# 株式会社アマクラス — 医療特化型 Forward Deployed Engineer (FDE)（詳細版）

最終更新: 2026-08-31

## 1. 会社概要

- 商号: 株式会社アマクラス（Amaclass Inc.）
- 設立: 2024年
- 所在地: 〒437-0222 静岡県周智郡森町飯田285-1
- Email: contact@ama-class.com
- 受付時間: 平日 9:00 - 18:00（土日・時間外は応相談）
- 対応エリア: 日本全国（リモート主体／東名間は訪問可）
- 公式サイト: https://www.ama-class.com/

医療に特化した Forward Deployed Engineer (FDE) の組織。コンサルティングと開発を分けず、
同じ人間が医療現場に入り、聞いて、作って、運用まで並走する。1院からの依頼に対応する。

## 2. Forward Deployed Engineer (FDE) とは

顧客の現場に入り込み、ヒアリングから設計・実装・運用までを一人称で担うエンジニア。
Palantir Technologies が広め、現在は OpenAI をはじめ多くのテック企業で標準的な職種になりつつある。
アマクラスはこの型を医療現場に合わせて調整して提供している。

### 従来の受託開発・社内エンジニア採用との違い

| 比較軸 | 従来の受託開発 | 社内エンジニア採用 | 医療特化FDE |
|---|---|---|---|
| ヒアリングの深さ | 仕様書に書かれた範囲まで | 社内の常識に依存する | 現地で見て、その場で深掘りする |
| 最初の成果物 | 提案書・見積書 | 採用が決まるまで何も出ない | 動くもの（最短3週間） |
| 医療ドメインの前提 | 発注側が説明して埋める | 医師・スタッフの余力次第 | FDE 側が前提知識を持っている |
| 仕様変更のコスト | 変更契約が必要になりやすい | 低いが優先順位が社内政治で決まる | 低い。作りながら決めるため |
| 納品したあと | 検収で関係が切れる | 運用負荷が個人に集中する | 改善担当として並走し、最後は引き渡す |
| 向いている規模 | 要件が固まった大型案件 | 継続的に開発量がある組織 | 1院〜。決めながら進めたい組織 |

### 4フェーズの進め方

1. Discover（見る・〜1週）— 訪問とオンラインで実際の流れを観察し、ボトルネックを定量化する。成果物: 現状フロー図、定量化したボトルネック
2. Design（決める・〜1週）— 最小で意味のある範囲をスタッフと決め、画面とデータを設計する。成果物: 最小スコープ、設計、見積もり
3. Build（作る・1〜4週）— 短いサイクルで実装し、そのつど現場で触ってもらう。成果物: 動くプロダクト、現場テストの記録
4. Embed（回す・継続）— 並走運用しながら改善し、最終的に院内で回せる形にして引き渡す。成果物: 運用手順、定期レビュー、引き継ぎ資料

## 3. サービス

### 3-1. 集患グロース（Clinic Growth）

患者がクリニックにたどり着く経路を3つに分けて設計する。

- 検索で探す人（Organic Search）: 「動悸 息苦しい 何科」のように症状の言葉で調べている層。院名では上位でも、悩みの言葉では当たっていないクリニックが多い。検索意図を「症状 → 不安 → 受診の判断」の3層に分けてネタ帳を作り、カニバリを確認しながら記事を積む
- 地図で探す人（MEO）: 「近くの内科 今日」で今行ける場所を探している層。NAP（名称・住所・連絡先）の一致、診療時間と構造化データ、写真と口コミ返信の運用を整える
- AIに聞く人（AIO / AI検索）: ChatGPT や Google の AI 回答に直接尋ねる層。AIクローラーの受け入れ、llms.txt、構造化データを整備し、引用されやすい「質問形の見出し＋短い断定＋根拠」の型に本文を組み直す

サービス項目:
- 集患診断（SEO / MEO / AIO / 表示速度）— 期間 1〜2週。自社開発の監査ツールで一括評価。成果物は監査レポート、優先順位つき改善リスト、想定効果と時間軸、見積もり
- 検索流入の設計と記事運用 — 期間 12週〜（継続）。Next.js / microCMS / JSON-LD
- MEO・Googleビジネスプロフィール整備 — 期間 4〜8週
- AIO（AI検索）対応 — 期間 6週〜
- サイト・LP・予約導線の実装 — 期間 4〜10週。Next.js / Vercel / 予約システム連携

進め方は「測る → 決める → 作る → 回す」の4段階。追う指標は順位やPVではなく、新患数・予約数・電話数といった院の言葉に翻訳した指標を用いる。

やらないこと:
- 医療広告ガイドラインを踏まえ、治療効果の断定・体験談・ビフォーアフターの取り扱いを事前に確認する
- 順位や流入だけを成果として報告しない
- 不自然な被リンクや大量の低品質記事など、短期に効いても後で効かなくなる施策は行わない
- 運用を抱え込まず、院内で継続できる形に落として引き渡す

