課題の数だけ、一緒に考えた道筋があります。

数字だけでなく、何に困り、どのように進めたか。医療機関の集患・業務改善・AI活用の取り組みをご紹介します。

実績の読み方

集患の4事例は、同一の心療内科・精神科クリニックでの取り組みです。別々の4院の実績ではありません。守秘義務のため医院名は非公開です。

集患の数値はGA4・Google広告、業務時間は対象業務の実測に基づきます(掲載データ確認:2026年8月31日)。Web予約・LINE・電話のクリックを含むCVは、実際の予約完了数や新患数とは異なります。個別の条件における結果であり、同様の成果を保証するものではありません。

週500人だったサイトを、半年で週25,000人超へ

週間ユーザー数

約500 / 週25,000超 / 週

取り組み期間
6か月

最初の課題

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。

一緒に取り組んだこと

  • 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
  • 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
  • Search 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
  • 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

増えた流入を、予約まで運ぶ

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

取り組み期間
1か月

最初の課題

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。

一緒に取り組んだこと

  • Web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
  • 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
  • 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

流入が情報収集層で増えたためCV率自体は下がったが、計測対象の予約導線へのアクション数は増えた。実際の予約完了件数ではない。

AIに聞く人からの流入を、取りにいく

AIアシスタント経由の月間セッション

約3.1倍取り組み前比

取り組み期間
1か月

最初の課題

ChatGPT などのAIアシスタント経由の流入が少なく、診療内容や医院情報を読み取りやすく整理する余地があった。

一緒に取り組んだこと

  • llms.txt を設置し、AIクローラーの受け入れを robots.txt で明示
  • Organization / FAQ の構造化データを整備
  • 1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

このチャネルのCV率は26.7%(予約導線のクリック等を含む)。複数の改善を行った期間の比較であり、特定の施策による効果やAIへの掲載を保証するものではない。

広告の獲得単価を、半分に

獲得単価(CPA)

¥2,879¥1,326

取り組み期間
1か月

最初の課題

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。

一緒に取り組んだこと

  • 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
  • 成果の出ている領域(児童・思春期)へ予算を寄せ直す
  • 圏外の地名と競合指名を除外キーワードに追加

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。

毎日7時間の書類仕事を、1時間に

書類作成にかかる時間

7時間 / 日1時間 / 日

取り組み期間
3週間

最初の課題

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。

一緒に取り組んだこと

  • 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
  • 転記・整形・出力を自動化し、判断が要る箇所だけ人に残す
  • 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

クラウド型電子カルテのレセプト業務を短縮

月次処理の時間

60時間 / 月2時間 / 月

取り組み期間
4週間

最初の課題

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。

一緒に取り組んだこと

  • 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
  • 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
  • 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

診療記録の下書きを、AIに任せる

1件あたりの記録作成時間

20分 / 件5分 / 件

取り組み期間
3週間

最初の課題

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。

一緒に取り組んだこと

  • 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
  • 出力はあくまで下書きとし、医師が直す前提のUIにする
  • API 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

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