Who（誰が）
内科・小児科・耳鼻咽喉科を中心とする1日外来30〜150人規模の診療所と、そこに通院する初診患者を主な対象とする
対象とする社会課題：診療所の問診に時間がかかり、待ち時間増加と医師の負担が慢性化している
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。
紙の問診票では症状がうまく伝わらず、医師は診察室で同じ質問を繰り返す。看護師は人手不足のまま問診に時間を取られ、高齢者や外国人患者は記入自体が負担になる。誰かの努力不足ではなく、仕組みが古いままなのが原因だ。問診をAIが受け止め、医師が確認しやすい形に整えるだけで、待合室の空気も診察室のやり取りも変わる。それを診療所の日常に届けたい。
※ 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940万円の申請資料も、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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『モンシン』は、診療所の受付でタブレットを渡された患者が、AIとチャット形式で会話しながら症状・発症時期・既往歴・服薬状況を answer していくAI問診サービスです。
患者は『いつから痛みますか』『他に症状はありますか』といったAIの質問に答えるだけで、平均5分程度で問診が完了します。回答内容はAIが自動で医療用語に変換し、SOAP形式に近い要約文として電子カルテ連携画面に転記されます。医師は診察開始時にA4半分程度の要約を数秒で確認し、聞き直しの手間なく深掘り質問から診察を始められます。高齢者には音声入力、外国人患者には日英中越の多言語対応を用意し、待ち時間短縮と医師の負担軽減を同時に実現します。
全国の一般診療所（約10万施設）では、初診患者1人あたり紙の問診票記入と看護師による聞き取りに平均10〜15分を要し、外来がピークとなる午前中に待ち時間が1時間を超えるケースが珍しくない。
特に内科・小児科では、症状の経過や既往歴を正確に聞き出すために医師自身が再度問診し直す二度手間が発生し、1日あたり数十分〜1時間の診療時間ロスにつながっている。看護師不足（有効求人倍率2倍超）が常態化する中、問診業務に人手を割く余裕がない診療所も多い。紙の問診票では自由記述が曖昧・不足しがちで、医師が診察開始後に聞き直す必要があり、結果として1人あたりの診察時間が圧迫されている。高齢者や外国人患者は問診票の記入自体が負担となり、待合室での滞在時間がさらに延びる傾向がある。これらは個々の診療所の努力だけでは解決しにくく、業界全体でシステム化が遅れている領域である。
自然言語対話AI（LLMベースの対話エンジン）が問診の質問生成・深掘り・言い換え確認を担い、患者の口語表現を医学的に妥当な症状情報へ変換する。
要約生成AIは収集された対話ログを解析し、緊急度判定（トリアージスコア）と鑑別に必要な情報を優先順位づけしてカルテ用サマリーに整形する。音声認識AIは高齢者や入力が苦手な患者向けに音声入力をテキスト化し、対話AIに橋渡しする。蓄積された問診データは症例パターン解析に用いられ、質問精度・トリアージ精度を継続的にモデル改善するフィードバックループを構成する。
患者は来院前または受付後にタブレット・スマホでAI問診チャットと対話形式でやり取りし、主訴・発症時期・症状の程度・既往歴・服薬状況などを自然な会話で伝える。
AIは患者の回答に応じて追加質問を動的に生成し（例:「痛みは何日前からですか」「他に発熱はありますか」）、平均5分程度で必要情報を収集する。収集したやり取りはAIが自動で医療用語に変換・構造化し、SOAP形式（主観的情報・客観的情報・評価・計画の下地）に近い要約文を生成、電子カルテ連携画面に自動転記する。医師は診察開始時にこの要約（A4半分程度の分量）を数秒で確認でき、確認しながら深掘り質問に集中できる。多言語対応（日本語・英語・中国語・ベトナム語など）により外国人患者にも同一体験を提供し、高齢者向けには音声入力モードを用意する。診療所側の管理画面では、問診完了状況をリアルタイムに把握でき、受付・看護師の呼び出しタイミング最適化にも活用できる。
| 看護師の問診対応人件費（1日70人×12分、時給1800円換算） | 月額約50万円相当の工数 |
| 医師の二度手間による診療時間ロス（1日30〜40分×稼働日数） | 月額20時間相当（機会損失、実質診療枠減少） |
| 紙問診票の印刷・保管・廃棄コスト | 年額約5万円〜10万円 |
| 外国人・高齢患者対応の受付付き添い時間（1件15分×該当患者数） | 月額約10万円相当の工数 |
| 月額基本ライセンス（外来70人規模・標準プラン） | 月額45,000円 |
| 多言語・音声入力オプション | 月額10,000円 |
