美容サロンの施術管理（電子カルテ）システム

相談のきっかけ

施術の記録と写真を、次回の提案や症例の振り返りに使える形で残したい。将来はAIの提案にも使いたい。

この案件の中身

運用状況

実運用中（2026年9月時点）

対象業務

美容サロンの受付・カウンセリング・施術記録・写真管理・症例の振り返り

導入前の手間

予約は既存の予約システムで受けていたが、施術の中身（使った道具や薬剤、希望の仕上がり、写真）は構造化して残っていなかった。前回の施術を踏まえた提案や、症例としての振り返りは、施術者ごとの記録と記憶に頼る部分が大きかった。

実装した範囲

• —顧客・来店・メニュー・スタッフの管理と、既存の予約システムにある顧客データの一括取り込み
• —施術カルテ（部位ごとの施術記録、希望の仕上がり、お客様の特徴、仕上がりの評価）
• —写真管理（Webに公開しない保存、写真ごとの同意とAI利用可否の記録）
• —来店時のタブレット受付と、電子サインによる同意書
• —カルテと写真を組み合わせて探せる症例データベース
• —AIによる提案候補：カルテ履歴・写真・サロン独自の選定ルールから候補を2つ出し、施術者が確認・修正して確定する（AI案と確定内容の差分を記録）
• —お客様に見せる説明レポート（スマホ・タブレットで提示）

確認できている成果

• —実運用中。カルテ約1,700件・写真約1,600枚が、検索・集計できる形で蓄積されている（2026年9月時点）
• —AIの提案は施術者が確定する設計にし、AI案と確定内容の差分を記録して改善に使っている

開発期間・体制

顧客・カルテの基盤を先に稼働させ、その上にAIの提案を段階的に追加した。提案の良し悪しは実際のカルテと突き合わせて検証してから反映している

費用目安

施術管理の業務アプリとして月額2万〜6万円（税別）。AIによる提案まで含める場合は個別見積

対応できない条件

• —医学的な判定や、AIだけで施術内容を決める使い方はしない。最終判断は施術者が行う
• —写真だけで仕上がりの形まで当てるのは難しいため、お客様の希望を施術者が入力する前提で提案する
• —予約受付は既存の予約システムを使う前提（置き換えではなく補完）

今つくる場合の構成

Laravel、MySQL、Gemini API、TanStack Start、Cloudflare Workers、画像管理