Who（誰が）
自治体防災危機管理部局、都道府県医師会・薬剤師会、医療機関・薬局、消防・救急隊、住民、保険会社・物流企業が関与する
対象とする社会課題：災害時に医療機関・薬局の稼働状況が把握できず、患者が受診先を探して命を落とすリスクがある
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。
災害が起きるたびに、透析患者や在宅酸素患者が『どこなら診てもらえるか』を探し歩き、その間に容体を悪化させる現実がある。病院も薬局も多くはBCPを策定済みなのに、実際の稼働状況を伝える手段はFAXと電話のままで、発災直後の混乱期に情報がつながらない。稼働している場所と困っている人を、地図の上でつなぎ直す仕組みが要る。
※ 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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「メディカルパルス」は、災害発生時に病院・診療所・薬局が『開局/一部稼働/休止』などの稼働状況をLINEやFAXから10秒で報告できるサービスです。
報告が届かない施設についても、AIが気象庁の被害情報・停電エリア・断水情報・基地局稼働データから稼働可能性を推定し、地図上に色分け表示します。自治体の災害対策本部はダッシュボードで管内医療機関の状況を一目で把握でき、住民や救急隊はチャットボットに『近くで薬をもらえる場所は?』と聞くだけで最寄りの稼働施設が分かります。これにより、発災72時間で『開いている病院』を電話とFAXでしらみつぶしに探す現状の運用を、報告と推定を組み合わせたリアルタイム地図に置き換えます。
能登半島地震では発災72時間で稼働中の医療機関を自治体が把握できず、患者や救急隊が『開いている病院』を探して現場をさまよう事態が多発した。
全国の病院8,200施設・診療所10.5万施設・薬局6.2万店舗の多くはBCP(事業継続計画)を策定済みでも、実際の被災状況をリアルタイムで自治体や住民に伝える手段はFAXや電話に依存している。60代以上が多い開業医・薬剤師は災害時にITツールへの入力余力がなく、断水・停電・通信途絶により情報がさらに孤立する。自治体側も保健所や消防が個別に電話確認する人海戦術で、発災直後の混乱期に情報集約が数日遅れることが常態化している。結果として、透析患者や在宅酸素患者など医療依存度の高い住民が『稼働中の代替医療機関』にたどり着けず、二次被害につながっている。この課題は情報インフラの断片化と、医療従事者の入力負荷という二重の壁があるため、単なる電話網や紙の連絡網では解決してこなかった。
自然言語処理AIがFAXのOCR文字や自由記述のLINEメッセージを構造化データに変換し、報告工数をほぼゼロにする。
予測モデルは平時の診療実績・地理的条件・被害規模データから未報告施設の稼働確率を回帰・分類し、情報空白地帯を穴埋めする。対話AIチャットボットは住民や救急隊からの自然文の問い合わせに対し最寄りの稼働施設を検索・応答する。さらに強化学習ベースの最適化AIが、限られた医療資源(透析ベッド数、酸素濃縮器在庫等)と患者ニーズをマッチングし、搬送先の優先順位提案を行う。
医療機関・薬局はLINE公式アカウントか専用アプリ、または従来のFAX(OCR自動読取)から『開局/一部稼働/休止』『処置可能な患者種別』『在庫医薬品の有無』を10秒程度で報告できる。
AIはこの自己申告データに加え、気象庁の被害情報、電力会社の停電エリアAPI、断水情報、携帯キャリアの基地局稼働データを突合し、未報告の施設についても『稼働可能性スコア』を推定して地図上に表示する。自治体災害対策本部・消防・救急隊にはダッシュボードで、住民にはWeb地図とチャットボット(自然言語対話AIが『近くで薬をもらえる場所は?』に回答)で提供する。平時はレセコン・電子カルテと連携し診療科目・処方実績を学習データとして蓄積し、災害時の稼働予測モデルの精度を高める。訓練モードでは年2回の防災訓練データを使い、AIが報告漏れ施設への自動架電・自動LINE督促を行い、更新率を高める運用フローとする。
| 保健所・消防による電話確認の人件費(発災後3日間、職員10名×8時間×3日を災害対応単価で計上) | 年間発災1回あたり約150万円の想定 |
| 情報遅延による搬送先誤選択・二重搬送の救急隊出動コスト | 年間発災1回あたり約80万円の想定 |
| 医療機関・薬局のBCP策定外部コンサル委託費 | 1施設あたり年間20万円〜50万円の目安 |
| 災害時医薬品備蓄の過不足による廃棄・緊急調達コスト | 二次医療圏あたり年間300万円程度の目安 |
| 自治体向けSaaS年間ライセンス(人口10万人規模) | 年額200万円〜 |
| 医療機関・薬局向けBCPオプション(備蓄最適化・訓練シミュレーション) | 月額5,000円〜1万円 |
| 保険会社・物流会社向け災害医療インデックスAPI | 月額30万円〜 |
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能登半島地震では発災72時間、自治体が稼働中の医療機関を把握できず、患者や救急隊が『開いている病院』を探して現場をさまよう事態が起きた。
医療機関のBCP策定は進んでいるが、被災状況を自治体・住民に伝える手段は依然FAXと電話に依存しており、60代以上が多い開業医・薬剤師には災害時にITツールへ入力する余力がない。自治体側も保健所や消防が電話で個別確認する人海戦術のため、情報集約に数日を要するのが常態化している。透析患者や在宅酸素患者など医療依存度の高い住民が代替医療機関にたどり着けず二次被害につながっており、電話網や紙の連絡網の延長では解決できない。
MVPフェーズ(PoC〜都道府県拡大)は要件が訓練結果や自治体フィードバックで頻繁に変わるため準委任契約が適する。
