Who（誰が）
従業員50〜1000名規模で産業医選任義務を負う企業の労務・人事担当者と、月1〜2回訪問する非常勤産業医が主な利用者である。
対象とする社会課題：産業医面談が形式化し、メンタルヘルス不調の早期発見が遅れる問題
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。
産業医は非常勤で訪問回数も面談時間も限られ、労務担当者は勤怠データをExcelで手動集計して当日口頭で説明するしかない。事前情報が乏しいまま短い面談が形式的に終わり、長く残業が続く人やメンタル不調の初期サインが見過ごされ、休職や離職に至ってしまう。現場の疲弊を放置しないために、この事業が必要だと考えた。
※ 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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従業員50〜1000名規模の企業の労務担当者が、KING OF TIMEやジョブカンなどの勤怠データとストレスチェック結果をAPI経由で自動取込し、残業時間・深夜労働・休暇取得率の異常をAIが検知してリスクスコア付きの面談準備シートを自動生成するSaaSです。
労務担当者は従来1人あたり平均30分かけていたExcel手動集計・資料作成が不要になり、ダッシュボードで対象者リストを確認して面談日程調整に専念できます。月1〜2回しか訪問できない非常勤産業医は、面談前にAIが生成した勤務パターンの異常点・ストレスチェック自由記述の感情分析・過去面談との比較サマリーを確認でき、15〜30分の限られた面談時間を本人との対話そのものに使えるようになります。面談後の記録も音声・テキスト入力からAIが自動で構造化保存し、次回面談時に経年変化として提示されます。
労働安全衛生法では月80時間超の残業者等に対し産業医面談実施が義務付けられているが、従業員50〜1000名規模の企業では労務担当者が勤怠データをExcelで手動集計し、産業医への情報共有が面談当日の口頭説明に依存しているケースが多い。
非常勤産業医は月1〜2回の訪問で1人あたり15〜30分の面談時間しか確保できず、事前情報が不足したまま表面的なヒアリングに終始しがちである。結果として、うつ病等の初期症状や過重労働の蓄積リスクを見逃し、休職・離職に至るケースが後を絶たない。厚生労働省の調査では労働者の54%が仕事に強い不安・ストレスを感じている一方、面談後のフォロー体制の実効性は企業規模により大きく差があり、特に専任の産業保健スタッフを持たない中規模企業ほど準備不足が深刻である。
時系列解析モデルが勤怠データの異常パターン(残業急増、深夜労働の連続、休暇取得率の急減等)を検知し、特徴量からリスクスコアを算出する。
自然言語処理エンジンがストレスチェックの自由記述や面談メモを解析し、感情トーンとキーワードを抽出して注意ポイントを提示する。生成AIが構造化データと過去面談履歴を統合し、産業医向けの面談準備サマリーと質問候補リストを自然文で自動生成する。チャットボットが労務担当者からの制度運用に関する問い合わせに24時間対応し、産業医との連絡調整も半自動化する。
勤怠管理システムやストレスチェックツールとAPI連携し、AIが残業時間・深夜労働・休暇取得状況・直近3ヶ月のトレンドを解析して対象者ごとの面談準備シートを自動生成する。
労務担当者はダッシュボードで面談対象者リストとリスクスコアを確認し、面談日程の調整のみに集中できる。産業医は面談前にAIが生成したサマリー(勤務パターンの異常、ストレスチェック自由記述の感情分析結果、過去面談との比較)を確認し、限られた面談時間を本人との対話に充てられる。面談後の記録も音声入力やテキスト入力からAIが構造化して自動保存し、次回面談時に経年変化として自動的に提示される。これにより準備作業は従来1人あたり平均30分から5分程度に短縮される想定である。
| 労務担当者の手動集計人件費(Excel集計・資料作成に月20時間、時給3000円換算) | 年間72万円 |
| 休職者1名発生時の代替要員確保・引継ぎ・生産性低下コスト | 1件あたり150万円前後 |
| 過重労働を見逃した末の離職に伴う採用・研修コスト | 1名あたり80万円前後(採用50万円+研修30万円の目安) |
| 労働基準監督署の指摘・是正勧告対応にかかる労務担当者の残業・対応時間 | 対応発生時1件あたり20〜30万円相当の目安 |
| スタンダードプラン(従業員201〜500名) | 月額12万円(年間144万円) |
| エントリープラン(従業員50〜200名) | 月額5万円(年間60万円) |
| エンタープライズプラン(従業員501〜1000名) | 月額25万円(年間300万円) |
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労働安全衛生法で月80時間超の残業者等への産業医面談実施が義務付けられているが、専任の産業保健スタッフを持たない中規模企業では労務担当者がExcelで勤怠データを手動集計し、産業医への情報共有が面談当日の口頭説明に依存しているケースが多い。
非常勤産業医は1人あたり15〜30分の面談時間しか確保できず、事前情報不足のまま表面的なヒアリングに終始しやすい。結果としてうつ病等の初期症状や過重労働の蓄積を見逃し、休職・離職に至るケースが後を絶たない。厚労省調査で労働者の54%が強いストレスを感じている一方、面談後のフォロー実効性は企業規模による差が大きく、準備の仕組み化が急務である。
MVP開発は要件確定後の準委任契約が向く。
