ROI事件ファイル No.557『どのデモも良く見えて、選べなかった』
どのデモも良く見えて、選べなかった
第一章：説明を聞くほど、選べなくなる
「医療現場のDXを進めたいんです。でも、どのツールを選べばいいのか、判断できる人が社内にいなくて」
MediTech Solutions社の経営企画室長、薬袋俊一氏は、そう言いながら状況を語った。医療業界でデジタル化を進める企業だ。「ベンダーからデモや説明を受けるんですが、どれも良く見える。性能の話を聞くと、どれも導入すべきに思えてくる。比べる軸がないんです」
「比較が、難しいのですね」とClaudeが尋ねた。
「難しいです」と薬袋氏が答えた。「それに国の補助金が複数あって、どのツールに使えるのか、どう活用すればいいのかも分からない。医療はアナログな業務が多くて、デジタル化で人員削減や効率化をしたいのに、入り口で止まっている」
「業務を場面ごとに分けて、それぞれに合うツールを見ていますか」と私が確認した。
「いえ、ツール単位で見ています」と薬袋氏が答えた。「『このAIは高性能だ』『あのRPAは安い』と、ツールの良し悪しで比べている。どの業務のどの場面に効くか、という見方をしていませんでした」
「ツール単位で比べる限り、どれも良く見えて選べませんね」と私が応じた。「SCENE_CASTで分解しましょう」
第二章：SCENE_CASTが問う、シーンごとに最適なセットを当てる
「この案件には、SCENE_CASTが必要です」
Claudeがホワイトボードに「SCENE_CAST」と書いた。
「SCENE_CAST——シーンキャストとは、業務を場面（シーン）ごとに分け、それぞれに最適な道具のセットを入れ替えて当てるフレームワークです」と私が説明した。「肝は、ツールではなくシーンから選ぶこと。同じAIでも、患者データ解析のシーンでは効き、別のシーンでは無駄になる。どのデモも良く見えるのは、シーンを決めずに性能を比べているから。場面を先に決めれば、当てるべきツールが決まります」
「まず現状のコストを測りましょう」とGeminiがROI Polygraphを開いた。薬袋氏から提供されたデータを入力する。
「月間のコストが出ました」とGeminiが読み上げた。「患者データ解析・記録作成等の手作業工数が月平均百八十時間、時給四千三百円で月七十七万四千円。ベンダー選定の判断不能による導入停滞・比較工数の空転が月平均四十二万円。補助金の適用先・活用法不明による未活用の機会損失が月平均四十万円。紙・手作業中心のアナログ業務による非効率が月平均三十八万円。専門人材不在による意思決定遅延リスクが月平均三十二万円。合計で月二百二十九万四千円。年間換算で約二千七百五十三万円」
薬袋氏が数字を見つめた。「手作業の工数だけだと思っていました。選べないこと自体や、補助金を使えていないことまで入れると、これほどとは」
「では、SCENE_CASTで設計します」と私が続けた。
[シーンの分解——業務を場面ごとに割る]
「最初に、院内の業務を場面ごとに分けます」とClaudeが言った。「患者データの解析、カンファレンスの記録作成、受付対応——業務を一括りにせず、シーンに割る。デジタル化が効く場面と、そうでない場面を、まず区別します」
[セットの定義——各シーンに要る道具を決める]
「次に、各シーンに当てる道具のセットを定義します」とGeminiが続けた。「データ解析のシーンには生成AI、定型処理のシーンにはRPA。シーンごとに必要な道具を決める。性能の高さではなく、場面への適合で選びます」
[入れ替え——シーンごとに最適なセットに替える]
「セットの次に、ベンダー提案をシーンの基準で評価します」と私が続けた。「性能・コストに加え、補助金が適用されるかも評価軸に入れる。シーンごとに最適なセットへ入れ替える。どのデモも良く見える迷いが、場面基準で消えます」
[検証——効果の高いシーンから入れる]
「最後に、効果の高いシーンから段階導入して検証します」とClaudeが続けた。「患者データ解析や記録作成など、自動化の効果が大きい場面から入れる。シーンごとに効果を測り、確かめてから次へ。一度に全部入れず、効く場面から積みます」
[投資回収を試算する]
「ROI Proposal Generatorで試算しましょう」とGeminiが提案した。
- 初期費用：業務シーンの棚卸し・ツール評価選定・段階導入（患者データ解析/記録自動化）・補助金申請支援費用合計五百五十万円
- 月次費用：システム運用・モデル更新継続費合算月二十四万円
