医療商圏分析システム — 診療所開業支援のデータ基盤構築

医療コンサルティング企業（開業支援）において、診療所の出店候補地評価が属人的な作業に依存していた。競合調査と人口確認は毎回手作業で、地図作成・資料作りにベテランの稼働が溶け、案件が並ぶと品質が落ちる状態だった。一方で、患者の詳細データは取得できず、公開データ（医療情報ネットの施設票・診療時間票、国勢調査500mメッシュ人口等）には古さや誤りが混在するため、精密な需要予測で勝負する路線は現実的ではなかった。必要だったのは「予測の精度」ではなく、候補地を比較可能な同一基準で評価し、根拠と注意点を明示した意思決定レポートを安定的に供給する仕組みだった。

データが薄い環境を前提に、「比較と理由」で意思決定を支える設計方針を採った。

1. データ収集・統合 医療情報ネット（ナビイ）オープンデータから施設票・診療時間票を取り込み、国勢調査の500mメッシュ人口データ（年齢5歳階級別）および国立社会保障・人口問題研究所（社人研）の将来人口推計と統合。DuckDBに6テーブル構成で格納し、1ファイルで完結するポータブルなDB設計とした。

2. 空間分析 候補地を中心に500m/1km/2kmの商圏を描画し、圏内の人口（年齢階級別）・競合施設数・競合密度（同科目/万人）を自動算出。GeoPandas + H3で空間集計を実装した。

3. 競合分析 同科目競合の診療時間を曜日×時間帯マトリクスで整理し、「土曜午後」「平日夜間」「日曜祝日」などの空白時間帯を特定。開業時の差別化ポイントとして提示できる設計とした。

4. 検証・補完の運用設計 公開データの限界を「仕組み」で補う設計を重視。上位競合については電話・Web確認で実態を検証し、facility_overridesテーブルに修正値・確認日・根拠を記録。「直した事実をデータとして残す」ことで、レポートの信頼性と再現性を担保した。

5. レポート自動生成 候補地比較（A/B/C横並び）、商圏マップ、競合一覧、リスク・注意事項、データ出典の5ページ構成でPDFレポートを自動生成。未検証項目や免責事項を明示し、「患者数を断言しない」設計で揉めにくいレポートを実現した。

更新運用は公開データのスナップショット更新に合わせ、差分検知（前回→今回の増減・変更施設を自動抽出）で検証対象を絞り込む仕組みを整備。完全ローカル動作（背景地図は同梱データで生成し外部タイル不使用・患者データ不使用）でセキュリティの説明コストも最小化した。