 収集した情報をもとに、営業戦略の立案や商品設計について検討

効果

・全てロボットが代行するため、担当者の負担がゼロとなった
・日次でデータ収集を行えるため、タイムリーに情報取得が可能となった
・データの正確性が向上し、転記ミスなどがなくなった

商品パッケージの表記(税控除マーク、成分表示など)をOCRで読み取り、元のデータと相違ないか確認する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署品質管理部門

選定理由

・年に数回しか確認漏れによるミスは起こらないが、ミスが起こると数万個単位の商品回収・パッケージ改修など多大な影響が及ぼされる
・従業員に与えるプレッシャーは多大であり、モチベーション低下につながっていた
・新商品が出るたびこの業務を行う必要があり、頻度も少なくはない

1. 工場の担当者が商品の外箱(パッケージ)のサンプルを写真に撮り、送付
2. 品質管理部の担当者は写真をOCRで読み取り、データ化
3. OCRでデータ化したものと、元々社内で作られたデータを見比べ、相違がないか確認
4. 相違があった場合、その箇所をメールで工場の担当者に送付

1. 工場の担当者が商品の外箱(パッケージ)のサンプルを写真に撮り、送付
2. 品質管理部の担当者は写真をOCRで読み取り、データ化
3. ロボットはOCRでデータ化したものと、元々社内で作られたデータを見比べ、相違がないか確認
4. ロボットは相違があった場合、その箇所をメールで工場の担当者に送付

効果

・相違のチェックの正確性を確保することが可能となった
・担当者が「ミスを起こしてはならない」というプレッシャーから解放された

各ドラッグストアのシステムからデータをダウンロードし、自社フォーマットの実績レポートに転記する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署営業サポート部門

選定理由

・各ドラッグストアのデータのフォーマットと、自社の実績レポートのフォーマットが異なっており、担当者が修正する必要があった
・毎日、午前中に数時間かけて担当者が行っている業務のため、業務負荷が高かった

1. 各エリアの担当者は各ドラッグストアのシステムから出荷実績データをダウンロードし、エリア別に集計
2. 集計したデータを、自社の実績レポートのフォーマットに合うように加工(エクセルの行と列を入れ替える)
3. 実績レポートを本部に送付

1. ロボットは各ドラッグストアのシステムから出荷実績データをダウンロードし、エリア別に集計
2. 集計したデータを、自社の実績レポートのフォーマットに合うように加工(エクセルの行と列を入れ替える)
3. 実績レポートを本部に送付

効果

・毎日担当者が午前中かけて行っていた作業が、出社前に完了するようになった
・担当者が行う不毛なルーチンワークを、ロボットに代替させられるようになった

短期滞在患者のリストを作成する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署看護部

選定理由

・２種類の膨大なデータベースから患者データを確認し、突合する作業であり、担当者の負担が大きかった
・多くの件数を人手で確認するため、突合や転記作業にミスが発生していた

1. 担当者は医療事務システムから短期滞在手術など対象患者データを出力
2. 医療事務データベースから在院患者データを出力
3. ２種類のデータを突合し、短期滞在患者リストを作成

1. ロボットは医療事務システムから短期滞在手術など対象患者データを出力
2. 医療事務データベースから在院患者データを出力
3. ２種類のデータを突合し、短期滞在患者リストを作成

効果

・年間100時間以上の余剰時間を創出し、リスト作成におけるミスも少なくなった
・面倒で疲労感の多い業務をロボットに代行し、担当者をルーティンワークから解放した

既存の研究者名簿と人事異動情報を突合し、新規名簿を作成する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署経営企画部

選定理由

・人事異動の際に行う業務だが、締め切りが設定されており、できるだけリードタイムを短くする必要がある
・登録漏れがある場合、その後の影響が大きくなるため、できるだけヒューマンエラーを削減したかった

1. 担当者は新規採用・退職・役職変更のデータを既存の登録情報と突合
2. 名簿への新規登録・修正や、研究費の移管の要否を判定
3. 外部の研究者登録システムにおいて登録手続きを行う
4. 登録時に付与される研究者番号とパスワードを、登録者にメールで送付