勤怠管理システムごとにAPI仕様が異なり連携中に仕様変更や追加要望が発生しやすいため、請負での固定範囲契約では手戻りコストが発注側に転嫁されるリスクが高い。Phase2以降の機能拡張フェーズも、感情分析モデルの精度検証を繰り返しながら仕様を調整する必要があるため準委任が基本となる。ただし画面デザインや連携先が固まった単機能追加(例: ダッシュボードのUI改修)は範囲を明確にして請負に切り出すことでコスト管理がしやすくなる。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員50〜1000名規模企業の労務・人事担当者（面談対象者抽出・日程調整・ダッシュボード運用） |
| セカンダリ | 非常勤・嘱託産業医（面談準備サマリー閲覧、面談記録入力） |
| 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（企業アカウント管理、API連携設定、権限設定） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 勤怠データ連携取込機能 | 勤怠管理システムのAPIデータを取込→残業・深夜労働時間を正規化→統合DBに格納。 |
| リスクスコア算出機能 | 直近3ヶ月の勤怠データを入力→時系列解析AIが異常検知→対象者別リスクスコアを出力。 |
| 自由記述感情分析機能 | ストレスチェック自由記述を入力→NLPが感情トーン抽出→注意キーワード一覧を出力。 |
| 面談準備サマリー自動生成機能 | 勤怠異常・感情分析・過去面談履歴を入力→生成AIが統合→産業医向け面談サマリーを出力。 |
| 面談対象者ダッシュボード機能 | リスクスコア・面談対象者データを入力→優先度順に集計→労務担当者向け一覧画面を表示。 |
| 面談日程調整機能 | 産業医・対象者の空き状況を入力→AIが候補日時を提示→双方に調整案を自動送信。 |
| 面談記録構造化保存機能 | 面談時の音声・テキストを入力→AIが項目別に構造化→面談記録DBに自動保存。 |
| 経年変化比較表示機能 | 過去面談記録とスコア推移を入力→時系列比較処理→経年変化グラフを産業医に提示。 |
| 産業医マッチング機能 | 企業の希望条件を入力→提携産業医DBと照合→適合産業医候補リストを出力。 |
| 組織健康分析レポート生成機能 | 部署別・年代別リスクデータを入力→集計・可視化処理→経営層向けレポートPDFを出力。 |
| 労務担当者向けチャットボット機能 | 労務担当者からの制度質問を入力→AIが回答生成・連絡調整を代行→回答結果を返信。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, employee_count, plan_type, contract_start_date, billing_status |
employees | employee_id, company_id, department, age_band, position, hire_date, employment_status |
attendance_records | record_id, employee_id, work_date, overtime_minutes, late_night_minutes, leave_flag, source_system |
stress_check_results | check_id, employee_id, check_date, score_total, free_text, sentiment_score |
risk_scores | score_id, employee_id, calc_date, overtime_score, sleep_pattern_score, sentiment_score, total_risk_score |
interview_summaries | summary_id, employee_id, interview_date, ai_summary_text, question_candidates, doctor_id |
interview_records | record_id, employee_id, interview_date, input_type, structured_notes, next_action |
doctor_assignments | assignment_id, company_id, doctor_id, contract_status, matching_fee_status, start_date |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 面談対象者一覧ダッシュボード |
| 2 | 個人別リスクスコア詳細 |
| 3 | 面談準備サマリー閲覧画面 |
| 4 | 面談記録入力・確認画面 |
| 5 | 勤怠データ連携設定画面 |
| 6 | 組織健康分析レポート画面 |
| 7 | 産業医マッチング管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(S3,RDS) - 医療機微データの堅牢なインフラ基盤 |
| 2 | Python/FastAPI - ML推論APIの高速実装に適する |
| 3 | PostgreSQL - 時系列データと構造化データの両立管理 |
| 4 | LangChain+GPT-4API - 面談サマリー自然文生成に活用 |
| 5 | Prophet/LSTM - 勤怠時系列の異常検知モデル構築 |
| 6 | Auth0 - 医療情報アクセスの多要素認証実装 |
| 7 | Whisper API - 面談音声入力の自動文字起こし |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上(月間許容ダウンタイム約3.6時間以内)を維持する。 |
| セキュリティ | セキュリティ: 健康情報はAES-256で暗号化して保存し、アクセスログを1年間保持する。 |
| 性能 | 性能: 対象者1000名分のリスクスコア日次バッチ処理を30分以内に完了する。 |
