医療費抑制・働き方改革・インフレ。
「体力で稼ぐ」モデルは、静かに限界へ。
だからこそ、臨床知をAIで複製可能な形に変え、
時間ではなく"構造"で収入と選択肢を守る。
いま起きているのは、個人の努力不足ではありません。
制度・市場・物価が同時に動き、「長時間労働で穴埋めする」収入モデルが成立しにくくなっています。
01. Cost Pressure
医療費の適正化は今後も続きます。現場の負荷が上がっても、「報酬が比例して伸びる」期待は置きにくい。 結果として、資産形成は「給与一本足」では不安定になります。
02. Time Cap
2024年4月から医師の時間外労働に上限が設けられ、原則
年960時間が基準となりました。
複数医療機関での勤務も合算されるため、これまで月20〜30万円規模で積み上げていた外勤が、
制度上・体力上の理由で難しくなるケースが現実に出ています。
03. Inflation
生活コストは、ゆっくり確実に上がっていきます。住宅（家賃・ローン・修繕）、教育（学費・塾・留学）、
介護・保険。
「稼げているはずなのに増えない」感覚は、ここから強まります。
The Hidden Trap
当直・外勤は、年齢とともに持続しない。
時間外の枠がある以上、「もっと働く」で補填できない。
管理職ポストは増えず、椅子取りゲームが激化する。
必要なのは、臨床知を「再利用可能」にしてスケールさせること。
AIを“学ぶ”より先に、勝ち筋（稼ぎ方の構造）を設計すること。
安全な線引きの上で、収益ラインを複線化すること。
01. The Core
日々の診療で培われる経験則や暗黙知は、適切なデジタル化によって、複製可能で価値を生み出し続ける「資産」へと変貌します。
「AIを勉強する」だけでは、収入も時間も増えません。
本質は、あなたの臨床経験（暗黙知）を、AIで複製・標準化・再利用可能にし、
事故らずに運用して、収益ラインを複線化できるかどうかです。
収益化は、品格を失う行為ではありません。
臨床知を正しく流通させ、社会に還元しながら、あなたと家族の選択肢を守る――それが「Defense」です。
私たちが目指すのは、すべての医療者がAIという「第二の脳」を持ち、臨床知を安全に社会へ還元しながら、 収入と時間の両方にレバレッジをかけられる世界です。
そのために、私たちは「AIセルフガバナンスの標準化」を掲げます。
恐怖心で遠ざけるのではなく、線引き（法務・倫理・品質）を理解したうえで、静かに積み上げる。
その実装手順を、医療者の言語で提供します。
Our Goal
一部の専門家やシステムに依存するのではなく、現場の医療者一人ひとりがAIのリスクを理解し、自律的に制御できる状態を目指します。
臨床知の資産化から、収益ラインの複線化へ。
3つのフェーズで、学習と実装を前に進める。
Risk Control & Basics
まずは「事故らない」ためのAIリテラシーを身につける無料フェーズ。免許やキャリアを危険にさらさず試せるよう、最低限おさえておきたいリスクと守り方をコンパクトに学びます。
・AIに興味はあるが、まずは様子を見たい勤務医・看護師・コメディカルの方
・「何がNGか」だけでも先に押さえておきたい方
Automation & Tools
Verified Promptと実務テンプレートで、臨床知を「再利用できる形」に整えます。目的は、勉強ではなく"実装"。時間の切り売りから抜け出すための武器庫です。
・「まずはストック型（コンテンツ）」を作り、実績と導線を育てたい方
・当直・外勤の代替として、月数万円の積み上げを狙いたい方
Closed Beta・Waitlist
臨床知を「眠らない資産」へ昇華する集中プログラム。勝ち筋の設計、商品化、発信、守備（線引き）、AIワークフローを一気通貫で伴走します。
・「何を作れば良いか」ではなく、「勝てる型を最短で作りたい」方
・収益化と品格を両立し、長期で積み上げたい方
私たちは「一攫千金」も「小手先のノウハウ」も教えません。
代わりに、臨床知を資産として扱い、AIで複製可能な形に整え、社会に還元しながら収益化するための
実装手順を提供します。
収益化は、医療の信頼を損なう行為ではありません。
透明性・線引き・再現性を守れば、むしろ「医療者が社会に価値を返す」正統なルートになります。
How We Build
Route A / Stock
文章・資料・教材をAIで高速に作り、販売と配布の導線を整える。忙しい医療者に最も相性が良い「ストック型」。
Route B / Spot
AIを使いこなす医療者は、院内外で求められます。テーマ設計と資料作成をAIで標準化し、単発の収益へ。
Route C / Retainer
医療×AIの現場知がある人材は希少です。線引きと責任範囲を明確にし、継続契約へ。
Timeline (Example)
0-2 Weeks
線引きと環境整備
個人情報・免責・品質のルールを理解し、事故らない型を先に作る。
2-4 Weeks
勝ち筋の決定
誰の課題を、どの形式で解くか。臨床知を「商品設計」に落とす。
1-3 Months
小さく提供して検証
発信・教材・研修など、低リスクで実績を作り、改善サイクルへ。
3-6 Months
継続契約へ
監修・アドバイザリーなど、継続収益を核にして安定化を目指す。
※成果・報酬を保証するものではありません。適性・時間・発信量・市場環境により変動します。
ただし「体系と実装」があれば、試行回数が増え、勝ち筋に到達しやすくなります。
Transformation
リスクを制御する側へ
Cursorvers.eduは、医療者がAIを安全に使いこなし、臨床知を「資産」として運用できるようにする教育ラインです。
机上の学習ではなく、勝ち筋の設計・実装テンプレート・コミュニティで、経済的自律の基盤をつくります。
※医療機関・企業向けの導入支援やプロジェクト相談は別窓口で対応しています。
