服用薬剤調整支援料1（125点）をテーマに、Claude Codeを活用した減薬達成判定、継続確認、履歴管理などの薬局DXをわかりやすく示したアイキャッチ画像である。
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）と第2回（服用薬剤調整支援料2を狙うClaude Code薬局DX）では、令和9年6月1日から適用される服用薬剤調整支援料2（1,000点）に焦点を当てました。一方、ポリファーマシー対策には既存の評価項目もあります。それが本記事のテーマである服用薬剤調整支援料1（125点）です。服用薬剤調整支援料1は、令和8年度改定後も引き続き活用可能な既存のポリファーマシー対策評価であり、改定後の支援料2（1,000点）に向けた実務経験の蓄積にもつながります。
支援料1は2018年度に新設された既存制度ですが、令和8年度改定後も枠組みは維持されており、6種類以上の内服薬を服用する患者に対して薬剤師が処方医に減薬を提案し、2種類以上の減薬が達成されて4週間以上継続した場合に算定できます。本記事では、Claude Codeを使って支援料1の運用を効率化し、令和9年6月の支援料2施行に向けた運用ノウハウの蓄積につなげる薬局DXの設計を解説します。
支援料1の算定要件は、減薬達成という客観的な実績を要するため、機械的な追跡管理が効きやすい構造です。要件を大きくまとめると「①対象患者（6種類以上の内服薬）」「②減薬達成（2種類以上減少）」「③継続期間（4週間以上）」の3条件に集約できます。Claude Codeで支援する前に、要件の詳細を整理しましょう。
支援料1の特徴は、提案だけではなく実際に減薬が達成されたことが算定条件であり、しかも4週間以上の継続が必要という点です。減薬の「実施」と「定着」の両方を追跡する必要があります。
支援料1を体系的に算定するには、現場で以下のような課題があります。
第1の課題は「減薬達成の継続モニタリング」です。減薬を提案して処方医が応じても、4週間後に元の薬が再開されるケースがあります。算定タイミングを正確に把握するには、減薬実施日から4週間後の処方を継続的に追跡する仕組みが必要です。
第2の課題は「減薬対象薬の判定」です。頓服薬は内服薬の種類数に含めない、配合剤への変更は減少数に含めないなど、算定要件には複数の除外規定があります。レセコンの処方データを単純にカウントするだけでは正確な判定ができません。
第3の課題は「再算定タイミングの管理」です。1年以内に支援料1を算定した患者は、前回算定後からさらに2種類以上の減薬が必要です。患者ごとの累積減薬履歴を継続的に追跡しなければなりません。
以下に示すClaude Code活用方法は、支援料1の運用を支援するためのPoC実装例（提案）です。実際の運用は、各薬局のレセコン仕様や運営方針、最新の通知・疑義解釈に基づいて調整が必要です。
CLAUDE.mdに支援料1の算定要件と独自の除外ルールを記述することで、薬局全体で統一された判定が可能になります。
Skillsには「内服薬カウント」「減薬達成判定」「4週間継続判定」をそれぞれ独立して実装します。配合剤や頓服の扱いは現場で誤解が生じやすいため、判定ロジックをコードに明示することで属人化を防げます。
Hooksは特定のイベントで処理を起動する仕組みです。支援料1では、減薬実施日から4週間後の処方を確認するアラートが特に有効です。最終的な継続判定は薬剤師が行いますが、Hooksで一次確認を支援することで、確認漏れを減らせます。
{
"hooks": {
"weekly_continuation_check": {
"schedule": "0 9 * * 1",
"command": "python check_4week_continuation.py"
},
"reduction_proposal_followup": {
"trigger": "new_prescription_received",
"command": "python check_reduction_status.py"
}
}
}Memoryには患者ごとの減薬提案履歴と算定履歴を蓄積します。1年以内の再算定要件を確認するには、前回算定時の薬剤数からさらに2種類減少しているかを継続的に確認する必要があります。Memoryの活用により、薬剤師が記憶や紙記録に頼らずに、患者ごとの累積状況を即座に確認できます。
支援料1の最大の難所である「減薬達成と4週間継続」を判定するPythonスクリプトの実装イメージを示します。
def check_reduction_achievement(patient, proposal_date):
"""支援料1の減薬達成と4週間継続を判定（薬剤師の最終確認が必要）"""
baseline = patient.oral_drugs_at(proposal_date, exclude_prn=True)
current = patient.current_oral_drugs(exclude_prn=True)
