厚生労働科学研究費補助金（政策科学総合研究事業）
分担研究報告書

保健医療福祉行政における人工知能応用に関する研究
国保データベース事業における AI・BI・RPA 活用
研究分担者

神谷 達夫 † , 岡本 悦司 ‡（ † 福知山公立大学 地域経営学部 医療福祉経営学科 教授）（ ‡ 福知山公立大学 地域経営学部 医療福祉経営学科 教授）

研究要旨
保健医療福祉行政においては、データの収集･整理･分析に膨大な手作業が発生している。近年著しく発展した人工知能(AI)技術の応用による効率化が期待されるが、行政内部の業務は一般に公開されておらず、効率化の検討が進んでいない。
そこで本研究分担では、各地方自治体が関わる国民健康保険に関するデータベース関連業務を取り上げ、ケーススタディとして、人工知能を活用した効率化を検討した。そのために、北近畿の地方自治体における国保データベース(KDB)に関わる
介護保険課、健康課、保険医療課等を対象とした業務実態の調査を行った。また、
これら業務への応用が可能な AI 関連技術について、動向調査を行ったうえで、適用可能性を検討した。。
6 自治体を対象とした調査の結果、組織で導入している情報システム上のデータと個別業務で使用している Excel データとが 2 重化している問題が明らかとなった。また、手作業による業務効率の改善余地が複数認められた。また、10 年間に渡り保存されていたレセプトデータが十分に活用されていない事例が認められた。
AI 関連技術の導入によって、業務効率の改善と各種課題への対応が期待される。
ただし、現時点では導入に際したコストが高い。さらなる実態調査と、具体化に向けた作業、システムの低廉化に向けた施策が望まれた。

Ａ．研究目的

アハウスとして活用するためには、手動によるデータ整理に膨大な時間を要すると

我々は、2016 年度より保健医療福祉計

いった問題を経験した。

画に資するデータウェアハウスの構築とこ の よ う な 問 題 の 解 決 の た め に は 、 AI

その運用の高度化に関する研究に取り組による自動化が効果的である。そこで、本ん で き た [1]。 そ の 過 程 を 通 じ て 、 保 健 医研究分担では、自治体における保健医療に療 福 祉 に 関 す る デ ー タ の 収 集 ･整 理 ･分 析

か か る 情 報の 有 効 活 用の 阻 害 要 因 (条例 のには膨大な手作業が発生していることが法的制約，PC 活用上の技術的制約、労働分かった。例えば、各県ごとにまとめられ

力 の 不 足 等 )を 調 査 し 、 手 動 に よ る非 効 率

た保健所からの統計データのまとめ方がなデータ処理の問題を AI 技術によって解県ごとに異なっており、それをデータウェ

決できるかを検討した。

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実際の研究に際しては、ケーススタディ

タの内容、業務量等についてヒアリングをとして、国保データベース(KDB)の関連業実施した。

務を取り上げ、調査するものとした。KDB

対象市には事前に研究の趣旨説明書なは地域包括ケア推進のための有力なツー

らびに依頼状(末尾に示す参考資料)を送付

ルとして期待されており、国は市町村によし、対象市がヒアリングを受けるのに適任

る積極的な活用を推奨している。現在、団の職員を選択ならびに 3 課の 時間を調整

塊世代が全て後期高齢者になる 2025 年をし、ヒアリングをセッティングした。

目指して、要介護状態になっても施設入所対象となったのは、主に 3 課の事務職やせずに自宅等で生活し続けられる「地域包保健師であった。課長等の管理職も同席す

括ケア」が市町村の設置する地域包括支援

ることが多かったが、内容が実務的なもの

センターを中心に進められている。しかし、であったためヒアリングの回答は現業にKDB は十分に活用されていない実態が先携われる職員が中心となることが多かっ

行研究[2]で明らかになっている。KDB 普た。録音は行わず、著者らが理解した範囲

及の阻害要因には、個人情報保護条例の法で筆記記録した。時間はいずれも 2 時間弱的制約，PC 活用上の技術的制約、労働力であった。

の不足等が考えられる。今年度は、この阻現状の AI 技術の動向調査に際しては、害要因を解決するための AI 技術の応用に

文献調査、展示会(「 医療・介護総合 EXPO」、

向けて、北近畿の自治体における KDB 関「AI 業務自動化展」)での調査、セミナー

連部署の業務実態を調査した。また、これ参加(「世界の AI 技術」)に拠った。

ら業務への応用が可能な AI 関連技術につＣ．研究結果いて、動向調査を行った。

a) ヒアリング調査結果

Ｂ．研究方法● Ａ市 (約 3 万人)

自治体における情報の有効活用の阻害

A 市では、KDB 端末は市民・国保課，高要因(条例の法的制約，PC 活用上の技術的齢者支援課に各１台配置されているが、保制 約 等 )は 定型 的 な ア ン ケ ー ト 調 査で は 把

