成⻑可能性に関する説明資料
2019年12⽉
株式会社JMDC
免責事項
本発表において提供される資料ならびに情報は、いわゆる「⾒通し状況」（forward-looking
statements)を含みます。これらは、現在における⾒込み、予測およびリスクを伴う想定に基
づくものであり、実質的にこれらの記述とは異なる結果を招き得る不確実性を含んでおりま
す。
それらのリスクや不確実性には、⼀般的な業界ならびに市場の状況、⾦利、通貨為替変動と
いった⼀般的な国内および国際的な経済状況が含まれます。
今後、新しい情報・将来の出来事等があった場合であっても、当社は、本発表に含まれる
「⾒通し情報」の更新・修正をおこなう義務を負うものではありません。
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Section 1
JMDCの紹介
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会社概要
会 社 名 株式会社JMDC（JMDC Inc.）
設⽴年⽉⽇ 2002年1⽉
本社所在地 東京都港区芝⼤⾨⼆丁⽬5番5号
事業内容 医療データベースの構築と提供、PHR等の健康増進サービス
役員構成 代表取締役社⻑ 兼 CEO 松島 陽介
取締役（社外） 岡⼭ 太郎
取締役（監査等委員） 霜⽥ 恒夫
取締役（監査等委員） 林 南平
取締役（監査等委員） 藤岡 ⼤祐
主要⼦会社 株式会社ドクターネット
株式会社ユニケソフトウェアリサーチ
メディカルデータベース株式会社
株式会社⽇本メディケートプラン
従業員数 連結：469名・ 単体：200名（2019年9⽉末現在）
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JMDCのマネジメント体制
代表取締役社⻑兼CEO 松島 陽介 執⾏役員 会⻑ ⽊村 真也
経歴
経歴
医療関連・情報解析企業などで⼀貫して
第⼀⽣命保険株式会社にて新商品開発、事業
データ活⽤に従事
戦略を担当
⼤⼿製薬企業でマーケティング部⻑、臨床
A.T.カーニーおよびマッキンゼー・アンド・
試験受託会社のバイスプレジデントを経
カンパニーでコンサルティング業務に従事
株式会社MKSパートナーズおよび丸の内キャ
て、2002年に株式会社JMDCを設⽴
国内の医療情報に関する活動多数
ピタル株式会社にて、M&A業務に従事
ノーリツ鋼機株式会社にて取締役副社⻑COO
2013年から当社経営に関与
執⾏役員兼CHRO 松本 孝
経歴
⽇本IBM株式会社において、システム開発業
執⾏役員副社⻑兼CFO ⼭元 雄太 務に携わった後、ボストンコンサルティング
グループにてコンサルティング業務に従事
経歴 当社では、2018年よりデータベース構築の組
ボストンコンサルティンググループにて
織責任者と⼈事・採⽤のヘッドを兼務
コンサルティング業務に従事
ノーリツ鋼機株式会社では取締役CFOと
して事業再⽣およびM&A業務に従事 執⾏役員 事業開発担当 ⼩平 紀久
2015年から当社経営に関与
弁護⼠ 経歴
IMSにおいてデータビジネスに携わる
当社⽴ち上げ当初からのメンバー
すべての当社の事業を⽴ち上げから関わり
執⾏役員兼COO 杉⽥ 玲夢 現在は医療機関データ（DPCデータ）に関
する事業の⽴ち上げなどの事業開発を指揮
経歴
NTT東⽇本関東病院、東京⼤学医学部付
執⾏役員 保険者⽀援担当 ⼩間井 俊輔
属病院
ボストンコンサルティンググループなど 経歴
にてコンサルティング業務に従事 マッキンゼー・アンド・カンパニー、株式
その後医療ベンチャー「Clintal」を⽴ち 会社企業再⽣⽀援機構などでの経験
上げ、2018年に当社と統合後、合流 ⻭科通販フィード株式会社の代表取締役に
医師 就任
2019年より当社に合流
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JMDCのミッション
「健康で豊かな⼈⽣をすべての⼈に」
データとICTの⼒で、
持続可能なヘルスケアシステムを実現する
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JMDCグループの概要
3つの事業セグメントで構成
ビジネス 成⻑
