ヘルスケアとライフサイエンスの現場に、使える生成AIを実装する。https://herzleben.co.jp/https://herzleben.co.jp/x_sociallistening_005/https://herzleben.co.jp/x_sociallistening_005/目次 1. はじめに 2. Part 3からの流れ 3. 各ノードの詳細解説 3-1. GAS送信用のCSV作成（Codeノード） 3-2. GASにデータ送信（HTTP Requestノード） 4. ワークフローの完成Fri, 20 Feb 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/x_sociallistening_004/https://herzleben.co.jp/x_sociallistening_004/目次 1. はじめに 2. Part 2からの流れ 3. 各ノードの詳細解説 3-1. LLM（LLMノード） 3-2. データの統合処理（Codeノード） 4. まとめ 1. はじめに 本記事は、DifyのワークフローSun, 15 Feb 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/x_sociallistening_003/https://herzleben.co.jp/x_sociallistening_003/目次 1. はじめに 2. ワークフローの位置づけ 3. 環境変数の設定 4. 各ノードの詳細解説 4-1. X APIリクエスト（HTTP Requestノード） 4-2. 一時URL抽出（Codeノード） 4-3.Wed, 11 Feb 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/x_sociallistening_002/https://herzleben.co.jp/x_sociallistening_002/目次 1. はじめに 2. X APIとは？ 3. X APIの料金プラン 3-1. 主なプランの違い 3-2. 学習・プロトタイプの観点からのおすすめ 3-3. X APIでできること 4. X APIを実際に使ってみFri, 06 Feb 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/datamanagement_013/https://herzleben.co.jp/datamanagement_013/アカデミアとの共同研究で揉めないためのデータ契約の要点を解説。「知財の帰属」「データの利用権」「論文公表調整」の必須条項をプロのライターが解説。Thu, 05 Feb 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/datamanagement_012/https://herzleben.co.jp/datamanagement_012/ラボオートメーションとLIMS連携による実験機器データの自動収集、データ標準化ルールの構築、データインテグリティ確保の重要性を解説します。Wed, 04 Feb 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/datamanagement_011/https://herzleben.co.jp/datamanagement_011/研究データ管理（RDM）システムが研究データ検索の非効率性を解消し、ナレッジマネジメントを革新する方法を解説。FAIR原則、DMP、導入事例を網羅。Tue, 03 Feb 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/x_sociallistening_001/https://herzleben.co.jp/x_sociallistening_001/目次 1. はじめに 2. ソーシャルリスニングとは 3. 本シリーズで作成するアウトプット 4. まとめ 1. はじめに 本シリーズでは、DifyとStreamlitを用いたソーシャルリスニングアプリについて解説しますTue, 03 Feb 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/datamanagement_010/https://herzleben.co.jp/datamanagement_010/データライフサイクル管理（DLM）の基本を解説。生成から廃棄までの5つのフェーズ、コスト最適化を実現する階層化ストレージ戦略、コンプライアンス遵守のためのアーカイブ戦略を詳しく紹介。Mon, 02 Feb 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/datamanagement_009/https://herzleben.co.jp/datamanagement_009/GDPRと中国サイバーセキュリティ法・PIPLの越境移転リスクを解説。全世界売上高の4%の罰則回避に必要なSCC、PIPL SCC、TIA/PIAの具体的な対策ステップを専門家が提示。Sun, 01 Feb 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/datamanagement_008/https://herzleben.co.jp/datamanagement_008/製薬GxP領域におけるオンプレミスとクラウドのITインフラを徹底比較。CSV、データインテグリティ、コスト、セキュリティの観点から最適な選定方法を解説。Sat, 31 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/datamanagement_007/https://herzleben.co.jp/datamanagement_007/データマネジメント組織（DMO）の作り方と、データスチュワードの役割、データサイエンティストなどのDX人材配置戦略を解説。データ駆動型経営へのロードマップを提示。Fri, 30 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/datamanagement_006/https://herzleben.co.jp/datamanagement_006/IDMP/SPOR規制対応のための製薬企業向けMDM（マスターデータ管理）構築ガイド。データガバナンス、SPOR統合、課題解決策を解説。Thu, 29 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/datamanagement_005/https://herzleben.co.jp/datamanagement_005/データカタログ（Data Catalog）の定義、主要機能、メリット、導入課題をプロが解説。社内データ資産を地図化するメタデータ管理の基本を理解し、データ活用を促進しましょう。Wed, 28 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/datamanagement_004/https://herzleben.co.jp/datamanagement_004/R&DデータのFAIR原則実装ガイド。