医療現場の​「暗黙知」を ​AI が​動ける​仕組みに​変える​——ファストドクターが​実践した、​人と​ AI が​協調する​フローの​実装

医療を​安全に​届ける​ためには​多数の​職種が​関わりますが、​これまでは​「現場の​安全性」​「医療者の​納得感」​「患者の​体験」を​同時に​扱える​共通の​キャンバスが​存在していませんでした。​現場全員が​同じ​ものを​見ていない​ことで、​AI実装の​壁と​なる​「暗黙知」が​各所に​眠っていたのです。​

本ケーススタディーでは、​ファストドクターが​どのように​して​その​暗黙知を​AI エージェントと​して​実装したのか、​その​軌跡を​公開します。​患者の​体験から​システム画面、​例外処理に​至るまでを​ Miro の​1枚の​ボードに​書き起こして​可視化し、​「ここは​AIに​任せられる」​「ここは​人が​判断する」と​いう​議論を​可能に​しました。​

この​プロセスに​より、​専門性の​高い​算定業務を​ AI エージェント化し、​必要人員を​32名から​4名​（1/8）まで​効率化させた具体的な​アプローチを​解説しています。​例外が​起きた​場面では​人が​確認する​「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の​仕組みづくりに​課題を​持つ​すべての方に​必見の​レポートです。​