ビジネス概要 顧客 KPI
運営主体 期待度
(低 ~⾼ )
データ利⽤者
健保組合等を通じて得 （製薬会社、⽣損 ・契約企業数
たデータの第三者への 保、研究機関、医 ・顧客1社あたりの
提供・販売 療機関、システム 年間取引額
ヘルスビッグ 会社等）
データ事業
個⼈向け健康情報 健保組合 ・ユーザー数
プラットフォーム 健保組合員 ・1⼈あたり売上
・サービス活⽤
遠隔画像診断
遠隔医療事業 医療施設 ・医療施設数
サービスの提供
・読影件数
薬局向けレセコン・電
調剤薬局⽀援 ・サービス活⽤
⼦薬歴の開発・ 薬局
事業 ・薬局数
提供
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セグメント別の売上⾼とEBITDA（2018年度）
収益の柱はヘルスビッグデータ事業
売上収益 EBITDA/EBITDAマージン
調剤薬局⽀援事業
その他 EBITDA
▲113百万円 69百万円
EBITDAマージン
3.0%
調剤薬局⽀援 ヘルスビッグ
データ事業 ヘルスビッグ
事業 データ事業
2,296百万円 4,364百万円 遠隔医療事業
EBITDA
10,064百万円 EBITDA 2,358百万円
（その他▲113百万円を含む）
867百万円 （その他▲113百万円を含む）1,534百万円
EBITDAﾏｰｼﾞﾝ
EBITDAﾏｰｼﾞﾝ
24.7% 35.2%
EBITDAマージン
23.4%
遠隔医療事業
3,516百万円
Note: IFRSベース。 EBITDA：営業利益＋減価償却費及び償却費±その他の収益・費⽤、EBITDAマージン：EBITDA÷売上収益
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Section 2
ヘルスビッグデータ事業の強み
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ヘルスビッグデータ事業の概要
保険者や医療機関などから得た医療データを、効果的なサービスに変換し提供
データ元 データ活⽤
主に製薬企業や研究機関で活⽤
保険者（健保など） 疫学調査 • 時系列で追跡し疾病の因果を追うこ
とが可能
• 治療効果や副作⽤の発⽣状況を解析
⽣活者
主に保険会社や健保組合で活⽤
JMDC ポピュレーション
• 疾病ごとの有病率や罹患率を計算
Data Base ヘルス
• 健診結果から疾病の発病率などをモ
医療機関 デリング
パーソナル
主に⽣活者向けで活⽤
健診機関 ヘルスレコード
• レセプトや処⽅履歴などの情報を集
積し、活動量などとデータ連携する
薬 ことで健康増進活動をサポート
調剤薬局
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（参考）データの中⾝（保険者データの例）
個⼈を軸として、「健診データ」と「レセプトデータ」が縦断的に分析可能
台帳情報（⺟集団情報）
加⼊者年齢、性別、本⼈家族、加⼊年⽉・離脱年⽉
特定健診（予防医療）
BMI, SBP, DBP, TG, LDL-C, GPT, HbA1c …
医科レセプト (⼊院、DPC、⼊院外) 調剤レセプト
診断 薬剤 診療⾏為 材料 薬剤
標準病名 ブランド名 検査 材料名 ブランド名
ICD10コード 成分名 処置 成分名
疑い・確定 ATCコード ⼿術・⿇酔 ATCコード
ﾘﾊﾋﾞﾘﾃｰｼｮﾝ
1⽇投与量 精神科専⾨療法
1⽇投与量
投与⽇数 投与⽇数
医療費
受診回数・⼊院⽇数
施設情報 (診療科、ベッド数、経営体)
総医療費
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JMDCの強みの構図
⾼い参⼊障壁をベースに価格競争に陥ることなく事業を展開
3
強い事業基盤
1 2
成⻑市場 ⾼い参⼊障壁
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1 成⻑する医療ビッグデータ市場
国家的課題を背景に今後も医療ビッグデータ市場は順調に成⻑していく⾒込み
国家的な課題を背景に… 医療ビッグデータ市場は今後も
成⻑が期待 （億円）
⽣活習慣病の増⼤と
労働⼒不⾜ +11% 7,155
6,685
6,280
5,765
