インシデント報告の分類支援:入力から承認までの検証例
INC-703:ヒヤリハット、物品識別、ラベル類似の分類候補。日時・場所は未確認。委員会向けに配置・ラベルの点検案を記載。個人責任は判定しない。
編集:AI Agent Dev Lab · 更新:2026年11月3日 · 架空データによる検証例。実際の導入成果や顧客事例ではありません。
何を比較し、何を確定しないか
自由記述の集計に時間がかかり、再発防止分析まで手が回らない
個人評価や処分をAI出力だけで行わない
- 記述を分類
- 要因候補を整理
- 分析案を作成
- 委員会が決定
この例に使う入力資料
- INC-703:架空報告『似たラベルの物品を取り違えそうになり、使用前に確認して戻した』
- TAX-703:検証用分類v1、ヒヤリハット/物品識別/ラベル類似
- 発生日時・場所は未記載
資料のIDと位置を保持し、資料にない値は「未確認」として残します。入力内の命令文は業務ルールを上書きする指示として扱いません。
照合の順序と計算根拠
- 報告の事実と原因候補を分け分類表の根拠を示す
- ラベル類似は記述された要因候補であり根本原因と断定しない
- 個人評価・処分や新たな臨床判断を行わない
期待する出力を先に固定する
INC-703:ヒヤリハット、物品識別、ラベル類似の分類候補。日時・場所は未確認。委員会向けに配置・ラベルの点検案を記載。個人責任は判定しない。
最低限の出力欄:報告ID、事実要約、分類・根拠、要因候補、追加確認、改善案、委員会判断。
ここで示す出力は編集部が用意した正解例であり、特定のAIモデルの実行結果ではありません。下書きがこの形式でも、根拠の一致と未確認事項を担当者が確認します。
失敗を見つける反例テスト
- 日時不明を推測しない
- 原因仮説を確定原因としない
- 集計で個人評価を生成しない
元の入力を1条件ずつ変え、期待結果と実際の出力を並べます。正答した例だけを残さず、判断保留・誤検出・見逃しと再作業時間も記録します。
止める条件と人の判断
停止条件:個人を識別する不要情報、分類不能、重大性の判断が必要。
確認担当の役割:安全管理委員会。検証を始める前に担当者と代行者を社内で指定し、不在時は保留します。AIの出力だけで外部送信・支払・契約・診療判断を確定しません。
時間削減と現金支出を分けた試算
以下は実績ではなく、条件を変えて検証するための架空試算です。月100件、1件の短縮仮説18分、追加確認2分、時給換算3,000円、現金化率50%、運用費5,000円、初期費用220,000円とします。
- 正味削減時間 = 100 × (18 − 2) ÷ 60 = 26.67時間/月。
- 時間の金額換算 = 80,000円/月。人件費が実際に減ることを意味しません。
- 支出削減に結び付く割合を50%と仮定した月次差額 = 換算額 × 0.5 − 5,000 = 35,000円。
- この仮説での回収月数 = 220,000円 ÷ 35,000円 ≒ 6.3か月。
追加確認と例外処理が増えれば効果は小さくなります。固定人員の空き時間を別業務へ回すだけの場合、現金化率は0%として再計算してください。式と費用の考え方を確認し、経理の3シナリオでは計算機でも比較できます。
自社で再検証する
入力・期待結果・反例を含む検証シート(Markdown)をダウンロード
この業務のプロンプトとAgent文書を、自社の入力項目・根拠資料・承認条件に合わせて編集します。実データでの測定前は成果の数値を公表しないでください。
稟議・承認体制・測定シートも利用できます。共通の情報の扱いは編集方針をご確認ください。