Who（誰が）
HR-Tech企業、医療プラットフォーム企業、産業医紹介・EAP事業者、健康経営支援大手などが買い手として想定される
対象とする社会課題：産業医の面談枠不足により高リスク労働者への支援が遅延する問題
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。
産業医の枠は月に10件から20件程度しかないのに、高ストレス者は毎月何十人も生まれる。人事担当者は医学的根拠なく誰を先にするか決めざるを得ず、産業医は準備に追われる。この構造そのものを変えない限り、面談待ちの1か月から2か月は縮まらない。だからこそ、リスクを可視化し、枠を最適に配分する仕組みが要る。
※ 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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「サンイークラウド」は、人事労務担当者が勤怠データやストレスチェック結果をCSVでアップロードするだけで、AIが従業員ごとのリスクスコアと緊急度を自動判定するSaaSです。
産業医はダッシュボード上でリスクの高い従業員から順に表示され、過去の面談履歴・勤怠傾向をまとめた200字程度のAI要約サマリーを見るだけで面談準備が完了します。従業員はチャットボット形式の問診に2〜3分回答するだけで心理的負荷のシグナルが緊急度判定に反映されます。予約枠は産業医の稼働時間・従業員のシフト・緊急度を突き合わせてAIが自動調整し、人事担当者は承認ボタンひとつで面談確定通知を送信できます。従来1〜2ヶ月かかっていた面談待ちを数週間に短縮し、重症化や休職・離職の予防につなげます。
労働安全衛生法では従業員50人以上の事業場に産業医選任が義務付けられているが、多くの企業では月1〜2回・1回3〜4時間程度の嘱託契約に留まり、面談可能枠は月10〜20件程度しかない。
従業員300人規模の製造業や、リモート主体のIT企業では高ストレス者判定者が毎月30〜50人発生するケースもあり、面談待ちが1〜2ヶ月に及ぶことが常態化している。人事労務担当者は誰を優先すべきか医学的根拠なく判断せざるを得ず、結果として重症化や休職・離職に至る事例が後を絶たない。実際、厚労省の労働安全衛生調査では、メンタルヘルス不調により1ヶ月以上休業した労働者がいる事業所は全体の約13%に達している。産業医側も限られた時間で優先順位を決める情報が不足し、勤怠データや過去の面談記録を毎回手作業で確認するため準備に時間を取られている。この構造的なミスマッチが、面談枠不足の本質的な原因となっている。
リスク予測モデルが勤怠データ（残業時間、休暇取得パターン、深夜労働頻度）とストレスチェックスコアを組み合わせ、機械学習(勾配ブースティング)により3段階の緊急度（要即日対応/2週間以内/1ヶ月以内）を算出する。
自然言語処理モデルがチャットボット問診の自由記述回答と過去面談記録を解析し、うつ症状や離職意向などのキーワード・文脈パターンを検出してリスクスコアに重み付けを行う。最適化エンジン(整数線形最適化)が産業医の稼働可能時間、従業員の勤務シフト、緊急度を制約条件として面談スケジュールを自動生成し、空き枠の埋まり方を最大化する。さらに要約生成AIが面談前に過去記録・当該従業員の状況を200字程度のブリーフィングとして自動作成し、産業医の面談準備時間を短縮する。
人事労務担当者は勤怠システム・ストレスチェック結果・残業時間データを本基盤にCSVまたはAPI連携でアップロードするだけで、AIが従業員ごとのリスクスコアを自動算出する。
産業医はダッシュボード上でリスクスコアの高い従業員から順に表示され、各従業員の過去面談履歴・勤怠傾向・自由記述コメントの要約をAIが自動生成した1枚サマリーとして確認できる。従業員本人はチャットボット形式の問診に2〜3分回答するだけで、AIが自然言語処理により心理的負荷や体調変化のシグナルを抽出し、緊急度判定に反映させる。予約枠の割り当てはAIが最適化アルゴリズムで自動調整し、産業医の稼働時間・従業員の勤務シフト・緊急度を突き合わせて最短で埋まる面談カレンダーを提示する。人事担当者は承認ボタンを押すだけで面談確定通知が従業員・産業医双方に自動送信される仕組みとなり、従来2〜3日かかっていた調整業務が数分で完結する。
| 面談調整業務の人件費(人事担当者、月20〜30件×調整2時間×時給3,000円換算) | 月額12万〜18万円(年額144万〜216万円)の目安 |
| 産業医の面談準備時間の非効率(1件30分×月10件×時給1万円換算) | 月額5万円(年額60万円)の目安 |
| メンタルヘルス不調による1ヶ月以上休業者1人あたりの代替人員・生産性損失 | 1人あたり年間100万〜150万円の目安(休業給付事務・代替要員採用費含む) |
| 早期離職者1人あたりの再雇用コスト(求人広告費・研修費・欠員期間の生産性損失) | 1人あたり50万〜100万円の目安 |
| 月額SaaS利用料(従業員201〜500人プラン) | 月額12万円(年額144万円) |
| 初期導入・データ連携費(勤怠・ストレスチェックAPI連携設定) | 初回一律30万円 |
| 経営層向け組織リスク分析レポート(年間オプション) | 年額15万円 |
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……
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時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
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産業医は月1〜2回・1回3〜4時間程度の嘱託契約が大半で、面談可能枠が月10〜20件程度しかない一方、従業員300人規模の製造業やIT企業では高ストレス者判定者が月30〜50人発生し、面談待ちが1〜2ヶ月に及ぶことが常態化している。
