外部の歯科技工所に補綴物等を委託したとき、装着の算定日に1装置15点を算定します。算定できない場面、届出の様式101、請求書の保存と毎年8月の実績報告を整理します。
スキルを入れる前の検査ツールSkillSpectorを試すと、100点（入れないで）の指摘は説明文やテストのコードでした。手元のAIで評価させたときの時間切れと対処、giverthでの使い方をまとめます。
後発医薬品調剤体制加算の廃止で、後発85%はこの加算の要件に移りました。分譲実績や単品単価交渉も問われます。みなしの範囲と、11月30日までに確かめることを整理します。
クラウド型の議事録AIでは、会議の音声が社外のサーバーに送られます。75分の会議の録音を社内のPC1台だけで議事録にした実測（処理時間・聞き間違いの数）と、AIに任せず人が確かめる所、始め方を紹介します。
令和8年6月から訪問看護にもできた処遇改善加算（1.8%）。途中の月から取るときは、計画書が前々月の末日、体制届が前月15日まで。期日の数え方・要件・今月やることを通知から整理。
令和9年1月（予定）の引っ越しまでに、令和8年12月中の介護WEBサービス登録が必要。登録手順6つ・必要なもの・連携先の登録・処遇改善加算の特例要件を一次資料から整理。
要綱（令和8年10月16日公表）とQ&Aの原文から整理。申請は11月1日から・医療機関の手続きは不要・オンプレミス型は対象外。名前の似た標準型電子カルテとの違いと、入れ替え前にベンダーに聞く3つ。
ベースアップ評価料のお金は、基本給か毎月の手当の引き上げに使う決まりです。給与明細での見え方は施設ごとに違います。手当・賞与の扱いと、職員に聞かれたときの答え方を解説します。
一部保険外療養のレセプトに書くのは、院内処方の「（類）」と、対象外にした薬の理由①〜⑦（コメントコード820101977〜983）。点数の出し方、明細書、長期収載品の選定療養との違いを、記載要領と事務連絡の原文で整理します。
二つ星の宣言に必要なIPA「5分でできる！情報セキュリティ自社診断」。25問の中身、4・2・0・−1点のつけ方、100点満点の結果の見方を原文でまとめます。
厚生労働省の策定通知とQ&A（令和8年9月）の原文から改定点を整理。保守委託機関編の追加、パスワードの定期変更の削除、二要素認証の対象、小規模クリニックが確かめる契約書の記載までまとめます。
令和7年度版と原本どうしで比較。パスワードは二要素認証の採用までは13桁以上、二要素認証は端末とサーバの2項目に。医療機関用と薬局用の統合、立入検査で現物を確認される4つの書類もまとめます。
問診の下書き、レセプト点検、施設基準の判定を例に、医療事務の業務を「AIが下書きして人が確定」「AIが仕分けて人が判断」「AIに任せない」の3つに分ける目安を整理しました。
見守りセンサーの記録、見守りカメラの映像、設備のアナログメーターの写真。ロボットを使わない3つの事例を架空データで試し、AIに任せられたこと（選ぶ・範囲内か答える）と、人が確認すべきことを整理しました。
同じCopilotでも、個人のMicrosoftアカウントと会社のアカウントで入力内容の扱いが違います。学習させない設定、会社のアカウントのエンタープライズ データ保護、社内のファイルが答えに出る「見え過ぎ」への対策を公式情報で整理します。
厚労省の安全管理ガイドライン第7.0版のQ&Aで、生成AIの問は112問中1問だけ。答えはサーバの所在地の話で、患者情報の入力を認めたものではありません。個人情報保護法と注意喚起もふまえ、院内ルールで決める5つのことを整理します。
機能強化型（単独型・連携型）と従来型の要件と実績を表で整理。令和8年度改定で加わった業務継続計画（経過措置は令和9年5月31日まで）と、連携型で分かれた評価を通知の原文で確認します。
湿布（貼り薬102品目）もヒルドイド（ヘパリン類似物質36品目）もOTC類似薬の対象ですが、保険から外れるのではなく薬価の4分の1を別負担。処置後14日・長期使用・効能・妊婦など、特別の料金がかからない9つの場合を通知の原文で整理します。
架空の居室画像12枚と、それを4段階で暗く粗くした画像をAIに読ませた検証から、どの画質で誤り始めるか、誤りが「床にいる」に偏ること、画質を測って人の確認に回す線の引き方と、導入前に施設で確かめる5つを解説します。
Difyのナレッジに社内文書を入れ、チャットボットにつないで質問に答えさせる5つの手順を解説。料金と、自社の診療報酬RAGで実際につまずいた点（本文の欠落・古い版・渡す件数）も紹介します。
令和9年3月1日から、対象の薬は薬価の4分の1を「特別の料金」として患者が別に払う一部保険外療養になります。対象一覧1,042品目と、処方箋・レセプト・明細書など医療機関が直す8か所を通知の原文で整理します。
個人のGoogleアカウントで設定がオンだと、Geminiとの会話は学習に使われ、一部は人が読みます。学習させない設定と、オフにしても72時間は保持されること、会社のGoogle Workspaceとの違いを公式ヘルプをもとに整理します。