内閣府が定めるメタデータ付与の共通ルールと、DOI活用による検索性（Findable）向上の実践戦略を解説。Tue, 27 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/datamanagement_003/https://herzleben.co.jp/datamanagement_003/CSVの文書過多を解決するCSA（Computer Software Assurance）の導入戦略とリスク評価手順を解説。FDAのガイダンスに基づき、検証工数削減の突破口を示します。Mon, 26 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/datamanagement_002/https://herzleben.co.jp/datamanagement_002/DI（データインテグリティ）のALCOA+原則をSOPに落とし込む具体的な手順を解説。規制当局の期待値、9つの原則、SOP記述例をプロのライターが徹底ガイド。Sun, 25 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/dify_automation_005/https://herzleben.co.jp/dify_automation_005/目次 1. はじめに 2. Part 3からの流れ 3. Dify側の保存フロー 4. Google Apps Scriptとは？ 5. GASの作り方とデプロイ手順 6. 動作確認とプレビュー 7. まとめ 1. はじSun, 25 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/datamanagement_001/https://herzleben.co.jp/datamanagement_001/製薬業界の経営層向けに、データガバナンスの定義、製薬DXにおける重要性、データインテグリティ、およびデータ資産化を成功させるための具体的なロードマップを解説。Sat, 24 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/dify_automation_004/https://herzleben.co.jp/dify_automation_004/目次 1. はじめに 2. Part 2からの流れ 3. 各ノードの詳細解説 4. まとめ 1. はじめに 本記事は、Difyのチャットワークフローを使って、PubMed論文の検索・翻訳・要約を自動化するシステムを構築すSat, 17 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/rwddify_008/https://herzleben.co.jp/rwddify_008/DifyのLLMとRAGを活用し、RWDベースの選択・除外基準シミュレーションを行うことで、治験プロトコルのフィージビリティを向上させる具体的な方法を解説。Thu, 15 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/rwddify_007/https://herzleben.co.jp/rwddify_007/DPCデータ分析の結果をDifyなどのAIが言語化し、病院経営を加速する改善提案書を自動作成するメカニズムと具体的な効果を解説。働き方改革と収益改善の鍵。Wed, 14 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/rwddify_006/https://herzleben.co.jp/rwddify_006/RWDの再識別リスク評価をAIが支援し、匿名加工医療情報（Dify）ガイドラインに準拠する方法を解説。k-匿名性、l-多様性の定量評価とAIの役割。Tue, 13 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/rwddify_005/https://herzleben.co.jp/rwddify_005/RCTとRWDの乖離を特定するためのRAG（Dify）活用法を解説。製薬開発におけるデータ統合分析の重要性、日本の規制当局の取り組みを専門的に解説。Mon, 12 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/dify_automation_003/https://herzleben.co.jp/dify_automation_003/目次 1. はじめに 2. ワークフローの位置づけ 3. 各ノードの詳細解説 4. まとめ 1. はじめに 本記事は、Difyのチャットワークフローを使ってPubMed論文の検索・翻訳・要約を自動化するシリーズのPartSun, 11 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/rwddify_003/https://herzleben.co.jp/rwddify_003/DifyとLLMを活用し、アンケートの自由回答を自動でクラスター分析・分類する手法を解説。「薬を使わない理由」を迅速に定量化し、分析工数を劇的に削減する方法。Sat, 10 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/rwddify_001/https://herzleben.co.jp/rwddify_001/Text-to-SQL技術とDifyの活用で、SQLを知らないマーケターがDBから患者数を抽出できるかを解説。医療データ活用の可能性と課題、RAGによる解決策を深掘り。Thu, 08 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/madify_007/https://herzleben.co.jp/madify_007/Difyをメディカルプラン策定の壁打ち相手として活用する方法を解説。RAG機能による網羅性・客観性の向上と、製薬業界での具体的な活用戦略を紹介。Tue, 06 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/madify_006/https://herzleben.co.jp/madify_006/製薬DI業務をDifyとRAGで自動化し、回答不能質問を学習データに変えるLLMOpsの具体的な手法を解説。GVP遵守の留意点も網羅。Mon, 05 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/dify_automation_002/https://herzleben.co.jp/dify_automation_002/目次 1. はじめに 2. ワークフローの全体像 3. 