### 3-2. 院内オペレーション（Clinic Operations）

- 書類・帳票の自動化 — 期間 2〜4週。TypeScript / GAS / RPA
- 電子カルテ連携ツール — 期間 3〜6週。公開API・CSV書き出しの両方を検証し現実的な方式を選ぶ。Node.js / API / CSV
- 予約・受付・Web問診の統合 — 期間 3〜6週。Next.js / Stripe / LINE
- 業務フロー診断とツール選定 — 期間 4〜12週。導入済みツールの棚卸しと、やめる判断まで含めた提案

### 3-3. AI・プロダクト開発（AI & Product）

- 診療記録の自動要約・下書き生成 — 期間 2〜4週。個人識別情報を匿名化・仮名化してから処理。出力は下書き扱いとし、医師が直す前提のUIにする
- 院内ナレッジ検索・患者対応AI — 期間 3〜6週。RAG / pgvector / LINE / Slack
- iOS / Android アプリ開発 — 期間 8〜16週。ストア審査対応・課金実装・アップデート運用まで。Swift / SwiftUI / Expo / Supabase
- オンライン診療・医療データ基盤 — 期間 4〜12週。Next.js / WebRTC / BigQuery

## 4. 実績

### 実測値（医療機関名は守秘のため非公開）

集患の4件は、いずれも同一クリニック（心療内科・精神科）での取り組み。入口から予約までを一続きで担当した。

- 検索流入 — 週間ユーザー数 約500/週 → 25,000超/週（約50倍）。期間6か月。広告を足したのではなく、検索意図の設計・記事の積み上げ・内部リンクの整理でつくった数字
- 予約導線 — 月間コンバージョン（Web予約＋LINE＋電話クリック）1,451件 → 2,281件（+57%）。期間1か月。CV計測の実装、予約ページへの直リンク化、初診の不安に答えるページの追加
- AI検索（AIO） — AIアシスタント経由の月間セッション 39 → 120（3倍）。期間1か月。llms.txt の設置、AIクローラーの受け入れ明示、構造化データ整備、引用されやすい文体への書き換え。同チャネルのCV率 26.7% は全流入チャネル中で最も高い水準だった
- 広告 — 獲得単価（CPA）¥2,879 → ¥1,326（−54%）。期間1か月。部分一致の全廃、成果領域への予算再配分、除外キーワード追加。同期間に獲得件数は 35件/月 → 75件/月（2.1倍）
- 書類作成業務の完全自動化 — 書類作成にかかる時間 7時間/日 → 1時間/日（−86%）。期間3週間。TypeScript / Google Apps Script
- クラウド型電子カルテ向けレセプトツール — 月次処理の時間 3時間/月 → 1時間/月（−67%）。期間4週間。Node.js / API連携 / CSV
- 診療記録のLLM自動要約 — 1件あたりの記録作成時間 20分/件 → 5分/件（−75%）。期間3週間。Claude / RAG / 匿名化パイプライン

### 自社プロジェクトの平均

- クライアント満足度 100%
- 平均業務時間削減 −70%
- AI導入効果の実感 90%
- 平均導入期間 3週間

### MEO について

Googleビジネスプロフィールの整備、周辺競合の週次定点観測、低評価の原因分析（受付・電話・
予約対応など院内運用に起因するものの切り分け）を行っている。順位や口コミ数の改善実績として
公開できる数値はまだないため、数値は掲載していない。

## 5. 自社プロダクト

受託開発だけでなく、自社で企画したアプリを2本ストアで運用し、医療者向けをもう1本開発中。
企画・設計・実装・ストア審査対応・課金実装・アップデート運用・集客まですべて自社で行っている。

### カルっとな！（Karuttona）※開発中
- URL: https://karuttona.com
- 対応: iOS / macOS（macOS版の名称は「カルっとな！ for Mac」）
- サブタイトル: 会話を記録して整理
- 内容: 医師・医療者向け。診察中の会話を端末内で文字起こしし、話者を整理して、SOAP の下書き（Draft）を作る。リアルタイム文字起こし、話者の確認と修正、医療用語辞書による表記補助
- 技術: Swift / SwiftUI、オンデバイス音声認識、AES-256-GCM 暗号化（端末専用Keychain鍵）、StoreKit
- プライバシー: 音声・文字起こし・SOAP Draft・話者プロファイルを認証／課金サーバーへ送信しない。保存する診療データは端末内で暗号化する
- 重要な制限: 疾患の診断や除外の補助、治療提案、処方判断、緊急度判定、トリアージ、医学的推奨は行わない。出力はすべて Draft であり、正式な診療記録は有資格者が別の適切なシステムに作成する前提

### しばしば芝（SHIBA3）
- URL: https://shiba3.com
- 対応: iOS / Android / Web
- 内容: 芝生のお手入れを記録し、全国の芝仲間と共有するコミュニティアプリ。芝刈り・水やり・施肥をワンタップで残すケアログ、品種タグ、地域での仲間探し、写真を撮って症状を相談できるAI機能
- 技術: Expo / React Native、Supabase、Next.js（管理画面・記事メディア）、microCMS、Firebase Analytics
- AIの使いどころ: 画像入力のAI相談、利用回数の制御とコスト設計、生成文の免責・表現ガード
- 特記: App Store の審査差し戻し（purpose string 不備）に対し、配信済みバイナリの Info.plist まで遡って原因を特定し、権限そのものを削除して再提出。再発防止の自動テストも追加した