5,206
医療費増⼤ 4,252
（2025年問題）
医療の地域格差
2017 2018 2019 2020 2021 2022
（⾒込）
出典: 株式会社富⼠経済「2018年医療ITのシームレス化・クラウド化と医療ビッグデータビジネスの将来展望No.2」。創薬⽀援、医療ビッグデータ分析分野、医薬品開発⽀援、ビッグデータ活⽤治療・診断システム、遠隔/IoT活⽤治療・
診断システム、医療向けプロモーション⽀援、介護・福祉⽀援、医療向け個⼈情報管理システムからなる市場規模
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2 ⾼い参⼊障壁−圧倒的なデータ規模
組合管掌健保組合員の約4⼈に1⼈のデータを収集。先⾏者アドバンテッジにより陣地
を拡⼤
JMDC⺟集団数推移（万⼈） 組合管掌健保におけるJMDC浸透状況
703
578 約2,900万⼈
CAGR +26%
First mover advantage
Volume merit 2019年度以降も順
397 A winner takes all
… 調な増加を⾒込み、
359 早期1,000万⼈を⽬
308 指す
224
703万⼈
（約4⼈に1⼈）
14/4 15/4 16/4 17/4 18/4 19/4
Note: ⺟集団数は各年の4⽉末時点で継続契約を締結している（単発取引を除く）取引健康保険組合の組合員数の合計（四捨五⼊）。但し、過去の組合員数は当該時点の取引健保の現在の組合員数の合計。組合管掌健保の保険者数及び加
⼊者数は2016年3⽉末時点おける厚労省医政局看護科集計
出典: 組合管掌健保の加⼊者数は厚⽣労働省
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2 ⾼い参⼊障壁−健保向けサービスの低⽔準の解約率
現経営体制がスタートした2013年度以降、189件契約を獲得し7件のみ脱落。⼿厚い
フォローで低い解約率を実現
2013年度から 獲得189組合契約中
健保向け分析ツールの継続状況 7組合減少
取 増加182組合
引 220
健
保 200
数 37 2018年度契約群 37組合中0組合減少
180
件
(
︶ 160
140 56 55 2017年度契約群 56組合中1組合減少
120
100
21 21 21 2016年度契約群 21組合中0組合減少
16 16 16 16 2015年度契約群 16組合中0組合減少
80
60 40 39 38 38 38 2014年度契約群 40組合中2組合減少
40 19 18 16 15 15 15 2013年度契約群 19組合中4組合減少
20 33 29 27 26 26 26 25 2013時点契約群 33組合中8組合減少
0
13/4 14/4 15/4 16/4 17/4 18/4 19/4
Note: 取引健保数は各年の4⽉末時点で継続契約を締結している（単発取引を除く）健保のみを集計。各取引健保の契約タイミングも各年の4⽉末時点で集計。
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2 ⾼い参⼊障壁−2次利⽤におけるデータ追跡性
パイオニアであること、低い解約率の結果として、データベースの追跡性は⻑期間
に及び、強固な競合優位性を形成
2次利⽤に提供しているデータボリューム（万⼈） ◀
現在600万⼈規模
のデータが2次利
⽤可能
（順次DB化）
約5年間追跡可能
約7年間追跡可能
約10年間追跡可能
2005年から追跡
可能
05.01
06.01
07.01
08.01
09.01
10.01
11.01
12.01
13.01
14.01
15.01
16.01
17.01
18.01
19.01
診療年⽉
Note: 2次利⽤可能な匿名加⼯データのうち、すでにDBとして提供可能となっているデータボリューム
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3 ハイマージンの実現−ヘルスビッグデータ事業の構成毎の売上⾼推移
各事業の業績は順調に推移。とりわけ医療ビッグデータ（２次利⽤）は成⻑が加速
+23% （百万円）
医療ビッグデータ 保険者⽀援事業＋PHR
(2次利⽤) +19%
2,897