各ノードの詳細解説 4. まとめ 1. はじめに 本記事は、Difyのチャットワークフローを使って、PubMed論文の検索・翻訳・要約を自動化するシステムを構築するSun, 04 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/madify_005/https://herzleben.co.jp/madify_005/製薬MSLの論文学習と想定問答作成をDifyとRAGで効率化するDX手法を解説。コンプライアンスを遵守し、KOLとの科学的議論の質を高める方法。Sun, 04 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/madify_004/https://herzleben.co.jp/madify_004/AIによる医療ガイドラインの新旧比較技術を解説。NLPとLLMが治療方針の重要変化を瞬時に指摘し、医療従事者の情報更新を効率化する仕組みと課題を深掘り。Sat, 03 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/madify_003/https://herzleben.co.jp/madify_003/Difyを活用した医学用語の平易化「逆翻訳」プロンプト術を解説。患者さんの理解度を高めるAIのペルソナ指定と文章構造の変換テクニックを紹介。Fri, 02 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/madify_002/https://herzleben.co.jp/madify_002/DifyとRAGを活用し、Web/SNS情報から医療・ヘルスケア分野の患者の潜在ニーズを可視化する具体的な戦略とデータ分析レポート作成術を解説。Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/randddify_007/https://herzleben.co.jp/randddify_007/製薬業界の暗黙知をDifyのRAG機能で形式知化し、技術伝承を成功させる具体的な方法を解説。課題、ステップ、成功事例、注意点まで網羅。Tue, 30 Dec 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/dify_automation_001/https://herzleben.co.jp/dify_automation_001/目次 1. はじめに 2. ワークフローの全体像 3. PubMed API基礎知識 4. このワークフローで実現すること 5. シリーズ構成 6. まとめ 1. はじめに 本シリーズでは、DifyのチャットワークフローSun, 28 Dec 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/randddify_005/https://herzleben.co.jp/randddify_005/DifyのRAG機能を活用した実験計画書（プロトコル）とSOPの自動照合レビューシステムを解説。逸脱防止と品質保証を両立させるAI導入法。Sun, 28 Dec 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/randddify_004/https://herzleben.co.jp/randddify_004/研究会議の決定事項の見落としを防ぐため、音声認識とLLMプラットフォームDifyを連携したTo-Doリストの自動生成メカニズムを解説。プロンプト設計と導入メリットを紹介。Sat, 27 Dec 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/randddify_003/https://herzleben.co.jp/randddify_003/DifyのワークフローとRAG機能を活用し、論文PDFからMethodsセクションのみを自動抽出する具体的な手順とプロンプト設計を解説。研究の効率化を実現。Fri, 26 Dec 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/randddify_002/https://herzleben.co.jp/randddify_002/LLMとベクトル検索（RAG）を活用し、特許の「請求項（クレーム）」と自社技術の類似性を自動でスコアリングする方法を解説。特許調査の負荷を劇的に軽減する具体的な構築ステップと精度向上策を紹介。Thu, 25 Dec 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/randddify_001/https://herzleben.co.jp/randddify_001/Difyエージェントが創薬データ探索を革新。構造化データと非構造化データを統合するハイブリッドAIのメカニズムと具体的な応用事例を解説します。Wed, 24 Dec 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/n8n_automation_010/https://herzleben.co.jp/n8n_automation_010/目次 ワークフローの全体イメージ 8. Send a message: 生成された回答をSlackに返信 9. Convert to File1ノードでCSVファイルに変換 10. Upload a fileノードでSlThu, 18 Dec 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/n8n_automation_009/https://herzleben.co.jp/n8n_automation_009/目次 ワークフローの全体イメージ 1. Slack Triggerノードでワークフロー起動 2. Information Extractorノードで検索条件を抽出 3. Code in JavaScriptノードでクエリThu, 11 Dec 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/n8n_automation_008/https://herzleben.co.jp/n8n_automation_008/目次 ワークフローの全体イメージ 1. Slack Triggerノードでワークフロー起動（Use Cases in Life Sciences） 2. HTTP RequestノードでAPIを検索 3. Code inSat, 06 Dec 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/n8n_automation_007/https://herzleben.co.jp/n8n_automation_007/目次 背景・目的 ライフサイエンスでの使用例（Use Cases in Life Sciences） n8nとは Clinical Trials.govとは Clinical Trials.govのAPI ClinicaThu, 04 Dec 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/n8n_automation_part006/https://herzleben.co.jp/n8n_automation_part006/目次 