都内クリニック — 書類突合の自動化で月数時間 → 月数十分

課題

月次で書類の突合確認を、結構な数の PDF に対して、月数時間規模の手作業でやっていました。検出したいのは「書類同士の不整合」「説明日の順序の逆転」「署名漏れ」「重複登録」など、複数パターンの不一致です。

アプローチ

• 院長と検出パターンを言語化、検出ルールに翻訳
• ローカル完結で動く OCR エンジン + 業種別レイアウト解析
• Claude Code で実装 + テストケース整備
• 規制対応 (患者データはクラウド AI に送らない / ログ出力にも患者情報を残さない / 件数や存在確認のみで中身を覗かない) を最初から徹底

結果

月数時間規模の手作業が月数十分まで圧縮。9 割弱の削減です。誤検出の件数も同じぐらい減って、現場の方の確認負荷が大きく下がりました。実装後も毎月の保守点検を継続しています。

学び

規制対応はふわっとしたガイドラインではなく、具体的な禁止コマンドのレベルで言語化する必要があります。「気をつけます」では現場の信頼を維持できません。

実装後の保守点検は外せません。書類フォーマットが微妙に変わったり、新しいパターンの不整合が出てくるたびに、調整が必要です。「実装が終わったら自分たちだけで運用してください」という渡し方では現場が回らない、というのがやってみてはっきりした学びでした。