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AIを武器にDXを推進させるAMBL（アンブル）株式会社（本社：東京都品川区、取締役社長：毛利 政弘、以下 AMBL）は、この度、医療現場におけるAI活用の推進を支援するため、数理最適化を活用した医療従事者のシフト管理システムおよび病床割り当ての半自動化の導入支援を開始しました。
本プロジェクトは、医療現場が長年抱えていた非効率な業務課題に対し、AIと数理最適化の技術で業務効率化と医療サービスの質の向上をサポートすることを目指します。
数理最適化について
数理最適化とは、様々な条件や膨大なデータの組み合わせの中から、利益の最大化やコストの最小化といった最適な方法を導き出す技術です。例えば、「最も効率的なシフト作成」や「最適な配送ルート計画」といった課題を解決するために活用されます。複雑な問題をAIが瞬時に解決することで、ビジネスの成果を大きく向上させます。背景と課題
医療現場では、日々変化する状況の中で迅速かつ最適な判断が求められます。特に病床管理やシフト管理は、患者の安全と医療従事者の負担軽減に直結する重要な業務でありながら、多くの時間と労力が費やされています。具体的な課題は以下のとおりです。
シフト作成
医療従事者の資格やスキル、労働時間、希望休などを考慮した複雑なシフト作成に多大な工数がかかり、担当者の負担が大きい。病床割り当て
患者の状態や病床の空き状況、看護師の配置などを考慮した最適な割り当てが難しく、担当者の経験や勘に依存し、属人化している。主な導入支援業務と定量・定性効果について
AMBLのAI活用推進支援は、これらの課題を解決するため、特に「数理最適化による半自動化」と「データに基づいた予測」に焦点を当てています。主な導入支援業務と期待される効果は以下のとおりです。医療従事者のシフト最適化
数理最適化技術を活用し、複雑な条件を考慮した上で、医療従事者のシフトを最適化するシステムの導入を支援します。これにより、担当者の業務時間を最大70%削減するなど、負担を大幅に軽減し、労働環境の改善に貢献します。病床割り当ての半自動化
病床の決定は多くの人手と時間をかけて行われていますが、数理最適化技術を活用して、病床割り当てを半自動化し、入院患者の待ち時間や転院の低減を可能にします。 患者の重症度、病床の特性、看護師のスキルといった複数の要因を考慮し、最適な病床割り当て案を迅速に提示するシステムの導入を支援します。今後の展望
AMBLは、今回の医療分野におけるAI活用支援を契機に、AIと数理最適化の技術を駆使して、さまざまな業界の業務効率化を強力に支援してまいります。物流業界での運送ルート最適化や、製造業での生産計画・人員配置の最適化など、複雑な課題を抱える分野でのDX推進に貢献します。
今後も「デジタルの力でチャレンジする人が報われる社会を作る」というミッションのもと、より多くの企業と連携し、より良い社会の実現を目指します。
