Who（誰が）
病床100〜500床規模の急性期・慢性期病院の感染対策委員会、感染管理担当看護師(ICN)、病院経営層が主な利用者・意思決定者となる
対象とする社会課題：病院内感染対策における接触リスクの不可視化
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。
国内約8,200施設の病院の多くでは、専任の感染管理担当者を十分に配置できず、看護師長が本来業務と兼任で対策を担っている。手指衛生の巡回や症例発生後の聞き取りといった事後対応が中心で、誰がどこでどれだけ接触したかを示すデータは存在しない。アウトブレイクの初動が遅れる現状を変えるため、接触の実態を数値と地図で示す仕組みが必要だと考えた。
※ 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。
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ContactGuardは、病院内で職員・患者・清掃スタッフが「いつ・どこで・誰と・何秒」接触したかをBLEビーコンやUWB測位で自動収集し、AIがリスクマップとして可視化するサービスです。
感染管理担当者はダッシュボードで病棟の接触密度をひと目で確認でき、感染症患者が出た際は過去14日分の動線データから濃厚接触者候補を数分で自動リストアップします。「先週の3階病棟の接触リスク上位者は?」とチャットで尋ねれば即座に回答が返り、専門知識がなくても状況把握が可能になります。従来は聞き取り調査に数日〜数週間かかっていた初動対応を、定量データに基づく数分の作業に変えることを目指します。
国内の病院約8,200施設のうち、専任の感染管理担当者(ICN/ICD)を十分に配置できているのは大規模病院に限られ、中小病院では看護師長が本来業務と兼任で感染対策を担っているケースが大半である。
院内感染は年間数万件発生していると推計され、MRSAやノロウイルス、多剤耐性菌のアウトブレイクが起きると病棟閉鎖や賠償リスク、風評被害に直結する。しかし現状の感染対策は「手指衛生の巡回チェック」「症例発生後の聞き取り調査」など事後対応・感覚頼みが中心で、誰がどこでどれだけ接触したかという定量データが存在しない。特に病床100〜400床規模の急性期病院では、医師・看護師・清掃スタッフ・見舞客が複雑に交錯する動線を人手で把握するのは不可能に近い。結果として、アウトブレイクの初動が遅れ、原因特定にも数日〜数週間を要するケースが常態化している。
位置測位データから接触イベントを抽出する「接触検知アルゴリズム」(時空間クラスタリング)が中核となり、距離・時間・頻度を重み付けして接触リスクスコアを算出する。
機械学習モデルは過去の感染発生パターンと動線データを学習し、次にアウトブレイクが起きやすいエリア・時間帯を予測する(異常検知・時系列予測)。自然言語処理を用いた対話AIが、感染管理担当者からの質問に対しダッシュボードデータを要約・回答し、専門知識がない職員でも直感的に状況把握できるようにする。画像解析AI(オプション)は防犯カメラ映像からマスク着用率や手指消毒実施率も補助的に検知し、接触リスクスコアに反映する。
病棟の主要動線(ナースステーション、病室入口、処置室、共用トイレ、エレベーター前など)にBLEビーコン付きバッジまたは既設Wi-Fi/UWB測位を組み合わせたセンサーを設置し、職員・患者・清掃スタッフの位置データをリアルタイム収集する。
AIがこの位置データを解析し、誰と誰が何秒間・何メートル以内で接触したかを自動算出、接触頻度が高いホットスポットや個人を「接触リスクマップ」として可視化する。感染管理担当者はダッシュボード上で日次・週次の接触密度推移を確認でき、感染症患者が発生した際はAIが過去14日間の動線データから濃厚接触者候補を自動リストアップする。さらにチャットボット形式のAI対話機能により「先週の3階病棟の接触リスク上位者は?」といった自然言語での問い合わせにも即座に回答する。これにより従来数日かかっていた濃厚接触者特定作業が数分に短縮され、感染管理担当者は予防的な巡回・指導に時間を割けるようになる。
| 看護師長の感染対策兼任残業代(月40時間×時給3,000円換算) | 年間約144万円 |
| アウトブレイク発生時の病棟閉鎖による診療報酬減収(1回あたり) | 1回500万〜1,000万円の想定 |
| 感染症訴訟・見舞金対応の引当・保険料相当 | 年間約200万円の想定 |
| 保健所報告書類・院内監査資料の作成にかかる残業・外部委託費 | 年間約60万円 |
| SaaS月額利用料(100-300床規模) | 月30万円(年360万円) |
| センサー・ビーコン機器リース(病棟3か所、初期設置費含む) | 初期150万円+月9万円(年108万円) |
| 初期導入コンサルティング費(動線設計・院内規程整備、スポット) | 初回100万円 |
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病床100〜400床規模の急性期病院では専任のICN/ICDを配置できず、看護師長が本来業務と兼任で感染対策を担っているケースが大半である。
現状は手指衛生の巡回チェックや症例発生後の聞き取り調査など感覚頼みの事後対応が中心で、誰がどこでどれだけ接触したかという定量データが存在しない。医師・看護師・清掃スタッフ・見舞客が複雑に交錯する動線を人手で把握するのは不可能に近く、アウトブレイク時の原因特定に数日〜数週間を要する状態が常態化している。この初動の遅れが病棟閉鎖や賠償リスク、風評被害に直結するため、動線データを定量的に可視化する仕組みが必要とされている。