reduction_count = len(baseline) - len(current)
# 配合剤への変更・外用への移行は減少数に含めない
valid_reductions = patient.exclude_combination_drug_changes(baseline, current)
# 当該薬局の提案による減薬が1種類以上含まれるか
pharmacy_proposed = patient.has_pharmacy_proposed_reduction(proposal_date)
days_continued = patient.days_since_reduction(proposal_date)
return {
"reduction_count": len(valid_reductions),
"meets_2_or_more": len(valid_reductions) >= 2,
"includes_pharmacy_proposal": pharmacy_proposed,
"continuation_4_weeks": days_continued >= 28,
"rule_based_eligible": (
len(valid_reductions) >= 2
and pharmacy_proposed
and days_continued >= 28
),
"pharmacist_review_required": [
"clinical_outcome_review", # 減薬後の症状変化の確認
"document_evidence", # 提案文書・記録の整備
"adjacent_claim_check", # 重複投薬等防止加算との併算定可否
],
}rule_based_eligible が True であっても、薬剤師による減薬の臨床的妥当性確認・文書整備・併算定可否のチェックが必要です。最終的な算定可否は薬剤師の判断で決定します。
支援料1（125点・既存）と支援料2（1,000点・令和9年6月施行）は、ポリファーマシー対策として連続性のある制度です。支援料1の運用ノウハウを蓄積しながら、支援料2の運用基盤を整える戦略が有効です。
支援料1で取り組んでいる「6種類以上の患者抽出」「減薬提案の文書化」「処方医との関係構築」は、支援料2の運用にも応用できる可能性があります。今この時期に支援料1の体制を整えることが、令和9年6月以降の準備にもつながります。
支援料1の判定では、患者の処方履歴、減薬提案履歴、4週間継続記録など、時系列の処方データを扱います。氏名・生年月日・住所などの直接識別子は店舗PC内で除去または仮名化し、外部AIサービスに送信する情報を最小限にする設計が求められます。
ただし、薬剤データや年齢、処方履歴の組み合わせによって再識別リスクが残る可能性があるため、匿名加工情報または仮名加工情報としての適法性については、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、外部サービスの利用規約・データ処理契約を踏まえて、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した上で運用してください。
服用薬剤調整支援料1（125点）は、令和8年度改定後も引き続き活用可能な既存のポリファーマシー対策評価です。Claude CodeのCLAUDE.md・Skills・Hooks・Memoryを活用すれば、支援料1で課題となる「減薬達成の継続モニタリング」「除外規定を考慮した正確な判定」「累積減薬履歴の追跡」を、薬剤師の負担を増やさずに支援できます。
そして、ここで培ったノウハウは令和9年6月の支援料2（1,000点）施行にも応用できる可能性があります。今この時期に支援料1の運用を本格化することは、ポリファーマシー対策の取り組みを段階的に拡大していく戦略となります。次回以降は、本記事で触れたSkills実装やトレーシングレポート自動ドラフトなど、Claude Code活用の各論をさらに深掘りしていきます。
本記事は、令和8年度調剤報酬改定およびClaude Code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。記事の内容は、公開時点で入手可能な厚生労働省告示・通知・疑義解釈資料、日本薬剤師会資料および各サービスの公式情報に基づいていますが、制度改正や新たな疑義解釈の発出により内容が変更される場合があります。実際の調剤報酬算定および薬学的判断にあたっては、必ず最新の厚生労働省告示・通知ならびに学会・関連団体の最新情報を確認し、各薬局の管理薬剤師の責任において運用してください。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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