Who（誰が）
病床数50〜500床の中小病院・有床診療所約8,200施設の医療事務部門、および提携するレセコンベンダー・医療事務代行会社が主な関係者である。
対象とする社会課題：診療報酬請求の査定・返戻による病院経営の圧迫と事務負担の増大
社会の役に立ち、しっかり儲かる。その両立が、この計画には数字で示されています。
月間数千件のレセプトを事務職員が目視で点検し、査定・返戻のたびに再請求と未収金対応に追われている。診療報酬改定のたびに審査基準は変わり、経験と勘に頼った点検にはどうしても限界がある。中小病院ほど専門部署を持てず、本来なら治療の質に注ぐべき人手が点検作業に奪われている。この構造を変えなければ、地域医療を支える病院の経営は静かに疲弊し続ける。
※ この4つの数字は、見せるために作った数字ではありません。「事業計画」タブの10年計画とまったく同じ計算から出しています。EXIT（売却）時の手取りだけは「もし売れたら」の試算で、約束できる金額ではありません。
10年の事業計画も、創業融資600万円の申請資料も、システムの要件定義書も、最初の90日の段取りも——ぜんぶこのページにあります。足りないものはAIチャットが伴走しながらその場で作り、システム開発・専門家・投資家への橋渡しまで、このサイトの中で進められます。「やりたい」と思ったその日から、始められる状態です。
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レセプトAIガードは、病院の医療事務担当者がレセコン(ORCA、富士通HOPE等)からCSVまたはHL7形式で出力したレセプトデータをアップロードすると、AIが提出前に全件を自動点検し、査定・返戻リスクをスコア化して一覧表示するサービスです。
担当者は月数千件の請求を1件ずつ目視確認する必要がなくなり、リスク上位20%のみを画面上で重点確認すればよくなります。指摘箇所には「病名と処方の不整合」など具体的理由と修正案が平易な日本語で表示され、チャットで根拠を質問できます。提出後の返戻結果はフィードバックされ、AIが審査支払機関・地域ごとの査定傾向を継続学習し、月を追うごとに精度が向上する仕組みです。
国内の病院・診療所は月次で数千〜数万件のレセプト(診療報酬請求書)を審査支払機関に提出しているが、病名と処方・検査の整合性不備や算定要件の誤りにより、平均で提出件数の2〜5%が返戻・査定減点となっている。
返戻1件あたり再請求までに平均1〜2ヶ月のキャッシュフロー遅延が生じ、200床規模の病院では年間数百万円〜1千万円超の減収要因となっている。医療事務職員は紙・電子カルテ・レセコンを横断して目視点検を行っており、200床病院で専従2〜3名が月100〜150時間を点検作業に費やしているが、審査基準は診療報酬改定のたびに変わり、属人的な経験知に依存しているため見落としが常態化している。中小病院では専門の査定対策部署を持てず、返戻対応が後手に回り未収金化するケースも少なくない。診療報酬改定情報や審査支払機関ごとの査定傾向(地域差・保険者差)は公開情報が断片的で、人手での網羅的な把握は事実上不可能である。
自然言語処理により病名(ICD-10コード)・処方・検査・処置の記載内容を解析し、算定ルールとの整合性を照合するルールベース+機械学習ハイブリッド審査エンジンを核とする。
過去の返戻・査定実績データ(匿名化済み、提携病院から蓄積)を学習した予測モデルが、提出前の請求ごとに査定・返戻確率をスコアリングし、リスク順にソートして提示する。生成AIが指摘理由と修正案を医療事務担当者にも分かりやすい平易な日本語で自動生成し、チャット形式の対話UIで「なぜこの項目が指摘されたか」を質問できるようにする。診療報酬改定情報や審査支払機関の公開通知をAIが自動収集・要約し、審査ルールデータベースを毎月自動更新することで人手によるルール保守負荷をなくす。
医療事務担当者がレセコン・電子カルテからCSV/HL7形式でレセプトデータを本サービスにアップロードすると、AIが提出前に全件を自動点検し、査定・返戻リスクの高い項目をスコア付きで一覧表示する。
担当者はリスク上位20%の請求のみを重点確認すればよく、点検時間を大幅に圧縮できる。指摘箇所には「病名と処方の不整合」「算定要件未充足」など具体的な理由と修正提案が自然言語で表示され、クリック一つで過去の類似査定事例(全国の匿名化レセプト差戻しデータベース)を参照できる。提出後に実際に返戻・査定が発生した案件は結果をフィードバックとしてシステムに戻し、AIモデルが審査支払機関・地域ごとの査定傾向を継続学習して精度を向上させる。月次レポートでは査定率・返戻率の推移、削減効果額、担当者別の点検工数を可視化し、経営会議資料としてそのまま利用できる。
| 返戻・査定による逸失収益(200床規模、返戻率2〜5%想定) | 年間600万円〜1,200万円 |
| 医療事務職員の点検人件費(専従2〜3名×月100〜150時間、時給2,000円換算) | 年間480万円〜1,080万円 |
| 再請求対応の遅延による未収金化・貸倒損失(有床診療所規模) | 年間50万円〜150万円 |
| 属人的な査定対策のための外部セミナー・研修費用 | 年間20万円〜40万円 |
| 月額SaaS利用料(200床規模、レセプト件数無制限プラン) | 月額20万円(年間240万円) |
| 成果報酬(削減額連動、削減額の10〜15%を四半期課金) | 年間削減額600万円の場合で年間60万円〜90万円 |
