AIを活用した調剤監査システム

課題

• 業務負担とヒューマンエラーの発生
• 現場特有の環境変化への対応（端末カメラの照明の反射によるバーコード読み取りエラー）
• 複雑な生データの解析

技術アプローチ

• マルチレイヤーなデータ連携技術
• 高度な画像前処理アルゴリズムのノイズ・影除去
• AI（Claude AI Vision API）の組み込み

導入の成果

• 監査ワークフローの完全デジタル化：カメラを用いたバーコード照合とOCRにより、患者の特定から処方の一致確認までを自動化し、Excel・紙の運用で発生していたヒューマンエラーを大幅に削減しました 。
• 現場の運用を止めない高精度なAI補助：照明反射で読み取りが困難なシーンでも、Claude AI Vision APIによる補助解析が機能することで、現場の作業効率を損なうことなくスムーズな調剤監査を維持できるようになりました 。
• データの視覚化と標準化の実現：開発したビジュアライズツールにより、読みづらかったNSIPSの生データが直感的に確認・抽出できるようになり、実業務で活用しやすい標準フォーマットへの変換・出力が可能となりました。
  なお、これら全ての開発を2ヶ月という短期間で実現しました。