解析リスト × 治療経路の可視化
治療ラインの移り変わりを Sankey 図で表示。ノードをクリックして患者集団を絞り込み、暦年推移やデータ品質も一つの画面で確かめられます。
- Python
- FastAPI
- React
HEALTHCARE × LIFE SCIENCE × GENERATIVE AI
Working AI
for healthcare and
life sciences.
臨床とデータ分析の経験をもとに、医療・製薬の業務に生成AIを組み込みます。要件の整理から開発・運用まで、一貫して担います。
提供例より — 画面は合成データで再現
SCROLL
01
WORKS
HerzLeben がこれまでに提供してきたものです。一部は、作り方を記事にして公開しています。
そのほかの提供例
提供先とデータは伏せ、画面は合成データで再現しています
保険請求データ × 処方間隔の分析
処方から次の処方までの日数を患者ごとに算出し、薬剤・疾患・期間を選んで分布を確認。閾値を超えた中断の割合もその場で示します。
- R
- React
- BigQuery
保険請求データ × 併用薬の分析
疾患と対象薬を選ぶと、同じ日に処方された併用薬を Support・Confidence・Lift で表示。SQL を書かずに担当者が自分で確かめられます。
- Python
- React
- BigQuery
医療経済論文 × 監査可能なモデル化
論文が書いていない仮定を人が承認し、ロックした仕様書だけから R のモデルを生成。論文の値との差がどの仮定から来るかを示します。
- R
- Shiny
- 生成 AI
費用対効果モデル × 感度分析
2つの治療を比べる費用対効果モデルを Web 画面で実行。生存曲線の分布を切り替え、一元感度分析・確率的感度分析・シナリオ分析の結果をトルネード図や受容曲線で確かめられます。
- R
- Plumber
- React
過去案件 × ナレッジ検索
過去の分析案件の計画書やプログラムから、定義や解析ロジックをチャットで検索。根拠の本文と原本を示し、問い合わせ対応の負担を減らします。
- Python
- Streamlit
- OpenAI
02
PROJECTS
医療・ライフサイエンス分野を中心に、データと生成AIを実務に落とし込む案件を引き受けています。
PHARMA製薬企業
データ活用部門
データ活用部門
解析の実務から生成AIの活用まで、部門の中に入って複数のアプリを継続的に開発。外部サービスとして買っていた機能を内製に置き換え、手で繰り返していた集計や資料の下書きを生成AIに寄せた。
開発伴走
GOVERNANCE製薬企業
RWDガバナンス
RWDガバナンス
リアルワールドデータを組織で共有して使うための基盤づくりに参画。ツールの選定と設定に加え、誰が何を維持するかの運用ルールと体制を設計し、現場で実際に使われる状態にするところまで担当した。
基盤整備伴走
ACADEMIA学術研究
大規模データの解析
大規模データの解析
民間の大規模保健データとDPCデータを使った研究の解析を受託。粒度もコード体系も違う2つのデータを、研究者の「こういう患者」を再現できる変数定義に落とし切った。論文の採択まで届いた。
基盤整備
DATA VENDOR医療データベンダー
提案設計
提案設計
製薬企業が何を求めているかを、買う側にいたときの経験と、あらためて聞いた話の両方から整理。サービスの中身から提案書の構成、PoCの型まで組み直し、受注につながった。
伴走
03
WHAT WE DO
01
分析ツール・業務アプリの開発
医療データを扱う画面を、要件の整理から実装まで引き受けます。分析レポートで終わらせず、現場が日常的に触れる形にするところまでを担当します。
図をクリックして患者集団を絞り込み、その場で分布や推移を確かめられる、といった「使われ方」の設計から詰めます。
治療パターンの可視化共起分析探索用ダッシュボードレポート自動生成
02
可視化とレポーティングの自動化
メディカルアフェアーズやコマーシャル部門で毎月くり返されている集計・作図・資料化を、生成AIを組み込んだ仕組みに置き換えます。人が見るのは、数値の妥当性と読み筋だけになります。
PoCの設計から、実際に稼働させて運用に乗せるところまで。ガードレール設計とヒューマン・イン・ザ・ループを前提に組み立て、出力をそのまま流さない構造にします。
定例レポートの自動生成ダッシュボード更新の自動化論文・治験情報の収集と仕分けガードレール設計ヒューマン・イン・ザ・ループ
04
CLIENTS
ご相談をいただくことが多いのは、次のような立場の方々です。
PHARMA / MEDTECH
製薬・
医療機器企業
01医療機器企業
データ活用部門、メディカルアフェアーズ、コマーシャル、DX推進部門
TYPICAL ASKS
- 定例レポートの作成に毎月数日かかっている
- RWDを使いたいが、社内に手が足りない
- 生成AIのPoCが本番に進まない
DATA VENDOR
医療データを
扱う企業
02扱う企業
データベンダー、ヘルスケアIT。製薬企業へ製品を展開したい事業者
TYPICAL ASKS
- 製薬側の言葉で提案を組み立て直したい
- デモや検証環境を短期間でつくりたい
- 医療データの前提を分かる人に入ってほしい
HOSPITAL
医療機関
03分析の内製化や、生成AI活用を進めたい経営企画・医事・看護管理
TYPICAL ASKS
- DPCデータを経営判断に使いたい
- 院内で分析できる人を育てたい
- 手作業の集計をやめたい
05 WHY
The field. The data.
The build.
ヘルツレーベンは、製薬企業でのデータ分析、コンサルティングファームでのライフサイエンス企業向けDX支援、医療機器メーカーでの製品導入、そして臨床。この4つの現場を通ってきた知見をもとに、医療・ライフサイエンスの実務に生成AIを組み込んでいます。
案件の規模や領域に応じて、外部の専門家と体制を組みます。要件定義から実装、その後の定着までを一つの窓口で引き受けられる体制です。
06
TIPS
つくる過程と、そこで分かったことを書いています。
Claude Code × Medical Application
【Claude Code】系統的文献レビュー × AI サブエージェント Part1：検索式の組み立てと subagent の分担
2026.10.03
Claude Code × Medical Application
【Claude Code】系統的文献レビュー × AI サブエージェント Part0：原著と本試行の設計
2026.10.02
Claude Code × Medical Application
【技術説明】文献スクリーニング自動化 — 技術の系譜と評価指標
2026.09.30
07
CONTACT
医療・ライフサイエンスの現場で、データや生成AIを実務に落とし込むご相談を承っています。