| 導入・データ連携初期費用(レセコンAPI連携設定、1施設あたり) | 初年度一括50万円 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
マーケ会社の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
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200床規模の病院では専従2〜3名の医療事務職員が月100〜150時間をかけてレセプト点検を行っているが、診療報酬改定のたびに審査基準が変わるため属人的な経験知に頼らざるを得ず、見落としが常態化している。
返戻・査定は提出件数の2〜5%に上り、再請求までの1〜2ヶ月のキャッシュフロー遅延が年間数百万円〜1千万円超の減収要因となっている。中小病院では専門の査定対策部署を持てず、地域・保険者ごとの査定傾向という断片的な公開情報を人手で網羅把握することは事実上不可能な状況にある。
MVP開発フェーズはAI審査エンジンの精度検証やレセコン連携仕様の確定など要件が流動的なため準委任契約が適しており、パイロット3〜5施設でのPoC結果を踏まえて仕様を段階的に固めていく進め方が現実的である。
一方、CSV取込・一覧画面・レポート出力など仕様が固まった機能群は請負契約で範囲と納期を明確にして発注する方が予算管理しやすい。発注時は、AIスコアリングの的中率80%という目標値を検収条件に含めるか、努力目標として扱うかを事前に契約書上で明確に切り分けておくことが重要である。また匿名化データの利用範囲・第三者提供可否について、次世代医療基盤法・個人情報保護法対応の観点から開発会社との業務委託契約に明記しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 病院・有床診療所の医療事務担当者（レセプト点検・修正の実務者） |
| セカンダリ | 病院経営層・事務長（月次レポートを経営会議資料として利用）、医療事務代行会社の担当者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当者およびシステム管理者（顧客施設のアカウント管理、モデル精度監視、ルールDB更新の運用担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| レセプトデータ取込機能 | レセコンCSV/HL7ファイルを受信→形式検証・正規化→標準データモデルに変換して保存 |
| AI査定リスクスコアリング機能 | 正規化済みレセプトを入力→ルールベース+機械学習で査定確率を算出→リスクスコア順一覧を出力 |
| 指摘理由・修正提案自動生成機能 | リスク高項目データを入力→生成AIが自然言語で理由と修正案を作成→担当者向け画面に表示 |
| 類似査定事例参照機能 | 指摘項目を入力→匿名化査定事例DBを検索→類似事例と対応結果を一覧表示 |
| 対話型Q&Aチャット機能 | 担当者の質問文を入力→AIが審査ルールDBと対照して根拠を解析→平易な日本語で回答を返信 |
| 審査ルールDB自動更新機能 | 診療報酬改定・審査支払機関の公開通知を収集→AIが要約・構造化→ルールDBを月次更新 |
| 返戻結果フィードバック学習機能 | 実際の返戻・査定結果を入力→予測モデルに再学習データとして反映→スコアリング精度を更新 |
| 月次レポート生成機能 | 施設別の査定率・削減額データを集計→経営会議用フォーマットに整形→PDF/Excel出力 |
| レセコン・電子カルテAPI連携機能 | 病院既存システムからAPI経由でレセプトデータを受信→本サービスへ自動転送→取込処理を起動 |
| 成果報酬算定機能 | 削減確定額データを入力→契約条件に基づき成果報酬額を計算→四半期請求書データを出力 |
| 査定傾向ベンチマークレポート機能 | 全国匿名化データを地域・診療科別に集計→傾向分析→病院団体・保険者向けレポートを生成 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
hospitals(施設マスタ) | id, name, bed_count, plan_type, contract_start_date, receko_vendor |
users(利用者) | id, hospital_id, name, role, email, last_login_at |
receipts(レセプト) | id, hospital_id, patient_id, department, icd10_codes, procedure_codes, billing_amount, submission_month, status |
risk_scores(査定リスクスコア) | id, receipt_id, score, risk_rank, model_version, scored_at |
flags(指摘事項) | id, receipt_id, flag_type, reason_text, suggested_fix, reference_case_id |
denial_records(返戻査定実績) | id, receipt_id, payer_type, denial_reason_code, denial_amount, denied_at, feedback_status |
