【第4回／全9回】Claude Code Skillsで薬局DX｜STOPP/START・Beers基準・ACBスコアの構造化ガイド

第1回ピラー記事（令和8年度調剤報酬改定×AI｜薬局DXとポリファーマシー対策の完全ガイド）から第3回サテライトまで、Claude Codeを軸にした薬局DXの全体像と算定対応を解説してきました。本記事では本シリーズで整理しているClaude Code活用の主要構成要素（CLAUDE.md・Skills・Hooks・Memory）のうち、薬学的判定ロジックの保守性と再利用性を支えるSkills機能を技術的に深掘りします。

STOPP/START version 3、AGS Beers基準2023、抗コリン負荷スコア（ACB Score）といった国際的な薬学評価基準を、Claude CodeのSkillsとして構造化する具体例を示します。判定ロジックを薬局の知識資産として体系化することで、ガイドライン改訂時の保守を最小化し、複数店舗での標準化を実現できます。

2. Claude Code Skillsの基本構造と動作原理

Claude CodeのSkillsは、特定のタスクや専門知識を独立した単位で記述する仕組みです。原則としてSkillごとにディレクトリを作成し、その中に SKILL.md を配置して定義します。個人用Skillは ~/.claude/skills/<skill-name>/SKILL.md、プロジェクト用Skillは .claude/skills/<skill-name>/SKILL.md に配置し、補助資料やスクリプトは同じSkillディレクトリ内に追加できます。

Skillsの設計上の重要な原則がProgressive disclosure（段階的開示）です。Claude Codeは、起動時に各Skillのメタ情報、主に `name` や `description` などの概要情報を読み込み、関連するタスクが発生した時点でSkill本文を参照します。これにより、多数のSkillを登録しても起動時の負荷が最小化されます。

YAMLフロントマターの仕様（2026年5月時点）は次の通りです。Agent Skillsの一般仕様では name と description を明示することが基本とされ、Claude Codeでは name は任意（未指定の場合はSkillディレクトリ名が用いられる）ですが、複数のSkillを安全に管理する実務では明示しておくことを推奨します。

name：Agent Skillsでは必須、Claude Codeでは任意（推奨）。最大64文字。小文字英数字とハイフンのみ使用可能
description：Agent Skillsでは必須、Claude Codeでは推奨。最大1024文字。非空。Skillをいつ呼び出すべきかをClaudeに伝える役割
本文：MarkdownでSkill実行時の指示・判定基準・参照情報を記述

3. 薬学的判定ロジックをSkill化する4つのメリット

薬学的判定基準をSkillとして独立させることには、以下の4つの実務的なメリットがあります。

(1) 単一目的の独立性：STOPP/START、Beers基準、ACBスコアなど、それぞれ異なる目的の判定ロジックを別ファイルで管理できる
(2) ガイドライン改訂時の保守性：各エージェントが同じSkillディレクトリまたは共通リポジトリを参照する設計の場合、基準が改訂された際に該当Skillの更新を、検出AI・処方提案AI・LINEフォローAIなど複数エージェントへ反映しやすくなる
(3) 多店舗での標準化：本部が作成・更新したSkillを各店舗で共有することで、薬学的判断の薬局全体での標準化が進む
(4) 属人化の解消：ベテラン薬剤師の暗黙知をテキスト化することで、新人薬剤師でも統一された判断基準を参照できる

以下、3つの代表的な薬学的判定基準をSkill化する実装例を示します。なお、実運用ではガイドラインの原著、国内添付文書、各薬局の運用基準を踏まえ、薬剤師が項目番号・対象薬剤・推奨内容を確認・調整する必要があります。

4. 実装例1：STOPP/START version 3 Skill

STOPP/START Criteria version 3（O’Mahony D, et al. Eur Geriatr Med. 2023）は、65歳以上の高齢者における不適切処方を検出する国際基準です。version 3では133のSTOPP基準と57のSTART基準が体系化されています。代表的な3項目をSkill化した例を示します。