健推進課には配置されていなかった。また握できず、担当者より直に聞き取ることが国保課と高齢者支援課とではログオン ID

不可欠である。そこで、北近畿市町村のを別となっており、国保課は介護保険レセ

KDB 活用の実態とその制約要因を訪問す

プトを閲覧できず、高齢者支援課は国保レることによって実際にデータ処理を担当

セプトを閲覧できないように設定されてする職員よりヒアリングすることで明らいた。保健推進課には KDB 端末がなく、かにする。さらに、ヒアリングで明らかに代わりに両備システムズ社から購入したなった活用状況から、AI 技術導入による「健康カルテ」システムを使用し、特定健

業務効率化を検討する。

診もがん検診データも一体的に分析していた。

調査対象としては、京都府及び兵庫県北部にまたがる 10 市４町を想定したが、時特 筆 さ れ るの は 、「 健 康 カ ル テ 」 の 他 に間的制約等から 6 市を訪問し、KDB に関

FOCUS と呼ばれる医療費分析ソフトを導係 す る 部 署 (主 に ， 国 民 健 康 保 険 ，介 護 保

入している点であり、国民健康保険団体連険(後期高齢)そして保健の 3 部門)の実際

合会より毎月提供されるレセプトデータに端末を操作している職員から扱うデー(csv 形式で提供されるため A 市では「突合

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図1

「FOCUS」の出力例(出所「医療費分析ツール FOCUS」図 表 75 ジェネ リッ ク医薬品の切り替え に よ る効 果額)csv」と呼ばれていた 。また別名レセ電 コ

この FOCUS 利用のためには、府国民健

ー ド 情 報 とも 呼 ば れ る)を毎 月 分 析し て い

康保険団体連合会より送付されてくるレる点である。突合 csv の内容は、訪問先のセプトデータの DVD を FOCUS システム

画面上で確認したところ、電子レセプトのにアップロードしなければならず、その作

内容そのものであり、診療行為や医薬品の業は国保課職員が直に行っている。ただ、内容が全て含まれていた。しかしながら、その作業量はわずかで業務負担にはなっレセプトデータのかたちは複雑なのでそていない。

の分析には特別なスキルが必要となる。両京都府国民健康保険団体連合会は府下備システム社の FOCUS はそ の分析の た

市町村に 2009 年１月より一貫して DVD

めのシステムであり、A 市はそれを使用しにてレセプトデータを提供しているが、そて、例えば、データヘルス計画のデータをの多くは死蔵され活用されておらず、今後作成していた。図 1 は、A 市が 2016 年 3の課題といえる。

月に策定したデータヘルス計画書の一部

A 市は FOCUS という分析用ソフトウェ

であり、国保被保険者が現在ブランド品でアを導入したため、KDB より高度な分析処方されている薬剤のうちジェネリック

が可能となっており、保健推進課においてのある製品についてジェネリックに切りは KDB 端末がなくても支障ない状況とな換えた場合に医療費がどれだけ削減されっていた。ただ、この FOCUS による分析

るか，を推計したものである。こうした高は誰でもできるというものではなく、全て

度 な 分 析 は、KDB で は 不 可 能 で あ り 、 Aの機能を活用するためには、納入元企業の市は KDB を超える情報活用を行っている支援が必要となる。また、A 市以外の京都といえる。

府で連合会から送られてくる DVD を十分39

に活用しきれてはおらず、この部分へのテムが管理するのもこのデータのみであAI 導入検討は有意義であると考えられる。

る。通常の要介護者にサービスを提供する

一方、A 市では、高額医療費、還付請求、

通常の介護サービスについては、それぞれ療養費等の手入力、帳票入力、金額のチェの事業者が独自のシステムを使っている。

ックが発生しておりこの分野の AI によるしたがって、地域包括支援センターの情効率化も検討事項である。

報システムは市が提供する「総合事業」のみであり、医療保険レセプトは参照できな● Ｂ市 (人口 8 万人)

い。B 市の地域包括支援センターでは上記

KDB 端末は 3 課全てに一台ずつ配置さのように KDB が活用できないので、投薬れているが、閲覧できる範囲は個人情報保内容がどうしても必要な場合には主治医護条例を管轄する総務課が決定している。

を訪問しての面談を行うことさえある。

健康づくり課の端末では、KDB の全情報

保健センターの健康管理システムにお(特定健康診査・保健指導、国保レセプト、

いて、特定健診やがん検診等のデータは保介 保 レ セ プト)が 閲 覧 可 能 と な っ てい る 。

健センター独自の健康管理システムで管2017 年 12 月までは後期高齢者レセプトは理されている。個別検診の結果は、医療機閲覧できなかったが保険医療課に依頼し関から紙で提出されるため、担当職員を置て後期高齢者レセプトも現在では閲覧でいて手入力している。正確を期すため読みきるようになった。しかしながら、高齢者