rule_master(審査ルール) | id, rule_code, description, revision_date, source_url, applicable_payer |
billing_contracts(契約請求) | id, hospital_id, monthly_fee, success_fee_rate, invoice_month, reduction_amount, invoice_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | ダッシュボード |
| 3 | レセプト一覧・アップロード |
| 4 | リスクスコア一覧 |
| 5 | 指摘詳細・チャットUI |
| 6 | 月次レポート画面 |
| 7 | 契約・請求管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/FastAPI(審査エンジンAPIを高速開発できる) |
| 2 | PostgreSQL(構造化レセプトデータの管理実績が豊富) |
| 3 | LightGBM(査定確率スコアリングの実運用実績が多い) |
| 4 | GiNZA/spaCy(日本語医療テキストの形態素解析に対応) |
| 5 | LLM API(指摘理由生成と対話UIの自然文出力に利用) |
| 6 | AWS(ISMS/医療情報ガイドライン準拠基盤を構築可能) |
| 7 | React/TypeScript(医療事務担当者向け管理画面を構築) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上、レセプト提出締切前24時間は稼働率99.9%を目標とする |
| 性能 | 性能: レセプト1万件規模のバッチ査定処理を4時間以内に完了させる |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS及び医療情報システムの安全管理に関するガイドライン準拠、通信・保存データはAES-256で暗号化 |
| データ保護 | データ保護: 匿名化処理により個人識別情報を分離管理し、次世代医療基盤法に基づく同意管理台帳を整備 |
| 運用 | 運用: 診療報酬改定(2年毎)発生後1ヶ月以内に審査ルールDBの更新を完了する |
| 拡張性 | 拡張性: 契約施設200施設・月間レセプト処理件数300万件まで水平スケール可能な構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット病院からレセプトデータを紙・CSVで受け取り、ドメインエキスパートが目視でチェックリストに沿って査定リスクを判定し、既存の目視点検との差分が出るか、病院側に価値を感じてもらえるかを確かめる | 人件費とヒアリングの交通費が中心で、外部発注はほぼ発生しない水準 |
| ②最小システム | CSVアップロードとルールベースのスコアリング表示だけを備えた簡易ツールを作り、リスク上位の請求を一覧表示できるかを数施設で検証する。生成AIによる自然言語の指摘理由生成は既存の外部APIを利用して簡易実装する | AI利用料と外部API利用料が中心で、外注する場合でも小規模な範囲にとどめる水準 |
| ③本開発 | レセコン・電子カルテとのAPI連携、機械学習ハイブリッド審査エンジン、チャット形式のUI、査定傾向データベースの継続学習パイプラインを本格開発し、三省二ガイドライン準拠のクラウド基盤を整備する | 外注開発で数か月分の費用がかかる水準に、セキュリティ基盤の構築費が加わる規模 |
上記の要件定義書をもとに、システムベンダー（開発会社）への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
システムベンダーの紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
10年の収支と資金の集め方、財務、KPI、資本政策、そして図解付きのフル事業計画書・AI実装仕様書……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
競合となるサービス・企業と、この事業ならではの差別化ポイント……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
対応が必要な許認可・法規制と、確認すべき相手先・想定調整期間……
関連法令・許認可の詳細は無料会員限定です。
手を挙げたその日から動けるように、完了条件つきで並べています。
| 誰に会うか | なぜ会うか | 接触の仕方 |
|---|---|---|
| 200〜300床規模の中小病院の医事課長・事務長 | 返戻率・点検工数の実態とPoC協力可否を直接確認できる | 地域病院団体の勉強会や医療経営士のネットワーク経由で紹介依頼 |
| 社会保険診療報酬支払基金または国保連合会のOB(審査委員経験者) | 査定基準の内部運用実態とデータ活用の可否を助言してもらえる | 医療経営コンサル会社・医事コンサルタント協会経由で紹介を依頼 |
| レセコンベンダー(ORCA連携先医療機関システム、富士通Japan、NECなど)のAPI連携担当 | HL7/CSV連携の技術仕様と提携販売の窓口を確立するため | 各社の医療ITパートナー窓口・展示会(HOSPEX Japan等)で名刺交換 |