実証フェーズ(0-6ヶ月)は3施設でのセンサー設置とダッシュボードのプロトタイプ構築であり、動線データの特性や病院ごとの運用要件が事前に確定しないため準委任契約が適する。
精度検証フェーズ以降、接触リスクスコアの算出仕様や画面要件が固まった段階で機能単位の請負契約に切り替えるのが望ましい。発注時は「接触リスクスコアの精度80%以上」といった検収基準をKPIロードマップの数値と連動させて契約書に明記し、精度未達時の追加改修範囲を事前に取り決めておく必要がある。またセンサー機器のリース契約とソフトウェア開発契約は別建てにし、機器保守費用と開発委託費用の責任分界点を明確にすること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 感染管理担当者（ICN/ICD、または兼任の看護師長） |
| セカンダリ | 病棟看護師、清掃スタッフ、感染対策委員会メンバー、病院経営層（月次報告の閲覧） |
| 管理 | 病院側の情報システム部門担当者、およびContactGuardのカスタマーサクセスチーム（センサー保守・レポート提出） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 位置データ収集機能 | BLE/UWBセンサー受信データ→座標変換・時刻同期→職員/患者ID別位置ログをDB保存 |
| 接触検知アルゴリズム(時空間クラスタリング) | 位置ログ→距離・時間閾値でクラスタリング→誰と誰が何秒何m接触したかを生成 |
| 接触リスクスコア算出 | 接触イベント一覧→距離・時間・頻度を重み付け計算→個人/エリア別リスクスコアを出力 |
| 接触リスクマップ可視化 | リスクスコアデータ→病棟平面図へマッピング→日次/週次ヒートマップを画面表示 |
| 濃厚接触者自動リストアップ | 感染患者IDを入力→過去14日間の接触履歴を検索→濃厚接触者候補リストを出力 |
| アウトブレイク予測モデル | 過去感染発生データと動線データ→時系列・異常検知学習→エリア/時間帯別発生予測を提示 |
| NLP対話AI(チャットボット) | 自然言語の質問文→ダッシュボードデータを検索・要約→回答文をチャット表示 |
| 画像解析AI(マスク・手指衛生検知) | 防犯カメラ映像→マスク着用/手指消毒動作を画像認識→実施率をリスクスコアへ反映 |
| 月次レポート自動生成 | 月次接触・リスクデータ→集計・グラフ化→感染対策委員会向けPDFを出力 |
| 緊急解析レポート作成 | アウトブレイク発生通知を受信→詳細接触経路を解析→原因エリア特定レポートを作成 |
| 行政報告連携機能 | 院内感染発生データ→保健所報告フォーマットへ変換→CSV/API連携で送信 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, bed_count, address, contract_plan, contract_start_date |
wards | ward_id, facility_id, ward_name, floor, layout_map_url |
users | user_id, facility_id, role(医師/看護師/清掃/患者/見舞客), name, department |
devices | device_id, user_id, device_type(BLE/UWB), battery_level, last_sync_at |
position_logs | log_id, device_id, ward_id, x_coord, y_coord, timestamp |
contact_events | event_id, user_id_a, user_id_b, distance_m, duration_sec, occurred_at |
risk_scores | score_id, user_id, ward_id, risk_score, calc_date, factors_json |
outbreak_cases | case_id, facility_id, pathogen_type, index_patient_id, detected_at, contact_list_json |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 接触リスクマップ画面 |
| 3 | 動線ヒートマップ画面 |
| 4 | 濃厚接触者検索画面 |
| 5 | AI対話チャット画面 |
| 6 | アウトブレイクレポート画面 |
| 7 | 施設・デバイス管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core(センサーデータ大量収集に対応) |
| 2 | Amazon Timestream(位置ログの時系列保存に最適) |
| 3 | Python/scikit-learn(接触検知・リスク算出の実装容易) |
| 4 | React(ダッシュボードの高速UI構築) |
| 5 | OpenAI API(自然言語問い合わせ対応を短期実装) |
| 6 | PostgreSQL(マスタ・イベントデータの整合性管理) |
| 7 | Docker/Kubernetes(複数病院向けスケール運用に対応) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上(月間ダウンタイム3.6時間以内)を24時間365日で維持 |