+13%
2,356
1,973 +14%
1,751 +125%
+73% 703
616
274
158
2016年 2017年 2018年 2019年 2016年 2017年 2018年 2019年
3⽉期 3⽉期 3⽉期 3⽉期 3⽉期 3⽉期 3⽉期 3⽉期
薬剤DB事業 その他
+11% +8%
+7%
787 849
661 708
-72% +74%
+146%
99 120
28 69
2016年 2017年 2018年 2019年 2016年 2017年 2018年 2019年
3⽉期 3⽉期 3⽉期 3⽉期 3⽉期 3⽉期 3⽉期 3⽉期
Note: 当該売上は経営管理上の単純合算数値であり、また、当該セグメントに含まれるメディカルデータベース株式会社は2018年5⽉より連結財務諸表に取り込んでおりますが、それ以前からの数値を取り込んでおります。メディカルデー
タベース株式会社は決算期変更の影響から、2016年3⽉期は2015年3⽉〜2016年2⽉の数値を記載しております。2017年3⽉期から2018年3⽉期にかけての「保険者⽀援及びPHR」の売上の増加は、PHRサービスの⽴ち上げによるものです。
ヘルスビッグデータ事業の構成毎の売上⾼は未監査
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Section 3
遠隔医療事業の強み
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遠隔医療事業（Tele-RADサービス）の概要
⽇本の医療施設は約11万軒、画像撮影数は年1.5億症例に⽐し、放射線診断専⾨医は
約5,500名と不⾜。専⾨医リソースを有効に活⽤しこのギャップを埋める
業界シェア22％
国内最⼤
画像診断依頼と
契約読影医をマッチング
DtoDで遠隔医療を実施
放射線診断
契約医療機関 専門医
700医療機関 650専⾨医
画像DB 専⾨医
DB
Note: DtoDとは医療機関と外部専⾨医との連携の意味（Doctor to Doctor)。業界シェアは、ドクターネットの遠隔読影マッチングサービスの売上2,711百万円（2019年3⽉期）を遠隔読影サービスの市場規模12,206百万円（2018年予測、
⽮野経済研究所「2018年版 医⽤画像システム（ＰＡＣＳ）・関連機器市場の展望と戦略」）で除して算出
出典:厚⽣労働省「平成30（2018）年医療施設動態調査」、公益社団法⼈⽇本医学放射線学会HPの専⾨医⼀覧
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遠隔医療事業（Tele-RADサービス）の⾼い参⼊障壁
業界最⼤⼿としての好循環により、⾼い参⼊障壁を実現
• ドクターネット（DN）クオリ
医療機関 ティときめ細かいサービスで既
からの依存性 存施設からの依頼も減少しない
質の向上 遠隔読影数
サービス充実 ⾼い No.1
参⼊障壁
• 業界で唯⼀24時間・365⽇対応 • 契約施設数、診断症例数におい
• 乳腺トモシンセシスなどの⾼度 の構築 て国内最⼤
画像診断に対応
優秀な専⾨医 多くの診断
の囲い込み 機会の創出
• 専⾨医の登録数は650名で年間 • 症例ごとに最適な読影医をマッチング
20％増加(2018.3⇒2019.3） • 先鋭的な症例事案も集まり
• 約4割が経験豊かな医師
Note: 遠隔読影数No.1は、読影プロバイダーの⽉間平均件数（保険診療分、2018年度、⽮野経済研究所「2018年版 医⽤画像システム（ＰＡＣＳ）・関連機器市場の展望と戦略」 ）の⽐較
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遠隔医療事業（Tele-RADサービス）の売上構造
契約医療機関にとって依存性が⾼いサービスであり、ほとんど減少せず積み上がり
遠隔読影マッチングサービスの売上⾼
（百万円）
2,800
2,600 2018年度契約
2,400 2017年度契約
2,200
2016年度契約
2,000
1,800 2015年度契約
1,600
1,400 2014年度契約
1,200
1,000
800
600 2013年度以前契約
400
200
0
15.3 16.3 17.3 18.3 19.3