| 問診件数従量課金（繁忙期超過分、月200件想定） | 月額10,000円（1件50円×200件） |
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一般診療所では初診患者1人あたり紙の問診票記入と看護師の聞き取りに10〜15分かかり、午前中の待ち時間が1時間を超えることが珍しくない。
看護師の有効求人倍率は2倍を超えており、問診に人手を割く余裕のない診療所が増えている。紙の問診票は自由記述が曖昧になりやすく、医師が診察室で再度聞き直す二度手間が発生し、1日あたり数十分〜1時間の診療時間ロスにつながっている。高齢者や外国人患者は記入自体が負担となり、待合室での滞在がさらに長引く傾向がある。
検証フェーズ（0-6ヶ月）はAI対話精度・要約精度が未確定で仕様変更が頻発するため準委任契約が適する。
初期導入フェーズ以降、電子カルテ連携APIや管理ダッシュボードなど仕様が固まった機能については請負契約に切り替え、成果物と検収基準（例：問診所要時間5分以内、離脱率10%未満）を明記する。医療情報を扱うため、委託先には秘密保持契約に加え、個人情報保護法・医療情報ガイドラインに基づくセキュリティ要件を契約書に明記すること。AIモデルの改善は継続的な調整が必要なため、保守運用フェーズは準委任もしくは成果連動型の月額契約が望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 来院患者（初診・再診で症状を伝える人、高齢者・外国人患者を含む） |
| セカンダリ | 診療所の医師・看護師・受付スタッフ（要約確認、呼び出しタイミング調整） |
| 管理 | 診療所の事務長・院長（契約プラン管理、導入施設の管理ダッシュボード運用） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| AI問診対話機能 | 患者の回答→対話AIが追加質問を動的生成→次の質問をチャット表示 |
| 症状情報構造化機能 | 対話ログ→医学用語へ変換・構造化→主訴・既往歴等の項目別データを生成 |
| SOAP要約生成機能 | 構造化データ→要約AIが優先順位付け整形→SOAP形式サマリー文を出力 |
| トリアージスコア判定機能 | 構造化症状データ→緊急度判定AIが解析→トリアージスコアと注意喚起を出力 |
| 電子カルテ連携転記機能 | 生成済みサマリー→連携APIで送信→電子カルテの該当患者欄に自動転記 |
| 音声入力モード | 患者の発話音声→音声認識AIがテキスト化→対話AIへ回答として引き渡す |
| 多言語対応機能 | 患者の言語選択→翻訳エンジンが質問・回答を変換→選択言語で表示 |
| 問診進捗管理ダッシュボード | 各患者の問診状況→受付システムが集計→リアルタイム完了状況一覧を表示 |
| 呼び出しタイミング最適化通知 | 問診完了イベント→受付システムが判定→看護師端末に呼出タイミングを通知 |
| モデル改善フィードバックループ | 蓄積済み問診・診断結果データ→症例パターン解析→質問/トリアージモデルを再学習 |
| 利用状況・課金集計機能 | 施設別問診件数ログ→従量課金集計処理→月次利用実績・請求データを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
clinics | clinic_id, name, plan_type, ehr_vendor_id, address, contract_start_date, monthly_fee, status |
patients | patient_id, clinic_id, name, birth_date, gender, language, phone, created_at |
interviews | interview_id, patient_id, clinic_id, status, started_at, completed_at, dropout_flag |
interview_messages | message_id, interview_id, sender_type, content, timestamp, input_mode |
summaries | summary_id, interview_id, soap_text, triage_score, generated_at, doctor_confirmed_flag |
ehr_integrations | integration_id, clinic_id, ehr_vendor_name, api_key, sync_status, last_sync_at |
billing_records | billing_id, clinic_id, month, base_fee, usage_count, usage_fee, option_fee, total_amount |