| 性能 | 性能: 位置データは1秒あたり最大5,000タグの更新を処理し、接触検知結果を5秒以内に反映 |
| セキュリティ | セキュリティ: 位置情報は医療情報システム安全管理ガイドライン準拠でAES-256暗号化・匿名化ID化して保存 |
| データ保持 | データ保持: 動線データは90日で自動削除、感染発生関連データは1年間保存後アーカイブ |
| 運用 | 運用: センサー故障・通信断時は5分以内に管理者へアラート通知、月次保守レポートを提出 |
| バックアップ | バックアップ: データは日次バックアップを実施し、RPO1時間・RTO4時間以内で復旧可能 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証協力病院1施設で、既存の見取り図と職員の証言をもとに手作業で動線図を作成し、接触リスクマップの考え方が現場で受け入れられるかを確認する | 訪問の交通費と資料作成の人件費のみ |
| ②最小システム | 市販のBLEビーコンと簡易ダッシュボードを組み合わせ、一部病棟のみで接触検知の自動化を試し、位置データから接触イベントを抽出できるかを検証する | センサー数個分の購入費とクラウド利用料の範囲、外注は最小限 |
| ③本開発 | 複数病棟・複数施設に対応できるよう測位精度とアルゴリズムを本格実装し、行政報告・診療報酬加算対応のレポート出力機能まで含めて開発する | 外注開発で数か月分の費用と、量産センサーの調達費を要する水準感 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 急性期病院(病床200床規模)の感染管理認定看護師(ICN) | 現場の接触リスク把握の課題感と業務フローを直接把握できる | 日本看護協会認定看護師のICN養成校同窓会や感染管理学会経由で紹介依頼 |
| 病床100-400床規模病院の事務部長・経営企画担当者 | SaaS導入の予算決裁権を持ち投資判断のポイントを聞ける | 病院経営者向け展示会(HOSPEX Japan等)や病院団体の勉強会で接触 |
| 大学病院感染制御部門の医師(ICD:感染制御医) | 臨床エビデンス設計と精度検証フェーズの共同研究先になりうる | 日本感染症学会・日本環境感染学会の学術大会で研究発表者に直接声掛け |
| 医療機器商社(アルフレッサ、メディセオ等)の病院担当営業 | 既存の病院との取引関係を活かした代理店契約の可能性を探る | 商社の医療機器事業部門に企業窓口経由でアプローチし面談設定 |
| 保健所の感染症対策担当職員(地域保健課等) | 行政報告連携機能の要件と院内感染発生時の報告フローを確認 | 所轄保健所の感染症対策窓口へ事業説明資料を持参してヒアリング依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 感染管理認定看護師（ICN）コミュニティ | ICNの研修会・勉強会に参加し「感染対策の負担を減らす仕組みを作っている、現場の困りごとを聞かせてほしい」と声をかけてヒアリングを依頼する |
| 医療機器商社の営業担当者 | 既存の病院との関係がある担当者に「感染対策分野の新しい取り組みを一緒に紹介してほしい、まずは話を聞いてくれる病院を紹介してほしい」と依頼する |
| 感染対策関連の学会・展示会 | ブース出展や名刺交換で「アウトブレイク時の初動対応で困っていることはあるか」と聞き、興味を示した担当者に個別説明の場を設ける |
| 大学病院の感染制御部門との連携 | 共同研究や実証協力の形で「無償または低コストで試験導入させてほしい、その代わり率直な使用感を教えてほしい」と提案する |
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（創業融資） | 創業予定者・創業後まもない法人（本事業のように自己資金 100万円 を投じて法人設立する場合） | センサー機器の量産手配やクラウド基盤構築など初期投資が先行する事業のため、運転資金の融資が必要。融資額は 650万円 を想定 |
| IT導入補助金 | SaaS型のダッシュボードやAI解析システムを自社で開発・導入する中小企業 | 接触リスク可視化ダッシュボードや対話AI機能の開発費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| ものづくり補助金（革新的サービス開発・試作品開発枠） | BLEビーコンやUWB測位センサーを用いた試作機・実証システムを開発する事業者 | 実証フェーズでのセンサー試作・接触検知アルゴリズムの開発が対象になりうる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 創業間もない小規模事業者 | 展示会出展や販路開拓（医療機器商社・病院団体への営業活動）の費用を補助対象にできる可能性がある |
| 都道府県・市区町村の創業支援事業（例: 東京都中小企業振興公社 創業助成事業） | 都内等で創業する法人・個人事業主 | 自己資金 100万円 に加えて、実証病院への訪問・機器設置費用の一部を助成対象にできる可能性がある |
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。
この領域に取り組む仲間がコミュニティ内にいます。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的な表示です。