病院を経営されている方へ
空きベッドを埋める経営、終わりにしませんか？
目指すべきは「病床あたりの利益最大化」。同じ病床数でも、患者がスムーズに退院し、次の受け入れができる病院は収益構造そのものが違います。
従来型の経営と、回転型の経営
| 指標 | 安い患者で埋める病院 | 回転で稼ぐ病院 |
|---|---|---|
| 在院日数 | 長期化 | 最適化 |
| 病床利益 | 低下 | 向上 |
| 新規の受け入れ | 空きが出ず断ることも | 柔軟に受け入れ |
| 収益構造 | 衰退型 | 成長型 |
「回転で稼ぐ」とは、患者を追い出すことではありません。必要な入院期間を保ったまま、調整の遅れによる"余分な入院日"をなくすという意味です。
400床の急性期病院で、年間の医業利益がどれだけ増えるか
| 平均在院日数の短縮 | 年間の医業利益増 |
|---|---|
| 1日短縮 | +3.9億円 |
| 2日短縮 | +8.7億円 |
| 3日短縮 | +14.6億円 |
| 5日短縮 | +31.5億円 |
出典: 「日本の入院医療費・在院日数短縮・病床回転の統合試算」（2026年7月。厚生労働省のDPC退院患者調査・DPC電子点数表・医療費の動向・病院経営管理指標にもとづく）。病床利用率75.68%、平均在院日数11.4日、患者1人1日あたり入院収益81,929円、限界利益率58.1%、空床が新規患者で100%埋まる場合の中央試算です。成果を保証するものではありません。貴院の規模での試算は下でお試しいただけます。
あなたの病院だと、いくら増えますか
病床数と現在の平均在院日数を入れてください。厚生労働省の公表データにもとづく病床回転モデルで、年間の入院件数・収益・利益がどう変わるかを試算します。
この試算の根拠と、注意していただきたいこと
計算式と係数は「日本の入院医療費・在院日数短縮・病床回転の統合試算」（2026年7月）にもとづきます。一次データは厚生労働省のDPC退院患者調査・DPC電子点数表・医療費の動向・病院経営管理指標・医療経済実態調査です。初期値は同調査の400床急性期病院モデル（病床利用率75.68%、平均在院日数11.4日、患者1人1日あたり入院収益81,929円、限界利益率58.1%）を用いています。
この試算は成果を保証するものではありません。次の前提の上に成り立っています。
- 空いた病床が新規の患者さんで埋まること。埋まらなければ、1症例あたりの収益が下がるだけになります（最低限必要な充足率も表示しています）。
- 病床以外の処理能力が足りていること。手術室・救急・検査・薬剤・医師・看護師・退院支援が追加の患者さんを扱えなければ、病床は埋まりません。短縮幅が大きいほど、この制約が中心になります。
- 追加の固定費を見込んでいないこと（中央試算）。増員や設備投資が必要になれば利益増は小さくなります。
- 医療機関別係数や貴院のDPC構成は反映していません。実際の数字は、貴院の実績値に置き換えて算出します。
この計算はお使いのブラウザの中だけで行われ、入力した数値がどこかへ送られることはありません。
退院調整の現場の方へ
その退院調整、"人の力"だけに頼っていませんか？
調整業務の負担が大きく、患者さんの退院がスムーズに決まらない。そんな現場の"あるある"を変えます。
現場の"あるある"課題
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退院後の療養先がなかなか決まらない
選択肢の比較検討が難しく、患者さん・ご家族に最適な提案ができない。
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電話とFAXでの調整に時間を取られる
連絡手段が非効率で、他の業務に影響。書類作成の手間も大きい。
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情報が散在していて調整が属人的
担当者によってプロセスがバラバラ。経験者に依存する状況になっている。
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ご家族との説明調整に時間がかかる
退院先の選択肢を説明する資料作成や、面談の調整に多くの時間が必要。
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退院予定日が実は曖昧なことも
状況の変化で予定が前後しやすい。情報共有が追いつかず、説明の食い違いが起きることも。
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どの施設に空きがあるか即答できない
地域リソースの情報が分散し、更新のタイミングもバラバラ。まとめて把握しにくい。
この負担は、数字にすると
AIが引き受けること
導入前と導入後
これまでの業務
- 患者情報の手動収集
- 電話・FAXでの調整作業
- 手作業による資料作成
- 日程調整の繰り返し
AI導入後の業務
- 退院可能日の自動算出・提示
- 自動スケジュール提案
- 家族説明資料の自動生成
- 変化があれば自動で再提案
属人的だった作業をAIが支え、スタッフの負担を大きく減らします。
使う人の流れ
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入院受付 → 基礎情報の入力
対話形式で1〜3段階の入力。不足があればその場で案内。退院推奨日と療養パターンの候補が提示されます。
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面談の調整 → 合意
候補を費用・ご家族の負担・通院動線で比較。日程が決まると、退院までの段取りが自動で組まれます。
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進捗・変化 → 再提案
病状や受け入れ先の空き状況が変われば、AIが計画を組み直します。関係者へ通知が届きます。
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退院時の精査 → 匿名化
記入漏れを自動で検知。退院が完了すると、個人が分からない形へ自動で変換されます。
目標とする成果
- −5〜10% 平均在院日数（導入6か月時点の目標）
- −20〜30% 退院支援員の1患者あたり工数（同）
上記は目標値であり、達成を保証するものではありません。効果は大学研究室との共同研究で第三者検証を進めています。
決めるのは、AIではなく人です
医療の現場でAIを使うことに不安があるのは当然です。センパイナースは次の考え方で設計しています。
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AIは提案し、人が決めます
退院日も療養先も、AIが出すのは候補です。最終的な判断は必ず医療者と患者さん・ご家族が行います。
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個人情報は退院時に自動で匿名化
退院・非アクティブへの移行時に、氏名・住所などは元に戻せない形へ変換します。統計として使う場合も個人は特定できません。
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データは国内に保管します
保管先は国内リージョンに限定し、国外への移転は行いません。通信・保存とも暗号化しています。
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誰が何を見たか記録が残ります
操作の記録は書き換えできない形で保管。職種ごとに見える範囲を分け、他院のデータには一切アクセスできません。
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医療情報のガイドラインに準拠
厚生労働省「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第6.1版」に沿って設計しています。
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第三者による効果検証
予測の精度と業務への効果を、大学研究室との共同研究で外部から検証する計画です。
まずは、無料の試算・診断から
病床数を教えていただければ、貴院の状況に合わせた試算をお出しします。ご希望に応じて次の形でも承ります。
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無料の試算・診断
貴院の病床数・在院日数をもとに、収益インパクトを算出します。
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無料デモのご案内
30床以上の規模であれば、実際の画面をご覧いただけます。
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10分の無料ヒアリング
現場の課題をお聞きするだけでも構いません。訪問・オンライン可。