合わせも行っており、事務負担は少なくな

支 援 課 の 端 末 は 後 期 高齢 者 の レ セ プ ト(そい。また、健康管理システムでは、分析のし て 介 護 保険 レ セ プ ト)は閲 覧 で きる も のためにクロス集計を出力しているが、このの、国保レセプトは閲覧できないように設

出力は紙出力であるため、さらなる検討の定 さ れ て い る (後 期 高 齢 者 の レ セ プ ト はために Excel に手入力により再入力し て2015 年度分以降)。このため 65～74 歳のいる。この入力の際に打ち間違えが発生し、前期高齢者における介護予防の評価にお修正が発生している。

いて、KDB だけでは困難とのことであっ上記のことから、B 市では、情報システ

た。また、A 市のようなレセ電コード情報

ム間のデータ移行や帳票の入力を効率化の提供も受けていない。

しうる AI 技術の導入が考えられる。

B 市内には地域包括支援センターが７つ●Ｃ市 (約 2 万人)(うち直営 1、残りは委託)あるが、KDB をKDB 端末は関係 3 課全てに配置されて地域ケア会議に活用したりはしていない。

いる。

ただ、担当地域ごとの特性は KDB で出せるのでセンター関係者に提供はしている。

介護保険課では KDB を使用するのは個７つの地域包括支援センターの情報は、シ

人情報の閲覧より専らデータ集計に使っ

ステムリサーチ社製の管理システムがている。個人を特定する必要のある現金給2011 年より事実上「電子カルテ」のように付、補足給付(介護保険施設における室料，使用されており、そのデータは本所におい

食費は自己負担が原則だが低所得者に対て集約されている。ただし、地域包括支援

しての給付)そして受給者台帳は、KDB でセンターが提供するのは、市町村が独自事はなく自治体の情報システムである業として軽度者(要支援者等)を対象に実施

LGWAN を 使 用 し て い る 。 LGWAN(Local

される「総合事業」のみであり、管理シス

Government Wide Area Network)は、インタ

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ーネットからは独立して設計・運用されてExcel で提出されているので数字が一致しいる地方自治体を中心とした行政機関専ないと入力できない。

用のネットワークであり、地方公共団体情

がん検診で大きな作業となるのは、前年

報 シ ス テ ム 機 構 (J-LIS)に よ り 運 用 さ れ て度に要精密検査とされた者について、そのいる。

後の追跡調査をして報告しなければなら

地域包括支援センターは市役所内部にないことである。健康財団や公立八鹿病院設置された直営センター一つのみである。

等は要精密検査とされた者について追跡

地域ケア会議も開催されているが、通常、調査も行っている。しかし、その他の要精ケアマネージャーが自身の担当する要介密検査者については保健師が電話等で問護者についてのカルテ等を提供して議論い合わせたりして人海戦術で把握するしされている。

かない。乳がん、子宮ガンの検診の案内は、KDB に 含 ま れ る 投 薬 情 報 等 を 提 供 す る

Excel で作った表から差し込み印刷で発行

ことは個人情報条例の制約もありできず、しているが、何十人程度の作業であれば、またケアマネージャーから投薬内容を知紙ベースのみでの作業もある。

りたいといった要望はない。
保険医療課での情報活用といえば、ほと健康課での活用では、特定健康診査・保んどレセプト点検や資格管理といったも

健指導データは連合会とオンラインで直ので、それも KDB ではなく国保総合シスにやりとりされている。健診は集団と個別テムで行っている。他の業務も兼任ではあがあり、集団は兵庫県健康財団に委託されるが、ベテランの臨時職員が 1 人おり、こており、健診結果が財団から DVD で提供の職員の能力が高く多重投薬を見抜く等され、それを連合会にオンラインで提出しの実績を上げている。

ている。個別検診も公立八鹿病院はじめとして個人診療所でも多くはオンラインで

C 市におけるヒアリング調査で分かった

提出している。しかし、データには事務的ことは、データのチェックなどの事務作業

ミス(ID の間違い等。医学データではない)が問題となっているようであったことでが含まれており、エラー訂正が必要となり、ある。また、がん検診に関しては保健師のそれが不可欠の作業となっている。

努力により要精密検査が把握できている

がん検診は ATLAS 社製「健康家族」でことである。保健師は、事務作業よりも本管理している。先述の兵庫県健康財団は特来業務が重要であるため、あまり多くない

定健康診査・保健指導データについては連

手作業であっても、自動化できるような AI

合会提出用と「健康家族」用の二つの DVDシステムが望まれる。一方、国保総合シスを作っている。件数では財団委託の集団検テムのデータは活用されているが、その内診が半分以上を占めている。しかし個別検容を読み取れる人材は限られるため、テキ診については全て手入力であり，そのためストマイニングなどを用いたエキスパーに雇用する職員は 1 ヵ月 3 人日程度である。

