在宅医療の診療報酬算定をAI BPO化、作業時間75％削減
「システム導入」から「業務ごと外注」へ

在宅医療で「AI BPO」が始まった

ファストドクターは2026年9月10日、グループ会社のクラウドクリニックと協働し、在宅医療の診療報酬算定に対応する「AI BPO型の業務システム」を開発したと発表しました。

AIエージェントが診療記録を読み取り、ルールエンジンが算定候補と根拠を生成。専門スタッフが確認・修正・承認した後、医事会計システムへの登録まで行います。

AI導入ではなく「業務を外へ出す」という発想

これまで医療DXでは、新しいシステムを現場へ導入する方法が中心でした。しかしシステムを入れても、操作、設定、教育、運用管理という仕事が増えることがあります。

AI BPOは、利用者側がAIを操作するのではなく、業務そのものを外部へ渡し、AIと専門スタッフを使って完了した状態で返してもらうモデルです。

「人の代行」から「AIを含む業務プロセスの代行」へ

従来のBPOや営業代行では、人的リソースがサービスの中心でした。AIが業務プロセスへ組み込まれると、顧客が買うものは「人の稼働時間」ではなく「完了した業務」へ変わっていきます。

地域連携支援も同じ方向へ進める

介護・障がい福祉・訪問医療の地域連携には、訪問先リストの整備、活動計画、訪問、記録、情報整理、報告、次回活動への反映まで複数工程があります。

• 訪問先候補の整理
• 活動履歴の要約
• 訪問記録の分類
• 地域ごとの反応傾向の分析
• 報告書の生成
• 次回訪問テーマの提案

こうした部分をAIが担い、実際の訪問と関係構築を人が担うことで、地域連携支援そのものを「AI BPO化」できます。

Motherは「営業スタッフの派遣」ではない

地域連携支援を単純な営業代行として説明すると、「何件回るのか」「何件アポイントを取れるのか」という比較になりやすくなります。

本来提供する価値は、地域情報を集め、整理し、クライアントへ返し、次の活動へ反映する一連の地域連携プロセスにあります。AIを組み込むことで、「地域連携機能を外部化するサービス」として説明しやすくなります。

AI BPOで重要になる「人が残る場所」

今回の仕組みでもAIだけで算定を完結させず、専門スタッフが確認・修正・承認します。地域連携でも、現場へ足を運ぶ、相手の反応を読む、状況に配慮して会話する、地域特有の事情を理解する、信頼関係を積み重ねる仕事は人が担います。

まとめ｜AI時代のBPOは「人を貸す」から「機能を提供する」へ

在宅医療の診療報酬算定で、AIエージェントと専門スタッフを組み合わせたBPOが実際に始まり、作業時間約75％削減という結果が示されました。

AIが裏側の情報処理を担い、人が現場でしかできない仕事を担う。営業、採用、地域連携でも同じモデルが広がる可能性があります。

介護・障がい福祉・訪問医療の地域連携も、訪問スタッフを提供するだけではなく、地域連携という機能そのものを外部化するサービスへ進化できると考えます。