特に稼働推定モデルやOCR精度はデータを見ながらチューニングが必要で、請負での仕様固定は手戻りリスクが高い。一方、FAX OCR基盤や外部データ連携APIなど仕様が明確な部品は請負での個別発注も検討可能。発注時は自治体側の医療情報安全管理ガイドライン準拠要件を要件定義書に明記し、瑕疵担保・セキュリティ事故時の責任分界点を契約書に具体的に落とし込むこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体災害対策本部の防災危機管理担当者、医療機関・薬局のスタッフ(報告者)、住民・救急隊(検索利用者) |
| セカンダリ | 医師会・薬剤師会の事務局担当者、保険会社・医療材料卸・物流会社のデータ利用担当者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス・システム運用担当、自治体側の契約管理者(施設マスタ・権限設定) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| FAX/LINE稼働報告受付機能 | 医療機関のFAX画像・LINE投稿を受信→種別判定→稼働報告キューへ格納する |
| OCR・自然言語構造化変換AI機能 | FAX文字・LINE自由文を入力→NLPで解析→開局区分と処置可能患者種別を構造化データ化 |
| 外部被害データ突合機能 | 気象庁・電力会社・断水・基地局APIを取得→施設位置と突合→周辺被災スコアを算出 |
| 稼働確率推定AI機能 | 未報告施設の診療科目・被災スコアを入力→回帰分類モデルで推定→稼働可能性スコアを地図出力 |
| 自治体向けダッシュボード機能 | 稼働報告・推定スコアを入力→二次医療圏単位で集計→対策本部向け一覧地図を表示 |
| 住民向けWeb地図表示機能 | 稼働施設データと現在地を入力→周辺検索→受診可能施設を地図上にピン表示 |
| 対話AIチャットボット機能 | 住民・救急隊の自然文質問を入力→意図解析し検索→最寄り稼働施設名と状況を回答 |
| 資源マッチング最適化AI機能 | 患者ニーズと透析・酸素濃縮器在庫を入力→強化学習で最適化→搬送先優先順位を提案 |
| 報告督促自動化機能 | 訓練開始後未報告施設を検出→自動架電・LINE督促を送信→報告受領で停止する |
| 平時データ連携・学習蓄積機能 | レセコン・電子カルテの診療実績を入力→匿名化処理→予測モデルの学習データとして蓄積 |
| 災害医療インデックスAPI提供機能 | 匿名化稼働データを生成→保険会社・物流企業向けAPIとして公開→月次利用量を課金集計 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, type(病院/診療所/薬局), address, lat, lng, phone, capacity_info, bcp_status |
status_reports | report_id, facility_id, report_source(LINE/FAX/App), status(開局/一部稼働/休止), patient_types, medicine_stock, reported_at |
predicted_scores | score_id, facility_id, predicted_status, confidence, model_version, calculated_at |
disaster_events | event_id, name, region, magnitude, occurred_at, status |
external_data_feeds | feed_id, source(気象庁/電力/断水/キャリア), area_code, data_type, value, fetched_at |
municipalities | municipality_id, name, prefecture, contract_plan, contract_start, population |
training_sessions | session_id, municipality_id, date, target_facility_count, report_rate, avg_response_time |
api_usage_logs | log_id, client_id(保険会社/物流), endpoint, request_count, billed_amount, month |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 施設向け稼働報告画面 |
| 2 | 自治体ダッシュボード |
| 3 | 住民向けWeb地図画面 |
| 4 | チャットボット対話画面 |
| 5 | 訓練モード管理画面 |
| 6 | BCPオプション設定画面 |
| 7 | API利用状況管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(自治体向けSaaSの可用性・スケーラビリティ確保) |
| 2 | LINE公式アカウントAPI(高齢者含む医療従事者の報告ハードル低減) |
| 3 | AWS Textract(FAXのOCR文字構造化に活用) |
| 4 | OpenAI API(自然言語対話チャットボット構築) |
| 5 | PostgreSQL+PostGIS(地理空間データの位置検索に最適) |
| 6 | Python/scikit-learn(稼働予測モデルの回帰・分類実装) |
| 7 | Twilio(未報告施設への自動架電・SMS督促) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 発災後72時間のピーク負荷時でも稼働率99.9%以上をマルチリージョン構成で維持する |