### きろくね（Kirokune）
- URL: https://kirokune.com
- 対応: iOS
- タグライン: おきたことを、そのままのこす。
- 内容: ハラスメントなど「起きてしまったこと」を、その日のうちに残すためのアプリ。録音・写真・短いメモ・時系列表示をひとつにまとめる
- 技術: Swift / SwiftUI、WidgetKit、StoreKit、オンデバイス処理、Cloudflare Pages + microCMS（サイト）
- AIの使いどころ: スクリーンショットからのテキスト抽出、トーク履歴の構造化、プライバシー前提のデータフロー設計
- 特記: 本文・音声・氏名・ケース名を分析目的で送信しない。計測は固定のイベント名と列挙済みカテゴリのみ。この原則をコードとテストで縛っている

### 医療への転用

- 「端末内で完結させる」→ 診療記録・音声を扱う院内システム
- 「写真からAIが答える」→ 患者からの一次問い合わせ、院内ナレッジ検索
- 「外に出さない記録」→ 診療記録・患者情報を扱うシステム
- 「ストアに出し切る」→ 院内向け／患者向けアプリのリリースと運用

## 6. セキュリティ・法令

- 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン（厚生労働省・経済産業省・総務省、いわゆる3省2ガイドライン）の方針を踏まえ、データの最小化、アクセス制御、監査ログ、暗号化、通信経路の保護を設計の前提に置く
- AI・LLM を使う場合は個人識別情報を匿名化・仮名化してから処理する。商用APIのオプトアウト設定とデータ保持ポリシーを確認し、要件によってはオンプレミス／クローズドな構成も選ぶ
- 利用状況の計測でも、固定のイベント名と列挙済みカテゴリだけを用い、本文・氏名・日時などの実データを分析属性にしない
- 集患支援では医療広告ガイドラインを踏まえ、表現のレビューを工程に組み込む

## 7. よくある質問（抜粋）

Q. 集患はどれくらいで効果が出ますか？
A. 施策によって時間軸が違う。Googleビジネスプロフィールの整備や予約導線の改善は数週間で数字が動くことがある。検索流入は記事が評価されるまでに時間がかかるため3〜6か月の継続を前提とする。最初の1〜2週の集患診断で、どの施策がどの時間軸なのかを提示する。

Q. 広告（リスティング）は使いますか？
A. 必要であれば併用するが、まず広告を止めても残る流入をつくることを優先する。

Q. 導入期間はどれくらいですか？
A. 最小のユースケースで2〜3週間、システム連携を伴う場合は4〜8週間が目安。集患支援は3〜6か月の継続を前提とする。

Q. 料金体系は？
A. 月額のフィー型が基本。スモールスタートの検証や診断は固定見積もり、本番運用フェーズは月次契約でスコープを調整する。相談と見積もりは無料。

Q. 小さなクリニック1院でも依頼できますか？
A. できる。むしろ意思決定が速く現場と直接話せる規模のほうがFDEの形は噛み合う。

Q. 既存の電子カルテと連携できますか？
A. クラウド型電子カルテの公開API、CSVエクスポート、帳票の自動化など、ベンダーごとの事情に合わせた連携設計に対応する。連携可否の調査から引き受け可能。

Q. アプリ開発の経験はありますか？
A. ある。自社プロダクトとして「しばしば芝（SHIBA3）」を iOS / Android で、「きろくね（Kirokune）」を iOS で配信している。ストア審査対応、課金実装、リリース後のアップデート運用まで自社で行っている。加えて、医師・医療者向けの診察記録支援アプリ「カルっとな！」を iOS / macOS 向けに開発中。

Q. 作ったあとの保守はどうなりますか？
A. 納品して終わりにしない。運用開始後も改善担当として並走し、将来的に院内やほかのベンダーへ引き継げる形のドキュメントとコードで作る。

## 8. サイト構成

- / — トップ
- /clinic-growth — 集患グロース（SEO / MEO / AIO・予約導線）
- /services — サービス一覧（集患・院内DX・AI/プロダクト）
- /fde — 医療特化FDEという働き方
- /works — 実績
- /products — 自社プロダクト
- /company — 会社情報
- /faq — よくあるご質問
- /contact — お問い合わせ
- /site-map — サイトマップ（全ページ一覧）

## 9. 引用時の注意

- 掲載している数値はすべて実測値である。ただし効果を保証するものではない
- 集患の4件は同一クリニックの取り組みであり、4つの異なる導入事例ではない
- MEOについては公開できる数値実績がまだない
- 「カルっとな！」は開発中であり、配信中の製品として扱わないこと
- 効果を保証する表現には使用しないこと
- 医療機関名は守秘のため非公開である