1. ロボットは新規採用・退職・役職変更のデータを既存の登録情報を突合
2. 名簿への新規登録や修正や、研究費の移管の要否を判定
3. 外部の研究者登録システムにおいて登録手続きを行う
4. 登録時に付与される研究者番号とパスワードを、登録者にメールで送付

効果

・年間95時間の余剰時間を創出
・登録漏れによるミスがなくなり、ミスによる関係各所との無駄なやりとりもなくなった

外来患者数など、各種月報を作成する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署医療事務課

選定理由

・複数種類の月報について帳票を作成する必要があり、同じようなルーティンワークを繰り返す必要があった
・システム内でデータから帳票を作成するのに10分ほどかかり、ムダな「待ち時間」が発生していた

1. 担当者は医事システムを起動し、ログイン
2. メニューから「医事統計→月次処理→月の設定」を行い、帳票作成ボタンを選択
3. 10分後、作成されたファイルを確認し、名前を付けて保存

1. ロボットは医事システムを起動し、ログイン
2. メニューから「医事統計→月次処理→月の設定」を行い、帳票作成ボタンを選択
3. 作成されたファイルを確認し、名前を付けて保存

効果

・月次の処理を完全に代行するため、担当者のムダな待ち時間や残業を削減し、モチベーション維持にもつながった
・完全にルール化されている業務のため、ロボット作成を短時間で行え、効果もすぐ検証できた

重症度、医療・看護必要度の算出を行う業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署看護部

選定理由

・数100人以上の患者の明細データを目視で確認し、看護対象かどうかを判断する必要があり、担当者の負担となっていた
・ミスがないか見直す必要があり、業務時間を圧迫していた

1. 担当者は電子カルテの管理日誌メニューにアクセス、医療・看護必要度の明細データを出力
2. 担当者は非看護対象者のデータを除外
3. 看護必要度を算出
4. 経営分析係と看護部へ報告

1. ロボットは電子カルテの管理日誌メニューにアクセス、医療・看護必要度の明細データを出力
2. ロボットは非看護対象者のデータを除外
3. 看護必要度を算出し、経営分析係と看護部へ報告

効果

・全てロボットが代行することで、年間114時間の余剰時間を創出
・月1回だけのイレギュラーな業務を行う必要がなくなり、担当者のスケジュール立てがしやすくなった

過誤納リストを入力する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署医療事務課

選定理由

・患者が本来より多く納金するケースが月に数十件発生していた
・過誤納金は患者に還付する必要があるため、当業務はミスと漏れが許されなかった
・複数部門から送付される書類を1枚のリストにまとめる作業を日時で行うため、担当者の負担が大きかった

1. 各部門より過誤納金に関するデータを受理
2. 複数のデータの内容を、1枚の過誤納リストに一つずつ手作業で転記
3. 記入後のリストを上長に送付
4. 上長承認後、関係者に送付

1. 各部門より過誤納金に関するデータを受理
2. ロボットは全てのデータを過誤納リストに自動で転記
3. 記入後のリストを上長に送付
4. 上長承認後、関係者に送付

効果

・月に400分、年間で4800分（80時間）の余剰時間を創出
・過誤納リストに漏れが発生した際の対応がなくなり、担当者がダブルチェックする業務もなくなった

生命倫理審査の電子申請システムにデータをインポートする業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署研究者(医師)

選定理由

・臨床研究法が新たに制定されたことに伴い発生した新業務
・今までメールに添付して提出していた書類をシステムにインポートする必要があり、手作業であれば最低でも3～4日かかる見込みだった
・システムにデータを一括してインポートする機能がなく、１つずつ登録する必要がある

・ロボット導入以前は行っていなかった業務

1. 担当者はインポート用データのファイル名を統一し、データの一覧表を作成
2. ロボットは電子システムで、研究課題名・研究期間・医師名などを転記
3. ロボットは申請データをアップロードし、一時保存
4. 担当者は登録内容を確認し、申請を確定

効果

・ロボット開発・実行時間は3時間であり、人手で行う場合に想定していた3、4日から大幅短縮
・データインポートという一度きりの業務であっても、業務負荷の軽減ができた
・類似業務への展開も可能となった

