# 訪問看護記録AI生成 — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | 医療・福祉 |
| ユースケース | 訪問看護記録AI生成 |
| WFパターン | `start → llm(SOAP生成+異常検知) → template(記録整形) → end` |
| RAG | なし |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/0lIgCnvcKfhiZB4A |

## 概要

訪問看護のメモやバイタルデータからSOAP形式の看護記録を自動生成し、異常値があればアラートを出す。

## デモ手順

1. DDF Web UI (`/dashboard`) を開く
2. 「訪問看護記録AI生成」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「医療・福祉」、UC「訪問看護記録AI生成」が自動入力される
4. 「デモ生成開始」をクリック
5. 生成完了後、デモURLを顧客に共有


## テスト入力例

### 入力例1
```
4/1 10:00 山田花子様(82歳女性) 訪問 BP 165/95 P 88 BT 36.8 SpO2 96% 前回より血圧高め 本人「最近塩辛いものが食べたくなる」と 下肢浮腫あり(+1) 服薬確認OK 降圧剤は飲んでいる 清拭実施 皮膚状態良好 次回は4/4予定
```


## 顧客への説明ポイント

- 「これは自動生成されたプロトタイプです。本番利用には追加の設計・開発が必要です」
- 「御社の実データ/ドキュメントを使えば、さらに精度の高いデモをお見せできます」
- 「Self-hostedなので、御社のデータは外部に出ません」

## AI品質評価コメント

合格。出力は空やエラーではなく意味のあるテキストがあり（基準1）、医療・福祉のケア記録要約とリスク抽出に直接関連している（基準2）。顧客デモに耐える詳細さ・構成（臨床要点、リスク項目と根拠・重症度・緊急度・対応、優先アクション、観察項目と検査提案）があり最低限の品質を満たしている（基準3）。患者固有の情報（82歳女性、BP165/95、下肢浮腫、塩分嗜好、降圧薬内服、次回訪問4/4等）に具体的に言及しており（基準4）、汎用テンプレートのみではなく個別対応の推奨が含まれている（基準5）。必要なら薬剤名・既往歴等の追加情報があると更に良くなるが、デモ基準は満たしている。

## 次のステップ（受託提案）

1. 顧客の実データでカスタマイズデモ（POC: 5-10万円）
2. 本番環境設計・構築（受託開発）
3. 既存システム（kintone/Salesforce等）とのAPI連携
4. 運用保守サポート