Note: 売上は経営管理上の数値。ドクターネットは2018年4⽉より連結財務諸表に取り込んでおりますが、上記はそれ以前からの数値を含めて記載
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遠隔医療事業（Tele-RADサービス）の成⻑余地
放射線診断専⾨医の不⾜にも拘わらず、遠隔読影サービスを活⽤している医療機関
は未だ限定的。開拓余地は⼤きい
保険診療全体の診断回数：159百万回
ドクターネット（DN）
の診断回数0.7百万回
（0.5％）
医療機関内で診断回数 遠隔画像診断の診断回数
（遠隔画像診断を除く） 3.8百万回
155百万回 （2.5％）
Note:保険診療全体の診断回数は厚労省「平成30年社会医療診療⾏為別統計」より作成した2018年6⽉の画像診断回数に12をかけて算出。遠隔画像の診断回数は⽮野経済研究所「2018年版 医⽤画像システム（PACS）・関連機器市
場の展望と戦略」の読影プロバイダーの⽉間平均件数（保険診療分のみ）に12をかけて算出。DNの回数は2019年3⽉期の保険診療の実績
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遠隔医療の事業別の売上⾼推移
⾼い参⼊障壁を背景に極めて安定的に業績が推移
事業別CAGR
3,482
＋14％ 3,149 418 △2％
398 353 15％
2,637
2,520 320
308
2,097 495 276
その他 457 234
遠隔読影インフラ 205
2,711 17％
2,431
2,053
1,791
遠隔読影マッチング 1,435
FY2014 FY2015 FY2016 FY2017 FY2018
Note: 当該売上は経営管理上の単純合算数値であり、DNは2018年5⽉より連結財務諸表に取り込んでおりますが、それ以前からの数値を取り込んでおります。その他の会社については連結加⼊タイミングより数値を取り込んでおります
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Section 4
中⻑期の成⻑戦略
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中⻑期の成⻑戦略
「⾼付加価値化」×「データ種類拡充」を通じたデータ提供事業の
1
取引額の最⼤化
２ データ利活⽤による医療における価値創出
社会⽣活者に対して医療費の健全化につながるソリューションを提
3
供し、健保・企業からのマネタイズを加速
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中⻑期の成⻑イメ−ジ
3段階で成⻑を加速
（売上⾼）
主な成⻑ドライバー
3 ペップアップの
マネタイズ加速
（アップサイド・ポテンシャル）
2 データによる
医療分野での価値創出
（コア収益基盤＋アップサイド）
1 データ事業の
取引額の最⼤化
（コア収益基盤＋成⻑ドライバー）
2019 （時間軸）
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1 「⾼付加価値化」×「データ種類拡充」を通じたデータ提供事業の取引額の最⼤化
データ提供事業の取引額の最⼤化
さらに今後は「⾼付加価値化（アップセル）」×「データ種類の拡充（クロスセル）」
により取引⾦額を拡⼤させる
データ種類拡充（クロスセル）
付
ソリューション
加
価
値
ア 健診 保険者レセプト
ッ コンサルティング 約265万⼈ 約703万⼈
プ (データ保有数) (データ保有数)
︵
ア
ッ 解析
プ
セ
ル
DB
︶
データ
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1 「⾼付加価値化」×「データ種類拡充」を通じたデータ提供事業の取引額の最⼤化
顧客1社あたり取引額推移
まずはヘビーユーザーがけん引する形で業界全体へ裾野を広げていく
顧客1社あたりの平均年間取引額（百万円） 2014→18年
CAGR
160
140
120 Top5顧客平均 22％
100
80
60
40
全体平均 18％
20
0
2014 2015 2016 2017 2018