- 月次削減効果：患者データ解析・記録自動化＝月六十二万円（八割削減想定）、選定停滞の解消＝月三十四万円、補助金活用による実質コスト減＝月三十二万円、アナログ業務の削減＝月三十万円、合計月百五十八万円
- 月次純削減：百五十八万円－二十四万円＝月百三十四万円
- 投資回収期間：五百五十万円÷百三十四万円＝約四・一ヶ月
「四ヶ月強の回収です」とGeminiが整理した。「効くのは、ツールの性能で選ばず、シーンごとに最適なセットを当てる点です。どのデモも良く見えるのは、場面を決めていないから。シーンを先に分け、効く場面から入れるから、投資が空振りしません。補助金も、シーンに合わせて活用すれば実質コストが下がります」
薬袋氏が数字を確認しながら言った。「ツールの良し悪しで選ぼうとしていました。シーンから見ると、どの場面に何を当てるかが決まる」
「SCENE_CASTは、場面ごとに最適な道具を当てる道具です」と私が応じた。
第三章：シーンから当てる導入計画
「進め方を整理します」と私がホワイトボードの前に立った。
「第一ヶ月——院内業務のシーン分解、デジタル化が効く場面の特定。第二ヶ月——各シーンへのツールセット定義と補助金の適用整理。第三・四ヶ月——効果の高いシーン（患者データ解析・記録作成）への段階導入。第五ヶ月——シーンごとの効果検証。第六ヶ月——次のシーンへの展開。第七ヶ月以降——導入範囲の拡大、補助金を活用した継続的なツール更新」
「補助金は、本当に活用できますか」と薬袋氏が確認した。
「活用できます」とClaudeが応じた。「補助金が使えないのは、どのツールに適用されるかを、シーンと切り離して見ているからです。SCENE_CASTで場面ごとにツールを当て、その評価軸に補助金の適用可否を入れてある。シーンに合った補助金対象のツールを選ぶから、実質コストが下がる。専門人材がいなくても、場面が判断の軸になります」
薬袋氏がメモを取りながら言った。「ツールから選ぶ前に、シーンから当てる。順序が見えました」
第四章：迷いが、消えた日
九ヶ月後、薬袋氏から報告が届いた。
患者データ解析と記録作成は、生成AIとRPAの導入後、大きく効率化された。「手作業で解析していたデータが、自動で処理されるようになった。カンファレンスの記録作成も、人の手から離れた」と薬袋氏は記していた。
ベンダー選定の迷いも消えた。シーンごとの基準で評価したことで、比べる軸ができた。「どのデモも良く見えて選べなかったのが、場面に合うかで判断できるようになった。比較の空回りが、止まった」と報告書にあった。
最も大きな変化は、選び方に表れた。ツールの性能で迷っていた状態から、シーンに当てて選ぶ状態に変わった。「『どれが高性能か』で止まっていた。シーンを先に分けたら、どの場面に何を当てるかが決まった。迷いが、消えた」と薬袋氏は記していた。
補助金も活用できた。シーンに合わせて対象ツールを選んだことで、導入コストが下がった。「使えるのに使えていなかった補助金が、効いた」と報告書にあった。
副次効果として、判断の基準が変わった。シーンから道具を当てる発想が、組織に根づいた。「ツール単位で良し悪しを論じるのをやめた。どの場面に効くか、で選ぶようになった」と薬袋氏は記していた。
薬袋氏の報告書の最後にはこう書かれていた。「医療DXの悩みは、判断できる人材がいないことだと思っていた。だが本当の問題は、シーンを分けず、ツールの性能だけで比べていたことだ。SCENE_CASTで場面に分けた瞬間に、どのデモも良く見える迷いが消えた。ツールを選ぶ前に、シーンを分けることが先だった」
どのデモも良く見えて選べなかった会社が、シーンから当てて選べる会社に変わった日、医療DXはツールの性能比較から、場面ごとに最適なセットを入れ替える設計に変わっていた、と記されていた。
「DXの相談は、たいてい『どのツールを選べばいいか』という形で来る。だが選ぶ前に問うべきことがある。どの業務の、どの場面に効かせたいのか。SCENE_CASTが問うのは、シーンごとに最適な道具のセットだ。場面を分ければ、どのデモも良く見える迷いが消える。どのデモも良く見えて選べなかった会社が、シーンから当てられた日、変わったのはツールの性能ではなく、ツールではなく場面から選ぶ視点そのものだった」
関連ファイル
使用ツール
- ROI Polygraph — 患者データ解析工数・選定停滞コスト・補助金未活用による機会損失の可視化
- ROI Proposal Generator — シーンごとの最適化を起点にした医療DXの投資回収シミュレーション
