병원동행 서비스, 정말 돈이 될까?

일본과 미국의 실제 사례부터 국내 시간당 2만4천원 서비스까지, 병원동행이 돈이 되는 구조와 7일 검증법을 살펴봅니다.

2026.08.04 | 조회 168 |
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일본에는 병원에 갈 때 가족 대신 집으로 찾아오는 회사가 있습니다.

이름은 이치로입니다. 집에서 병원까지 모시고 가는 것만이 아닙니다. 택시를 잡고, 접수와 대기를 돕고, 진료비를 대신 낸 뒤 다시 집까지 모셔다드립니다. 이용료는 낮 시간 기준 시간당 3,740엔부터 시작하고, 한 번에 최소 2시간을 예약해야 합니다. 교통비 990엔도 따로 받습니다.

2023년 말 이 회사에 등록한 돌봄 인력은 4,000명을 넘었습니다. 2025년에는 사업을 더 키우기 위해 11억3천만엔을 조달했습니다. 병원동행 하나만 파는 회사는 아니지만, 사람들이 공공 돌봄만으로 채우기 어려운 시간을 위해 실제로 지갑을 연다는 사실은 분명하게 보여줍니다.

미국의 파파는 한 걸음 더 나아갔습니다. 동네에서 선발한 사람이 어르신의 병원 방문, 장보기, 가벼운 집안일과 말벗을 돕습니다. 처음에는 보험사와 기업이 비용을 내는 방식으로 커졌고, 지금은 가족이 직접 시간당 30달러를 내는 상품도 판매합니다. 파파가 공개한 2024년 보험 청구 분석에서는 이용자의 의료비가 집단에 따라 9퍼센트에서 33퍼센트 줄었습니다.

두 회사가 파는 것은 단순한 동행이 아닙니다. 가족에게는 시간을 돌려주고, 보험사에는 의료비를 줄여주고, 기업에는 직원이 부모님 병원 때문에 일을 비우는 시간을 줄여줍니다.

그렇다면 한국에서도 가능할까요?

병원 동행 서비스를 이용하는 부모님과 도착 알림을 확인하는 가족. 이 대표 이미지는 인공지능을 이용해 제작했습니다.
병원 동행 서비스를 이용하는 부모님과 도착 알림을 확인하는 가족. 이 대표 이미지는 인공지능을 이용해 제작했습니다.

한국에도 이미 시간당 2만4천원을 내는 고객이 있습니다

국내 병원동행 업체 고위드유는 시간당 2만4천원을 받습니다. 집 앞에서 만나 병원에 다녀온 뒤 다시 집 앞까지 모셔다주는 방식입니다. 서울과 경기, 인천뿐 아니라 춘천, 청주, 대전, 대구, 광주와 부산에서도 서비스를 제공합니다. 동행 매니저는 배상책임보험에 가입합니다.

같은 병원동행인데 서울시와 경기도의 공공 서비스는 시간당 5천원 안팎이거나 조건에 따라 무료입니다. 민간 업체 가격이 다섯 배 가까이 비싼 셈입니다.

그런데도 민간 서비스를 찾는 사람이 있습니다. 이유는 가격표 밖에 있습니다.

공공 서비스는 대상 지역과 이용 횟수가 정해져 있습니다. 원하는 날짜에 사람이 없을 수도 있습니다. 혼자 화장실을 이용하기 어렵거나 장시간 도움이 필요한 경우에는 이용이 제한될 수 있습니다. 반면 민간 서비스는 가족이 원하는 날짜와 범위를 정하고, 진행 상황을 전달받을 수 있습니다.

여기서 고객이 사는 것은 이동이 아닙니다.

오늘 하루 휴가를 내지 않아도 된다는 안심, 멀리 살아도 부모님이 무사히 진료를 마쳤다는 확신입니다.

병원동행 사업을 시작한다면 “어르신을 병원에 모셔다드립니다”보다 “직장에 있는 동안 부모님의 병원 일정을 끝까지 맡아드립니다”가 더 정확한 상품 설명입니다.

시간만 팔면 생각보다 큰돈이 남지 않습니다

공개된 가격으로 간단히 계산해보겠습니다.

고위드유의 시간당 2만4천원을 기준으로 네 시간짜리 병원동행을 한 번 맡으면 매출은 9만6천원입니다. 평일에 하루 한 건씩, 한 달에 스무 건을 한다면 월 매출은 192만원입니다.

여기에서 집까지 오가는 시간, 교통비, 보험료, 고객 모집비와 예약이 취소돼 비는 시간을 빼야 합니다. 직접 동행하는 1인 사업자가 시간만 팔아서는 생각보다 큰 매출을 만들기 어렵습니다.

일본 이치로의 숫자는 이 점을 더 선명하게 보여줍니다. 고객이 내는 돈은 시간당 3,740엔부터인데, 이치로가 돌봄 인력에게 제시하는 보수는 시간당 2,000엔부터입니다. 차이는 시간당 1,740엔입니다. 이 돈에서 상담, 배정, 보험, 결제와 운영비를 감당해야 합니다.

그래서 이치로는 병원동행 한 가지만 하지 않습니다. 집안일, 입원 중 돌봄, 야간 돌봄과 정기 방문을 함께 판매합니다. 한 번 만난 고객이 다음에도 같은 회사에 다른 일을 맡기게 만드는 구조입니다.

