導入事例（本番稼働中）医療関連 / 東京都・国内
8言語対応の事前問診フォームで転記作業をゼロに
背景と課題
外国人利用者の事前問診で、多言語の回答を日本語へ翻訳し、施設の管理表へ転記する作業が負荷になっていた。リアルタイム翻訳ツールでは記録が構造化されず、確認・管理に手間がかかっていた。
導入前の業務フロー
- 1.外国語の問診回答を受け取る
- 2.スタッフが翻訳ツールで1項目ずつ日本語化
- 3.管理用スプレッドシートへ手で転記
実装した仕組み
8言語対応の問診フォームを構築し、送信時にAIが回答を日本語へ一括構造化変換。施設別の管理シートへ自動で振り分け、転記作業をなくした。2施設をデータ分離した形で同一基盤に載せている。
導入後の業務フロー
- 1.利用者が母語でフォーム回答
- 2.送信と同時に日本語の構造化データが施設別シートに記録される
- 3.スタッフは内容確認と対応に集中する
設計のポイント
AIを使った部分
多言語回答の日本語への構造化変換
AIを使わなかった部分
医療上の判断・助言（システムは入力・翻訳の支援のみ）
人間の確認（HITL）
本人確認は来院時に人間が実施。AIの変換結果はスタッフが確認して利用する。医療判断は一切システムに持たせない責任分界を文書で明確化。
セキュリティ設計
本人確認書類・決済情報は取得しない設計。翻訳に不要な識別情報は外部AIへ送らず、データは施設管理のアカウント配下に保存。
使用技術
Next.js / Claude API / Google スプレッドシート
企業規模
2施設
結果
- 8言語の問診入力を日本語へ自動構造化し、翻訳・転記の手作業を廃止
- 2施設で本番稼働中（施設間はデータ分離）
※ 秘密保持のため顧客名・特定につながる情報は伏せています。記載内容は実装事実・実測に基づきます。効果は業務環境により異なります。