Medical AI Agent Platform
AIP プラットフォーム
既存の病院システムの上で、AI エージェントに安全に業務を任せる
HIS・勤務表・予約システムは作り直さず、その機能を MCP／Skill として公開。AI エージェントがシナリオに沿って動的に計画し、患者へ連絡します。すべてのステップは Policy・承認・監査を通り、必要なときは人に引き継ぎます。
Scenario · Leave
Agent Runシナリオ例：医師の休暇に伴う外来の予約変更
- 休暇システムで医師の休暇を承認
- 能力層を通じて影響を受ける予約を特定
- エージェントが患者へ連絡し、変更案を提示
- 必要に応じて承認を依頼、または医事課へ引き継ぎ
Architecture
三層構造、それぞれの役割
既存システムはそのまま稼働し、中間の能力層が機能を標準化。AI エージェントは能力層を通じてのみ動作します。
01 · Existing Systems
既存の病院システム
休暇・HIS・勤務表・予約・SMS・医事課・現場サイネージは、これまでどおりの操作で動きます。
休暇システムHIS勤務スケジュールシステム受付システム医療事務
02 · MCP / Skill
MCP／Skill 能力層
既存システムの照会・更新を標準の能力として包み、Gateway が入力検証・冪等性チェック・記録をまとめて行います。
休暇イベント MCPHIS 照会 Skill予約変更 Skill患者連絡先 Skill
03 · AI Agent
AI エージェントの動的計画
シナリオの目標と患者の返答から次の一手を決定。患者ごとの結果は実際の実行記録からシステムが判定し、モデルの自己申告は採用しません。
ScenarioGoal + Policy + ContextMock / LLM Runtime
Entry Points
4 つの入口から始める
Trust Boundary
なぜ信頼できるのか
Runtime（LLM を含む）は常に信頼しない前提です。何をしてよいか、何をしたかはプラットフォームが決め、記録します。
Policy
能力を呼び出す前に、システムが Mock ワールドから導いた事実にもとづいて可否を評価します。
承認
承認が必要な操作は Gateway が承認票を作成し、入力に紐づけ、一度だけ使えます。
Audit
すべての能力呼び出しに実行記録と監査証跡が残り、後から追跡できます。
人への引き継ぎ
連絡前・発信結果・患者返答後の 3 つのチェックポイントでルールを評価し、必要なら人へ渡します。