병원동행에서 돈이 만들어지는 순서. 이 도표는 인공지능을 이용해 제작했습니다.
병원동행에서 돈이 만들어지는 순서. 이 도표는 인공지능을 이용해 제작했습니다.

돈이 되는 고객은 따로 있습니다

모든 어르신을 고객으로 잡으면 서비스가 흐려집니다. 처음에는 아래 조건이 겹치는 사람에게 집중하는 편이 낫습니다.

  1. 부모님과 떨어져 사는 35세에서 55세 직장인
  2. 부모님이 한 달에 한 번 이상 같은 병원에 가는 가정
  3. 가족이 갈 때마다 반차나 연차를 써야 하는 가정
  4. 공공 서비스를 신청했지만 날짜, 지역 또는 이용 조건이 맞지 않았던 가정
  5. 진료가 끝난 뒤 가족에게 진행 상황을 알려줄 사람이 필요한 가정

이 고객에게는 단순한 시간제가 아니라 한 번의 병원 일정을 끝내는 상품이 더 이해하기 쉽습니다.

예를 들어 집 앞 만남, 병원 이동, 접수, 대기, 약국 방문, 귀가, 가족에게 세 번 알림을 하나로 묶습니다. 진료 내용을 판단하거나 약을 설명하는 일은 포함하지 않습니다. 가족은 몇 시간이 걸릴지 계산하지 않아도 되고, 사업자는 도와줄 범위를 분명하게 정할 수 있습니다.

첫 상품은 넓을 필요가 없습니다. 집에서 차로 20분 안에 있는 병원 한두 곳, 반복 방문이 많은 진료 일정 한 종류부터 시작하면 됩니다. 같은 길을 여러 번 다니면 이동 시간이 줄고, 병원 안에서 헤매는 시간도 줄어듭니다. 이 작은 차이가 이익을 만듭니다.

7일 안에 사업성을 검증하는 방법

첫 주에는 앱도, 사무실도, 멋진 이름도 필요하지 않습니다. 고객 열 명과 가격표 한 장이면 됩니다.

1일부터 2일

부모님 병원 때문에 최근 석 달 안에 휴가를 낸 직장인 열 명을 만납니다. “이런 서비스가 있으면 쓰겠어요?”라고 묻지 않습니다. 실제로 몇 시간을 썼는지, 누구와 갔는지, 무엇이 가장 불안했는지 듣습니다.

3일

가장 자주 나온 문제 하나를 고릅니다. 예를 들어 매달 같은 병원에 가지만 자녀가 매번 반차를 써야 한다처럼 한 문장으로 적습니다.

4일

한 장짜리 상품을 만듭니다. 집 앞에서 만나 귀가할 때까지 무엇을 돕는지, 가족에게 언제 연락하는지, 네 시간 기준 가격이 얼마인지 적습니다. 경쟁사 가격을 참고하면 고위드유의 네 시간 이용료는 9만6천원입니다.

5일부터 6일

열 명에게 같은 상품과 같은 가격을 보여줍니다. 좋다는 말은 세지 않습니다. 다음 병원 날짜를 말하며 이용하고 싶다고 한 사람만 기록합니다.

7일

구체적인 날짜를 말한 사람이 세 명 이상이면 시작 준비를 이어갑니다. 한 명이라면 가격 또는 서비스 범위 가운데 하나만 바꿔 다시 보여줍니다. 아무도 날짜를 말하지 않았다면 그 동네와 고객에게는 지금 상품이 맞지 않는 것입니다.

실제 돈을 받기 전에는 관할 기관에 필요한 신고와 자격을 확인하고, 배상책임보험과 개인정보 보관 방법, 응급 상황 대응 순서를 갖춥니다. 이 준비는 길게 설명할 일이 아니라 서비스를 파는 사람이 기본으로 끝내야 할 일입니다.

결론, 동행이 아니라 가족의 반나절을 팔아야 합니다

병원동행 서비스는 돈이 될 수 있습니다. 하지만 시간당 사람 한 명을 보내는 일로만 보면 큰돈을 벌기 어렵습니다.

일본 이치로는 병원동행에서 집안일과 야간 돌봄으로 넓혔습니다. 미국 파파는 가족뿐 아니라 보험사와 기업까지 돈을 내는 사람으로 만들었습니다. 두 회사 모두 “어르신을 모셔다드립니다”에서 멈추지 않았습니다.

한국에서 작게 시작한다면 전국 플랫폼을 만들 필요가 없습니다. 가까운 동네에서 반복해서 병원에 가는 부모님과, 그때마다 일을 비워야 하는 자녀를 연결하는 것으로 충분합니다. 한 번의 동행을 팔고 끝내지 말고, 같은 고객이 다음 병원 일정에도 다시 찾을 이유를 만들어야 합니다.

결국 돈이 되는 것은 걷는 시간이 아닙니다. 가족이 되찾는 반나절, 멀리서도 마음을 놓을 수 있는 과정, 매번 같은 사람에게 맡길 수 있다는 믿음입니다.


출처

이치로와 파파의 개별 병원동행 매출은 공개되지 않아 공개 가격, 운영 규모, 조달액과 결제 구조를 기준으로 비교했습니다. 회사 발표 수치는 각 회사가 공개한 자료를 사용했습니다.

 

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