トシステムに有用性があると考えられる。

がん検診の結果は、県保健所を介して県●Ｄ市 (約 6 万人)に 報 告 さ れて い る (そ れ が 健 康 増 進事業 報
告として e-stat で公表されている)。「健康KDB 端末は国保医療課に 1 台あるのみ

家族」に入力された内容は管轄する朝来保で、他 2 課には無く、健康課は国保医療課

健所がチェックする。健康増進事業報告は

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のものを共有している(ID も共通なので全と考えられる(たとえば高血圧 II, III 度，

デ ー タ が 閲覧 可 能 )。しか し 、 介 護保 険 課

HbA1c>7%, 慢性腎臓病等)者の受診状況、は全く KDB を活用していない。また、後投薬内容、眼科受診の有・無等を把握する

期高齢者レセプトは契約していないため、ためレセプトを活用するが KDB より使い

KDB にこの機能は入っていない。データ

なれた県独自システムを使う方が普通でヘルス計画策定時に契約を検討したが、デある。

ータを活用しなければ無用であるためとがん検診の要精密検査者の追跡調査はいうことで契約はしなかったとのことで大がかりな作業であるが、D 市の人口規模ある。市内の後期高齢者は約１万 1500 人と人口移動の少なさのため、ほぼ 100%把であり、うち通院しておらず健診の対象と握している。たとえば、胃がんは約 3500

なるのは 6700 人位で、実際の検診受診者

人の受診者があるが、その 7～8%が要精 密は 500 人くらいなので不要と判断したよ

検査となり、約 250 人が対象となる。それうである。

をそれぞれの地区担当の保健師が電話や京都府のように国民健康保険団体連合

問合わせで把握している。

会から市町村に電子レセプトデータの全また、肺がんは 6500 人で約 5%が要精密体を提供する「レセ電コード情報」あるい検査となるが把握率は 90%以上である。大は「突合 csv」等については全く知られて腸がんでは、要精密検査とされながら便潜いなかった。

血を痔だと思い込んで放置している人が少なくないのは問題と認識している。一方、国保医療課では、データヘルス計画策定

兵庫県はがん検診受診率が低いので、県は業務をデータホライゾン社に委託したが、独自に市町村国保に対する調整交付金のその基となったデータは KDB ではなく、算定にがん検診受診率を加味している。

県国民健康保険団体連合会より直に提供が ん 検 診 の デ ー タ 管 理 は ATLAS 社 製を受けたデータである。兵庫県国民健康保「健康家族」を使用しているが、D 市で使険団体連合会は、2012 年度の KDB 導入以用しているバージョンは、健康増進事業報

前から独自のシステムを有しており、現在

告の様式 は作れな いので専 ら Excel で処は従来のシステムと KDB が併存している。

理している(6 町合併時に「健康家族」に統連合会システム端末は、市役所内の専用一した)。集団検診を委託している JA、健室内に 4～5 台あり、専らレセプト点検を

康財団は最初から健康増進事業報告の様委託しているメディケア社の社員がレセ式にあったかたちで CD-ROM で提出してプト点検のため使用している。D 市に限らいる。なお集団検診は 75 歳未満の国保加ず兵庫県では県下全市町村がレセプト点

