訪問看護サービスを展開するクライアント企業と共同で開発した、AI FAQボットシステムの構想策定〜要件定義・設計・ファーストリリースまでの支援実績をご紹介します。クライアント企業は長年にわたり地域医療を支え、訪問先での看護判断の質を高めるための業務改善に取り組んできました。しかし、看護師が現場で直面する疑問は多岐にわたり、社内マニュアルやガイドラインが散在していることから、必要な情報に瞬時にアクセスできない課題を抱えていました。この状況を改善すべく、訪問先からスマートフォンで気軽に質問できるAI FAQボットの導入を決意し、RIPLAがプロジェクト立ち上げから伴走いたしました。

・訪問先で生じる実務・記録・報酬算定などの疑問に即時アクセスできず、電話やチャットによる本部依存が増加していた
・マニュアルやナレッジが複数のシステムに分散し、看護師が自己完結できる環境が整っていなかった
・AI FAQボットの構想はあったものの、対象範囲や利用シーン、必要機能などが整理されておらず、最初の一歩を踏み出しづらい状況にあった

・現場ヒアリングを通じて問い合わせの実態と情報動線を可視化し、AI FAQボットで解決すべき優先課題を定義
・初期リリースで対応すべき領域と、将来的な拡張を見据えた機能ロードマップを策定
・ボットの利用フロー設計、ナレッジ構造設計、AI回答精度向上のための情報整理方針などを定義し、開発・デザインまで一気通貫で伴走
・看護師が日常業務で無理なく利用できるUI/UXを設計し、短期間でのファーストリリースを実現

・現場の課題とプロダクトの目的が明確になり、組織内で共通認識が形成された
・訪問看護に特化したユースケースに基づくAI FAQボットが稼働し、問い合わせの標準化と業務効率化が進んだ
・現場の声を起点としたプロダクト改善サイクルが構築され、継続的な運用・拡張の基盤が整備された

クライアント企業では、看護実務、処置方法、記録ルール、報酬算定、緊急時の判断など、訪問看護師が日々直面する疑問が膨大に存在していました。これらは紙資料、PDF、社内システム、共有フォルダなどに点在しており、訪問中に必要な情報へたどり着くには多くの時間と手間がかかっていました。その結果、看護師は本部や管理者に都度確認せざるを得ず、相談件数が集中する時間帯には回答待ちが発生し、業務効率にも負担が生じていました。

さらに、AI FAQボット導入の構想はあったものの、どのような質問を対象とするべきか、AIが参照する情報をどのように整理するか、医療・介護に関わる情報を扱う上でのセキュリティ要件をどう定義するかなど、具体的な議論には至っていませんでした。このような状況から、構想をプロジェクトとして成立させるための要求整理と要件定義の必要性が高まり、RIPLAにご相談いただきました。

RIPLAはまず、訪問看護師・本部スタッフ・管理者へのインタビューを行い、問い合わせの実態と情報動線を詳細に把握しました。そこから、AI FAQボットが介在することで最も価値が生まれる領域を抽出し、看護実務、記録、報酬算定、社内ルールなどカテゴリごとにユースケースを整理しました。看護師が訪問中にどのようなシチュエーションでボットを活用し、どのような回答形式が適切かを具体的なストーリーとして言語化しました。

そのうえで、必要な機能要件と非機能要件を定義し、AIが回答するために参照すべきナレッジの整備方針、チューニング方法、フィードバックループの設計を行いました。並行して、スマートフォンを前提としたUI/UX設計やチャットフローのデザインを進め、開発チームと連携しながら、短期間で実装・検証・改善のサイクルを回しました。

結果として、最初のリリースでは現場で特に問い合わせ頻度の高かった領域を中心にボットを稼働させることができ、看護師が訪問先で迅速に判断できる環境が整い始めました。

本プロジェクトは、要件定義から初期リリースまで約6ヶ月、総額1,200万円規模で実施されています。現場ヒアリングからユースケース設計、AIナレッジ整備、UI/UX設計、開発・検証までを一気通貫で進める必要があり、特に初期フェーズでの要件の解像度がプロジェクト成否を大きく左右する特性を持っていました。

クライアントがRIPLAに発注した決め手は、訪問看護という専門性の高い業務領域においても、現場の実態に即した業務フロー整理とシステム要件定義を行い、AI活用のユースケースにまで落とし込める点にありました。また、BoxシリーズとAI駆動開発を活用することで、従来型の開発と比較して短期間かつ低コストでの立ち上げが可能である点も評価され、今回のプロジェクト採択につながっています。

AI FAQボットの導入により、看護師が訪問先で判断に迷った際に即座に情報へアクセスできるようになり、本部への相談依存が減少しました。回答精度の向上やカテゴリ拡張に向けた改善サイクルも設計されているため、今後も継続的にプロダクト価値が高まっていく見通しです。本プロジェクトを通して、クライアント企業では「現場からの問い合わせをナレッジとして蓄積し、組織全体で活用する」文化が醸成されつつあり、訪問看護の質向上に向けた新たな基盤が構築されました。

RIPLAは、引き続きクライアント企業のDX推進パートナーとして、現場に根ざしたプロダクトづくりを支援してまいります。

株式会社riplaでは、IT事業会社出身のプロフェッショナルが「Impact-Driven型支援」を通じて、プロダクトやシステムの納品・提供を目的とせず、お客様と同じ目線で、事業成果の達成をゴールとして、高品質なDX/開発支援をいたします。

また「Boxシリーズ」による、受発注管理・在庫管理・配送管理・業務システム・生成AI・SaaS・マッチングサイト・EC・アプリ・LINEミニアプリなどの標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」を活用することで、低コスト・短期間でのスクラッチ開発を実現いたします。

もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。IT事業会社出身のプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、「Impact-Driven型支援」を掲げ、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の実現に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。