診療後の2時間を取り戻す -カルテ業務からの解放戦略-
30以上の医療機関で実証された医療特化型AIによる時間創出の具体策と、医療クラーク・音声入力・汎用AIとの決定的な違いをお伝えします。
カルテ入力だけで1日2〜3時間
診療後の事務作業で毎日残業
画面ばかり見て、患者さんと目を合わせられない
記憶を頼りにカルテを書き、漏れが心配
医療クラークを雇う余裕はない
働き方改革規制への対応が急務
「医療クラークを雇えばいいのでは?」「音声入力ソフトを使えばいいのでは?」「ChatGPTに入力すればいいのでは?」
既に様々な方法を検討された、あるいは試された先生も多くいらっしゃるでしょう。しかし、それぞれに限界があることも事実です。
医療用語の高精度認識 (90%以上) とSOAP形式自動生成
既存の電子カルテシステムとのシームレスな統合
医療機関のセキュリティ基準をクリアした情報管理
30以上の医療機関での導入実績とデータ
明日から使える実践的ノウハウを凝縮
働き方改革規制がもたらす現場への具体的影響
データで見る医師の業務時間配分
診療行為 vs 事務作業の実態
なぜカルテ入力がこれほど負担なのか
診察中の記憶保持のストレスと非効率性
働き方改革規制の現実
診療の質を落とさず時間を減らすジレンマ
医療クラーク・音声入力・汎用AI・他社サービスとの決定的な違い
従来の選択肢とそれぞれの限界
医療クラーク、音声入力ソフト、汎用AI、他社サービスの詳細比較
なぜどれも「決定打」にならないのか
コストと効果のバランス、医療現場への適合性
実データ比較マトリックス
時間削減効果、導入コスト、習熟時間、継続使用率の差
実際の診療シーンを再現したデモンストレーション
医療特化型AI音声カルテの実演
診療会話からSOAP形式カルテへの自動変換、最大80%の時間削減
ライブデモンストレーション
医学用語の認識精度90%以上、ノイズ除去機能の検証
既存電子カルテとの連携実演
主要ベンダーとの統合事例、ワンクリックでの転記・同期
診察スタイルの変化
画面から顔へ、患者満足度への好影響
4つの具体的なケーススタディ
医療クラーク採用を見送った外来クリニック
年間400万円の人件費削減、18時退勤の実現
訪問診療での記録支援
クラーク同行が不要、移動時間の有効活用
音声入力ソフトから乗り換えた整形外科
認識精度が60%→90%に向上、編集時間が1/4に削減
汎用AIで試行錯誤していた内科医
3ヶ月の試行錯誤から解放、セキュリティ対応済みで安心
遠回りせず、最短ルートで成果を出す
各手法の「到達までの時間」比較
医療クラーク6ヶ月 vs 医療特化型AI 1週間
コスト比較 (3年間の総コスト試算)
医療クラーク1,200万円 vs 医療特化型AI 投資回収3〜6ヶ月
リスクゼロで効果検証する3ステップ
小さく始める→効果測定→全体展開
今が導入の絶好機である理由
働き方改革規制、主要電子カルテベンダーとの提携確保
あなたのクリニック・病院の状況に応じた個別アドバイス
「うちの電子カルテでも使えるか?」「訪問診療での具体的な活用法は?」「医療クラーク採用と比較してどちらが良いか?」など、どんな質問にも率直にお答えします。
過去のセミナー参加者の95%が、満足度5段階評価で最高評価
「医療クラーク採用を検討していたが、このソリューションなら年間400万円のコストをかけずに同等以上の効果が得られた」
— 内科クリニック院長・50代
「音声入力ソフトを3年使っていたが、認識精度の差に驚いた。編集時間が1/4になり、SOAP形式も自動で完璧」
— 整形外科院長・60代
「ChatGPTで試行錯誤していた3ヶ月が無駄だった。医療特化型は電子カルテ連携も含めて完成度が全く違う」
— 訪問診療医・40代
「他社サービスと比較検討していたが、主要電子カルテとの提携実績と30施設での導入データが決め手になった」
— 小児科院長・40代
カルテ入力に毎日2時間以上かかり、事務作業で慢性的に疲弊している先生
診療の質を落とさずに効率化したい先生
記憶を頼りにカルテを書き、記載漏れが心配な先生
医療クラーク採用を検討しているが、コスト面で躊躇している先生
在宅医療・訪問診療を実施している先生
ChatGPTなどの汎用AIや音声入力ソフトを試したが、精度が悪く実務では使えないと感じた先生
セミナー当日お申し込みの方（詳細はセミナーでご案内）
医療クラーク/音声入力/汎用AI/医療特化型AIを時間削減効果・精度・コストで実測データ比較
自院の業務効率を可視化できるチェックリスト
セミナー後も継続的にサポート
30施設の具体的な活用事例と効果データ
株式会社pipon 代表取締役
大手広告代理店でのテレビ広告営業を経て、KDDIの子会社DATUM STUDIOにて最先端AI技術の開発エンジニアとして従事。2019年に株式会社piponを創業。
人工知能学会全国大会での研究発表、書籍『Teamsチャットボットで社内問い合わせを自動化する』出版など、AI分野での実績多数。
医療現場の業務課題に精通し、「技術のための技術」ではなく「現場で本当に役立つソリューション」の開発・普及に注力。30以上の医療機関への導入支援を通じて蓄積された実践的なノウハウをお伝えします。
「医療クラーク、音声入力、汎用AI、他社サービス—— すべての選択肢を公平に比較し、なぜ医療特化型AIが『決定打』になるのかを、データとともにご説明します」
患者さんを診る時間を取り戻し、
カルテ作成に悩まない日常へ
その第一歩を、このセミナーで踏み出してください。