入者のみで後期高齢者は医師会に個別検

検を外部委託している。レセプト審査によ診として委託しており、それらは全て紙報

る査定率は請求点数の約 2%位で、委託費告なので 200 件くらいを手入力しなけれと比較すると収支はほぼ平衡している。

ばならない。このように Excel と健康家族

一方、県連合会システムは KDB とは異に二重に入力しなければならないのは負なり csv ファイルとしてデータを出力でき担である。

ず、独自のデータ分析に活用することがで
介護保険課では、KDB の端 末がない のきない。

で、KDB は全く使われていない。地域包括支援センターは 3 か所あり、うち１つは健康課では、特定健診で受診勧奨が必要

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直営であるが、IT 活用はまったくない。

ータの送信は「要介護認定ソフト 2009」

地域包括支援センターの業務のひとつ

より毎月直接 csv ファイルとしてアップロ

は要介護認定であるが、新規申請や変更申ードしている。要介護認定調査票は特記事

請については市が直接訪問調査等を行い、

項等 OCR で読み込めないデータがあり約更新申請については、その被保険者担当の25 人の調査員(嘱託)が手入力している。こケアマネが行っている。

の作業は、外部委託しておらず、10 年前

介護保険レセプトデータは県国民健康より続けているということであった。

保険団体連合会より送られてくるのでさ
くら KCS 社製システムに取りこんで管理

健康増進課の検診業務では、がん検診はしている。要介護認定データは厚生労働省

集団検診が主で、兵庫県健康財団に委託すの介護保険総合 DB への報告を行っている

るのみである。健康財団は、検診結果等をが、それは「要介護認定ソフト 2009」よデータ入力して提供する。

り直接送信している。

特定検診では、個別検診が主体であり、主に医師会委託となっている。データは、

D 市のヒアリング調査で分かったことは、医師会がとりまとめて「特定健診データ管データが情報システムと部署独自の Excel

理システム(富士通社製)」という KDB ととの 2 重管理になっていることや、保健師は別個の市役所におかれた端末を使っての手作業による管理が存在することであ

兵庫県国民健康保険団体連合会に送付しる。また、IT 非活用の部門も存在し、AIている。

等を用いた IT 活用による業務の改善の可

健康増進事業報告もデータ管理システ

能性は大きいと思われる。

ムでより送信しているが、兵庫県は健康増進事業報告とは別に「がん検診実施状況調●Ｅ市 (約 8 万人)査」も実施しているが、その両者の項目がKDB 端末は 3 課に一つずつ配置されて異なるため、類する作業であるにも関わらいるが、閲覧できる範囲は本庁の国保係がず、システムから自動で処理することがで課によって異なるように設定している。閲

きず、担当保健師がこの作業を受け持ち、

覧範囲は、KDB 導入時に担当課と協議し保健師の負担となっている。

て決定したとのことである。
市民課国保係は全体の権限を握っておE 市では、現在のシステムが概ね問題なり、後期高齢者レセプトも含む全データがく動作しているようであるが、OCR で読閲覧可能である。健康増進課国保保健係

み込めないデータの手入力や健康増進事(特定健診を担当)はレセプトについては集業報告とがん 検診実施状況調査の作業

計結果のみ閲覧可能であり、個々のレセプ

重複による作業量の増加が AI の利用によトそのものは非表示となっている。個々のって効率化できるのではないかと思われレセプトが必要な場合、本庁に問合わせるる。

ことになっている。
●Ｆ市 (約 8 万人)

高年介護課には端末は有るが「使っていKDB 端末は保険課と健康増進課(保健福

な い 」 と のこ と で 、 別シ ス テ ム (県連合 会

祉 セ ン タ ー内)に 各 １ 台 あ る が 、 介護 保 険のシステムか)の方をよく使っている。
国の介護保険総合 DB への要介護認定デ担当の高齢者支援課や地域包括支援セン

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タ ー に は ない(従 っ て 地 域 包 括 ケ ア等 に はするようになった。当初は V6 だったが現

活 用 さ れ てい な い )。 閲 覧 可 能 な 範囲 は 保

在は V7 を使用している。特定健診では、険課の端末は全て閲覧可能であるが、健康

個別健診は府医師会に委託しており、医師増進課の端末では、レセプト情報が閲覧で会は健診結果を XML 化してデータ提出すきないように設定されている。

る。しかし、大腸がんは年間 2000 件くらまた後期高齢者分のデータは F 市のいの検査結果を手入力している。この入力

KDB には含まれていない。それはデータに は 臨 時 職員 を あ て て い る 。 乳 が ん (約の提供が受けられないため、個人情報保護1000 件/年)、前立腺がん(約 1300 件/年)も条例の制約のためである。ヒアリング中に、含め OCR 入力を採用しているが、OCR でF 市の個人情報保護の制約は周辺市町村

読み取れない場合に対応が必要である。まに比べても厳格という見解があった。ただた、乳がんなどは受診者が比較的若いのでし、個人情報保護審査会はあくまで市民よ

OCR に問題は発生しにくいが、高齢者をり開示請求があった場合に開示の可否や含む検診の場合は OCR で読み取れない場

範囲を審議する機関であって、市が独自に合が多い。OCR の作業には兼任の臨時職

KDB やレセ電コード情報を分析するにあ

員 4~5 名があたる。この時に予防接種の入たって個別に審査会の承認が必要という力と重なると、端末が混雑し、時間を分け

わけではない、とのことであった。

て端末を使うなどの配慮が必要となっている。

保 険 課 で は、「 レ セ 電 コ ー ド 情 報 」 と いうレセプトデータ(A 市における突合 csv)

F 市でも、検診結果の手入力や OCR 入は、2009 年１月より現在まで府国民健康力結果の修正が発生していた。この部分の保険団体連合会より提供されているが、そ

業務効率改善は、他の分野でも共通するとのまま保存されていて、全く活用されていころであり、他の分野で有効なツールの導ない。「今年より国保が府に移管されるた入も有効であろう。一方、今回の調査で多め、府が市に代わって分析を行ってほし

量のレセプトデータが活用されずに保存い」という要望が担当者より聞かれた。

されていることが分かった。これらのデー

医療機関から提出されたレセプトは国

タは、有効に活用すると保健医療に対して

民健康保険団体連合会に設置された審査大きな影響を持つと考えられ、AI 技術等委員会で審査されるが，その内容を再チェを用いたデータの分析支援などの導入がックする「レセプト点検」は保険者の業務

