ドラッグストアでの現場経験から生まれた、高齢者を中心としたお客様の課題を解決するための開発プロジェクトの始まりについて
ドラッグストアでの現場経験を通じて、高齢者を中心としたお客様が適切な医薬品を選択することの難しさを実感しました。この記事では、開発プロジェクトの始まりと、解決したい課題について詳しく解説します。
高齢者の方々は、自分の症状を正確に言葉で表現することが難しい場合が多くありました。特に以下のような状況が頻繁に発生していました：
一般用医薬品の選択には、以下のような専門的な知識が必要です：
これらの知識を一般の方が持つことは難しく、専門家（登録販売者・薬剤師）のサポートが必要です。
店舗での相談には時間的な制約があり、すべてのお客様に十分な時間をかけることが難しい状況でした。特に混雑時には、簡潔な相談しかできない場合もありました。
medicine-recommend-system のREADMEや開発履歴から、現場のニーズがその後の機能にどうつながったかを挙げます。
これらの課題を解決するため、以下のようなシステムの開発を開始しました：
症状を自然な文章で入力できるチャット形式を採用し、専門用語を知らなくても相談できるようにしました。
実際の登録販売者が行う相談プロセスを分析し、それをシステム化しました：
医療情報システムとして、以下の安全性対策を実装しました：
medicine-recommend-system のREADMEおよび開発の軌跡と学びに基づく、開発の流れの要約です。
| 時期 | 主な内容 | |------|-----------| | 2025年10月 | 開発本格化。症状検出・医薬品マッチング・ルールベース推奨から開始。多言語対応・UI/UX・管理者機能（フィードバック・セッション管理）を実装（10月のみで205コミット）。 | | 2025年11月 | ハイブリッド推奨（ルールベース主軸＋LLMはNLU等に限定）、マルチインスタンス対応（PostgreSQLでセッション共有）、二段階スコアリングでAPI約67%削減、漢方34種のルール統合。 | | 2025年12月 | トリアージ・カウンセリング・店舗案内・緊急事案検出・方言対応・診断名検出・成分重複チェック・イースターエッグなどを実装。本番利用で得た「恋の病」の事例をきっかけにカウンセリングフローを強化。 | | 2026年1月 | アクセシビリティ（WCAG AA、音声読み上げ・文字サイズ・折りたたみ）、スコアリング改善、緊急避妊薬対応、オンボーディング改善など。 | | 2026年2月 | GCP Cloud Run・Neon PostgreSQLへ移行、SRPに基づくリファクタリング、ブロック時の案内メッセージのDB永続化、不適切ワード拡張。 |
開発の初期段階（2025年10月）は、基本的な症状検出・医薬品データベースとのマッチング・シンプルなルールベース推奨から始まり、その後LLMをNLUや質問生成に限定したハイブリッド構成へ発展しています。失敗事例や設計意図の詳細は開発の軌跡と学びにまとめています。
現在はβ版として運用していますが、以下の改善を予定しています：
このプロジェクトを通じて、**「人や社会に影響を与えるシステムは、誤ってはいけない」**という信念を改めて実感しました。
医療情報システムとして、単に「動く」だけでなく、「誤らせない」設計を徹底することが重要です。特に、以下の点を重視しています：
ドラッグストアでの現場経験を通じて、ユーザーの実際のニーズを理解することができました。高齢者の方々がどのように症状を表現するか、どのような課題があるか、現場で直接感じることができたのは、非常に貴重な経験でした。
開発開始から10ヶ月間、ほぼ毎日機能追加・改善を行ってきました。この継続的な改善の積み重ねが、システムの価値を大きく向上させたと感じています。
医療×AI分野での開発は、技術的な難しさだけでなく、安全性と倫理的な配慮が重要です。このプロジェクトを通じて、「システムを誤らせない設計」の重要性を改めて実感しました。
「人や社会に影響を与えるシステムは、誤ってはいけない」 - この信念を胸に、今後も現場の声を大切にしながら、より良いシステムの構築を目指していきます。
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