院内の定例会議開催を支援する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署経営企画部

選定理由

・会議開催にあたり、開催通知のメール送付・出欠取りまとめ・座席表作成・名簿作成・日程調整・議事録作成、など非常に多岐に渡る業務が多かった
・会議資料や議事録を作成する十分な時間がなく、明確な会議テーマの設定や意義のある話し合いが行えていなかった

1. 上層部が会議の日程と検討テーマを設定
2. 担当者は上層部とメールをやりとりし、日程を調整
3. 開催通知メールを送付、座席表を作成、名簿を作成、会議資料を作成
4. 会議終了後、担当者は議事録を作成し、共有

1. 上層部が会議の日程と検討テーマを設定
2. ロボットは上層部のスケジュールを確認、日程を決定
3. 開催通知メールを送付、座席表を作成、名簿を作成
4. 担当者は会議資料を作成
5. 会議終了後、担当者は議事録を作成し、共有

効果

・日程調整、座席表や名簿の作成など、諸々の雑務をロボットが全て代行し、年間150時間の余剰時間を創出
・会議資料や議事録の作成にかける時間が多くなり、資料のクオリティが上がることで会議内容が向上

職員全員の超過勤務時間を集計する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署人事部

選定理由

・昨今の働き方改革において、医師や看護師の超過勤務時間の可視化・整理必要となっている
・毎月、先月のデータを読み込み当月のデータに超過勤務時間を転記・加算する作業に時間がかかっていた

1. 担当者は勤怠管理対象の名簿をリストアップ、勤怠状況をシステムで参照
2. 超過勤務時間のある職員の勤務データを別途エクセルに転記
3. 当月までの時間を合計し、まとめたデータを関係者に送付
4. 年に1度、1年間全ての合計時間をまとめたデータを作成し、関係者に送付

1. ロボットは職員の勤務データを全て確認し、超過勤務の職員を判別
2. 当月に超過勤務のある職員のデータを抽出し、合計時間などをまとめたデータを関係者に送付
3. 年に1度、1年間全ての合計時間をまとめたデータを作成し、関係者に送付

効果

・年間50時間の業務時間を短縮
・職員別の超過勤務時間の可視化が行えるようになり、部署ごとの勤務状況を加味した業務時間短縮の立案につながった

電子カルテの情報が更新されているか確認する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署管理部

選定理由

・毎日合計700名以上の患者の情報を確認する必要があり、業務時間を阻害していた
・700名以上の情報を確認していても、情報が更新されているのは10分の１程度なため、確認の大部分が無駄になっていた
・複数部署で同じ患者の情報を確認していることがあり、二度手間になっていた

1. 担当者は電子カルテを開く
2. 全ての患者情報を確認(700名分の情報を別ウインドウで開く)
3. 情報が更新されていれば、その内容を確認し、書かれている情報に応じて処置

1. ロボットは電子カルテを開く
2. 電子カルテの日付情報だけを確認し、当日の更新の有無を判断
3. 更新があった患者のリストを作成し、担当者に通知

効果

・電子カルテの情報を更新する回数が約10分の１程度となり、別の業務に充てる時間が増えた
・ムダな作業をしている、という感覚が消え、担当者がストレスから解放された
・複数担当者が同じ情報を確認することがなくなり、業務フローの改革にも成功

患者の在院日数の適正化を図る業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署管理部

選定理由

・患者の入院期間を十分な範囲かつタイムリーに把握できておらず、入院期間Ⅱに達する場合も多かった
・病床回転率が低く、入院患者数の増加が頭打ちとなっていた

・ロボット導入以前は行っていなかった業務

1. 入院期間が迫っている患者情報をロボットが検索
2. 患者の詳細情報をロボットが把握し、ベッドコントローラーに一覧リストのExcel添付メールを送付
3. ベッドコントロール調整会議にて、適切な患者退院を実施

効果

・ベッドコントロール調整会議において、適切な患者退院を実施することが可能となった
・結果として入院単価の向上と病床回転率の向上を実現

退院サマリ達成率を監視する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署管理部

選定理由

・診療禄管理体制加算Iでは、退院翌日から14日以内に90％、30日以内に100％の退院サマリ作成が求められる。
・締め切りが決定しているため、担当者が時間に追われており、働き方に余裕がなかった
・退院サマリの作成状況を確認するために全員分の患者情報を逐一確認する必要があった