有効ではないかと思われる。

であり、F 市保険課にも以前レセプト点検b) AI 技術の動向調査

担当の「レセプト係」があったが、現在ではレセプト点検も連合会に委託するよう自治体へのヒアリング調査と共に、今年になったため、F 市保険課の業務からレセ

度、AI 技術の動向調査を行った。ただし、プト関連の業務はなくなった。

本研究分担は AI 技術を活用した保健医療
行政の改善を主眼としていることから、厳

健康増進課は、がん検診，特定健診等の密な AI 技術の現状調査だけではなく、業

データを両備システム社の「健康カルテ」

務の効率化に資する AI の関連技術一般をで管理している。2007 年度に近隣 3 町と含めて調査の対象とした。

合併した際にひとつの町が使用していたことから全市でこの「健康カルテ」を使用

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AI の分類

従来型 AI

近年注目されている AI 技術は、機械学習を基盤としたものが中心であるが、AI 技術

人口知能(AI)は、50 年以上前より研究がなされており、推論エンジン
エキスパートシステム

さまざまな技術が存在してきた。ここでは、
機械学習技術を用いた AI 以外を、従来型

機械学習型 AI

AI と称するものとする(図 2)。

深層学習

こうした従来型 AI には、推論エンジンやエキスパートシステムが含まれ、一部実用

統計的機械学習化しているものもある。推論エンジン応用の代表例である Prolog 言語は、現在でも一図 2 AI 技術の分類部の用途で用いられている。また、機械学
習型 AI の成果を取り入れたエキスパート

ワークを用いたものがあり、統計的機械学システムも開発されており、機械学習型 AI

習であってもニューラルネットワークが全との連携・融合も盛んになると考えられる。

く関係ないわけではない。

一方、市販製品の中には、こうした従来型

統計的機械学習と深層学習とでは、必要の AI に加えて、AI とは呼び難い単純なプとする計算機の能力にも大きな違いがある。

ログラムに対しても AI と呼称している場

深層学習は、統計的機械学習より多くの計合が存在する。AI という用語の乱用は、各算が必要となる。このため、深層学習のた種の議論が混乱する原因ともなっているとめには、GPGPU 1 を用いることが多くなっ考えられる。

て い る 。 調 査 し た 展 示 会 (医 療 ・ 介 護 総 合
EXPO、AI 業務自動化展)では、2 社の AI

機械学習型の AI には、統計的機械学習と用コンピュータが展示されていたが、2 社

深層学習が含まれる。

ともコンピュータゲーム用 GPU を搭載し深層学習は、多段のニューラルネットワていた。専用ハードウェアも開発されていークを用い、そのニューラルネットワーク

るという報道もあるが、その内容は行列やの係数を機械学習によって決定する。近年

テンソルが高速に計算できるシストリックの AI ブームは深層学習型の AI によるアプ

アレイであり、GPU や他の計算アクセラレ

リケーション(主 に 画 像処理分野)の成功 がータと大差のないものと考えられる。

きっかけとなっているため、AI というと深深層学習の開発基盤は、現在のところ

層学習を含むと思われるケースが出てきてGoogle 社の TensorFlow が有力である。たいる。しかし、AI 技術の導入の判断する人

だ、TensorFlow は 低水準なライブラリで材を育成する場合には、AI 技術は深層学習あるため、その上位として Keras が用いらのみではないと十分に伝える必要がある。

れることが多い。

統計的機械学習は、回帰、分類を統計的

一方、統計的機械学習では、scikit-learnに行うものである。このため、使用する手が普及しており、小型のコンピューでも実法はデータマイニングと共通するものがあ行させる例が公表されている。

り、近年 AI 技術者とデータサイエンティ
ストが混同されることがある。ただ、回帰1

GPGPU (General-purpose computing on graphics
processing units): GPU の 演算資源を画像表 示以外に用いるもので、行列計算等に応用される 。

系のアルゴリズムにも、ニューラルネット

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深層学習においても統計的機械学習におとから、販売上、両者の差は明確となっていても、プログラミングには Python 言語

いない点に注意を要する。

が用いられている場合が多く、AI の導入を

現在の RPA 製品は、アプリケーションに検討する人材を育成する場合、ある程度与える指令をフローチャートで記述するもPython 等のプログラミング言語の知識にのが主流となっている。一部、プログラミ

対する理解が必要である。

ング言語で指示内容を記述できるソフトウ
ェアも存在するが、基本的にプログラミン

RPA

グのできない人を対象にすることが多いこと か ら 、 フ ロ ー チ ャ ー ト を 利 用 し た RPA

近年、業務の効率化のために RPA を導入製品が多い理由であると推測される。

できないかという議論が増えている。RPA

低機能な RPA(RDA)製品には、画面上のとは、Robotic Process Automation を意味

位置を柔軟に指定できないものがある。そしており、コンピュータ上のソフトウェアの場合、特定の画像を探し出して、その位として実現されたロボットによる業務自動

置からの相対位置で操作する対象の座標を化の取り組みを指す。

指定するような製品が主流である。

RPA は、一般的に Class1 から Class3 に今後、ホワイトカラー業務の自動化・効分類される。この Class 分けには、多少の率化には RPA あるいは RPA 類似のソフト

