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アマクラス

IVWorks

現場で出した数字と、
その出し方。

結果だけを並べても、自院に当てはまるかは判断できません。 そこで、何をどういう順番で変えたのかまで書いています。守秘のため医療機関名は伏せていますが、 手順は実際に行ったとおりです。
掲載件数
7件
数値の扱い
すべて実測値
最短稼働
3週間

約50倍

週間ユーザー数の伸び

心療内科クリニック・6か月/約500 → 25,000超

−86%

書類作成時間の削減(最大)

医療機関・3週間で稼働

3週間

最短の本稼働までの期間

最小ユースケースの場合

100%

クライアント満足度

自社プロジェクト調べ

01Clinic Growth

見つけてもらうための実績

検索・予約導線・AI検索・広告。以下の4件はすべて同じクリニックでの取り組みで、入口から予約までを一続きで担当しました。
集患6か月

週500人だったサイトを、半年で週25,000人超へ

心療内科・精神科クリニック

ホームページはあったが、届いていたのは院名で検索した人だけ。症状や不安の言葉で探している人には、ほとんど当たっていなかった。広告を止めると流入もほぼ止まる状態だった。

  1. 01検索意図を「症状 → 不安 → 受診の判断」の3層に分け、ネタ帳として棚卸し
  2. 02既存ページとのカニバリを毎回確認してから書き、内部リンクで受診導線へ寄せる
  3. 03Search Console と GA4 を毎週見て、当たった語だけを深掘りし、外れた企画は畳む
  4. 04医療広告ガイドラインを踏まえた表現レビューを、公開前の工程に固定

週間ユーザー数

約500 / 週25,000超 / 週約50倍

記事設計 / 内部リンク設計 / GSC / GA4 / 構造化データ

集患1か月

増えた流入を、予約まで運ぶ

心療内科・精神科クリニック

アクセスは倍増したのに、予約と電話は同じだけ増えていなかった。そもそもどこで離脱しているのかが、計測できていなかった。

  1. 01Web予約・LINE・電話タップをすべて計測イベントとして実装し、まず見える状態にする
  2. 02予約ページへの直リンク化と、コラムから受診導線への内部リンク整備
  3. 03初診の不安(費用・時間・持ち物・その後)に先回りして答えるページを追加

月間コンバージョン(Web予約+LINE+電話クリック)

1,451 / 月2,281 / 月+57%

流入が情報収集層で増えたためCV率自体は下がったが、予約の絶対数は全チャネルで増えた。

GA4 イベント設計 / 予約導線改修 / 内部リンク設計

集患1か月

AIに聞く人からの流入を、取りにいく

心療内科・精神科クリニック

ChatGPT などのAIアシスタント経由の流入がほとんどなく、AIの回答で参照される条件を満たしていなかった。

  1. 01llms.txt を設置し、AIクローラーの受け入れを robots.txt で明示
  2. 02Organization / FAQ の構造化データを整備
  3. 031段落1主張・数値と固有名を必ず添える文体へ本文を書き換え

AIアシスタント経由の月間セッション

39 / 月120 / 月3倍

このチャネルのCV率は26.7%で、全流入チャネルの中で最も高い水準だった。

llms.txt / JSON-LD / AIO監査ツール(自社製)

集患1か月

広告の獲得単価を、半分に

心療内科・精神科クリニック

広告費は使い切っているのに獲得単価が上がり続けていた。意図の合わないクリックに予算が吸われ、主要キーワードが予算切れを起こしていた。

  1. 01部分一致(BROAD)を全廃し、意図の合わないクリックへの流出を止める
  2. 02成果の出ている領域(児童・思春期)へ予算を寄せ直す
  3. 03圏外の地名と競合指名を除外キーワードに追加

獲得単価(CPA)

¥2,879¥1,326−54%

同じ期間に獲得件数は 35件/月 → 75件/月(2.1倍)へ増えている。

Google 広告 / GAQL レポート / 除外KW設計

02Clinic Operations

院内の手を空けた実績

転記と突合をなくすと、時間はまとまって戻ってきます。いずれも実測値です。
院内DX3週間

毎日7時間の書類仕事を、1時間に

医療機関

紙と Excel に分かれた書類作成に、担当者が1日7時間を取られていた。人が増えても時間が減らない構造だった。

  1. 01現場で1日張り付き、実際の手順をそのまま書き出して工程を分解
  2. 02転記・整形・出力を自動化し、判断が要る箇所だけ人に残す
  3. 03運用開始後も並走し、例外パターンを潰しながら安定させる

書類作成にかかる時間

7時間 / 日1時間 / 日−86%

TypeScript / Google Apps Script

院内DX4週間

クラウド型電子カルテのレセプト業務を短縮

医療機関

月次のレセプト関連業務が、電子カルテからの手作業の書き出しと突合で埋まっていた。

  1. 01電子カルテ側の公開APIとCSV書き出しの両方を検証し、現実的な連携方式を選定
  2. 02突合ロジックを実装し、差分だけを人がレビューする形に組み替え
  3. 03月次の締め作業に合わせてリリースし、初回は横で一緒に回す

月次処理の時間

3時間 / 月1時間 / 月−67%

Node.js / API連携 / CSV

03Medical AI

AIを運用に乗せた実績

PoC で止めず、日々の診療のなかで使われる形にするところまでを担当しました。
医療AI3週間

診療記録の下書きを、AIに任せる

医療機関

1件あたり20分かかる記録作成が、診療後の時間を圧迫していた。PoC は動くが運用に乗らない、という状態だった。

  1. 01個人識別情報を匿名化・仮名化してから処理するデータフローに設計し直す
  2. 02出力はあくまで下書きとし、医師が直す前提のUIにする
  3. 03API のデータ保持ポリシーとコスト上限を先に決めてから実装に入る

1件あたりの記録作成時間

20分 / 件5分 / 件−75%

Claude / RAG / 匿名化パイプライン

04In aggregate

案件をならすと、こうなります。

個別の案件は条件が違うので、平均もあわせて出しておきます。 いずれも自社で担当したプロジェクトの実績にもとづく数字です。

100%

クライアント満足度

−70%

平均業務時間削減

90%

AI導入効果の実感

3週間

平均導入期間

05Own products

受託だけではありません。

自社で企画したアプリを2本ストアに出して運用し、いま医療者向けをもう1本つくっています。 審査・課金・アップデート・集客まで自分たちで回しているので、 「出したあとに何が起きるか」を織り込んだ見積もりが出せます。
  • カルっとな!

    iOS / macOS

    会話を記録して、整理する。

    医師・医療者向けの、診察記録づくりを支えるアプリ。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)まで組み立てます。録音の処理も文字起こしも SOAP の生成も、すべて端末の中で完結します。iOS / macOS 版を開発中です。

  • しばしば芝

    iOS / Android / Web

    芝生の手入れ、記録で変わる。

    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、地域での仲間探しに加え、写真を撮って症状を相談できるAI機能を載せています。App Store / Google Play で配信中。

  • きろくね

    iOS

    おきたことを、そのままのこす。

    ハラスメントなど「起きてしまったこと」を、その日のうちに残しておくための iOS アプリ。録音・写真・短いメモ・時系列表示をひとつにまとめ、あとから経緯を説明できる形で手元に積み上げます。Swift / SwiftUI のフルネイティブ実装。

00Get started

同じことが自院でもできるか、確かめてみませんか。

実績のなかで自院に近そうなものがあれば、その案件で何が効いたのかを具体的にご説明します。合わないと思えば、そう申し上げます。

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