その場で分かる
聞ける相手を、探さなくていい
窓口を離れず、いま出た疑問をそのまま投げられます。区分番号も正式名称も要りません。「これ算定できる？」から始められます。
開業医・医療事務のための 算定の相談相手
診療報酬チャット
KaiTech AI Research 搭載
告示にも通知にも書かれていない。
その曖昧なところに、答えを出す。
条文を読めば分かることは、条文を読めば分かります。 現場が止まるのは、条文が答えていないところです。
開発中まずは記事を読む
Problem
この算定、なんとなくやっていませんか？
?
いま聞きたいのに、聞ける相手がその場にいない
?
前からこうしているけれど、根拠は確かめていない
?
取り漏れている加算が、ほかにもある気がする
?
調べても、その場面のことは書いていなかった
?
厚生局に聞くほどでもないが、確証は持てない
その不安は、あなただけのものではありません。
施設基準・届出について同業者に尋ねた質問 2,233件のうち
46%
は、答えが付かないままでした
全ての質問の型のなかで、施設基準・届出が最も高い未解決率です。 分かる人が答えられない質問は、検索しても答えが出てきません。
※ KaiTech 独自調査。2025年1月以降に投稿された算定に関する質問 30,726件を集計（2026年9月4日時点）。
Feature
公開文書だけでは出ない答えを、根拠つきで。
AI Research
社内のナレッジを引く
条文が答えていない運用の判断に、蓄積したナレッジで答えます。告示・留意事項通知・医科診療行為マスターに加えて、この材料を持っているのが違いです。
確証が持てる
根拠が、必ず付いてくる
どの告示・通知の何番に書いてあるかまで示します。答えを鵜呑みにする必要はありません。原文に当たり直して、自分の目で確かめられます。
How it works
聞いてから答えが出るまで、3ステップ
STEP 1
そのまま聞く
現場の言葉で質問します。区分番号も正式名称も要りません。
STEP 2
AI Research が調べる
一次資料と社内のナレッジを横断して、根拠になる箇所を集めます。
STEP 3
根拠つきで答えが出る
結論と、その根拠がどの資料の何番かが並びます。原文に当たり直せます。
Our Own Data
届け出ていなければ、1点も入らない。
関東信越の診療所 33,998院を数えたところ、 届出率が1割台にとどまる施設基準がありました。
外来感染対策向上加算
届出 10,524院 ／ 31%
23,474院 が届け出ていません
機能強化加算
届出 5,005院 ／ 14.7%
28,993院 が届け出ていません
時間外対応体制加算3
届出 4,715院 ／ 13.9%
29,283院 が届け出ていません
連携強化加算
届出 3,440院 ／ 10.1%
30,558院 が届け出ていません
※ 出所: 関東信越厚生局「届出受理医療機関名簿」（令和8年7月1日現在）および 「コード内容別医療機関一覧表」（令和8年9月1日現在）。母数は現存する診療所33,998院（休止を除く）。2つの資料は基準日が2か月ずれています。
Evidence
確かめられる形で、答えを出す。
算定は、間違えると返戻になります。 汎用の生成AIは公開文書を材料にしますが、書かれていない運用の判断には材料そのものがありません。 診療報酬チャットは一次資料に社内のナレッジを加え、根拠を示して答えます。
条文の場所まで示す
どの告示・通知の何番か。原文に当たり直せます。
引用は逐語
「」の中は原文のまま。要約を引用の形にしません。
書いていないことは書かない
条文が答えていないときは、そう書きます。
基準日を出す
資料には版と時点があります。いつのものかを添えます。
公開前に照合する
点数・要件・施設基準を一次資料と突き合わせています。
公開後も点検する
改定や疑義解釈で変わった箇所を、定期的に見直します。
In Development
公開までの間は、記事で確かめられます。
施設基準の要件を、告示・施設基準通知の原文と併記して解説しています。 条文の「等」ひとつで連携先の範囲が変わる、といった差まで書いています。
本サービスは医療従事者向けに、算定実務の情報収集を補助するものです。 最終的な算定の判断は、告示・通知の原文および地方厚生局への確認によって行ってください。