こちらの記事は「MEDLEY Summer Tech Blog Relay」の18日目の記事です🎉

今週はFY25新卒エンジニアの4人が連続して記事をお届けします！

はじめに

株式会社メドレーに 2025 年 4 月に新卒入社した、平林です。 医療プラットフォームの歯科診療所事業部でソフトウェアエンジニアをしており、クラウド歯科業務支援システム「Dentis」を開発しています。

皆さんは病院や歯科医院で診察を受けた後、窓口で料金を支払っていると思います。ご存じの方も多いかもしれませんが、ここで払う料金は医療機関の収入の一部に過ぎません。

残りの診療報酬は患者が加入している保険組合（保険者）から支払われることになっており、医療機関は毎月患者に行った診療をまとめた書類（診療報酬請求書、通称レセプト）を作成して支払基金（国保の場合は国民健康保険団体連合会）に請求します。 以下は、社会保険に加入している患者の診療報酬請求の流れです。

支払基金ってどんなところ？｜社会保険診療報酬支払基金

www.ssk.or.jp

このレセプトをコンピューターを使って自動で作成してくれるのが、レセプトコンピューター（レセコン）です。

今回は、このレセプトについて学習するために、レセプトビューアを作ってみました。

ソースコードは以下で公開しています。

GitHub - avaice/dental-uke-reader

Contribute to avaice/dental-uke-reader development by creating an account on GitHub.

github.com

電子レセプトについて

レセプトには、紙レセプトと電子レセプトの2種類があります。元々は紙レセプトのみでしたが、現在はそれをデータ化した電子レセプトが主流となっています。

電子レセプトはCSVライクなカンマ区切りのフォーマットとなっており、UKEという拡張子で保存されます。

以下は、一般的な電子レセプトの例です。※データは架空の情報です

UK,2,13,3,1234567,,メドレークリニック,202201,0117,00
IR,2,13,3,1234567,,202201,03-1234-5678,0117
RE,4,3318,202112,歯科　太郎,1,19400808,,,20210609,1,,,29,,123456/8,,,,,,,,,,シカタロウ,
HO,39141320,,２３５７２４４９,2,1279,,,,,,,,
JD,1,,,,,,,,1,,,,,,,,,,,,,,1,,,,,,,,,
MF,00,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,
HS,,,101700101500101400101300101200101100102100102200102300102400102500102600102700104800104500104400104300104200104100103100103200103300103400103500103700,5234009,,,,,,,,
SS,12,1,301001610,,,CA062,,CA045,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,57,2,,,,,,,,1,,,,,,,,,,,,,,1,,,,,,,,,
(...以下省略)
GO,116,155332,99

一見よくわからないデータですが、社会保険診療報酬支払基金のWebページには「オンライン又は光ディスク等による 請求に係る記録条件仕様（歯科用）」（以下、仕様書）が公開されているので、それを見ながら読み進めていきます。

電子レセプトの作成｜社会保険診療報酬支払基金

www.ssk.or.jp

1列目には「UK」と書いてあります。これはレコード識別情報です。

レコード識別情報の一覧は、以下のとおりです。

この値によってこの行がどんな情報を含んでいるのか判別することができます。

今回はUK（受付情報レコード）だけ見てみましょう。仕様書と照らし合わせると、以下の内容であることが分かります。

このような形で各行を読んでいくと、電子レセプトが示している内容が分かります。

レセプトの読み方がなんとなく分かったので、次は実際にこれを読み込むプログラムを作ります。

CSVを読み込んでパースする

電子レセプトはShift-JISで記録されているので、文字コードを指定して読み込みます。

const loadFile = (file) =>
  new Promise((resolve, reject) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onload = (e) => {
      const text = e.target?.result;
      if (typeof text !== "string") {
        reject(new Error("Failed to load the file"));
        return;
      }
      resolve(text);
    };
    reader.onerror = () => {
      reject(new Error("Failed to read the file"));
    };
    reader.readAsText(file, "shift-jis");
  });

読み込んだあとは、UKEデータをパースします。

CSVのパースは考慮することが多くエンジニア泣かせで有名ですが、UKEの仕様は非常にシンプルなので簡単にパースできます。

（以下は、一部抜粋です）

const csv = await loadFile(file);
const receipts = csv
  .trim()
  .split("\n")
  .map((line) => line.split(","));

項目の説明を表示する

行ごとのレコードと列番号を渡すと説明が返ってくるロジックを作ります。

説明情報は、社会保険診療報酬支払基金のWebページに公開されている「電子レセプトの作成手引き」を参考にします。

「電子レセプトの作成手引き」はPDFで公開されているデータですが、 markitdown を使ってマークダウンに変換し作業スペースに置くことで、CursorやClaude Codeといった開発支援ツールを活用して効率的に実装を進めることができました。

GitHub - microsoft/markitdown: Python tool for converting files and office documents to Markdown.

