Who（誰が）
国民健康保険部門・保健師、健保組合担当者、そして事業会社の医療データ分析部門やヘルスケアプラットフォーム企業のM&A担当者が主な関係者となる。
対象とする社会課題：健診未受診者を理由別にAIが分析し、個別最適な働きかけで受診率を高める仕組み
社会の役に立ち、しっかり儲かる。その両立が、この計画には数字で示されています。
国民健康保険の未受診者には、忙しくて忘れた人、必要性を感じない人、結果が怖くて避けている人、案内自体が届いていない人など様々な理由があるが、自治体には理由を把握する手段も人員もなく、担当者は同じ文面のはがきを送り続けている。理由に応じた働きかけさえできれば届くはずの言葉が、今は届いていない。ミテモラウは、その届き方の差を埋める仕組みをつくる。
※ この4つの数字は、見せるために作った数字ではありません。「事業計画」タブの10年計画とまったく同じ計算から出しています。EXIT（売却）時の手取りだけは「もし売れたら」の試算で、約束できる金額ではありません。
10年の事業計画も、創業融資500万円の申請資料も、システムの要件定義書も、最初の90日の段取りも——ぜんぶこのページにあります。足りないものはAIチャットが伴走しながらその場で作り、システム開発・専門家・投資家への橋渡しまで、このサイトの中で進められます。「やりたい」と思ったその日から、始められる状態です。
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※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
『ミテモラウ』は、市区町村国保部門や健保組合の担当者が抱える数千〜数万人の健診未受診者リストを、AIが受診歴・問診票・レセプトデータから「多忙型」「無関心型」「不安回避型」「情報未達型」等に自動分類し、理由別にSMS/LINEで文面・タイミング・提案内容を出し分けて送るサービスです。
届いた案内に住民が「今忙しくて」と返信すると、ボットが夜間休日枠を提案し予約リンクを送付、保健師の管理画面には「あと一押しで受診しそうな人」が優先順位付きで表示され、1人あたり数千人を抱える保健師が架電すべき相手を絞り込めるようになります。従来は毎年同じ文面のはがきを送るだけだった勧奨業務が、住民一人ひとりの事情に応じた対応に変わり、限られた人員で受診率改善に集中投下できる体制を作ります。
国民健康保険加入者の特定健診受診率は全国平均で約38%(2021年度厚労省データ)にとどまり、自治体の担当者は数千〜数万人の未受診者リストに対し、電話・はがきによる一律の勧奨しかできていない。
未受診の理由は「忙しくて忘れた」「健診の必要性を感じない」「過去の結果が悪く受診が怖い」「そもそも案内が届いていない」など多様だが、自治体には理由を把握する手段も人員も無く、毎年同じ文面のはがきを送り続けているケースが大半である。特に40代〜60代の自営業者・非正規雇用者は職場健診の対象外で、健診の機会自体を逃しやすい。未受診が続くと生活習慣病の重症化リスクが高まり、結果として医療費・介護費の増大という形で自治体財政を圧迫する。担当保健師は1人あたり数千人規模の対象者を抱え、個別対応が構造的に不可能な状態が続いている。
①クラスタリングAIが問診・レセプト・行動履歴から未受診理由を推定分類し、②自然言語生成AIが理由別に文面・送付タイミングを個別最適化して自動生成、③対話型チャットボットがSMS/LINE上での質問・懸念に自動応答し受診予約まで誘導、④予測モデルが「再勧奨で受診に至る確率」をスコアリングし保健師の架電優先度を提示する。
これら4つのAI機能はすべて配信結果のフィードバックを学習し、シーズンごとに勧奨精度を継続的に改善する。
自治体・健保組合が保有する過去の受診歴、問診回答、年齢・世帯構成・通院履歴(レセプトデータ)をAIに投入し、未受診者を「多忙型」「無関心型」「不安回避型」「情報未達型」など5〜7クラスタに自動分類する。
分類結果に応じ、AIが対話型SMS・LINEボットを通じて理由別に異なる文面・タイミング・提案(例:夜間休日受診枠の提案、結果の見方を優しく説明する動画リンク送付)を自動生成し配信する。返信内容は自然言語処理でリアルタイム解析され、次のアクション(再送・電話勧奨リストへの昇格・受診予約リンク送付)を自動判定する。保健師向け管理画面には「あと一押しで受診しそうな人」が優先順位付きで表示され、限られた人員を最も効果が出やすい対象者に集中投下できる。受診予約が完了すると自動でクラスタ別の成功パターンが学習データに追加され、翌年度の勧奨シナリオが自動更新される。
| はがき郵送費(未受診者6,000人×84円×年2回一律送付) | 約100万円/年 |
| 電話勧奨の人件費(保健師1人が年間約1,000件架電する稼働分) | 約150万円/年相当の人件費 |
| 未受診放置による生活習慣病重症化に伴う医療費・介護費の増加分(自治体推計ベース) | 対象1,000人あたり年間数百万円規模の増加想定 |
| 担当者の時間外対応(はがき未着・電話つながらず対応の再架電作業) | 月10〜20時間の超過稼働(概算残業代月3〜5万円) |
| SaaS基本利用料(対象1万人×月30円想定) | 月30万円(年360万円) |
| 受診成果報酬(受診率5ポイント改善=500人×1,000円想定) | 年50万円 |
