病院営業では、「どこからアプローチすべきか分からない」という問題に、ほぼすべてのチームが一度はぶつかります。病床数、診療科、施設基準──厚労省のオープンデータをもとに営業リストは作れます。しかし、それだけでは「今、どの病院が前向きそうか」「どこから当たれば確率が高そうか」までは見えてきません。
実はそのヒントは、病院のホームページやプレスリリースなど、すでに公開されている情報の中に含まれている場合があります。本記事では、大学病院が公式に発信しているDX・AI関連の情報を例に、公開情報という定性データを読み取り、営業リストの優先順位を検討する一つの方法を紹介します。
ランキング
ここから示すランキングは、営業・企画・調査におけるターゲットリスト作成を目的とした整理結果です。患者向けの病院評価やおすすめランキングではありません。病院名はすべて匿名化し、A大学病院、B大学病院といった形で表記しています。なお、順位は、DX・AIに関する記載が公開情報上でどの程度確認できたかという観点にもとづく整理結果です。同一スコアの大学病院は、同率順位として扱っています。
ランキングにするまでの整理プロセス
今回の整理に使用した情報について
本記事で扱っている情報は、各大学病院の公式サイト、理念・方針・計画に関するページ、DX・AI・データ活用に関する記事、プレスリリースやニュースリリースなど、第三者が確認可能な公開情報のみです。
個別のヒアリングや非公開資料、内部情報は一切使用していません。あくまで公開情報の範囲内で、どのような整理が可能かを示しています。
評価基準（スコア設計）の考え方
本記事で行っている整理は、大学病院の取り組み実績や成果そのものを評価するものではありません。
公開情報として「記載が確認できるかどうか」という観点を基準に、DX・AIに関する方針や考え方への言及、組織や体制に関する記載、実装・活用事例の有無、研究・実証実験としての取り組み、継続的な情報発信の有無といった点を確認しています。
この整理結果を、医療機関リスト作成にどう使えるか
この整理結果は、制度データをもとに作成した医療機関リストに重ねることで、営業・企画活動における補助情報として活用できます。
DX・AIに関心を示している可能性がある病院群や、新しい取り組みについて試行的に話を進めやすいと考えられる病院群など、アプローチの優先順位を検討する際の材料になります。
他ジャンルへの応用
今回紹介した整理の考え方は、大学病院に限ったものではありません。
テーマをDX・AI以外にも広げることで、人材不足、地域医療連携、研究・教育体制、自費診療への言及など、営業テーマごとにターゲット整理へ応用できます。
自社の営業リストにどう落とし込むか
本記事では、大学病院のDX・AIをテーマに、公開情報という定性データを読み取り、営業リストの優先順位を検討する一つの方法を紹介しました。
この考え方は、DX・AIに限らず、さまざまな営業テーマに応用できます。
自社の商材・テーマに合わせて、どの病院から優先的にアプローチすべきか整理したい場合や、厚労省データだけでは見えない関心領域や温度感をリストに反映したい場合には、この考え方をもとに、テーマ別・目的別のターゲットリスト作成を支援することも可能です。
自社で設計する時間が取れない場合や、どう整理すべきか迷っている場合には、営業向けの整理済みデータとして提供することもできますので、ご相談ください。
※ 売り込み前提のご連絡は行っていません。検討初期の整理相談が中心です。
まとめ
本記事で示したのは、「DX・AIに積極的な大学病院ランキング」そのものではありません。
病院のホームページやプレスリリースといった公開情報から、その病院が何に関心を持っているか、どんなテーマに前向きか、新しい取り組みについてどれくらい言及しているか。そうした定性情報を読み取り、営業リストの精度を上げていくという考え方です。
制度データと公開情報（定性データ）を重ねて見ることで、営業リストは「ただの一覧」から、優先順位を検討しやすいリストへと変わります。これは、アポ率や商談化率といった数字以前に、営業のムダ打ちを減らすための、実務的なアプローチです。
自社でここまで整理する時間が取れない場合や、既存の医療機関リストをもう一段使いやすい形にしたい場合には、この考え方をもとに、テーマ別・目的別のターゲットリスト作成を支援しています。
