訪問歯科のルート最適化の本質は「移動時間をゼロに近づける」ことではない【本当に見るべき3つの指標】

訪問歯科ビジネスモデル

結論(この記事の要点)

訪問歯科の売上と利益を最大化する最大のポイントは、

「移動時間を減らすこと」ではない。

本質は

“ルートの構造そのものを最適化し、1日の診療密度を最大化すること”

にある。

つまり

  • 行き先の組み方
  • クラスター(施設の集まり方)
  • スタッフ動線
    この3つを最適化すると、
    同じ1日でも診る人数が1.5~2倍以上になる。

このテーマの前提知識

訪問歯科の収益は

**“診療数 × 利益率”**で決まる。

訪問歯科の利益率は外来より高いが、

唯一の欠点は 移動時間のロス。

しかし、ほとんどの医院は

「移動時間を減らそう」

という表面だけの改善に走る。

本当に改善すべきは

ルートの“構造”と“配置の仕方”。

ここが理解できている医院は

1日5名 → 1日9名へ

1日8名 → 1日12名へ

と劇的に伸びる。

具体的な分析(何を最適化すべきか?)

訪問歯科のルート最適化は、

以下の3つの変数で決まる。

① 行き先の“クラスター化”が全て

最も重要なのは

「1つの地域(または施設)に患者が固まっているか」

という一点。

例:

  • A市のデイサービス → 同じ建物で4名
  • 近隣のグループホーム → 徒歩1〜2分
  • その横の団地 → 2名

こうした“クラスター設計”ができると

移動時間は30分減るだけでなく

“1日あたり診療人数が2〜4名増える”。

訪問歯科は

移動時間より“まとめ方”の方が収益に影響する

というのはここ。

② 訪問先の“密度”を上げると利益率が跳ねる

訪問先の密度が高くなると、

“診療密度”が増す。

診療密度とは

「1時間につき何人診療できるか」

という概念。

密度が高くなると…

  • スタッフの移動負担が減る
  • 訪問先との連携がスムーズ
  • 処置内容の予測が立てやすい
  • インシデントが減る

結果的に

1日の疲労度が減るのに、売上が増える

という理想的な構造になる。

③ スタッフの“動線設計”が効率を決める

訪問歯科は

  • ドクター
  • DH
  • ドライバー
    この3人の動きが1本の線。

だから、

1人のペースが乱れると

1日全体が崩れる。

動線で見るべきは3つ:

  1. 荷物が多すぎないか?
     荷物が多いと準備・片付けで遅れる。
  2. 移動の順番が最適か?
     遠回りルートは最悪。
  3. 施設との関係性が良いか?
     連携が良い施設は“診療スピード”が上がる。

動線の最適化は

移動距離ではなく“動作の少なさ”が本質。

よくある誤解・落とし穴

❌ 誤解1:「移動時間をゼロにすればいい」

→ どんなに頑張っても移動は必要。

→ むしろ“近いけど患者1人しかいない”のが一番効率悪い。

❌ 誤解2:「エリアを広げれば患者は増える」

→ 広げると効率が落ちる。

→ 訪問は“狭く深く”の方が強い。

❌ 誤解3:「訪問はどのルートでも同じ」

→ ルート設計で売上は2倍違う。

→ 外来より設計の差が出やすい領域。

❌ 誤解4:「とりあえず1日回せればOK」

→ 1日の“密度”が収益に直結する。

実際にどう動くべきか?(行動ステップ3つ)

STEP1:今の訪問ルートを“地図に可視化”する

Googleマップで

  • 自院
  • 訪問先
  • 患者宅
    をプロットする。

これだけで

“クラスターが弱い場所”が一目でわかる。

STEP2:訪問先を“クラスター単位”で整理する

例:

  • 月曜:A市 デイサービス+団地クラスター
  • 火曜:B市 グルホ密集エリア
  • 木曜:C町 田園地帯+一軒家集約

曜日ごとにテーマを持たせると

1日の密度が自然に上がる。

STEP3:新規の訪問依頼を“ランク分け”する

優先して受けるのは

  • 既存ルートから3分以内の場所
  • 同じ建物
  • 施設からの紹介

逆に

  • 既存ルートから外れた遠方
  • クラスターがない単発
    これは原則断ってOK(効率が落ちるため)

まとめ(行動につながる)

訪問歯科のルート最適化は

移動を減らすためではなく

診療密度を最大化するための設計。

見るべきは

  • ① クラスター化
  • ② 訪問先の密度
  • ③ スタッフの動線

この3つを整えると、

“同じ時間で診療数が1.5〜2倍”になる。

訪問歯科は

設計が9割、技術は1割。

ルートの最適化は“経営の勝利条件”そのものだ。

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