人事労務担当者は誰を優先すべきか医学的根拠なく判断せざるを得ず、産業医も勤怠データや過去の面談記録を毎回手作業で確認するため準備に時間を取られている。この結果、メンタルヘルス不調により1ヶ月以上休業した労働者がいる事業所は全体の約13%に達しており、面談枠不足という構造的なミスマッチが重症化・休職・離職の温床となっている。
MVP開発は実証実験を通じてリスク判定モデルの仕様やUIが変化しやすいため、準委任契約が向く。
特に精度検証や産業医からのフィードバック反映は仮説検証の繰り返しになるため、成果物固定の請負では手戻りコストが発注側に偏りやすい。正式版以降で仕様が固定しやすい勤怠SaaS連携APIの開発などは、範囲を切り出して請負契約とすることも検討可能である。発注時は、AIリスク判定が医療行為とみなされない運用フロー（産業医の最終判断必須）を要件定義書に明記し、産業医監修者によるレビュー工程を契約スコープに含めること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 産業医（嘱託・専属問わず、面談優先順位の判断とダッシュボード操作を行う） |
| セカンダリ | 人事労務担当者・健康管理室スタッフ（データアップロード、面談承認・通知業務を行う）、対象従業員（チャットボット問診への回答者） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当およびシステム管理者（顧客企業側の情報システム部門、アカウント発行・権限設定・API連携設定を担う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 勤怠・ストレスチェックデータ取込 | CSVまたはAPIで勤怠・残業・ストレスチェック結果を入力→形式検証→標準データベースに保存 |
| リスクスコア自動算出 | 勤怠傾向とストレスチェック点数を入力→勾配ブースティングで推論→3段階緊急度スコアを出力 |
| 自由記述NLP解析 | チャットボット回答テキストを入力→うつ症状等キーワード抽出→リスクスコアへの重み付け値を出力 |
| 従業員向けチャットボット問診 | 従業員が2〜3分の質問に回答入力→回答をNLPエンジンへ送信→回答結果を保存し完了通知を出力 |
| 産業医ダッシュボード表示 | 算出済みリスクスコア一覧を入力→緊急度順に並べ替え→高リスク順の従業員一覧を画面出力 |
| 面談前サマリー自動生成 | 過去面談記録・勤怠傾向・自由記述要約を入力→要約生成AIで処理→200字ブリーフィングを出力 |
| 面談枠最適化スケジューリング | 産業医稼働時間・従業員シフト・緊急度を入力→整数線形最適化で計算→最短面談カレンダー案を出力 |
| 面談確定通知送信 | 人事担当者の承認ボタン押下を入力→予約確定処理→従業員・産業医へメール/通知を自動送信 |
| 産業医事後評価フィードバック登録 | 産業医が面談後の実際の重症度を入力→AI判定結果と突合→適合率算出用データとして保存 |
| 組織リスク分析レポート出力 | 部署別・時期別リスクスコア集計データを入力→傾向分析処理→経営層向けPDFレポートを出力 |
| アクセス権限・監査ログ管理 | 利用者のログイン・操作情報を入力→権限判定と操作記録処理→アクセスログを管理画面に出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, employee_count, plan_type, contract_start_date |
employees | employee_id, company_id, department, position, hire_date, shift_pattern |
attendance_records | record_id, employee_id, work_date, overtime_hours, late_night_flag, leave_type |
stress_check_results | check_id, employee_id, check_date, stress_score, high_stress_flag |
risk_scores | score_id, employee_id, calculated_at, urgency_level, score_value, model_version |
interview_records | interview_id, employee_id, doctor_id, interview_date, summary_text, outcome |
chatbot_responses | response_id, employee_id, answered_at, free_text, nlp_signal_tags |
schedule_slots | slot_id, doctor_id, start_time, end_time, status, assigned_employee_id |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | リスクダッシュボード |
| 3 | 従業員サマリー画面 |
| 4 | 予約カレンダー画面 |
| 5 | チャットボット問診画面 |
| 6 | データ連携設定画面 |
| 7 | 分析レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(暗号化・アクセス権限分離の実績が豊富) |
| 2 | Python/LightGBM(勾配ブースティングによるリスク判定) |
| 3 | BERT系日本語NLPモデル(自由記述の症状抽出) |
| 4 | Google OR-Tools(面談枠の整数線形最適化) |
| 5 | React(ダッシュボードUIの開発効率) |
| 6 | PostgreSQL(機微情報の暗号化・権限分離対応) |
| 7 | Auth0(産業医・人事の権限別認証管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: サービス稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム約3.6時間以内）を目標とする |
