株式会社Yopaz Japan

保険金支払いの可否判断や支払い額の判定を支援するAI査定システムを開発しました。

請求書類、医学ガイドライン、診断情報などをAIで読み取り、疾病分類や入院の妥当性、医療上の因果関係などを整理し、一次査定結果を生成します。

手書き・表・画像を含む複雑な文書にも対応できるデータ処理基盤を構築し、査定担当者の確認負荷軽減と、新人担当者でも判断しやすい業務フローの実現を支援しました。

査定業務で確認が必要となる「支払い可否」「支払い額」「疾病分類」「入院妥当性」「医療上の因果関係」などを整理し、一次査定までの業務フローをシステム化しました。

主な対応内容は以下の通りです。

・請求書類、医学ガイドライン、診断情報などの取り込み・解析
・手書き、表、画像を含む非構造文書から必要情報を抽出
・Super RAGによる複雑文書の読解
・LLMを活用した医療・保険ロジックに基づく推論
・支払い可否や確認ポイントを含む一次査定結果の自動生成
・参照文書に基づく回答生成によるハルシネーション抑制
・医学ガイドラインや保険ルールの変更を考慮した、保守・改善しやすい構成

AIに最終判断を任せるのではなく、査定担当者が内容を確認したうえで判断できる支援システムとして設計しています。

AIによる文書読解と一次査定結果の生成により、従来人手で行っていた確認・判定業務を支援できる仕組みを構築しました。

特に、確認すべき項目や関連情報を整理して提示することで、査定担当者が最終判断を行いやすい業務フローを実現。新人担当者にとっても、確認観点を把握しやすい仕組みとしました。

また、参照文書に基づいて回答を生成する設計により、正確性が求められる保険査定業務でのAI活用を想定した基盤を整備しました。

保険査定のように高い正確性が求められる業務では、単に生成AIを導入するだけでは十分ではありません。
本プロジェクトでは、複雑な文書を正しく読み取り、根拠となる情報を参照しながら担当者の判断を支援できる仕組みづくりを重視しました。
AIと人が適切に役割分担することで、実際の業務で安心して活用できるシステムを目指しています。