| 分析レポート・自由記述解析オプション | 月10万円(年120万円) |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
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マーケ会社の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
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国保加入者の特定健診受診率は全国平均約38%(2021年度厚労省データ)にとどまるが、保健師1人が数千人規模の対象者を抱え、電話・はがきによる一律勧奨しかできていない。
未受診理由は「忘れた」「必要性を感じない」「結果が怖い」「案内未達」など多様なのに、理由を把握する手段も人員も自治体には無い。特に自営業者・非正規雇用者は職場健診の対象外で機会自体を逃しやすく、未受診の放置は生活習慣病重症化を通じて自治体の医療費・介護費負担を増やす。毎年同じ文面のはがきを送り続ける現状を、限られた保健師の工数で最大効果が出る相手に絞り込む仕組みに変える必要がある。
MVP構築（クラスタリングAIのプロトタイプ検証、CSV連携、配信基盤）はモデル精度や仕様が実証を通じて変わる前提のため準委任契約が適する。
Phase2以降でAPI連携やスコアリング機能など仕様が固まった範囲は請負契約に切り出し、成果物（機能・精度基準）を明確に定義して発注する。自治体案件は予算年度・調達要件の制約が強いため、契約形態にかかわらず年度またぎの検収タイミングと、精度未達時の再委託・追加開発の扱いを事前に契約書へ明記すること。個人情報を扱う開発のため、開発会社側にもプライバシーマーク等の取得状況や再委託先の管理体制を契約前に確認する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村国保部門・健保組合の担当保健師（勧奨対象者の管理・架電優先度確認・チャットボット返信の目視レビュー） |
| セカンダリ | 健診未受診の住民・被保険者本人（SMS/LINEでの案内受信、チャットボットとの対話、受診予約） |
| 管理 | 自治体・健保組合のシステム管理担当者および自社カスタマーサクセス担当（データ連携設定、配信テンプレート管理、精度モニタリング） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 健診データ連携・取込機能 | 健診システムのCSV/APIから受診歴・問診・レセプトを取込→形式変換→統合DBへ格納 |
| 未受診理由クラスタリングAI | 問診・レセプト・行動履歴を入力→AIが5〜7クラスタに自動分類→理由ラベル付きリストを出力 |
| 勧奨文面自動生成AI | クラスタ・受診履歴を入力→NLGが文面と配信タイミングを生成→SMS/LINE配信予約データを出力 |
| 対話型チャットボット応答機能 | SMS/LINE返信文を入力→NLPで意図解析→再送・架電昇格・予約リンク送付を自動判定 |
| 受診確率スコアリング機能 | 配信履歴・応答データを入力→予測モデルが再勧奨受診確率を算出→スコア付きリストを出力 |
| 保健師向け優先度表示画面 | スコアリング結果を入力→優先順位でソート→担当保健師の架電対象リストを画面表示 |
| 受診予約連携機能 | チャットボット経由の予約希望を入力→健診機関の空き枠を照会→予約確定通知を送信 |
| 学習フィードバック・モデル自動更新機能 | 受診結果データを入力→クラスタ別成功パターンを再学習→翌年度勧奨シナリオを自動更新 |
| 分析レポート・ダッシュボード機能 | 配信・受診・クラスタ別データを入力→集計処理→未受診理由の可視化レポートを出力 |
| 成果報酬集計・請求管理機能 | 受診確定者数を入力→契約単価で成果報酬額を計算→自治体・健保別請求書データを出力 |
| 個人情報匿名加工・暗号化処理機能 | 個人特定情報を入力→匿名加工・暗号化を実行→匿名IDに変換し各AI機能へ受け渡し |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, prefecture_code, contract_plan, contract_start_date, min_target_count |
target_persons | id, municipality_id, age, gender, household_type, employment_type, past_exam_history, receipt_flag |
questionnaire_responses | id, target_person_id, question_code, answer_text, answered_at |
cluster_results | id, target_person_id, cluster_type, confidence_score, model_version, classified_at |
message_logs | id, target_person_id, channel, template_id, sent_at, content_text, status |