📄 CLAUDE.md(服用薬剤調整支援料1 運用ルール)

# 服用薬剤調整支援料1 運用ルール
## 提案候補抽出（自動一次チェック）
内服薬 6種類以上（4週間以上経過したもののみカウント）
頓服薬は種類数から除外
1年以内に支援料1の算定歴がある場合は、前回算定後の薬剤数を起点
薬局内の運用上の優先順位として、過去6か月以内に処方変更が少ない患者を優先候補とする
## 減薬達成判定（自動一次チェック・薬剤師が最終確認）
提案実施日を記録
提案後の処方箋で内服薬が2種類以上減少しているか一次判定
うち1種類以上が当該薬局の提案によるものか確認
配合剤への変更や外用薬への移行は減少数から除外
減薬後4週間以上の継続状況を一次確認し、薬剤師が最終確認する
## 薬剤師判断対象（個別確認）
減薬候補の薬学的妥当性の評価
処方医への文書提案の準備
患者・家族への説明、理解状況および意向の確認
減薬後の症状変化の聴取
必要な評価実施の記録

各項目は「該当薬・リスク・推奨」の3要素で構成し、Claude Codeが患者の処方データと照合できる形式に整えています。実運用時はSTOPP/START version 3の各項目を体系的に実装し、薬剤師の検証を経て薬局独自の運用ガイドにまとめることが重要です。日本国内で運用する場合は、STOPP/START原著の薬剤群と日本の販売名・一般名を対応づける薬剤名対応表を別途作成し、薬剤師が確認したうえでSkillに反映する必要があります。

5. 実装例2：AGS Beers基準2023 Skill

AGS Beers Criteria 2023（J Am Geriatr Soc. 2023;71(7):2052-2081）は、高齢者の潜在的不適切処方（PIM）の判定基準として米国老年医学会が定めるリストです。STOPP/STARTと類似しますが、米国の臨床慣行を背景にしている点が異なります。

📄 .claude/skills/beers-criteria-2023/SKILL.md

YAMLフロントマター（Skillメタ情報）

—

name: beers-criteria-2023

description: AGS Beers Criteria 2023に基づく高齢者の潜在的不適切処方（PIM）判定。抗コリン薬・ベンゾジアゼピン・心血管系薬剤を扱う

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# 第1表：原則回避すべき薬剤（抗コリン作用薬の例）
– 第一世代抗ヒスタミン薬：ジフェンヒドラミン、ヒドロキシジン
– 三環系抗うつ薬：アミトリプチリン、ノルトリプチリン
– リスク：認知機能低下・転倒・口渇・尿閉
– 推奨：第二世代抗ヒスタミン薬、SSRI/SNRIへの変更を検討
# 第2表：特定疾患・状態で回避すべき薬剤
– 心不全患者（代表例）：NSAIDs・COX-2阻害薬、非ジヒドロピリジン系Ca拮抗薬、チアゾリジン系薬剤、シロスタゾール、ドロネダロン等
– 認知症・せん妄（代表例）：抗コリン薬、ベンゾジアゼピン、Z-drug
– 転倒既往（代表例）：ベンゾジアゼピン、抗精神病薬、TCA、SSRI
– 推奨：併存疾患を踏まえた代替薬の検討（国内では添付文書・保険適用・治療ガイドラインを照合）
# 第4表：薬剤同士の相互作用で避けるべき併用
– オピオイド + ベンゾジアゼピン：呼吸抑制リスク
– 3剤以上の中枢作用薬：転倒・認知機能低下
– 推奨：薬剤数の見直しと代替薬への変更

Beers基準は米国の臨床慣行に基づくため、日本の保険適用や処方慣行と差異がある場合があります。日本の薬局で運用する際は、添付文書・国内ガイドラインとの照合を薬剤師が行うことが必要です。

