AI時代の医療Web対策
AIの分析を人が確かめる
医療のWebサイトは、公開後に手を入れないでいると、誰にも見られないページが少しずつ増えていきます。私たちは、アクセス解析や検索データをAIに分析させ、その結果を病院サイトの担当スタッフが読み解いて、どこに手を入れれば患者さんや求職者に届くのかを判断します。
次にどのページから直すかは、データと、ご担当者様から伺う院内の事情の両方を見て決めます。
次にどのページから直すかは、データと、ご担当者様から伺う院内の事情の両方を見て決めます。
従来の提案
- 分析に時間がかかる
- 見られるデータが限られる
- 課題の見落としが出やすい
AIを用いた
提案
提案
- 膨大なデータを高速分析
- 見落としがちな課題も抽出
- 人が病院ごとに直す
- 01
AIによる課題の洗い出し
アクセス解析や検索データをAIに読み込ませ、気づきにくい課題まで早い段階で拾い出します。
- 02
メディカルデザインの提案
AIが出した結果は担当スタッフが確かめ、病院ごとの事情に合う解決策に直してからご提案します。
- 03
ご了承をいただいてから着手
ご提案の内容にご納得いただけたら、次のプロジェクトや日々のメンテナンスに取りかかります。
- 04
デザイン・システムによる解決
サイト・ブランド・導線をまとめて見直し、デザインとシステムの両面から手を入れます。撮影やライティングまで、制作の工程は社内で一貫して対応します。
AI活用の流れ
- Plan計画課題抽出・提案
まずAIで現状を把握し、課題を洗い出します。どこから手をつけるかは、その分析をもとに決めます。その出力を、現場を知るスタッフが補正し、実際に動かせる施策まで具体化します。
- Do実行デザイン・システム実装
決まった施策をもとに、UIや導線の改善、ツール制作、クリエイティブの実装を進めます。
- Check評価効果測定
施策の効果は数字で確かめます。アクセスや反応のデータを測り、結果をまとめて、次に直すところを洗い出します。
- Action改善改善
分析結果をもとに施策を見直し、次の取り組みに反映します。
メディカルデザインが選ばれる理由
- AIの分析を、医療の知識で読み解く
AIの分析結果を、医療機関のサイトに詳しいスタッフが判断するので、データの裏付けがあり、病院の事情にも合った提案ができます。
- デザインまで一貫対応で、目的を保てる
分析や戦略からデザイン、実装までを社内でひと続きに担当するので、最初に決めた目的を最後まで保ったまま作れます。
- 継続改善で、公開後も直し続ける
アクセスの動きを見ながら、診療体制や採用のニーズの変化に合わせてページを直していきます。
