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7・問3）。電子カルテ導入済みでも届出できないケースがある理由と、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、構造的に安全なオフライン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週1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年改定で分割された制度を整理。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）、認証電子カルテ未公表の落とし穴まで、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。