Python tool for converting files and office documents to Markdown. - microsoft/markitdown

github.com

export type RecordType = {
  index: number;
  data: string[];
};
export const explain = (record: RecordType) => {
  switch (record.identification) {
    case "UK":
      return explainUK(record);
    case "IR":
      return explainIR(record);
    // ...省略
    default:
      return null;
  }
};

値によって説明が変わる内容もあるので、動的に説明文を作れるようにしました。

const explainUK: (((record: RecordType) => string) | string)[] = [
  "この行が受付情報レコードであることを示します",
  (record) =>
    `審査支払機関を示します。値「${record.data[record.index]}」は「${getShiharaiKikan(record.data[record.index])}」です`,
  // ...省略
];

マスターファイルから情報を取得する

UKEの中にはそのまま解釈できる内容だけでなく、診療行為コードや医薬品コードのような別のデータ（マスターファイル）を参照しないと内容がわからないものがあります。

マスターファイルや仕様は、厚生労働省がWebで公開してくれています。

マスターファイルは電子レセプトと仕様の違うCSVで、以下のような仕様になっています。

1. 項目間の区切り文字は「,」（カンマ）とする。
2. 各項目の値は、モード（「数字」、「英数」及び「漢字」）に関わらず、引用符「”」（ダブルクォーテーション）を前後に付す。
3. 最大バイトは引用符「“」を除いたバイト数であり、小数部がある値は、小数点及び小数以降の数字を含む。
4. ０バイトの文字列（Null）の場合は、引用符「“」を続けて記録する。

値をダブルクォーテーションで囲むとのことなので、値の中のカンマを許容する仕様である可能性があります。愚直に1文字ずつ処理します。

// const csv = 生のCSVデータ;
const lines = csv.split("\n");
const records: Record<string, string>[] = [];
const shobyomeiMasterHeaders = ["変更区分", "マスター種別", "傷病名コード", /** 以下省略... */];
for (const line of lines) {
  const record: Record<string, string> = {};
  let charIndex = 0;
  let columnIndex = 0;
  let inQuotes = false;
  let buffer = "";
  while (charIndex < line.length) {
    const char = line[charIndex];
    if (char === '"') {
      inQuotes = !inQuotes;
    } else if (char === ',' && !inQuotes) {
      // カンマ区切り、かつ引用符の外
      record[shobyomeiMasterHeaders[columnIndex]] = buffer;
      columnIndex++;
      buffer = "";
    } else {
      // それ以外はバッファに追加
      buffer += char;
    }
    charIndex++;
  }
  if (buffer.length > 0) {
    record[shobyomeiMasterHeaders[columnIndex]] = buffer;
  }
  // データベースへの保存
  await saveToDatabase("shobyomei", record.傷病名コード, [record]);
}

マスターファイルは全部で20MB程度あり、毎回処理していたら時間がかかってしまうので、indexedDBに展開しました。

これで、診療行為コードや医薬品コードを基にマスターの内容を参照できるようになりました。

ここで一つ気をつけなければいけないのは、医薬品コードの情報には有効期限があるということです。

該当するレコードの診療日が、変更年月日〜廃止年月日の間であることを確認する必要があります。例えば2015年のレセプトから情報を得たいのであれば、2015年時点のマスターファイルを参照する必要があります。

そのため、時系列に合った複数バージョンのマスターを保持できる設計にするために、キーに対してデータは配列で持つようにしました。

表としてレンダリングする

UKEのパーサーと情報の取得処理が書けたので、表としてレンダリングします。

type CellPosition = { x: number; y: number };
const UKERenderer = ({ uke }: { uke: string[][] }) => {
  const [activeCell, setActiveCell] = useState<CellPosition | null>(null);
  const handleClickCell = (x: number, y: number) => setActiveCell({ x, y });
  const isActiveCell = (x: number, y: number) =>
    activeCell && activeCell.x === x && activeCell.y === y;
  return uke.map((row, y) => (
    <Row key={`row-${y}`}>
      {row.map((value, x) => (
        <Cell
          key={`cell-${x}`}
          onClick={() => handleClickCell(x, y)}
          active={isActiveCell(x, y)}
          description={explain({ index: x, data: row })}
        >
          {value}
        </Cell>
      ))}
    </Row>
  ));
};

実際に開発したもの

実際に開発したものは、今まで解説したコードをベースに機能や処理を付け加えています。

開発してみて

以前は、テキストエディターを使って目視でマスターファイルの内容を照らし合わせており確認作業が大変でしたが、今回作った電子レセプトビューアによって、正しくレセプトが出力されているかの確認が行いやすくなりました。

また、自分自身も電子レセプトの仕様を学んだことで、業務で行っていることが少しずつ分かるようになってきました！

おわりに

今回は、歯科の電子レセプトを理解するために、電子レセプトビューアを開発しました。

私たちソフトウェアエンジニアは、普段医療に関するシステムの話をあまり目にすることは少ないですが、意外と仕様やデータが一般にも公開されており、手軽に触れてみることができます。

この記事を読んで、医療ITに興味を持ってくださる方がいれば幸いです！

次は、新卒エンジニア4人目の池田さんです！お楽しみに！！