同じ商品名のSTORES版は【動画中心】ですが、Brain版は【文章＋動画】で、内容を大幅に加筆・再構成しています。特典のアプリ（介護報酬加算比較アプリ等）はどちらも一緒です。

介護報酬加算比較アプリはアップデートしていまして、使い方はこちらをご覧いただければと思います。

特にBrain版では、

・生成AI活用で、診療報酬改定により数千万円の増収につながった事例

・介護報酬の加算を比較し、「自施設で算定できそうな加算」を分析した事例

・ローカルLLM、RPA、RAGなど、難しく見える専門用語をできるだけ平易に解説

を追加しました。

さらに、Brainの紹介報酬は50％に設定。10,000円の商品なので、Brain登録後にご自身の紹介リンクを発行し、他の方がそのリンク経由で購入されると5,000円の紹介報酬になります。

「これは医療・介護関係者にも教えたい」と思った方は、ぜひシェアしていただけるととても嬉しいです。

それでは早速本編です！もしテキストよりもまずは動画解説という方は目次で「14. おわりに」に飛んでいただければご覧になれます。

こちらが切り抜き動画です。

ある病院が、AIで「2億円」の利益改善を見込んでいます

まず、この話から始めさせてください。

先日、姫野病院（福岡）の姫野理事長のFacebook投稿が話題になりました。

CleanShot 2026-08-13 at 11.17.14@2x.png

内容を要約すると、こうです。

AIによる診療報酬の取りこぼし防止 → 直近の6月単月だけで約300万円を回収。足元は年換算3千万円規模のペース
AIを活用した物品コストの最適化 → 450万円規模のコスト削減
業務システムの内製化 → 人事考課ソフトや患者教育用教材、シフト作成ツールなどを自前化。外注すれば年間800万円規模の費用を内製でまかなう
ミッション・ビジョン・バリューを起点とした経営・人事戦略の一体設計 → 年間2億円の増収計画

そして、ここが一番大事なところです。

これらの仕組みは、外部ベンダーに頼らず「非エンジニアである理事長」が、AIを使って自作している。

「30分の作業が5分になった」という時短の話ではありません。

経営の数字そのものが動いています。

決して姫野病院が特別ではなく、同じような事例が他病院でも起きてきています。

2026年診療報酬改定で算定できるか微妙だった入院料や加算が、生成AIに聞きながら厚生労働省への交渉文書を作成することにより算定できることになったと。入院料は1億円以上、加算は数千万円のインパクトがありました。

実は各種調査では、AIで収益・利益を大きく改善できた企業はわずか8％程度と言われています。

だからこそ、AI活用をITの専門家や現場に「任せる」のではなく、組織の全体と一番遠くの未来が見えている理事長や事務長こそが使う。

そうすると、AIは単なる道具ではなく、経営にインパクトを与える武器になります。

姫野病院ではAI活用により「業務システムの内製化」が行われていますが、本書では内製化で作れるアプリの他、オンプレ型の電子カルテで使える生成AIもご紹介していきます。

生成AIで「価格破壊」を起こしたい

先に、私のモットーを言い切っちゃいます。

生成AIで、医療業界に価格破壊を起こしたい。

たとえば看護勤務表作成アプリのような電子カルテに関連サービス。

接続するとなると、初期費用が数百万円。

さらに保守費用が月々数万円取られる。

そういうビジネスモデルで成り立っているものが、たくさんあります。

東京ビックサイトなどで医療DXの展示会がよく行われていますが、

最先端のAI（特に、Claude Fable）を使えば

その相当部分が、自分たちで、自分たちの使いやすいように作れてしまいます。

大げさに聞こえるかもしれません。

なので、この記事では「実際に動いているもの」だけをお見せしていきます。

Claude Fableを使うためには月1万円〜3万円ぐらいかかりますが、数百万円の投資が節約できなら安いものと思うのです。

生成AIでできる経営改善は3つ

生成AIを使って、医療機関・介護施設が経営改善で今すぐ取り組めるのはこの3つです。

補助金申請
診療報酬・介護報酬の取りこぼし防止
システム内製化

① 補助金情報は「毎週自動で届く」ようにする

ChatGPTには、決まったタスクを定期実行させる機能があります。

私は実際に、こんな指示を入れています。

経済産業省、中小企業庁、国土交通省、厚生労働省、東京都、新宿区の公式ホームページを確認し、関係する新しい補助金、公募、助成金、支援制度、申請期限の更新があれば、制度名、対象者、補助対象経費、補助率・上限額、申請期限、公式ページを簡潔にまとめて知らせてください。前回までに通知済みの内容は重複通知しないでください。

これを週1回土曜日朝9時に実行し、Gmailにも通知するようにして。

これがChatGPTの画面です。

CleanShot 2026-08-13 at 11.43.16@2x.png

これだけで、毎週土曜の朝9時に補助金情報がGmailに届くようになります。

実際に届いた例がこちら。

CleanShot 2026-08-13 at 11.46.14@2x.png

AI導入そのものに補助金が使える時代です。

病院では厚生労働省や都道府県の補助金情報はよく入ってくるのですが、経済産業省や中小企業庁となるとカバーできていないケースが多いでしょうね。

今までは補助金情報があっても申請が面倒というのもありましたが、今は申請様式のwordもChatGPTやClaudeが自動的に作ってくれます。

特に、自院の名称、住所などの基本情報をあらかじめスキル（Claudeに覚え込ませる指示書）として覚え込ませておけば、どのようなパターンの申請が来ても簡単に申請できるはずです。

② 報酬の取りこぼしは「比較」で見つける

冒頭の病院は、診療報酬の取りこぼし防止だけで月300万円を回収していました。

介護分野でも同じことができます。

私は、厚労省の介護サービス情報公表システムのデータを使って、全国47都道府県の介護施設の加算取得状況を横並び比較できるシステムを作りました。

たとえば佐賀県の老健で絞り込むと、加算の取得数が多い順にずらっと並びます。

下記フォルダをすべてパソコンにダウンロードした上で「kaigo_shisetsu_hikaku.html」のhtmlファイルを開くことで使えます。