1. 担当者は診療情報を確認し、退院サマリを１つ１つ検索
2. 退院サマリ未入力の箇所を特定し、担当医と看護師にメールで通知
3. 医師は退院未入力箇所を確認し、退院サマリを記載

1. ロボットは退院サマリ未入力カルテを検索
2. 退院サマリの未入力箇所を特定し、担当医、看護師にメールで通知
3. 医師は退院サマリを記載。看護師は看護サマリを記載

効果

・診療禄管理体制加算Iの要件を満たすことで、入院単価増を図るとともに、一定の診療報酬額を確実に受けることが可能となった
・ロボットは休みなく通知を正確に送るため、かつ担当医師の対応スピードを各段に向上

各ドラッグストアの販売実績をダウンロードし、集計・加工する業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署在庫管理部門

選定理由

・ダウンロードするデータが多数あり、なおかつダウンロードにも時間がかかる
・季節商品のエリアごとの売上を日次で正確に把握し、生産量を最適化したかった

1. 各エリアの担当者は、各ドラッグストアのシステムから販売実績をダウンロード
2. ダウンロードした各エリアの販売データを自社フォーマットに修正・加工し、Excelのピボットを用いて集計
3. 各エリアの担当者は、日次報告書を作成

1. ロボットは、各ドラッグストアのシステムから販売実績データをダウンロード
2. 各エリアの販売データを自社フォーマット用に加工し、Excelのピボットを用いて集計
3. 日次報告書を作成
4. 日次報告書を本部に送付

効果

・人手ではできなかった膨大な量のデータ収集及び報告が日次でできるようになった
・正確かつ遅延のないデータ収集が可能となり、過剰な在庫を減らすための需要予測の第一歩となった

診断結果を医師が確認しているかモニタリングする業務

業種医療・ヘルスケア

担当部署医療事務部

選定理由

・医療ミスを防ぐために、対応が必要な感情情報をモニタリングする医師事務支援機能を設定した
・しかし、人為ミスが発生する可能性はゼロにはできない
・確保できる担当者数により、対応可能範囲が限定的となる可能性がある

1. 事務担当者は検査結果を医師が確認しているかモニタリングし、結果をExcelにまとめる
2. 電子カルテから患者情報を抽出し、各医局へ配布
3. 診療部門が診療し、電子カルテに結果を入力

1. ロボットは検査結果を医師が確認しているかモニタリングし、結果をExcelにまとめる
2. 事務担当者は電子カルテから患者情報を抽出し、各医局へ配布
3. 診療部門が診療し、電子カルテに結果を入力

効果

・ロボットが代行する、モニタリング業務の部分は人為的ミスはゼロとなった
・対応可能な患者の範囲が、担当者数により制限されることがなくなった
・患者情報を検索するスピードが圧倒的に向上した

出張申請データをダウンロードし、結果を通知する業務

DHCPサーバに各種設定したPCの有線MACアドレスを登録する業務

ウィルス検知メールを受信した際に関係者に通知する業務

休職者・出向者・海外勤務者の勤怠を代行登録する業務

美容品販売サイトで、自社商品の口コミや評価などを収集する業務

商品パッケージの表記(税控除マーク、成分表示など)をOCRで 読み取り、元のデータと相違ないか確認する業務

各ドラッグストアのシステムからデータをダウンロードし、 自社フォーマットの実績レポートに転記する業務

短期滞在患者のリストを作成する業務

既存の研究者名簿と人事異動情報を突合し、新規名簿を作成する業務

外来患者数など、各種月報を作成する業務

重症度、医療・看護必要度の算出を行う業務

過誤納リストを入力する業務

生命倫理審査の電子申請システムにデータをインポートする業務

院内の定例会議開催を支援する業務

職員全員の超過勤務時間を集計する業務

電子カルテの情報が更新されているか確認する業務

患者の在院日数の適正化を図る業務

退院サマリ達成率を監視する業務

各ドラッグストアの販売実績をダウンロードし、集計・加工する業務

診断結果を医師が確認しているかモニタリングする業務

商品パッケージの表記(税控除マーク、成分表示など)をOCRで読み取り、元のデータと相違ないか確認する業務

各ドラッグストアのシステムからデータをダウンロードし、自社フォーマットの実績レポートに転記する業務