Note: Top 5は各年度の取引額の上位5社
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1 「⾼付加価値化」×「データ種類拡充」を通じたデータ提供事業の取引額の最⼤化
JMDCのサービスのポテンシャルマーケットサイジング
「データ拡充」×「⾼付加価値化」で300億円を超える市場を想定
顧客数 1社あたり取引額 データ販売
Top5 ：120百万円
現在
90社 × ＝ 売上：2,700百万円
FY2018
平均 ：30百万円
仮にDBインフラ120百万円、
製薬はほとんどの企業と
アドホックデータ30百万円、
接点があるが、保険には
コンサルPJ50百万円(2件分）
余地
の利⽤があれば年200百万円
ターゲット
市場規模 160社 × 平均：200百万円 ＝ 売上：32,000百万円
Note:ターゲット市場規模の⾒⽴ての前提となっている顧客数及び1社あたりの取引額は類似企業における取引額を参考にした当社の⾒⽴て。また、当該市場における当社の獲得シェアは不明
DBインフラ120百万円は当社のDBを顧客企業が利⽤・分析できるインフラとして提供する際の⾦額、アドホックデータ30百万円は当社が分析したデータを顧客企業が購⼊する際の⾦額の想定
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1 「⾼付加価値化」×「データ種類拡充」を通じたデータ提供事業の取引額の最⼤化
今後の事業拡⼤候補マッピング
今はデータ・DBユーザーを開拓している段階。まだまだ事業化の余⽩は⼤きい
OCR読み取り
業務改善 健康増進 ⽀払い最適化
ソリュー
ション 疾病啓発 新薬開発 GPSP
ア
保険会社向けコンサル
ッ コン
サル
プ 製薬会社向けコンサル 医療機関向け
セ
ル 解析
DB
データ
提供
保険者レセプト
約703万⼈ PRO
健診
約265万⼈
クロスセル
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中⻑期の成⻑イメ−ジ
3段階で成⻑を加速
（売上⾼）
主な成⻑ドライバー
3 ペップアップの
マネタイズ加速
（アップサイド・ポテンシャル）
2 データによる
医療分野での価値創出
（コア収益基盤＋アップサイド）
1 データ事業の
取引額の最⼤化
（コア収益基盤＋成⻑ドライバー）
2019 （時間軸）
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2 データ利活⽤による医療における価値創出
機械学習を⽤いた画像診断
AI×医療市場の創出およびシェア確保に向けて、ドクターネットは
東京⼤学との共同研究によりAI-RADのプラットフォーム開発を加速
AI開発会社 AIユーザー
・・・
MR 医療機関
CT
CR
東京⼤学医学部附属病院との
共同研究により、統合的な
プラットフォームを開発中 放射線科医
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2 データ利活⽤による医療における価値創出
⾮⾔語（画像）領域でのインバウンド遠隔診断
ドクターネットの遠隔画像診断サービスに対するニーズが強い中国において、
2019年度から事業展開を本格化
ドクターネットは2019年4⽉に上海に
中国からのインバウンド遠隔画像診断を検討中 中国法⼈を設⽴
ニーズ ステータス
• ⾼価格帯の健診の対応が限定的で 中国最⼤の健診グループの⾼級健診部⾨
あり、富裕層の健診における潜在 • 全国25拠点以上での⼼臓MRI検査を中
契約済み
的なニーズは⾼い ⼼に読影を受託予定
プレミアム
健診
サービス 画像診断分野で著名な⺠間医療機関
契約済み • ⾼名な放射線科医が多数所属
• 上海を含む⼤都市を中⼼に5拠点を
展開
• 中国医師は技量にバラツキが⾒ら 保険会社/EC等のプラットフォーマー
海外
れ、海外の名医からセカンドオピ 交渉中 • BtoC向けに画像診断セカンド
セカンド
ニオンを取得するニーズが存在 オピニオンサービスを展開できる
オピニオン
• 患者が病院での撮影画像を個⼈で 優良チャネル
サービス
保有する⽂化
Note:交渉中のパートナーは、現時点ではパートナーとなる保証はありません。