| アクセス制御 | アクセス制御: ISMS/Pマークを取得し、産業医・労務担当者間でロールベースの閲覧権限を分離する。 |
| 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、障害時RPO24時間・RTO4時間以内で復旧する。 |
| 監査 | 監査: 全アクセス・操作履歴を5年間保存し、労働安全衛生法の記録保存義務に対応する。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業から預かった勤怠データを人力でExcel集計し、面談準備サマリーをPDFで手作りして産業医に渡し、実際に使われるか・何が足りないかを確かめる | 自分の作業時間と交通費、簡単なテンプレート作成費のみで、外部発注はほぼ発生しない水準感 |
| ②最小システム | 主要な勤怠管理システムのうち数種類とAPI連携し、リスクスコアと面談準備シートを自動生成する試作を作り、パイロット企業数社で実運用に近い形で検証する | 外注中心で数か月分の開発費相当、AI利用料（API利用分）を含む水準感 |
| ③本開発 | 産業医向けUI・フィードバック機能・音声入力による面談記録の構造化・マッチング機能などを本実装し、複数社への同時提供に耐える体制に仕上げる | MLエンジニア・バックエンドエンジニアを含む継続的な開発費とサーバー費が中心となる水準感 |
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 |
|---|---|---|
| 従業員300〜500名規模の製造業・IT企業の人事労務部長または産業保健スタッフ | 勤怠集計・面談準備の実務負担を最も体感しており課題感が明確なため | 産業保健関連セミナーや人事労務系交流会、既存の社労士事務所からの紹介で接点を作る |
| 複数企業を担当する非常勤産業医(月1〜2回訪問型) | 限られた面談時間の課題当事者でありAIサマリーの実用性を検証できる | 地域産業保健センターや産業医科大学同窓会、産業医紹介会社経由で紹介依頼 |
| 労務・給与計算を扱う社労士事務所の代表社労士 | 顧問先企業への導入紹介チャネルとなり得るため提携可能性を探る | 全国社会保険労務士会連合会の地域支部勉強会に参加し名刺交換 |
| 主要勤怠管理SaaSベンダー(例:マネーフォワード、KING OF TIME等)のアライアンス担当者 | API連携の技術仕様とデータ提供条件を早期に擦り合わせる必要があるため | 各社の問い合わせフォームからAPIパートナー相談として連絡、展示会でも接触 |
| 地域産業保健センター(地域窓口)の相談員または統括者 | 中小規模企業の産業保健支援ノウハウとネットワークを持つため協業余地を探る | 厚生労働省委託事業の実施主体である産業保健総合支援センターに直接問い合わせ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 顧問社労士・産業医のネットワーク経由の紹介 | 「面談準備の手間を減らす仕組みを作っている、無償のパイロット企業を探している」と伝え、顧問先の労務担当者への紹介を依頼する |
| 人事労務系のオンラインコミュニティ・SNS | 労務担当者が集まるコミュニティで「産業医面談の準備で困っていることを教えてほしい」と課題ヒアリングを呼びかけ、話を聞いた相手にパイロット参加を打診する |
| 勤怠管理SaaSベンダーとの提携紹介 | 「あなたの勤怠データを面談準備に活かす連携機能を作った、既存導入企業に無償で試してもらいたい」と持ちかけ、営業担当から顧客企業へ橋渡しを依頼する |
| 地域産業保健センター・産業医科大学等の紹介 | 「非常勤産業医の面談時間を有効に使うための準備支援を試している」と説明し、関わりのある企業の労務担当者への紹介をお願いする |
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） | 法人設立からおおむね間もない事業者、代表者の自己資金や事業計画に一定の要件があります | サーバー・データ基盤構築やパイロット導入など創業初期の先行費用を、500万円の融資でカバーする候補になります。運転資金枠と設備資金枠を分けて申請できる点も相性が良いです。 |
| 東京都創業助成事業（自治体による創業助成金の代表例） | 都内で創業予定または創業して一定期間内の中小企業・個人事業主 | MVP開発費や人件費の一部を補助対象にできる可能性があり、公庫融資と併用して初期の資金繰りを補強できます。実施主体は自治体なので都道府県・市区町村ごとに要件を確認する必要があります。 |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的な製品・サービス開発に取り組む中小企業・小規模事業者 | AIによるリスクスコア算出や自然言語処理エンジンなど、新規性のあるサービス開発部分が補助対象として整理できる可能性があります。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の上限あり） | 初期のウェブサイト整備や営業資料作成、展示会出展など、最初の10社を開拓するための販路開拓費用に使える候補です。 |
| IT導入補助金 | IT導入支援事業者として登録したベンダー、およびそのツールを導入する中小企業 | 自社が直接受給する補助金ではありませんが、IT導入支援事業者として登録すると、顧客企業が導入費用の補助を受けられるようになり、営業時の訴求材料として使える候補です。 |
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で情報交換しています。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・保存などの行動にもとづく自動集計の相対表示です