みなさん、こんにちは！
社内で活躍するメンバーにスポットを当て、その魅力や仕事へのこだわりを深掘りする人気企画――
✨ はたらくひと図鑑インタビュー ✨

今回は、先日リリースされたばかりの医事課業務支援サービス【AI医事課長】について、プロジェクトメンバーにお話を聞いてきました！

【AI医事課長】とは？

FIXERが新たに開始した医事課業務の業務効率化と医療機関の収益性向上を支援するサービスです。
本サービスは、レセプトや電算請求システムから抽出される各種データを活用し、診療報酬請求情報の管理・集計・分析を効率的に行うことを可能とします！
詳しくはこちらのサービスサイトをご覧ください！

▶︎https://ai-ijikacho.com/

【AI医事課長】はいかにして生まれたのか？開発秘話からこだわりポイントまでサービスへの熱い想いを語っていただきました。
ぜひ最後までお楽しみください！

プロフィール！

---プロジェクトマネジメントを担当している梁田さんは、前職で医療現場に携わっていたんですね。FIXERに入社したきっかけはなんだったのでしょうか？

梁田：
前職で伸び悩み、やりがいを失いかけていた頃に、尊敬する方から、「こういうものが作りたいと思っている（AI医事課長のこと）」という話を聞き、ぜひご一緒させてください！と申し出て、FIXERに入社しました。

---尊敬する方というのは？

梁田：
今の上司の佐藤さんです。

---医療現場や医療事務に知見のある梁田さんがチームに加わってくださったことは、佐藤さんもとても心強かったのではないでしょうか。
では次は、開発を担当した山際さん・マルキさんがFIXERに入社したきっかけなど教えてください！

山際：
在学中にOpenAI社のChatGPTなどのAI技術が出てきて、興味が湧いて色々使っていたんです。
そんな中でFIXERのGaiXer(*1)に出会って実際に使ってみて、「携わってみたいな」という思いが強くなりFIXERに入社しました。

マルキ：
政府のプロジェクトにも携わっている高いクラウド技術を知り、自分もクラウドの力を磨きたくて入社を決めました。

---山際さんはAI技術、マルキさんはクラウド技術と、それぞれ高めたい技術があったのですね。
では、梁田さんから見て、エンジニアの山際さん・マルキさんはどんな印象でしょうか？

梁田：
山際さんは、上司や私からの無茶振りにも応えて一生懸命開発に取り組んでくれていて非常に頼りになります。
マルキさんは、AI医事課長のUI(*2)に関しても担当してくれているのですが、すごく手が速くサクサク作業してくれます。
朝と夕方で仕様が変更になることもあるんですが、そういった時もしっかりと対応してくれる優秀な2人ですね。

＝＝＝＝＝
(*1) GaiXer (ガイザー)について⬇
FIXERの提供するエンタープライズ向け生成AIサービスです。自社の機密データも安全に利用できる高いセキュリティで、多様な分野での活用が可能です。
詳しくはこちら→ https://www.gaixer.com

(*2)UI /ユーザーインターフェース⬇
利用者がコンピュータやアプリケーション、Web サービスなどのシステムを利用する際の画面レイアウト、配色、アイコンなどの要素のこと。
＝＝＝＝＝

1,AI医事課長とは？

---【AI医事課長】のプロジェクトの概要やサービスの特徴を教えてください

梁田：
【AI医事課長】は医療現場で働く医療事務の方向けの医療DXサービスです。
レセプト（診療報酬明細書）(*3)や電算請求システムから抽出される各種データを活用し、診療報酬請求情報の管理・集計・分析を効率的に行えます。

＜AI医事課長特徴＞

＝＝＝＝＝
(*3）レセプト（診療報酬明細書）とは⬇︎
日本の医療保険制度では、患者は自己負担分（1~3割等）を窓口で支払い、残りを支払基金や国保連合会が審査のうえ医療機関へ支払います
この審査に必要な書類が患者ごとに作成される「レセプト（診療報酬明細書）」です。レセプトには医療機関が患者へ対して行った診察や検査、処置等が記載され金額を算出します。
＝＝＝＝＝

---【AI医事課長】のプロジェクトはなぜ始まったのでしょうか？

梁田：
医療現場で働いていた時、医療DXというと医師や看護師など専門職向けのサービスが先行していて、医療事務（医事課）向けのサービスがなかなかないと感じていました。

医療事務（医事課）と一言でいっても様々な仕事をしていて、その中でも特に診療報酬請求業務のレセプト（診療報酬明細書）作成・請求や、査定・返戻(*4)にものすごく時間をかけています。
それにもかかわらず、医師から「レセプトの精度が低いから査定を受けるのではないか」と指摘されることもあり、厳しい環境に置かれがちです。