| 性能 | 性能: FAX OCR構造化処理を1件あたり10秒以内、LINE報告は3秒以内で完了させる |
| セキュリティ | セキュリティ: 医療情報システム安全管理ガイドラインに準拠し全通信をTLS1.3で暗号化する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 同時アクセス施設2万件・住民アクセス10万件/時に耐える構成とする |
| 運用 | 運用: 年2回の防災訓練データを基にAI推定モデルを再学習し的中率85%以上を維持する |
| 耐障害性 | 耐障害性: 停電・通信途絶時も72時間分の報告データをエッジ側にローカルキャッシュ保持する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数施設にLINEや紙で稼働状況を手動で報告してもらい、担当者が地図アプリに手作業でプロットして自治体担当者に見せ、反応を確かめる | 交通費と印刷代程度、外部発注はほぼ不要 |
| ②最小システム | LINE公式アカウントでの報告受付と簡易ダッシュボード表示のみを実装し、OCRやAI稼働推定は使わず訓練での更新率を計測する | 外注で数か月分の開発費とクラウド利用料程度 |
| ③本開発 | FAXのOCR構造化、AI稼働推定モデル、住民向け対話AI、資源マッチングの強化学習まで含めて本格開発する | エンジニア複数名の人件費とAI利用料を含む、まとまった外部委託費が必要な水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 市区町村防災危機管理課の課長または係長（PoC候補自治体） | SaaS導入予算と訓練連携の意思決定者であり、PoC実証の入口となるため | 地方創生・防災DX関連の首長プレスリリースや議会答弁を調べ、担当課に直接アポ依頼 |
| 都道府県医師会の地域医療・災害医療担当理事 | 開業医への一括導入提案・BCP策定支援の窓口となり、会員周知の可否を握るため | 都道府県医師会の災害医療委員会名簿を確認し、事務局経由で紹介依頼 |
| 都道府県薬剤師会の災害対策担当役員 | 薬局6.2万店への報告アプリ普及とBCPオプション販売のカウンターパートになるため | 日本薬剤師会の災害対策マニュアル発行元をたどり都道府県支部に接触 |
| 内閣府防災担当（防災DX官民共創会議）または デジタル庁 準公共分野担当官 | 防災DX実証事業の補助金枠(2,000万〜5,000万円/件)の採択要件を把握するため | 防災DX官民共創会議の公開資料・公募要領から担当部署の連絡先を特定し提案書送付 |
| 二次医療圏の基幹病院（災害拠点病院）の事務局長・BCP担当事務職員 | 災害拠点病院はDMAT連携の要であり、稼働情報の起点データとして精度検証に必須 | 都道府県の災害拠点病院指定リストから対象病院を選定し地域連携室経由で訪問依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県医師会・薬剤師会の防災担当窓口 | 「災害時の稼働報告をFAXのまま自動集計できる仕組みを試験導入したい」と伝え、会員向け説明会への同席を依頼する |
| 自治体の防災危機管理課への直接提案 | 「次回の防災訓練で稼働報告の集約時間を短縮する実証をご一緒したい」と、無償トライアルを条件に訪問アポを取る |
| 防災DX関連の展示会・自治体向けカンファレンス | ブースでEMIS・G-MISの入力負荷の課題を実演し、「訓練モードだけ無料で試せます」と名刺交換して個別商談につなげる |
| 既存の防災コンサル・システムベンダーとの協業紹介 | 「計画策定は御社、運用ツールは弊社で」とすみ分けを提案し、既存クライアント自治体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 新創業融資制度（または新規開業資金） | 税務署への開業届提出前後の創業者、法人・個人事業主のいずれも対象 | 運転資金を無担保・無保証人枠で借りられる制度で、自己資金100万円に加えて創業融資の合計を500万円程度まで組み合わせ、初期のOCR基盤構築や営業人件費に充てる想定 |
| 小規模事業者持続化補助金（創業枠） | 小規模事業者・創業間もない法人 | 医師会・薬剤師会向けチラシ作成や展示会出展など、初期の営業・広報費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 内閣府 防災DX官民共創協議会 実証事業 | 防災DXに取り組むスタートアップ・民間事業者 | 自治体との連携実証を国のスキームに乗せられれば、初期の自治体開拓コストを抑えつつ実績と信用を得られる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業5年未満の中小企業者 | 人件費・賃借料など運転資金に近い経費が対象になり得るため、代表1名体制からの人材採用フェーズの資金計画に組み込める |
| IT導入補助金（デジタル化基盤導入類型等） | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（今回は導入先の医療機関・薬局側での活用を想定） | 薬局・診療所側がBCPオプションを導入する際の負担を軽減できれば、有償オプションの導入ハードルを下げる営業材料になる |
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。
防災DX・医療情報連携に取り組む仲間が、コミュニティで交流しています。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。
※ バッジは閲覧・登録などの集計にもとづく相対的な表示です。