6. 実装例3：抗コリン負荷スコア（ACB Score）Skill

抗コリン負荷スコア（Anticholinergic Cognitive Burden Scale）は、Boustani M et al.（Aging Health. 2008;4(3):311-320）が提唱した、抗コリン作用薬の累積負荷を数値化する指標です。合計ACBスコア3点以上は、臨床的に意味のある抗コリン負荷として扱われることが多く、認知機能低下やせん妄等のリスク評価における注意喚起の目安となります。

📄 .claude/skills/acb-score/SKILL.md

YAMLフロントマター（Skillメタ情報）

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name: acb-score

description: 抗コリン負荷スコア（Anticholinergic Cognitive Burden Scale）の計算。患者の処方薬から累積スコアを算出し、認知機能低下リスクを評価

—
# スコア計算ルール
各薬剤に0〜3点を割り当て、患者の処方薬の合計を算出する。
# 主要薬剤の点数（一部抜粋・要確認）
【3点：強い抗コリン作用】
– アミトリプチリン、ヒドロキシジン、オキシブチニン、トルテロジン等
【2点：中等度の抗コリン作用】
– カルバマゼピン、シメチジン、ロペラミド等
【1点：軽度の抗コリン作用】
– フロセミド、ハロペリドール、ラニチジン等(※ラニチジンは国内供給状況を要確認)
# スコアと判定
– 0点：抗コリン負荷なし
– 1〜2点：軽度
– 3点以上：中等度〜高度（認知機能低下・せん妄等への注意喚起の目安）
– 推奨：3点以上で薬剤師による代替薬の検討（ミラベグロン、第二世代抗ヒスタミン薬等）

ACBスコアは数値計算が中心のため、Claude Codeでスコア集計を効率的に支援できます。最終的な薬学的判断は薬剤師が行いますが、スコアの可視化により、介入優先度の判定の参考情報として活用できます。なお、上記の薬剤例はあくまで実装イメージを示すための一部例示であり、ACBリストの版・国内で使用可能な薬剤・添付文書・各薬局の運用方針に基づいて、点数表を確認・更新する必要があります。

7. 複数Skillsの連携運用

STOPP/START、Beers基準、ACBスコアの3つのSkillは、それぞれ独立に動作しますが、患者ごとの判定結果を統合することで、より丁寧なポリファーマシー検出の支援が可能になります。例えば「ACB 4点以上かつ STOPP D10該当」のような複合条件は、単一基準では見逃される可能性のある高リスク患者の抽出に役立ちます。

統合判定ロジックは別途Skill（例：`intervention-priority`）として実装し、各基準のSkillの結果を入力として優先度スコアを算出する設計が有効です。これによりピラー記事で示した「介入優先度TOP5」の抽出を支援する設計が可能となります。

📄 .claude/skills/intervention-priority/SKILL.md

YAMLフロントマター（Skillメタ情報）

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name: intervention-priority

description: STOPP/START・Beers・ACBの3Skillの判定結果を統合し、患者ごとの介入優先度を算出する統合Skill

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# 入力（各Skillの結果）
– stopp_start_v3：該当項目数・該当項目ID（D10/D11/B19等）
– beers_criteria_2023：該当表番号・該当薬剤
– acb_score：合計スコア（0〜n点）
# 複合条件の例（候補抽出ルール）
– 高リスク：ACB 4点以上 かつ STOPP D10/D11該当
– 中リスク：Beers第2表（疾患別）該当 かつ STOPP 1項目以上該当
– 要確認：ACB 3点以上 かつ Beers第1表（抗コリン薬）該当
## 優先度スコア配分
– STOPP該当：1項目につき +25
– Beers該当：1項目につき +20
– ACB 3点以上：+30、ACB 5点以上：+50
– 算定可能タイミング到達：+20
## 出力と最終判断
– 上位5名を「介入優先度TOP5」として抽出
– スコアは候補抽出の参考情報。最終的な介入要否は薬剤師が患者背景・併存疾患を踏まえて判断
– ピラー記事「介入優先度TOP5」の運用と整合

