オンライン診療プロダクト開発
セキュアな診療動画・予約・決済を統合したオンライン診療体験を構築します。
- 期間
- 4〜8週
- 主スタック
- Next.js / WebRTC / Firebase
Medical FDE × MedTech × ClinicTech
医療現場と並走し、最速で作る。
Medical Forward Deployed Engineering for Clinics & MedTech.
医療コンサル → 設計 → 実装まで一人称で。 MedTech / ClinicTech / 医療AI（LLM）を、現場に深く入り込むFDE が最短3週間で動くプロダクトにします。
※ 相談無料・お見積もり無料。リモート主体 + 必要に応じて訪問。本社: 静岡県周智郡森町。
Outcomes we deliver
−85%業務時間の削減 (平均)
3週間最短の本稼働期間
100%クライアント満足度
Sources: 自社プロジェクト平均（書類自動化／レセプト効率化／LLM 要約導入）
What is Medical FDE?
医療特化型FDEという働き方
Forward Deployed Engineer (FDE)は、顧客の現場と密接に並走し、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兼コンサルです。 アマクラスはこの形を医療現場に最適化し、MedTech / ClinicTech / 医療AI を最短距離で実装します。
「要件書を書き切ってから発注する」モデルではなく、「定期的に現場に伺い、密にやり取りしながら作る」モデル。 だから、医療現場の本当の課題と、運用に乗る実装が一致します。
| 比較軸 | 従来の受託開発 | 社内エンジニア採用 | 医療特化FDE |
|---|---|---|---|
| ヒアリング深度 | 仕様書ベース | 社内文化に依存 | 現地ヒアリング + 都度深掘り |
| 実装スピード | 長期工程 | 採用と教育で先送り | 最短2〜3週で稼働 |
| 医療ドメイン理解 | ベンダー依存 | 医師の余力次第 | FDE が前提知識を所持 |
| 責任範囲 | 納品で完了 | 社内負荷で停滞 | PoC〜運用まで地続き |
Delivery Model
4フェーズで現場と並走する
Phase 1 · Discover
観察と課題定義
訪問とオンラインで診察フロー・受付・レセプト・電カル操作を把握し、ボトルネックを定量化。
〜1週
Phase 2 · Design
設計と合意形成
医療スタッフと最小機能を一緒に決め、UI とデータモデルを並走で設計。
〜1週
Phase 3 · Build
実装と現場テスト
短いサイクルで実装→現場テスト。MedTech / ClinicTech / 医療AI まで横断対応。
1〜4週
Phase 4 · Embed
並走運用と改善
本番運用後も改善担当として並走／伴走。指標と運用負荷を継続的に最適化。
継続
Services
MedTech × ClinicTech × 医療AI を横断する
医療特化FDE として、3つの領域を境目なく行き来しながら、現場に乗るプロダクトを最短で実装します。
MedTech
MedTech プロダクト開発
オンライン診療・データ基盤・電子カルテ連携など、医療プロダクトを一気通貫で。
クラウド型電カル連携ツール
CLIUS / きりんカルテ / CLINICS など主要電カルとの連携ツールを開発します。
- 期間
- 3〜6週
- 主スタック
- Node.js / API / CSV
医療データ基盤構築
BI／レポーティング基盤を、匿名化と権限制御を前提に設計します。
- 期間
- 4〜8週
- 主スタック
- BigQuery / dbt / Looker
ClinicTech
ClinicTech / クリニックDX
クリニック運営の現場業務（予約・受付・会計・レセプト）の効率化に特化。
クリニックDX 一気通貫支援
業務フロー診断から、ツール選定・運用設計・教育まで、現地ヒアリング + リモートで並走します。
- 期間
- 4〜12週
- 主スタック
- Notion / Slack / 自動化
予約・受付自動化
院内オペレーションの摩擦を、Web 予約／Web 問診／自動受付に統合します。
- 期間
- 3〜6週
- 主スタック
- Next.js / Stripe / LINE
レセプト・帳票自動化
紙とExcelに散らばる集計と帳票を、月次フローごと自動化します。
- 期間
- 2〜4週
- 主スタック
- TypeScript / RPA / GAS
AI / LLM
医療AI / LLM 実装支援
PoC で終わらない、現場に乗る医療AI を、安全性と運用性を両立して導入。
診療記録の自動要約
医師の負荷を最小化するため、診療記録の要約・整形をセキュアな構成で。
- 期間
- 2〜4週
- 主スタック
- Claude / RAG / Embedding
医療知識検索システム
院内ナレッジ・診療プロトコルを横断検索する RAG システムを構築。
- 期間
- 3〜6週
- 主スタック
- OpenAI / pgvector / Pinecone
患者対応 LLM
一次問い合わせ・予約案内・FAQ を LLM が担当し、スタッフ稼働を解放します。
- 期間
- 3〜6週
- 主スタック
- LangChain / LINE / Slack
Cases
現場で出した数字
医療現場の業務時間・処理時間を実測ベースで圧縮しています。
ClinicTech3週間
書類作成業務の完全自動化
主スタック: TypeScript / GAS
業務時間
7時間 / 日→1時間 / 日
-86%
MedTech4週間
クラウド型電カル向けレセプトツール
主スタック: Node.js / API
処理時間
3時間 / 月→1時間 / 月
-67%
AI / LLM3週間
LLM 診療記録自動要約
主スタック: Claude / RAG
記録作成時間
20分 / 件→5分 / 件
-75%
100%
クライアント満足度
−70%
平均業務時間削減
90%
AI 導入効果実感
3週間
平均導入期間
Why us
アマクラスの強み
医療コンサル × 開発を同一チームで持ち、AI を実運用に乗せる力を一体で提供します。
現場と並走 × 最速プロトタイピング
コンサル → 設計 → 実装を同一チームで担うため、要件書を介さず最短で動くプロダクトに到達します。
- ヒアリングと実装を同時並行
- 最短2〜3週間で本番稼働
- 仕様変更コストが極小
医療ドメイン × エンジニアリングの両刀
電子カルテ運用・診療フロー・レセプト・3省2ガイドラインまで踏まえた上で実装するため、運用に乗ります。
- クラウド型電カル連携の実装経験
- 医療現場での観察ベース設計
- セキュリティ前提のアーキ
AI / LLM の実用導入
PoC で止めず、診療現場で運用に乗る AI を、匿名化・権限制御・コスト設計とともに導入します。
- Claude / OpenAI / RAG 実装経験
- 個人情報の匿名化・最小化設計
- 運用コストと SLA の現実解
まずは現場の課題を聞かせてください
30〜60分の無料相談で、コンサル領域 × 開発領域 × AI 領域のどこから入るのが最速かを一緒に整理します。
相談無料見積無料日本全国リモート
Frequently Asked
よくあるご質問
医療特化型FDEとしての働き方、導入までの流れ、セキュリティへの考え方をまとめました。
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