定義の揺らぎはあるが、大まかに、Class1

ウェアの導入が進むと思われる。この時に、は、定型業務を決められた手順通りに実行

フローチャートによる動作指示が使われる

するアプリケーションソフトウェアの自動可能性が高いため、AI の導入を検討する人

実行を実現する。Class2 になると、変化に材を育成するためには、フローチャートの対応することができ、Class3 になると意思教育も必要であろう。

決定の機能を持つとされている。したがって、現在の AI の定義では AI に含まれるの帳票のデータ化は Class2、3 である。しかし、Class1 であっても有用である場合がある上に、現在の展示会(AI 業務自動化展)では、帳票のデRPA 製品は Class1 に若干の Class2 の機能ータ化を自動化するシステムの展示があっを加えたものであり、業務の効率化にとった。本研究での自治体へのヒアリング調査ては、Class1 製品も重要な検討項目となる。

においても、帳票の入力業務が存在した。

AI ブームの影響から、低いクラスの RPA

現在の帳票入力システムは、高価であるたを AI の一種であるとして販売する例も見め、小規模な用途には向かないが、このよられるため、混同を避ける必要がある。

うなシステムが安価になれば、保健医療関展示会等 で展示さ れている RPA 製品の係の業務の効率が改善されるものと期待さなかには、厳密には RDA (Robotic Desktopれる。

Automation)と 分 類されるべき製品が含 まれている。厳密な定義のうえでは、RPA は、
サーバー上でも実行される自動化ツールを

ナレッジマネジメントシステム
組織内で作成された文書を自動的に管理

指し、ユーザの操作画面であるデスクトッ

するナレッジマネジメントシステムが開発

プのみを対象とした自動化は、RDA に分類されている。機械学習を用いてテキストマされる。ただし、現行製品においては、RDA

イニングするなどが実用化したため、可能であっても RPA として販売されていることなってきたシステムであり、組織の文書

46管理には役に立つと考えられる。AI の導入を検討する人材を育成するためには、このA 市…レセ電コード情報の提供を受け、ナレッジマネジメントシステムのようなソフトにより分析している

AI 応 用 技 術 の 例 も 知 って お く 必 要 が あ る

F 市…レセ電コード情報の提供を受けると考えられる。

が、データが死蔵されている
B 市…レセ電コード情報の提供を受けていない

BI ツール / BI システム
ナレッジマネジメントシステムが主に文F 市は 10 年という長期間の貴重なデー書の管理に使われるのに対し、蓄積されたタを保有しているが活用されていない。レデ ー タ を ま と め て 分 析 す る の が BI

セプトデータは複雑であり，その分析には(Business Intelligence)ツールである。BI ツ

特殊なスキルもしくはツールが必要となる。

ールには、AI ではない機能も多く含まれる

10 年分ものレセプトデータを、たとえばが、統計的機械学習を活用した分析機能も

特定健診データと突合することによって分

含まれている。これらの中には、保健医療

析すれば貴重な知見が得られるであろう。

に対しても有用な機能が存在する。例えば、レセプトデータは膨大であり、三島市(人地域ケア会議に使用するデータの分析を既

口約 11 万人)の 5 年間分でも TB 級のサイ

存の Excel よりも簡単に作成できるようにズとなる。このようなデータの分析には、すれば、保健師の業務を効率化することに並列分散処理システムが有効である。

つながるであろう。

A 市が使用している FOCUS は、有効でＤ．考察

はあるが高額である。高額な原因は、販売数が少ないことに加え、運用に販売業者の今回の訪問ヒアリングを通じて、京都府支援が必要なことにある。また、その他のと兵庫県はレセプトデータの電子化についBI ツールを使うとしても、医療用に修正すては先進県であることが明らかになった。

ることと BI ツールが高価であるため、費兵庫県では、以前より独自の情報システム

用的な面で難しいと思われる。KDB に含まを有しており、結果として KDB と県独自

れるデータには共通性があるので、BI ツー

システムとの二重構造になっている。シスルを共通化することにより低廉化できるとテムの統一には費用と時間がかかるため、思われる。

2 つのシステムの連携に RPA の導入が考え

一 方 、「 国 保 が 府 に 移 管 さ れ る こ と よ りられる。

府が分析を代行してほしい」という要望が京都府においては、KDB が構築される前関係者より聞かれたが、レセプト分析のスの 2009 年頃から府国民健康保険団体連合

キルもしくはソフトがあれば市自らが行う会 よ り 電 子 レ セ プ ト デ ー タ (レ セ 電 コ ー ド

ことは不可能ではない。著者の岡本は、国情報)が市町村に提供されてきた。ただし、立保健医療科学院において静岡県三島市のこのデータの活用はなされておらず、統計

レセプトデータを 5 年分程度分析し、特定的機械学習や BI ツールを用いた分析環境

保健指導の医療費効果の測定等を行った。

を構築するのは保健医療の発展に資するもそうした経験の体系化を通じて、AI 技術をのである。調査した京都府下の 3 市の状況用いた安価な BI ツールの実現と普及が望は以下の通りである。

