状態:検証中・共同事業開発の進め方を、まず自社の事業で試した事例

訪問看護の請求の判断を、制度の原文に紐づけて根拠ごと示す仕組み「Toori」

Tooriは、訪問看護の請求について、制度の原文に紐づけて判断の候補と根拠を示し、確認した記録を残す仕組みです。Solb の自社の事業として、訪問看護の実務者6名と、2026年7月から一緒に検証しながら開発しています。検証できていない範囲は、検証できていないと表示します。請求の作成と提出は、当面は事業所が行います。

掲載している事例は、Solbと関連会社で実際に作り、使っている(または検証している)ものです。

困りごと

Toori は、特定の人からの依頼ではなく、Solb の仮説から始まりました。訪問看護のレセプト作業をAIで代行し、返戻ゼロを保証できるのではないか、という仮説です。

この仮説を、訪問看護の実務者6名と、2026年7月から一緒に検証しながら開発しています。進め方は、判断シート・アンケート・追加質問・匿名化データのやり取りです。

Toori

×の並んだ月末の暦の前で、依頼主が書類の束に埋もれて机に向かっている

時間を取られるのは、取り忘れや期限に気づくことと、判断の根拠を残すこと

調査で分かったのは、現場で時間を取られていたのが、請求の作成そのものより、取り忘れや期限に気づくことと、後から判断の根拠を説明できるようにしておくことだった、ということでした。

覆った判断

Solb の当初の仮説は「訪問看護のレセプト作業をAIで代行し、返戻ゼロを保証する」でした。これを、実務者の回答と過去のデータでの試算が、5つの点で覆しました。

結果の保証

現場を知る人(手帳)が目を開けて、仮説の紙に現場の事実を突きつけている

Solb の当初の仮説返戻ゼロを保証する

現場の事実返戻の主な原因は、事業所の外にあった(他事業者の書類不備、他事業所との重複算定)

Solb(朱ペン)が画面に身を乗り出し、点線の案の一つを朱の丸で選び、別の案を朱の線で直している

Solb が変えた設計:保証はしない。判断の根拠が残ることを価値にする

返戻の主な原因が事業所の外にある以上、返戻ゼロは守れない約束でした。価値は、判断の根拠が残っていることにありました。

請求の代行

現場を知る人(手帳)が目を開けて、仮説の紙に現場の事実を突きつけている

Solb の当初の仮説レセプト作業をAIで代行する

現場の事実実データで確かめると、自動で作れる範囲はごく一部でした(検証した事業所の場合)。

Solb(朱ペン)が画面の点線の設計に、朱の線を引き直している

Solb が変えた設計:請求の作成は、当面は事業所が行う

Toori は、判断の候補と根拠を示し、確認した記録を残すところまでを担います。請求の作成と提出は、当面は事業所が行います。

聞けば答える支援

現場を知る人(手帳)が目を開けて、仮説の紙に現場の事実を突きつけている

Solb の当初の仮説迷ったときに聞けば答える、判断の支援

現場の事実迷ったときに無料で聞ける、公的な窓口がある

Solb(朱ペン)が画面の点線の設計に、暦の先へ向かう朱の矢印を引いている

Solb が変えた設計:聞かれる前に、先回りして知らせる方式にする

聞けば答える支援は、すでに無料の公的な窓口があります。Toori は、期限や取り忘れを先回りして知らせる方式に変えました。

算定漏れの検出

現場を知る人(手帳)が目を開けて、仮説の紙に現場の事実を突きつけている

Solb の当初の仮説見落とされた算定漏れを見つける

現場の事実取りこぼしの正体は見落としではなく、「迷ったら算定しない」という意図的な回避だった

取りこぼしは、見落としではなく、迷ったときに算定しないという意図的な回避でした。

何を見て知らせるか

Solb の当初の仮説月次の請求データから知らせる

過去のデータでの試算月次のデータだけでは、役に立つ通知が月1件程度しか出せなかった

Solb(朱ペン)が画面の点線の設計に、朱の線を引き直している

Solb が変えた設計:指示書や受給者証の期限を登録する方式にする

これは実務者の回答ではなく、過去のデータでの試算で覆った判断です。月次のデータだけでは足りず、指示書や受給者証の期限を登録する方式に作り直しました。登録の手間は、実務者2名が示した許容ライン「登録は1人5分以内」を設計の条件にしました。

それぞれが担ったこと

訪問看護の実務者(6名)

  • 現場の実態の提供
  • 加算ごとのケース判断(独立した2名で照合)
  • 匿名化データの提供(匿名加工の設計と判断は、提供する側が行う)

Solb

  • 仮説と検証の設計
  • 制度の原文にひもづけたルールの仕組み
  • データの受け入れと、個人情報の管理
  • 事業の組み立て
  • 現場の実務者の判断を、一件ずつ仕組みに組み込みました(独立した2名で照合)。
  • 1事業所の48か月分・約1,500件のレセプトで、実データによる突き合わせを続けています。
  • 制度の改定には、原文の差分から、無効になったルールと再検証が必要な箇所を自動で抜き出して対応します。2026年の改定では、無効になった項目の84%を経験者の手を借りずに吸収できました。

この事業で使った道具

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今の地点

検証中で、提供の実績はまだありません。次は、事業所で実際に時間が浮くかをモニターで測ります。

突き合わせに使っているレセプト
1事業所の48か月分・約1,500件
2026年の制度改定で、無効になった項目を経験者の手を借りずに吸収できた割合
84%

体験版

Toori の考え方(判断の候補を、もとになった規則と一緒に示し、分からない所は分からないと示す)を、架空のデータで試せます。本物の画面やルールではありません。

架空のデータで動く体験版を試す

よくある質問

AIだけで請求を出していますか。
いいえ。判断の候補と根拠を示すまでがTooriの役割で、確認と請求の作成・提出は、当面は事業所が行います。
事業所側では何を用意すればいいですか。
書類の原本は受け取らず、事業所が作る匿名化済みの請求データを受け取る設計です。指示書の有効期間と受給者証の更新時期は、新規・更新のときだけ登録していただきます。登録の手間は、実務者2名が示した許容ライン「登録は1人5分以内」を設計の条件にしています。
制度の改定にはどう対応していますか。
原文の差分から、無効になったルールと再検証が必要な箇所を自動で抜き出して対応します。2026年の改定では、無効になった項目の84%を経験者の手を借りずに吸収できました。
今はどの段階ですか。
検証中で、提供の実績はまだありません。次は、事業所で実際に時間が浮くかをモニターで測ります。

自社で作って動かしている仕組みを、そのままお客様の業務に合わせて作ります。まだ課題が言葉になっていない段階でも構いません。

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