導入 背景と目的 RAG対応ワークフローの全体像 ベクターストアの設定 AIエージェントノードによる応答フロー Sub Workflow を用いた再検索ロジック フィールド統一による安定化 実行結果 まとめ AppWed, 26 Nov 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/n8n_automation_part5/https://herzleben.co.jp/n8n_automation_part5/目次（STEP2：スレッド対応編） 導入 背景と目的 スレッド対応ワークフローの全体像 Slack App権限設定の追加 n8nフロー構成：条件分岐（IFノード）の設定 スレッド情報の取得（Get Threadノード）Wed, 19 Nov 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/n8n_automation_part4/https://herzleben.co.jp/n8n_automation_part4/目次 導入 背景と目的 Slack連携による自動化の概要 Slack Appの設定手順 n8nでの設定 Webhook認証とイベント設定 Slackメッセージ返信の設定 実行結果 まとめ Appendix. 詳細ステップWed, 12 Nov 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/n8n_automation_part3/https://herzleben.co.jp/n8n_automation_part3/目次 導入 ワークフロー全体像 n8n設定の基本構造 FirecrawlによるWeb検索 4.1 検索ノード設定 4.2 結果の分割 スクレイピング設定 スクレイピング結果の整理 OpenAIノードによる企業レポート生成Wed, 05 Nov 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/n8n_automation_002/https://herzleben.co.jp/n8n_automation_002/目次 1. 導入 1.1 本記事の概要 1.2 想定読者と利用シーン 1.3 本記事のポイント 2. 背景と目的 2.1 背景 2.2 現状の課題 2.3 本取り組みの目的 3. n8nの概要 3.1 n8nとは 3.2Mon, 08 Sep 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/n8n_automation_001/https://herzleben.co.jp/n8n_automation_001/目次 導入1.1 本記事の概要1.2 想定読者と利用シーン1.3 本記事のポイント 背景と目的2.1 背景：PubMed活用の実態2.2 現状の課題2.3 本取り組みの目的 n8nの概要3.1 n8nとは3.2 特徴 PTue, 02 Sep 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/news_003/https://herzleben.co.jp/news_003/医療DX人材育成支援プログラムの提供開始 2025年7月 株式会社ヘルツレーベンは、医療分野におけるデジタル化を推進する人材の育成を目的として、「医療DX人材育成支援プログラム」の提供を開始しました。 本プログラムでは、Tue, 15 Jul 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/program_001/https://herzleben.co.jp/program_001/公的医療データを題材に、医療データの構造理解からExcelによる集計・可視化・資料作成までを一貫して実践的に習得する研修プログラムです プログラム概要 公的医療データの構造理解 DPC、病床機能報告データの概要と用途 医Wed, 09 Jul 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/program_002/https://herzleben.co.jp/program_002/統計の基礎理解と統計ソフトの操作スキルを一体で習得し、医療現場で活かせる“使えるデータ力”を身につける研修です プログラム概要 医療と統計の基礎理解 医療現場で求められるデータ活用の考え方 統計・分析の全体像と目的設定のTue, 08 Jul 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/program_003/https://herzleben.co.jp/program_003/医療・ライフサイエンスの業務データを「整理」「見える化」し「伝える」力へ。BIツールを活用したダッシュボード設計を実践的に習得できます プログラム概要 BIツールの役割と導入の全体像 BIツール導入の背景と目的（医療・製Mon, 07 Jul 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/program_004/https://herzleben.co.jp/program_004/医療・行政・ライフサイエンス領域における定型業務の自動化を、Power Automateで構築・実践するノーコードRPA研修です プログラム概要 RPAとは何か／医療・ライフサイエンス分野での活用例 RPAとPowerSun, 06 Jul 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/download_002/https://herzleben.co.jp/download_002/内容 本資料は、株式会社ヘルツレーベンが提供する「医療DX人材育成」に関する教育プログラムをご紹介するご案内資料です 医療・製薬・医療機器業界におけるDX推進の実情を踏まえ、現場で実践可能なデータ活用スキルとデジタルリテFri, 04 Jul 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/download_001/https://herzleben.co.jp/download_001/内容 本資料は、株式会社ヘルツレーベンのサービス内容を紹介するためのご案内資料です。 医薬・医療業界に特化した当社の知見を活かし、製薬企業・医療機器メーカー・医療機関向けに提供しているコンサルティング・データ分析・業務支Wed, 25 Jun 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/news_002/https://herzleben.co.jp/news_002/2025年4月 合同会社から株式会社に組織変更しました。今後も変わらぬご愛顧を宜しくお願い致します。Tue, 15 Apr 2025 00:00:00 GMThttps://herzleben.co.jp/news_001/https://herzleben.co.jp/news_001/2024年5月 合同会社ヘルツレーベン 設立Thu, 02 May 2024 00:00:00 GMT