まれる。

47

調査対象となった全ての自治体で帳票入れる。また、帳票の入力やデータのチェッ

力作業が存在した。また、データ入力の手クにおいても、AI 関連技術は有望な解決作業が少なからず存在した。場合によって策となる。今後、さらなる実態調査と具体は、データ入力を保健師が担当しているこ化に向けた作業が望まれる。

ともあり、本来業務への影響が懸念される。

ただし、現在のシステムは高価であり、多くの部署では、データの整理は業務時間

小規模な自治体において導入コストを上外の仕事となっていた。このような業務に回るメリットを見出すのはまだ容易でな

RPA や帳票データ化システム、BI ツール

い。今後、関連技術の発展に加えて、低廉等の導入が有効であろうと思われるが、そ化に向けた施策を検討する必要がある。

のツール類の価格が問題となる。低廉なツＦ．研究発表ールの出現が業務効率化の鍵であると思われる。ただし、現状販売されているシステ
ムは高価であり、小規模な自治体で導入す

本研究は、平成 29 年度と平成 30 年度のることは難しい。今後、AI 技術の普及が進2 年計画であり、平成 29 年度は研究のため

み、システムの低廉化が望ましい。

の事前調査にあてたため、平成 29 年度は研究発表に至っていない。

Ｅ．結論
Ｇ．参考文献本研究分担では、保健医療における AI
技術の応用可能性を検討するため、北近畿[1] 岡本 悦司, 神谷 達夫, 保健医療福祉

市町村の KDB 関連部署のヒアリング調査

計画データウェアハウスウェブ上公開を実施した。

に関する研究, 厚生労働科学研究補助

調査の結果、組織で導入している情報シ

金 健康安全・危機管理対策総合研究事

ステムと部署や個人単位で使用している

業保健医療福祉計画策定のためのデー

Excel データの 2 重化の問題や手作業によタウェアハウス構築に関する研究, 平る業務効率の改善余地が認められた。また、成 28 年度 総括・分担研究報告書

F 市の場合、10 年間に渡るレセプトデータ[2] 厚生労働科学研究長寿科学研究開発事が保存されていたが、このデータが十分に業「エビデンスに基づく地域包括ケア

活用されていない結果が明らかとなった。

システム構築のための市町村情報活用

これらの問題に対して、AI 関連 技術はマニュアル作成と運用に関する研究」
平成 26 年度成果報告書．熊川寿郎(業

有望な解決策と考えられた。例えば、シス

務主任者), 2015 年 3 月．

テム間でのデータ共有や定型的な業務の自動化には RPA が有効である。保健医療
行政における各種データの分析には、統計的機械学習などの AI 技術が有効と考えら

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参考資料
○○○○市
国保データベース関係課(国保，介保，特定健診等）御中

保健福祉に関する ICT(特に KDB)活用状況のヒアリング御協力依頼
福知山公立大学北近畿地域連携推進センター(Kita-re)は北近畿市町村のシンクタンク的な研究として今年度，以下の 2 プロジェクトを推進しています。
センター教員プロジェクト「北近畿市町村の地域包括ケアへの国保データベース(KDB)活用状況に関する調査」
研究代表者: 岡本悦司
厚生労働科学研究「保健医療分野におけるＡＩ開発人材の育成プログラムを策定する研究」
研究分担者: 神谷達夫

国保データベース(KDB)，介護保険総合 DB 等，市町村の保健福祉に関する情報基盤が急速に整っており，その活用が期待されています。上記 2 研究は，自治体の ICT 活用を推進す
るため，活用状況等について研究者が担当者を訪問して聞き取りをさせていただきたく，御多忙中恐縮ですが御協力お願いする次第です。
希望内容
KDB，介護保険総合 DB ならびに健康増進事業報告(がん検診等)のデータ処理を担当されておられる方と面談し，活用状況についてヒアリングする(具体的には，国民健康保険課，介護保険課そして保健センターのデータ処理担当の方を希望します)
研究成果の公表
北近畿センタープロジェクト・・・プロジェクト報告書として公表
厚生労働科学研究・・・厚生労働科学研究報告書として厚生労働省に提出○○市におかれましては，○○システム社と，KDB から「突合 csv」と呼ばれるレセプト
個票データを収集して FOCUS と呼ばれる高度な医療費分析システムをデータヘルスや医療費分析に活用されている，と承っています。北近畿における ICT 活用の先進事例として，是非担当者よりお話しを伺いたく存じます。
近く，電話又はメールにて連絡をとらせていただきますのでよろしくお願いします。
福知山公立大学
岡本悦司，神谷達夫

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