課題
初期問診は医師の時間を奪う一方で、テンプレ化された内容が大半。だがミス不可領域。ハルシネーション耐性と監査性を両立する必要があった。
アプローチ
- Claude を中心に、FHIR ベースのカルテ検索とツール呼び出しパターンを設計
- 医師による人手評価を 2 週間サイクルで回し、プロンプトを継続改善
- すべての会話ログを署名付きで永続化、監査 API を公開
成果
- 初期問診に医師が費やす時間を 55% 削減
- 患者満足度（NPS）を 38 → 61 に改善
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Healthcare
問診 LLM エージェントの本番投入
既存の電子カルテに接続した問診エージェントを設計、患者からの初期ヒアリング精度を人手評価 4.6/5 まで引き上げ。
- 体制
- PoC → 本番 / 5 名体制
- 期間
- 2024.09 — 2025.03
- セクター
- Healthcare
- 年
- 2024
- Claude
- FHIR
- Node.js
- Postgres
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