chat_sessions | id, target_person_id, channel, session_status, last_message_at, escalation_flag |
exam_reservations | id, target_person_id, reserved_date, reservation_status, confirmed_exam_date |
score_priority | id, target_person_id, revisit_probability, priority_rank, calculated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 対象者一覧画面 |
| 2 | クラスタ分類結果画面 |
| 3 | 配信文面設定画面 |
| 4 | チャット対話履歴画面 |
| 5 | 保健師優先度リスト画面 |
| 6 | 受診予約状況画面 |
| 7 | 分析レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(データ保管・処理基盤としての実績と自治体調達適合性) |
| 2 | Python/scikit-learn(クラスタリングモデル構築の標準的手段) |
| 3 | OpenAI API(理由別文面の自然言語生成に利用) |
| 4 | LINE Messaging API(高普及率の対話チャネル確保) |
| 5 | Twilio SMS API(LINE未利用者向け代替配信手段) |
| 6 | PostgreSQL(構造化データの安全な管理・自治体要件対応) |
| 7 | Auth0(自治体・健保職員向けアクセス権限管理の簡易実装) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上(計画停止除く月間停止4時間以内) |
| 通信・保存データの暗号化 | 通信・保存データの暗号化: 通信はTLS1.2以上、保存データはAES-256で暗号化 |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: プライバシーマークまたはISMS認証を導入初年度中に取得 |
| 配信性能 | 配信性能: SMS/LINE一斉配信10万件を1時間以内に処理完了 |
| 監査ログ | 監査ログ: 全操作履歴を5年間保持しアクセス状況を月次で監査 |
| バックアップ | バックアップ: データを日次バックアップし、RPO24時間・RTO8時間以内で復旧 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 自治体1団体分の匿名化データ（問診・レセプトの一部）をExcel/BIツールで手動集計し、理由別クラスタ分けが実際に可能かを確認する。AIは使わず仮説の妥当性だけを見る。 | 自分の作業時間とデータ受領のための移動・打合せ費のみ |
| ②最小システム | 既存のクラスタリング手法とSMS配信ツールを組み合わせ、少人数の未受診者リストに理由別の文面を配信する簡易版を構築し、返信・受診予約までの流れを検証する。 | AI利用料とSMS配信の実費、外部ツールの月額利用料程度 |
| ③本開発 | 保健師向け優先度表示画面、対話型チャットボット、既存健診システムとのAPI連携を含む本番仕様を外部エンジニアと構築し、複数団体への同時展開に対応させる。 | 外注開発で数か月分の費用感、セキュリティ認証取得費を別途想定 |
上記の要件定義書をもとに、システムベンダー（開発会社）への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
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市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
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競合となるサービス・企業と、この事業ならではの差別化ポイント……
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対応が必要な許認可・法規制と、確認すべき相手先・想定調整期間……
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手を挙げたその日から動けるように、完了条件つきで並べています。
| 誰に会うか | なぜ会うか | 接触の仕方 |
|---|---|---|
| 市区町村国保部門の担当保健師・国保年金課長 | 未受診者リストの実態と業務課題を直接把握し導入ニーズを検証するため | 厚労省の特定健診実施状況公表資料で受診率の低い自治体を選び直接アポ取り |
| 国民健康保険中央会または都道府県国保連合会の担当職員 | 全国自治体への導入チャネルと予算スキーム(実証事業枠)の情報を得るため | 国保中央会の相談窓口・事業説明会に問い合わせて面談を依頼 |
| 健康経営支援コンサル会社の法人営業担当 | 健保組合・協会けんぽ支部への代理販売提携ルートを確立するため | 健康経営優良法人認定支援を行う企業リストから直接問い合わせ |
| 健診管理システム・電子カルテベンダーのAPI連携担当者 | 既存システムとのデータ連携仕様を確認し技術的実現性を検証するため | 自治体向け健診システムシェア上位企業(例:富士通Japan等)の窓口に連携相談 |