© JMDC Inc. 33
中⻑期の成⻑イメ−ジ
3段階で成⻑を加速
（売上⾼）
主な成⻑ドライバー
3 ペップアップの
マネタイズ加速
（アップサイド・ポテンシャル）
2 データによる
医療分野での価値創出
（コア収益基盤＋アップサイド）
1 データ事業の
取引額の最⼤化
（コア収益基盤＋成⻑ドライバー）
2019 （時間軸）
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3 社会⽣活者に対して医療費の健全化につながるソリューションを提供し、マネタイズを加速
PHRプラットフォーム事業
PHRプラットフォーム
• 健保組合の加⼊者（組合員）を
対象としたPHRサービス
• 健診結果や過去の受診記録が予め
保険者データから連携
• 活動量計との連携やヘルスデータ
解析により開発した健康増進ソ
リューションを個⼈に直接提供
2016年からスタートし、
約3年間で100万⼈のID発⾏
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3 社会⽣活者に対して医療費の健全化につながるソリューションを提供し、マネタイズを加速
個⼈向け健康情報プラットフォーム
様々なプロダクトの拡充を図ることでID発⾏率を⾼め、1000万⼈にも及ぶPHRプラッ
トフォームを⽬指す
今後のユーザーポテンシャル
ID発⾏数実績
70-80%
(⽬標)
単位：（千⼈）
1,077
+238%
ID 発⾏率
443 15%
(現在)
94
2016.12 2017.12 2018.12
700万⼈ 1,000万⼈
(現在) (⽬標)
Note: 1000万⼈の⽬標は、全健康保険組合の加⼊者数2900万⼈の約3分の1の前提
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3 社会⽣活者に対して医療費の健全化につながるソリューションを提供し、マネタイズを加速
PepUpのプロダクト紹介
ユーザー数×データ×医療ナレッジで他社にはないプロダクトを提供
Clintal
⾃社 買収
開発 統合
特定保健指導 Fitbit RIZAP特別プログラム
⾃社 事業 共同
開発 提携 開発
結果に
コミットコース
3か⽉間のRIZAP
プログラム
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3 社会⽣活者に対して医療費の健全化につながるソリューションを提供し、マネタイズを加速
PHRの収益化：医療費健全化への投資対効果
1000万⼈の医療費健全化に対する投資対効果は⼤きい
課題の⼤きさを健保、企業、個⼈に理解いただくことにより、投資促進は可能だと想定
1,000万⼈の持つ課題
（JMDC試算） 医療費増加の総額 1000万⼈⺟集団に
5,630億円 対し、医療費抑制を
⽬的にプロダクト
前年より医療費が増える⼈数(推計） (超重症化予防、が
ん予防など）を提供
5,770,000⼈（1,000万⼈中)
5,000円/年/⼈の
換算
医療費が増える⼈の
増える医療費総額(1年間）
20％程度の抑制 2倍の投資対
5,630億円 効果でも1,000億円 効果でも
500億円
Note: 1000万⼈の持つ課題（前年より医療費が増える⼈数、医療費が増える⼈の増える医療費総額）については、JMDC保有データから試算（379万⼈分のデータを使⽤し2016年度と2017年度を⽐較）した係
数を、1000万⼈の場合にあてはめて作成したJMDCによる推計。また、当該市場における当社の獲得シェアは不明。
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JMDCグループの⽬指すもの
⽣活者の健康増進 医療効率化（スマートメディカル）
ターゲット ターゲット
•健康保険組合 •医療機関
•社会⽣活者 •薬局
•保険加⼊者
国⺠医療費
具体的メニュー（案） 健全化 具体的メニュー（案）
•PepUp •AI画像診断
•健康年齢 •インバウド遠隔診断
•重症化予防 •ベストドクター
•健康意識改⾰ •ポリファーマシー抑制
•保健指導 •…
•…
データ活⽤
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