| 医療事務代行会社(ニチイ学館、日本メディカルシステム等)の法人営業責任者 | 既存顧客病院への導入チャネルとして提携販売網を確保できる | 業界団体(日本医療事務協会)経由または直接問い合わせ窓口へ連絡 |
| 都道府県医師会・病院団体(日本病院会、全日本病院協会の地方支部)の事務局担当 | 会員病院向けセミナー開催枠を得て一括で見込み顧客に接触できる | 団体ホームページの会員サービス窓口から講演企画を提案 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 医師会・病院団体主催のセミナー | 地域医師会や病院団体の事務局に「医療事務の査定・返戻対策の勉強会を無料で開催させてほしい」と依頼し、終了後に個別相談を申し込んでもらう |
| レセコンベンダーの営業担当経由の紹介 | 提携交渉中のレセコンベンダーの営業担当に「返戻率に悩んでいる病院があれば無料トライアルの案内をしてほしい」と頼み、既存の商談に相乗りする |
| 医療事務代行会社への協業提案 | 医療事務代行会社の担当者に「点検業務の一部をAIで肩代わりできるので、御社の負荷が高い病院に一緒に提案させてほしい」と持ちかける |
| 元同僚・知人の医療事務担当者への直接依頼 | 審査支払機関OBやドメインエキスパートの人脈を通じ「試しにレセプトデータの一部を見せてもらい、無料で査定リスクを点検させてほしい」と直接頼む |
対応が必要な許認可・法規制の詳細は「関連法令」タブでご確認いただけます。着手前に必ずご確認ください。
制度名・金額・要件は年度ごとに変わるため、ここでは種別と公式の探し先だけを示します。必ず一次情報で最新の要件を確認してください。
| 種別 | 特徴 |
|---|---|
| 自己資金・身内からの出資 | 最初の検証（ヒアリング・試作）はここで賄えることが多い。 |
| 日本政策金融公庫の創業融資 | 実績のない創業期でも相談できる公的融資。事業計画書の提出が要る。 |
| 自治体の創業支援制度 | 市区町村・都道府県ごとに補助・利子補給・家賃補助などがある。要件と募集時期は年度で変わる。 |
| 国の中小企業向け補助金 | 設備・販路開拓・IT導入などの類型がある。公募期間が短いので、常設の情報源で追う。 |
| エンジェル投資家・ベンチャーキャピタル | 急成長を前提にする資金。社会課題型では投資家の性格を選ぶ必要がある。 |
| 確認先 | 何がわかるか |
|---|---|
| ミラサポplus（中小企業庁） | 補助金・支援制度の横断検索 |
| J-Net21（中小機構） | 支援策・創業手引きのデータベース |
| 地域の商工会議所・よろず支援拠点 | 無料の対面相談。申請書の書き方まで見てもらえる |
| 日本政策金融公庫の各支店 | 創業計画書の事前相談 |
| 制度 | 誰が使えるか | この事業でどう効くか |
|---|---|---|
| 日本政策金融公庫 新規開業資金 | 法人設立後まもない創業者・小規模事業者 | 自己資金 100万円 に加えて創業融資（合計 600万円 の想定）を受けられれば、レセコン連携開発やドメインエキスパートの初期人件費に充てられる。着金は設立から2か月目ごろのため、初期の資金計画に組み込みやすい |
| 信用保証協会の創業関連保証（制度融資） | 創業予定者・創業後一定期間内の中小企業 | 公庫融資と併用することで運転資金の調達余力を広げられ、レセコンベンダーとのAPI連携費用など初期投資の分散に使いやすい |
| IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入する中小企業（本事業の場合は導入先の病院側が申請主体になりうる） | 導入病院が本サービスの初期連携費・SaaS利用料の一部を補助対象にできる可能性があり、営業時のROI訴求（無料トライアル後の本契約移行）を後押しできる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 生産性向上に資するシステム投資を行う中小企業 | AI審査エンジンやNLPモデルの開発・実装フェーズの費用の一部を補助対象にできる可能性があり、本開発フェーズの外注費負担を抑えられる |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・創業初期の中小企業 | 代表1名で動く創業初期の人件費・賃借料などの一部を助成対象にできる可能性があり、エンジェル投資が入る前の資金繰りを補える |
会社設立の手続きや許認可の取得、契約書の整備など、弁護士・税理士・司法書士等の専門家への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
専門家の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
本文中の「※1」「※2」の番号は、ここに対応しています。番号を押すと、この欄に飛びます。
この事業が失敗するとしたら原因はどこから来るか、単価をその値段にした理由、最初の3か月で確かめること、必要な契約書と支払い条件、1人目の求人票、この事業の1週間……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
医療AI・レセプト点検に取り組む仲間がコミュニティにいます。ひとりで抱え込まず、同じ課題を見ている人と話すところから始められます。
※ バッジは閲覧・登録などの自動集計にもとづく相対表示です。