| 地方公共団体情報システム機構(J-LIS)の実証事業担当部署 | 自治体DX実証事業の採択スキームを確認し先行導入の足掛かりを作るため | J-LIS公式サイトの実証事業公募情報から事務局へ問い合わせ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 保健師会・公衆衛生学会のつながり | 地域の保健師会の勉強会に参加し「未受診者対応で困っていることを聞かせてほしい」と伝え、ヒアリング先として3〜5名の保健師を紹介してもらう。 |
| 元自治体職員のネットワーク | 国保部門OB・OGに接触し「今の担当者に会わせてほしい、売り込みはしない、実態を聞くだけ」と伝えて紹介を依頼する。 |
| 地方公共団体情報システム機構(J-LIS)関連の実証事業案内 | 実証事業の公募情報を確認し、応募前に担当課へ「実証段階での協力先を探している」と説明し意見交換の機会をもらう。 |
| 健康経営支援コンサル会社への提携打診 | 健保組合を多数抱えるコンサル会社に「未受診者対応で連携できるサービスがある」と説明し、既存クライアントへの紹介を依頼する。 |
対応が必要な許認可・法規制の詳細は「関連法令」タブでご確認いただけます。着手前に必ずご確認ください。
制度名・金額・要件は年度ごとに変わるため、ここでは種別と公式の探し先だけを示します。必ず一次情報で最新の要件を確認してください。
| 種別 | 特徴 |
|---|---|
| 自己資金・身内からの出資 | 最初の検証（ヒアリング・試作）はここで賄えることが多い。 |
| 日本政策金融公庫の創業融資 | 実績のない創業期でも相談できる公的融資。事業計画書の提出が要る。 |
| 自治体の創業支援制度 | 市区町村・都道府県ごとに補助・利子補給・家賃補助などがある。要件と募集時期は年度で変わる。 |
| 国の中小企業向け補助金 | 設備・販路開拓・IT導入などの類型がある。公募期間が短いので、常設の情報源で追う。 |
| エンジェル投資家・ベンチャーキャピタル | 急成長を前提にする資金。社会課題型では投資家の性格を選ぶ必要がある。 |
| 確認先 | 何がわかるか |
|---|---|
| ミラサポplus（中小企業庁） | 補助金・支援制度の横断検索 |
| J-Net21（中小機構） | 支援策・創業手引きのデータベース |
| 地域の商工会議所・よろず支援拠点 | 無料の対面相談。申請書の書き方まで見てもらえる |
| 日本政策金融公庫の各支店 | 創業計画書の事前相談 |
| 制度 | 誰が使えるか | この事業でどう効くか |
|---|---|---|
| 日本政策金融公庫 新規開業資金（新たに事業を始める方・開業後まもない方向けの融資制度） | 法人設立から間もない代表者（自己資金の目安あり） | 自治体・健保組合との契約は着金までに時間がかかるため、開業当初の運転資金として活用を想定。融資合計は500万円の範囲で計画する。 |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業を予定する者・創業後一定期間内の中小企業者等 | 初期の人件費・広報費・システム開発の一部を助成対象にできる可能性があり、自己資金100万円を補う形で使える候補になる。 |
| IT導入補助金（中小企業庁） | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 健診システムとのAPI/CSV連携やSaaS基盤構築費の一部を対象経費にできる可能性があり、導入支援パッケージの費用負担を軽減できる候補になる。 |
| 小規模事業者持続化補助金（中小企業庁） | 小規模事業者（創業直後の法人も対象になり得る） | 自治体・健保組合向けの営業資料作成、展示会出展、パイロット導入先開拓など販路開拓費用の一部を対象にできる候補になる。 |
| NEDO SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援） | AI・データ解析等の研究開発要素を持つスタートアップ | 未受診理由クラスタリングAIの精度検証（Phase1）のような研究開発フェーズの費用を対象にできる可能性がある候補として検討する。 |
会社設立の手続きや許認可の取得、契約書の整備など、弁護士・税理士・司法書士等の専門家への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
専門家の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
本文中の「※1」「※2」の番号は、ここに対応しています。番号を押すと、この欄に飛びます。
この事業が失敗するとしたら原因はどこから来るか、単価をその値段にした理由、最初の3か月で確かめること、必要な契約書と支払い条件、1人目の求人票、この事業の1週間……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
同じ医療・ヘルスケア領域で創業を目指す仲間がコミュニティにいます。ひとりで抱え込まず、同じ課題を見ている人と話すところから始められます。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。