ブラジル大手病院がAIエージェントで収益サイクルを監視・改善：Amazon Bedrock AgentCoreを活用した革新的な取り組み
ブラジルの大手医療機関であるレデ・マテル・デイ・デ・サウーデ（Rede Mater Dei de Saúde）は、AIエージェントシステムを導入し、病院の収益サイクルにおける構造的な課題に取り組んでいる。同病院は、A3DataおよびAWSの支援を受け、Amazon Bedrock AgentCoreを活用した12種類のAIエージェント群を稼働させた。この取り組みは、ブラジル医療セクター全体が直面する深刻な課題、すなわち請求拒否（クレーム・ディナイアル）の増加（2024年時点で業界平均が11.89%から15.89%に急増し、最大100億レアルの未収益に相当）に対処することを目的としている。
従来、同病院は、手作業による複雑なプロセス、分散したデータ、高い離職率による人員配置の不安定さ、そして複雑な検証作業による不整合といった課題を抱えていた。これらが収益サイクル（資格認定から請求に至るまで）に悪影響を及ぼしていた。レデ・マテル・デイは、この課題を解決するため、AIエージェントを「デジタルフォース」として機能させ、感知、決定、行動を自律的かつ監査可能な形で実行するシステムを構築した。
導入された12エージェント群には、「契約エージェント」（複雑な契約ルールの集約）、「パラメータ化エージェント」（ルールをERPシステムに自動翻訳）、「承認エージェント」（保険会社とのやり取りの自動化）などがある。これらのエージェントは、Amazon Bedrock AgentCore Runtime上で実行され、データ実行層（DEL）、エージェント実行層（AEL）、信頼性・コンプライアンス層（TCL）の3層構造で構成されている。特に、AgentCore Evaluationsを利用することで、正確性、有用性、安全性などの指標に基づいた継続的な監視と評価が可能となり、AIシステムの信頼性とトレーサビリティが確保されている。
この初期段階の導入により、レデ・マテル・デイは目覚ましい成果を上げている。最初の4か月間で517%の投資収益率（ROI）を達成し、承認にかかる時間を66%削減、手術開始時間を33%削減した。また、統一されたテレメトリーにより、障害特定と解決にかかる時間を大幅に短縮し、経営層に対しては、自動分析量、予測財務影響、拒否リスクなど、リアルタイムかつ精度の高いKPIを提供し、戦略的な意思決定を支援している。このプロジェクトはラテンアメリカにおける先駆的な取り組みとして、AWS re:Invent 2025でも紹介された。
背景
ブラジルにおける医療保険制度の複雑化と、それに伴う医療機関の請求プロセスにおける「クレーム・ディナイアル（請求拒否）」の増加が構造的な課題となっている。この拒否は、病院のキャッシュフローに甚大な影響を与え、多くの医療機関が効率的な収益サイクル管理を求めている。本事例は、この業界の課題に対し、最新の生成AI技術を適用した具体的な解決策を示すものである。
重要用語解説
- Amazon Bedrock AgentCore: AWSが提供する、AIエージェントの実行、ツール連携、メモリ管理、監視（Observability）を包括的に行うサービス。AIエージェントを本番環境で安全かつ大規模に運用するための基盤を提供する。
- 収益サイクル（Revenue Cycle）: 医療機関において、患者の診療から支払いを受けるまでの全プロセス（資格認定、サービス提供、請求、支払い回収など）を指す。このプロセスが効率的であることが病院経営の鍵となる。
- クレーム・ディナイアル: 医療機関が保険会社などに請求した診療報酬が、何らかの理由（書類不備、規定違反など）で支払われず拒否されること。医療機関の収益を圧迫する主要因である。
今後の影響
本事例は、医療業界におけるAI導入の可能性を示すグローバルなベンチマークとなり、他の大規模病院ネットワークにも大きな影響を与える。AIエージェントによる自動化と監視体制の確立は、単なるコスト削減に留まらず、医療サービスの質向上と、より強固で監査可能な経営基盤の構築を可能にする。今後の展開として、より多くの専門領域（例：診断支援、薬剤管理）へのAI適用が期待される。