ChatGPT・Claudeで学習をオフにしても会話は保存され、共有リンクや外部と連携したGPTsからの流出は防げません。OpenAI・Anthropicの公式情報と個人情報保護委員会・AI事業者ガイドラインをもとに、設定方法と社内ルールに入れたい4項目を整理します。
月給制でも最低賃金は時給に換算して比べます。月給÷1か月平均所定労働時間の式、計算に入れない手当と固定残業代、年間休日で時給換算額が変わる例を、2026年度の最低賃金と発効日で解説します。
見守りセンサーのログとカメラ画像を、外に出さないローカルAIに架空データで読ませた検証から、記録の下書きに使える範囲と、判定はプログラム・確定は職員に残すべき理由を解説します。
VRAM16GBのGPU1枚で、文章の下書き・長い会議の議事録・制度の照合にモデルを使い分けた実測値（VRAM・速さ）を紹介。必要スペックの目安と、2つ同時に載せると遅くなる落とし穴も解説します。
届出は実績不要でも、運用中は研修年2回・カンファレンス年2回・訓練年1回・院内巡回週1回。施設基準18項目と第二種協定指定医療機関の前提、上乗せ3加算の条件を通知のページつきで整理しました。
初診時80点の機能強化加算。施設基準7項目を通知のページつきで整理し、令和8年度改定で加わったBCP要件と令和9年5月31日までの経過措置、令和9年6月以降に届出が必要になる点をまとめました。
毎年8月1日現在で施設基準の適合性を確認し報告する「定例報告」。根拠通知と関東信越・四国厚生局の案内から、提出期限・提出書類・満たしていない場合の扱い・ベースアップ評価料の実績報告との違いを整理しました。
BCP（業務継続計画）が要件化されたのは機能強化加算だけではありません。一次資料を直接確認し、在宅療養支援診療所・病院、電子的診療情報連携体制整備加算、救急外来医学管理料まで対象5件を整理しました。
「AIを使いたいが顧客情報を外に出したくない」——クラウドAIへの入力リスク、2025年8月のClaudeポリシー変更、NDA・営業秘密など中小企業に関わる法的リスクと、データを外に出さないオフラインAI設計の選択肢を解説。
「AI導入補助金」として検索される制度は、2026年にIT導入補助金から改称された「中小企業デジタル化・AI導入支援事業費補助金」です。補助額・補助率と対象範囲、申請前に知るべき3つの落とし穴を公募要領に沿って整理します。
介護職員等処遇改善加算とは、介護職員の賃金改善のための介護報酬の加算です。専門用語を使わず、制度の目的・対象事業所・お金の流れ・実績報告書で差し戻されやすいポイントまでやさしく解説します。
ベースアップ評価料とは、医療機関スタッフの賃上げを支援する診療報酬の加算です。専門用語を使わず、制度の目的・対象施設・お金の流れ・注意点までやさしく解説します。
デジタル庁公式「行政手続等の棚卸調査結果」によると、厚労省所管の「申請等」手続き5,611件のうち3割弱がオンライン化未実施。医療機関はもちろん、雇用保険・労災の手続きを扱う中小企業への影響と、無料診断で確認する方法を解説。
報告書には「実績報告」と「中間報告」の2種類があり、届出時期・算定開始時期で対象が分岐する。令和7年度と令和8・9年度で様式が異なる点も解説。東京保険医協会の手引きを一次確認。
現行版の点数表や告示だけでは「新設」か「継続」かを判別できないことがある。厚労省公式の新旧対照表を必ず突き合わせる検証プロセスを、K046・B001-2の実例とともに解説。
届出さえ済ませれば安心、と考えている医療機関ほどはまりやすい落とし穴を解説。マイナ保険証利用率30%以上を毎月維持できるか、月次モニタリングを属人化させずに運用できるか——届出後も続く2つの実務課題を整理。
AIを導入しても3ヶ月で使われなくなる理由は性能ではなく「業務のどこに置くか」を決めていないから。渡す仕事の選び方・確認工程の残し方・現場からの反対意見への向き合い方を解説する。
Forward Deployed Engineer（FDE）という職域が国内外で注目され始めている。giverthが医療機関向けAI導入で実践してきたアプローチとこの概念がどう重なるかを、具体例とともに解説する。
看護業務改善が進みにくい理由と、患者情報を外に出さないオフラインAIをどう活用できるかを解説。記録業務・申し送り整理・院内マニュアル検索など、負担の大きい業務から小さく始める考え方。
栄養剤算定時のレセプトコメント要否は公式文書に明記がなく、レセコンベンダーによって案内が分かれています。現場の運用実態と、giverthが採る「要確認フラグ」で断定を避ける設計思想を解説。
正答率100%という数字だけでは、AIの判断過程に潜む誤りを見逃す可能性があります。DRIFT論文が示す「正解しても過程の36.9%にエラー」という事実と、判断根拠まで検証するgiverthの実践を解説。
算定基礎届の提出期限を過ぎた場合の対応と、電子申請でつまずきやすい3つのポイント（受付期間の誤解・CSV総括票の入力仕様・GビズID取得期間）を解説。バックオフィス業務のAI活用事例も紹介。
