非定型の健康診断書（100項目以上）のデータ化工数を最大約7割削減。事業拡大を後押しする生産性を実現。

「一生を添い遂げるパーソナルドクター」を掲げる株式会社ウェルネス様。多様な健康診断書のデータ化に「SmartRead」を活用し、100項目以上の自動抽出と最大約7割の工数削減を実現しました。人員体制を変えることなく、より多くのデータ処理を可能にする運用基盤を確立した取り組みの背景に迫ります。

導入の背景

繁忙期のばらつきと、1件あたり100分を要する手入力負荷が課題に

顧客から受領する医療データを自社アプリ「Wellness」へ反映する際、データの多くが紙資料やPDF形式であり、スタッフの手入力作業が大きな負担となっていました。

導入前は、法定健診データについて、月ごとに受領件数のばらつきがあり、多い月では約30件程度の処理が発生していました。

そのうち、約16件（約半数）はインターン生のサポートを受けて対応していましたが、それでも、1件あたり約100分という膨大な時間を要していました。

サービス拡大に伴い、入力工数とダブルチェックの負荷が限界に達しており、今後の取扱件数増加を見据えた品質（精度）の担保と、既存メンバーのみで、迅速かつ正確に対応できる体制の構築が急務となっていました。

株式会社ウェルネス
membership事業統括部　岩原執行役員

導入の決め手

レイアウトが異なる「健康診断書」をAIが自動判別

今回、導入の最大のポイントとなったのが、SmartReadの「非定型文書」読み取り能力です。

医療機関ごとにフォーマットが異なる「健康診断書」は、100項目を超えることも珍しくありませんが、SmartReadはAIが項目を自動判別し、非定型文書でも高い精度でデータ化できる点が決め手となりました。

SmartReadは、AIが項目を自ら判断して抽出する仕組みを備えています。レイアウトが異なる大量の書類でも、設定や調整を行うことで高精度なデータ化を実現します。

これにより、人間が時間をかけて行っていた「項目の探し出し」と「入力」の作業を、劇的に自動化することが可能になりました。

SmartReadご利用の様子

導入の効果

処理時間を最大約7割削減し、既存メンバーのみでの運用を実現

実際の運用では、医療帳票特有の複雑なレイアウトから、最大103項目に及ぶ膨大なデータを抽出していますが、極めて高い導入効果が得られています。

• 103項目の帳票： 導入前45分 → 導入後15分（約70%削減）
• 30項目前後の帳票： 導入前100分 → 導入後50分（50%削減）

特に、1件あたり約100分を要していた業務が約50分に短縮されたことで、インターン生のサポートなしで、既存メンバーのみで対応可能な体制へと移行することができました。

また、OCRによって入力工程の一部が自動化されたことで、転記ミスなどのヒューマンエラーが抑制され、データ品質の安定にも寄与しています。

「手入力中心」だった業務が、SmartReadの結果を確認する「確認中心」のフローへと変わったことで、スタッフの精神的な負担も大幅に軽減されました。

今後の活用展望について

対応人数を変えず、より多くのデータ処理を可能に

現在は繁忙期には、月間1,000ページに及ぶ医療データをSmartReadで処理しています。
導入前後で対応人数に大きな変更はありませんが、1件あたりの処理時間が短縮された結果、同じ人数のままで、より多くの処理に対応できるようになり、繁忙期でも安定した運用が可能となりました。

また、大幅な効率化に成功した帳票は、現時点では各6％程度の割合ですが、これらは、今後受領数の増加が見込まれる主要な医療機関のデータに該当します。

早期に改善基盤を構築できたことは、将来的な全体生産性の向上において、極めて大きな意義があります。

「今となっては、OCRがない業務体制は考えられない」と語る同社では、今後、さらに対応可能な帳票の範囲を広げ、運用のさらなる拡大を目指しています。
今回の基盤構築を事業拡大の布石とし、同社は、これからも医療とテクノロジーを融合させ、誰もが主体的に健康を管理できる社会の実現を推進していきます。

本日はありがとうございました。今後ともよろしくお願いいたします。