| 性能 | 性能: リスクスコア算出処理は従業員1000人分のデータで1回あたり5分以内に完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報・機微健康情報はAES-256で暗号化保存し、通信はTLS1.2以上を必須とする |
| アクセス制御 | アクセス制御: 産業医・人事担当者・従業員の3権限区分でロールベースアクセス制御(RBAC)を実装する |
| データ保持 | データ保持: 面談履歴・スコア履歴は労働安全衛生法の記録保存義務に準じ最低5年間保存する想定 |
| 運用 | 運用: 障害発生時は1時間以内の一次対応、4時間以内の復旧を目標とする運用体制を構築する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証協力先の企業から勤怠データとストレスチェック結果をExcelで受け取り、人手でリスクスコアを算出して産業医に提示する。AIモデルを使わず、運用フロー自体が成立するかを確認する。 | 人件費と交通費のみ、外部ツール利用料程度 |
| ②最小システム | チャットボット問診とダッシュボード表示だけを外部のノーコード・ローコードツールで構築し、リスクスコア算出はルールベースの簡易ロジックで代替して現場の受け入れやすさを検証する。 | 外注で数か月分の開発費用 |
| ③本開発 | 機械学習によるリスク判定モデル、自然言語処理による問診解析、最適化エンジンによる面談スケジュール調整を本格実装し、主要な勤怠SaaSとのAPI連携を進める。 | エンジニア複数名の人件費と外部委託費を含む本格開発予算 |
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事業計画の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 従業員300〜500人規模の製造業・IT企業の人事労務部長または健康管理室責任者 | 面談待ち日数・優先順位判断の実態と予算感を直接ヒアリングするため | 日本産業衛生学会や地域の経営者団体（商工会議所）のセミナー経由で接点を作る |
| 嘱託契約で複数企業を担当する産業医（労働衛生コンサルタント資格保有者が望ましい） | AI判定への抵抗感と、医学的な最終判断フローの設計要件を確認するため | 産業医科大学同窓会や日本医師会産業保健委員会の紹介を辿る |
| 大手健診機関（例：社会保険診療報酬支払基金系列や民間健診センター）の法人営業責任者 | 既存の産業医紹介先企業への導入チャネルとして提携可能性を探るため | 健診機関の代表電話・問い合わせフォームから法人提携窓口を紹介依頼する |
| 労務顧問契約数の多い社労士事務所の代表社労士 | 顧問先への代理販売チャネル構築とストレスチェック実務の課題を把握するため | 全国社会保険労務士会連合会の名簿や地域支部の勉強会に参加し名刺交換する |
| 勤怠管理SaaS大手（例：freee人事労務、KING OF TIME等）のAPI連携担当者 | 標準連携API開発の技術要件とパートナー契約条件を確認するため | 各社の開発者向けパートナープログラム窓口にメールで問い合わせる |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 産業医紹介会社への直接コンタクト | 「産業医の面談準備時間を減らすツールを試作中です。実際の業務フローを1時間ほど見せていただけませんか」と依頼し、現場の困りごとを聞く。 |
| 社労士事務所への同行提案 | 顧問先企業の人事担当者訪問に同行させてもらい、「面談枠の調整で困っている企業があれば紹介してほしい」と頼む。 |
| 健診機関への提携打診 | 健診後のストレスチェック結果を活用したいと伝え、「フォロー面談の調整で困っている契約先企業を紹介してもらえないか」と相談する。 |
| 人事労務系の勉強会・セミナーでの名刺交換 | 参加後に「産業医面談の調整で困っていることはありますか」と個別に聞き、後日ヒアリングの約束を取る。 |
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 | これから法人を設立する創業者本人 | 開発費・営業体制構築費に充てる運転資金の融資として活用でき、融資額は500万円を想定。着金は設立から2か月目ごろのため、それまでは自己資金100万円で初期の開発着手費を賄う設計にする趣旨。 |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業・個人事業主 | 機械学習エンジニアや産業医監修者の人件費、広報費など創業初期の運営費の一部を助成対象にできる可能性がある候補。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（この事業では導入先の顧客企業側が対象） | 顧客企業がサンイークラウドを導入する際に活用できる可能性があり、営業提案時に費用負担を下げる材料として案内できる。 |
| 団体経由産業保健活動推進助成金（独立行政法人労働者健康安全機構） | 労働安全衛生法で産業医選任が義務付けられる規模の企業を含む事業者団体 | 産業医との連携体制整備や健康管理の取組みを支援する制度で、顧客企業への導入提案時に併せて案内できる候補。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 販路開拓に取り組む小規模事業者（社労士事務所等の代理販売パートナーを含む） | 展示会出展や営業資料作成、初期の広報活動費用の一部を補助対象にできる可能性がある候補。 |
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。
産業保健×AIに取り組む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。将来の成果を保証するものではありません