電子的診療情報連携体制整備加算（令和8年6月1日新設）の点数・施設基準・届出上の注意点を一覧表形式で整理。初診料加算1=15点/2=9点/3=4点、再診料=2点。旧加算からの自動移行なし、チャット機能は施設基準の対象外（疑義解釈その8）、区分で違う電子カルテ要件の3点に要注意。
富山西総合病院・藤田哲朗事務長の生成AI導入記から、「良かったこと」「正直な限界」「セキュリティの現実解（AIには設計図だけ渡す）」を読み解く。病院にAIを入れる前に決めておくべき3つのことを解説。
注5算定の外来・在宅施設は、様式100の収入実績額計算でR6改定分を除く必要がある。入院はそのままの算定点数を使う——この違いを見落とすと過大計上になる。保医発0305第8号への追記を解説。
電子的診療情報連携体制整備加算は旧医療DX推進体制整備加算から自動移行されない（疑義解釈その1・問3）。電子カルテの要件で迷いやすい点と、算定漏れを防ぐ届出チェックリストを解説。
「一度100%」では不十分——診療報酬は毎年改定される。Hermes Cronで毎月1日22:00に30件テストを自動実行しObsidianに記録する月次改善ループをコスト0円・クラウド不使用で実装。
「AIを使いたいが、患者情報を外に出したくない」——クラウドAIへの入力リスク、2025年8月のClaudeポリシー変更、医療機関固有の法的リスクと、データを外に出さないオフラインAI設計の選択肢を解説。
令和8年6月新設の電子的診療情報連携体制整備加算向け自主点検AIをClaude Code主導で8時間実装。TopK・チャンク要約・{{#context#}}・3bモデルの4バグを解消した実装記録。
AI導入後に機能が使われなくなる「PoC止まり」を抜けるための定着設計を解説。78%が逆戻りするDXの実態と、①業務を1つに絞る②正解を持つ人と作る③定期の伴走で直す、という3つのアクションを公開。
生活習慣病管理料1(Ⅰ)と2(Ⅱ)、どちらで算定すべき？令和8年改定後の制度を整理。最大の違いは包括範囲——1(Ⅰ)は検査・注射・病理まで包括、2(Ⅱ)は別算定可。別算定できる医学管理等（5項目/37項目）、充実管理加算の2段階施行（加算3=10点は2026年6月、加算1・2=30/20点は2027年4月）、血液検査6か月ルールまで整理。
「名前が変わっただけ」と従来どおり算定すると、算定できなくなります。届出は自動で引き継がれず、要件も一新。点数（初診15・9・4点／再診2点）、チャット機能は対象外（疑義解釈その8）、電子カルテ要件の落とし穴まで、電子的診療情報連携体制整備加算の算定可否の判定ポイントを整理。
診療報酬AIの正答率は性能ではなく設計で決まる。ナレッジベース分離・テストケースの根拠化・Pythonコードノード実装の3戦略で正答率76.7%→100%を達成した実装プロセスを公開。
「AI導入したが誰も使っていない」——これはAIの性能の問題ではなく設計の問題。精度信仰・フロー抜け・スタッフ軽視という3つの構造的原因と、3週間で現場に定着させる伴走型設計を解説。
WordPressから静的HTMLへ移行後にSearch Consoleで404警告が発生。404のまま放置するとGoogleが繰り返しクロールしてクロールバジェットを無駄消費します。.htaccessに410 Goneを設定して永久削除を伝える手順を解説。
医療AIが定着しない原因は性能ではなく設計の問題。経営層への情報ギャップ・責任フロー未設計・過去の失敗体験という「3つの壁」と、現場に定着させるための責任設計を解説。
スタッフ異動のたびに知識が消える問題をAI × Obsidianで解決する方法を解説。Claude CodeとHermes Agentの分業設計で「速度×記憶」を両立した組織ナレッジ管理の実装例を公開。
年商100億円以下の約170万社がAI空白地帯になっている実態と攻略戦略を解説。医療機関向けオフラインAI（Dify+Ollama）の実装パターン・ROI試算フレームを公開。
WordPressから静的HTMLへ移行した経験をもとに、表示速度・セキュリティ・更新コストを比較。医療機関・中小企業がどちらを選ぶべきかの判断基準を解説します。
X API v2とGoogle Apps ScriptでSNS投稿を自動収集する手順を解説。Bearer Token認証・スプレッドシート自動保存・重複チェックの仕組みを約3時間で実装した全工程を公開。
「便利そうだが、セキュリティが心配」「前例がない」——医療機関・自治体など保守的な組織でAI導入の稟議を通すための実践的な3つのステップを解説します。
診療報酬の算定ルールをAIに問わせるRAGシステムを構築し、正答率76.7%から100%まで改善した設計・検証プロセスの全記録です。
クラウドAPI利用料0円。DifyをローカルPCにインストールしてOllamaと連携する手順を解説。Dockerで完全オフラインAI環境を構築し、社内ドキュメントを外部送信せずにチャット・RAGを利用する方法を公開。