少しでも医療事務の皆さんの手助けができるようなシステムが作れたらいいなというのが【AI医事課長】のコンセプトです。

＝＝＝＝＝
(*4) レセプトの査定・返戻⬇︎
＜査定＞
診療報酬の審査機関が、「請求額の一部（または全部）が保険給付の対象にならない」と判断し、該当部分を減額または削除して支払うこと。減額分はそのまま医療機関の収入減となる。

＜返戻＞
医療行為の妥当性以前の形式的・事務的な不備があり審査自体を行えないため差し戻されること。修正して再提出すれば支払われる可能性があります。
＝＝＝＝＝

梁田：
佐藤さんも前職で医療事務（医事課）の現場の大変さや苦労を見てきている人なので、「こういうシステムを作ったら医療事務（医事課）の現場が助かるんじゃないか？」という思いを共有しやすく、プロジェクトを前に進めることができました。

---なるほど！課題感やニーズを梁田さんや佐藤さんは肌感として持っていたんですね。

梁田：
そうですね。それに、実際に【AI医事課長】を開発している段階で色々な病院の医療事務の方にお話をしていくと「すごく助かる」という反応を頂けたので、肌感としても実態としてもニーズがあるな、と感じましたね。

---【AI医事課長】の開発にあたり、競合サービスや既存システムなどはあったのでしょうか？

梁田：
既存システムとしては、経営指標を可視化する分析システムはいくつかありますが、レセプトファイルや増減点連絡書、返戻通知書などのファイルを使用し、請求情報を可視化し分析を行えるシステムは、私の知る限りはなかったですね。

---なるほど、新しい試みだったのですね。
では、ズバリ！【AI医事課長】の推しポイントを教えてください！

梁田：
『今まで3日かけていた作業が数十秒でできる』というのが推しポイントです！
あらためてデータの加工をすることなく、日常的に使っているファイルを元に病院の請求情報などを簡単に手間なく見える化できます。

＜統計画面＞

＜レセプト詳細画面＞

（画像はイメージです）

2,【AI医事課長】開発の裏側

---【AI医事課長】プロジェクトに関わるチームについて教えてください。

梁田：
まず、医療を担当する部門内にもいくつかチームがあり、そのすべてを佐藤さんがプロジェクトマネージャーとしてマネジメントしています。
【AI医事課長】チームは山際さんとマルキさんがシステム開発を担当し、私が医療事務的な知識・視点からアドバイスする、というチーム編成です。
病院からの問い合わせは私と佐藤さんとで対応しつつ、営業も行っています。

---少数精鋭のチームなんですね！
　山際さんはこのプロジェクトに参画した時の第一印象や、期待・不安は何かありましたか？

山際：
これまで医療に関わることが一切なかったので、医療開発に配属と聞いた時は「やっていけるんだろうか」と正直なところ思いました。

---不安感はどうやって克服したのでしょうか？

山際：
まず配属後に佐藤さんから「こういうことをやっていきたい」という思いや、「そのためにはまずはここをおさえていこう」という具体的なお話を聞きました。
そして「実際に病院を訪問し困りごとを聞いてみよう」と営業にも参加し、佐藤さんや梁田さんに様々なところでサポートしていただきました。本当に最初は難しそうだし緊張しましたが、しっかり教えていただいたので知識吸収をしやすい環境でしたね。

---なるほど、未知の領域でも周囲のサポートと現場経験を通じてしっかりキャッチアップできたんですね！マルキさんも医療分野の開発は初めてだったんですか？

マルキ：
そうですね。
開発は厚生労働省の診療報酬の仕様書を読みながら進めました。1日ではできない膨大な範囲なので１ヶ月、2ヶ月とかけて開発しました。
医療の専門的な知識はなかったので、現場の要望を受けて「こういうことかな？」という繰り返しでした。

---仕様書を読んで理解するのもとても大変そうですね。
では、様々な技術的な実装があった中で、特に苦労したことや工夫したこと、実装時の印象的なエピソードなどあれば教えてください。

山際：
私が担当したバックエンド部分では、データ化の面で苦労しました。
取り扱うデータがCSVという単純なカンマ区切りのデータだったので、それなら比較的簡単にできるかもと考えていたんですが、思っていたより中身が複雑であったり、後々必要なファイルが増えたり、単純にデータ量が多かったり、ちゃんとデータができていないところがあるなど、「数十秒でデータになる」という【AI医事課長】の強みを出し切るまでに苦労しました。
さらに、医療データを扱うということでセキュリティ面にも気をつけました。

梁田：
「こんなふうにできたらいいね」を実現に近づけられるよう、UKEなど聞いたこともない形式のファイルを分解して集計して見える化するという作業は山際さんとマルキさんにとっては本当に大変だったろうな、と思います。

