断りの“暗黙知”を可視化する新サービス「受入れコールAI」 2026年9月β版リリースへ学術総会セミナー動画をYouTubeで配信開始

2026/07/03

Dr.JOY株式会社（東京都港区虎ノ門、代表取締役：石松宏章。以下、Dr.JOY）は、2026年5月29日・30日に開催された「第28回日本医療マネジメント学会学術総会（会場：ポートメッセなごや）」で実施した2日間のランチョンセミナー動画を、Dr.JOY公式YouTubeチャンネルにて公開しました

本セミナーでは、病院経営における紹介患者の応需率改善と、看護現場の業務中断を削減する「看護DX」をテーマに、AIを活用したシステム（AI電話・受入れコールAI・スマート面会）の導入による業務効率化の最新の取り組みと具体的な成果を発表・共有しました。初日には、紹介・救急の電話を自動で記録・文字起こしし、受入判断の理由をデータ化することで、これまで「暗黙知」となっていた断りの実態を可視化する新サービス「受入れコールAI」を発表しました。本サービスは2026年9月にβ版のリリースを予定しています。

学会・セミナー開催の概要

「第28回日本医療マネジメント学会学術総会」は、医療現場のマネジメント・業務改善をテーマとする学術集会です。Dr.JOYは本総会において、2日間にわたりランチョンセミナーを開催しました。初日は紹介患者の「応需率（紹介患者を受入れられた割合）」の構造をテーマに、2日目は看護現場の業務改善（看護DX）をテーマに講演しています。両セミナーには、初日約225名、2日目約400名の皆さまにご参加いただきました。

名称：第28回日本医療マネジメント学会学術総会
会期：2026年5月29日（金）・30日（土）
会場：ポートメッセなごや

＜初日＞「なぜ紹介患者を断るのか？
― 応需率の構造と再設計 ― 」

座長：石松宏章（Dr.JOY株式会社代表取締役・医師）
演者：芦原教之氏（社会医療法人友愛会法人本部法人戦略室長）

初日のセミナーでは、「なぜ紹介患者を断るのか、応需率の構造と再設計」をテーマに、友愛医療センターの芦原氏とともに議論が行われました。

【課題】：救急搬送の応需率は可視化されやすい一方で、紹介患者の受け入れ（応需）状況は定量化されにくく、「未入院バイアス（医師の属人的な判断や病床状況の誤認など）」によって断られているケースが多いことが指摘されました。「なぜ断ったのか」の理由が記録として残りにくく、現場の判断が「暗黙知」になりやすいという構造的な課題があります。

【対策と成果】：この課題に対し、お互いが話した通話内容をAIで自動文字起こしし、断り理由をデータ化する新サービス「受入れコールAI」の活用が提案・発表されました。受け入れ困難の件数や背景を定量データとして可視化し、経営会議や診療部長会議などでの議論を誘発することで、病床稼働率の向上と病院経営の改善につながる仕組みが示されました。

「受入れコールAI」は、2026年9月にβ版のリリースを予定しています。Dr.JOYは、医療機関の皆さまとともに検証を重ねながら、紹介・救急の受入れに関わる現場の負担軽減と医療連携の質向上に取り組んでまいります。

＜2日目＞「看護DX ― 業務中断を減らす仕組みづくり ― 」

座長：石松宏章（Dr.JOY株式会社代表取締役・医師）
演者：合津雄一郎氏（戸田中央総合病院）／松元龍氏（今村総合病院）／喜納薫氏（浦添総合病院）

2日目は、看護現場で頻発する「業務中断」をいかに減らすかをテーマに、Dr.JOYのスマート面会または受診前相談を導入いただいている計3施設の担当者がそれぞれの取り組みと成果を発表しました。

戸田中央総合病院 ― スマート面会による業務改善と面会緩和

実施内容：セルフ面会手続きができる「スマート面会」システムを導入（面会情報の一元管理、オンライン事前申請）
成果：面会予約に関する電話対応が最大75%削減。受付対応スタッフを2〜3名から1名へと削減し、月額約17.8万円の純削減効果を創出。セキュリティ基盤が整ったことで、面会時間の延長（15分→30分）も実現。

今村総合病院 ― スマート面会＋AI電話による高齢者サポート

実施内容：看護業務の中断を防ぐため「スマート面会」を導入。さらにウェブ予約が難しい高齢者向けに、音声ガイダンスによる「AI電話予約」を導入。
成果：看護師による1患者あたりの面会受付対応時間を約6分から19秒へと95%短縮。AI電話により90代の高齢者でも自力で電話から面会予約が可能になり、「誰も取り残さないDX」と業務効率化を両立。

浦添総合病院 ― 受診前AI相談電話による対応時間の劇的短縮

実施内容：外来看護師への直接入電で業務中断を引き起こしていた課題に対し「受診前AI相談電話」を導入。AIが初期対応を行い、症状の聞き取りから緊急度判定、要点レポートの作成までを自動で実施。
成果： AIが一次受けをすることで電話の待ち時間の発生を抑え、応需率の改善につながった。ゼロから問診する手間が省け要点レポートを活用できるようになったことで、1件あたりの電話対応時間が平均10分前後から4分へ大幅短縮され、看護師の心理的・精神的負担が大きく軽減された。