8. Skills運用上の注意点

Skillsを薬局で本格運用する際には、以下の4点に留意が必要です。

(1) 出典の明示：各Skillの本文に原著論文・ガイドラインの引用情報を記載し、薬学的根拠を明確化する
(2) 改訂時の更新フロー：ガイドライン改訂時は該当Skillを更新し、変更履歴をGit等で管理する。本部主導での更新が望ましい
(3) 薬剤師による検証：Skillの判定結果はあくまで一次情報であり、最終的な薬学的判断は薬剤師が行う。実装前に薬剤師による検証プロセスを設ける
(4) 個人情報保護：Skillsに患者の処方データを渡す際は、氏名・生年月日・住所などの直接識別子を除去または仮名化し、外部AIサービスへの送信情報を最小限にする。再識別リスクが残る可能性があるため、改正個人情報保護法・医療情報システムの安全管理に関するガイドラインを踏まえた運用設計を、自薬局の運営会社・法務担当・情報セキュリティ責任者と確認することが必要

9. まとめ：Skillsが薬局DXの知識基盤になる

Claude CodeのSkills機能は、薬学的判定ロジックを独立したMarkdownファイルとして体系化することで、薬局DXの知識基盤を構築できます。STOPP/START、Beers基準、ACBスコアといった国際的評価基準をSkill化することで、ガイドライン改訂時の保守性、多店舗での標準化、属人化の解消といった実務的なメリットが得られます。

Skillsはあくまで薬剤師の判断を支援する道具であり、最終的な薬学的判断は薬剤師が責任を持って行う設計が前提です。薬剤師の専門性を発揮するための時間を生み出す道具としてSkillsを位置づけることが、令和8年度改定を踏まえた薬局DXの基盤となります。次回は、Skillsで判定した介入候補をもとに医師宛トレーシングレポートを自動ドラフトする仕組みを解説します。

参考文献・リンク

Claude Code Skills公式ドキュメント：https://code.claude.com/docs/en/skills
Anthropic Skill authoring best practices：https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/agent-skills/best-practices
O’Mahony D, et al. STOPP/START criteria version 3. Eur Geriatr Med. 2023;14(4):625-632.（PMID: 37256475）：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37256475/
AGS Beers Criteria 2023（J Am Geriatr Soc. 2023;71(7):2052-2081.）：https://agsjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jgs.18372
Boustani M, et al. Impact of anticholinergics on the aging brain: a review and practical application. Aging Health. 2008;4(3):311-320.（DOI: 10.2217/1745509X.4.3.311）：https://doi.org/10.2217/1745509X.4.3.311
日本老年医学会「高齢者の安全な薬物療法ガイドライン2015」：https://www.jpn-geriat-soc.or.jp/info/topics/20150427_01.html
第1回ピラー記事：令和8年度調剤報酬改定×AI｜薬局DXとポリファーマシー対策の完全ガイド
第2回サテライト：服用薬剤調整支援料2を狙うClaude Code薬局DX｜4週間PoC実装ガイド
第3回サテライト：服用薬剤調整支援料1×Claude Code｜125点の減薬達成を支援する薬局DX

免責事項

本記事は、Claude CodeのSkills機能を活用した薬局DXに関する情報提供を目的として作成されたものです。記事に示すSkillsの実装例はあくまで参考であり、実運用ではSTOPP/START version 3、AGS Beers Criteria 2023、Boustani論文等の原著、国内添付文書、最新のガイドラインおよび各薬局の運用基準に基づき、薬剤師が項目番号・対象薬剤・推奨内容を確認・調整する必要があります。記事に記載されたAIツールの使用結果や、それに基づく経営判断・臨床判断について、筆者および本ブログは一切の責任を負わないものとします。

本記事は生成AIを活用して作成しています。内容については十分に精査しておりますが、誤りが含まれる可能性があります。お気づきの点がございましたら、コメントにてご指摘いただけますと幸いです。

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1. はじめに：薬局DXの中核を担うClaude Code Skills