マルキ：
最初はアップロードや集計だけでも数分かかっていたので、「数十秒でデータになる」というのを達成するまで苦労したし頑張りました。

梁田：
マルキさんにはUIも頑張ってもらいました。

マルキ：
最初のバージョンはとても早くできたんですが、世の中に製品として出せるレベル感には達していなかったんです。
それを医療現場の方がストレスなく、パッと見てわかるようにどんどん改善を繰り返して、今の最終バージョンになりました。

---なるほど！現場の忙しさを考えると、短時間で理解・操作できることは必須ですよね。様々な視点から開発が進んだのがよくわかるお話ですね！

3, 【AI医事課長】インパクトとこれからのこと

---【AI医事課長】のサービスリリース後、お客様からはどんな声が届いているのでしょうか？

梁田：
これまでお取引のなかった病院様からのお問い合わせもあり、ニーズがあったことを実感しています。
いくつかの病院様には実際に【AI医事課長】を見ていただき「すごい！」とお褒めのお声もいただけていて、「本当に良いものができたね」と山際さんとマルキさんとも話しています。

反面、「もう少しこうして欲しい」という助言をいただいたりもするので、システムに反映し、ここからさらに皆さんに使っていってもらえたらと思っています。

---ふむふむ。今後実装したい機能や拡張したい機能は具体的にあるのでしょうか？

山際：
現在の【AI医事課長】は集計の部分が時間削減できるというのが強みなのですが、今後は分析の部分にも時間削減効果や高い精度が出せるようフォーカスして開発していきたいと思っています。

マルキ：
そうですね。
AI エージェントの技術を取り入れて分析の部分を強化したいですね。

梁田：
今後はレセプト（診療報酬明細書）の返戻の分析ができる機能が実装できたらと考えています。
現状、請求したレセプト（診療報酬明細書）がなぜ返戻されてしまったのかはカルテを参照して「こういうことかな」と見立てて、再度査定を依頼するので、AIの力で返戻理由の蓄積・分析ができれば医療事務の皆さんの作業が効率化できると思います。

さらに、医事課から経営層に対して提出する経営指標などの書類もフォーマットが定まっておらずバラバラなんですよね。そういった書類も【AI医事課長】を通じてフォーマットが作れたらとも思っています。

---今後のレベルアップが楽しみですね！
では最後に【AI医事課長】に興味を持ってくださっている医療機関や企業の方に向けてメッセージをお願いします！

マルキ：
【AI医事課長】のサービス自体は直接命に関わっているものではないですが、 病院自体の持つ「人が人を助ける」というスタイルの一つだと思っています。
少しでも医事課の方々の業務時間の削減に繋がるよう開発を進めていきたいと思います。

山際：
何度も病院訪問させていただき形になったシステムなので、今後も現場の皆さんのフィードバックを受け止めて改善をしていけたらと思っています！

梁田：
【AI医事課長】を使うことによって、業務時間の効率化ができるというのはあくまでもスタートです。

今回は我々の知識や経験の中で「こんなことをやったら医事課業務が楽になるのでは？」という考えから開発しましたが、これからは、導入していただいた医療機関の皆さんの視点から「こういう機能を追加してほしい」「こんなことをしたいんだ」「こういうところ効率化できないのか」というお話もぜひ聞かせていただいて、ディスカッションしながら成長させて育てていきたいなと思うシステムになっています。

今後はディスカッションの場としてセミナーなども積極的に開催していきますので、ご興味がある方はぜひご参加ください。

あとがき

医療現場経験者とエンジニアの力を集結し誕生した【AI医事課長】ですが、ここはあくまでスタートライン、という梁田さんの言葉がとても印象的でした。
現場の声から生まれ、現場の声で成長していく――FIXERは絶えず改良を重ね、医療DXの最前線で現場を支え続けます！

改めまして、梁田さん、山際さん、MALLQUI(マルキ)さん、インタビューにご協力いただきありがとうございました！

次回のはたらくひと図鑑もお楽しみに！

===============

✨インタビュー動画がFIXER公式YouTubeチャンネルで公開中！ ✨
AI×医事課業務！レセプト管理・集計業務を数日から数十秒へ
===============

【AI医事課長】について詳しくはこちら⬇
https://ai-ijikacho.com/
===============

診療報酬改定に完全対応した【こ医師事務作業補助制度攻略パッケージ】の提供開始！
https://fixer.co.jp/news/2026/05/2026_0526_001_medical_clerk_strategy_package/     ===============

医療業務支援に特化した生成AIエージェント「GaiXer Medical Agent」⬇︎
https://gaixer.medicalai.co.jp/
===============

 💡これまでのはたらくひと図鑑のインタビュー記事はこちら💡
【FIXER はたらくひと図鑑】
===============

最後まで読んでいただきありがとうございました😊

※このインタビュー記事は2026年3月時点の情報となります。