staff_users | user_id, clinic_id, role, name, email, login_id, last_login_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 患者問診チャット画面 |
| 2 | 音声入力モード画面 |
| 3 | 受付進捗管理画面 |
| 4 | 医師サマリー確認画面 |
| 5 | 診療所管理ダッシュボード |
| 6 | 多言語設定画面 |
| 7 | 請求・契約管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4系LLM API(対話・要約生成の精度確保) |
| 2 | Whisper(高齢者向け音声入力のテキスト化) |
| 3 | AWS(医療情報取扱に必要なセキュリティ認証実績) |
| 4 | PostgreSQL(構造化医療情報管理に適合) |
| 5 | Next.js(タブレット向けUI開発の効率化) |
| 6 | FHIR規格API(電子カルテ連携の標準準拠) |
| 7 | Auth0(医療情報への認証・アクセス制御) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 診療時間帯(平日8-19時)のシステム稼働率99.5%以上、月間ダウンタイム3.6時間以内 |
| 性能 | 性能: 問診AI応答レスポンス平均2秒以内、同時100セッションの処理に対応 |
| セキュリティ | セキュリティ: 通信・保存データはTLS1.2以上およびAES256で暗号化、ISMS/プライバシーマーク取得を1年目内に完了 |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 二次利用データは匿名化処理を必須化、患者データは国内データセンターに保存 |
| 運用 | 運用: システム障害発生時は30分以内に一次対応を開始、月次バックアップ復旧テストを実施 |
| 拡張性 | 拡張性: 新規電子カルテ連携先の追加開発を平均2ヶ月以内で完了できるAPI設計を維持 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力診療所で患者の音声を録音・簡単な質問シートで聞き取りを行い、人手でSOAP形式の要約を作成して医師に確認してもらい、要約の有用性と質問設計の精度を検証する | AI利用料と診療所への交通費・謝礼程度 |
| ②最小システム | 既存のチャットボットツールやノーコードのフォームで対話を再現し、回答結果をスプレッドシートに集約して簡易的な要約を自動生成し、電子カルテへの手動転記フローで運用検証する | 外注で数週間分の開発費とクラウド利用料程度 |
| ③本開発 | LLMベースの対話エンジンと音声認識・トリアージ判定機能を実装し、電子カルテベンダー1社と連携APIを構築して有償導入できる状態まで仕上げる | 外注または内製で数か月分の人件費とAPI連携・法務顧問費用 |
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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 |
|---|---|---|
| 内科または小児科クリニックの院長（協力診療所候補） | 現場の問診フローと課題感を把握し、プロトタイプ検証への協力を得るため | 地域医師会の紹介、または医療情報学会・CLINICS展の名刺交換から接触 |
| 中小クリニック向けクラウド型電子カルテベンダーの事業開発担当者 | API連携の技術要件と代理店契約の可能性を早期に確認するため | ベンダー公式サイトのパートナー窓口経由、または展示会ブース訪問 |
| 地域医師会（都道府県医師会または郡市医師会）の担当理事・事務局 | 会員診療所への紹介・信頼性の裏付けを得るため | 医師会事務局に事業説明資料を送付し面談を申請 |
| 医療機器商社の医療機関担当営業（例: アルフレッサ、スズケン系列等） | 既存の診療所訪問ルートを活用し導入商談の同行を依頼するため | 商社の新規サービス提案窓口に問い合わせ、既存取引卸経由で紹介依頼 |
| 薬機法・医療法に詳しい弁護士または行政書士（医療系専門事務所） | SaMD非該当の整理と個人情報取扱いの適法性を事前確認するため | 医療系スタートアップ支援実績のある法律事務所に初回相談を申込 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 医師会・地域医療連携ネットワークの紹介 | 地域医師会の勉強会に顔を出し「問診の待ち時間を短くする仕組みを一緒に試してくれる先生を探しています」と直接声をかける |
| 医療機器商社の営業同行 | 既存の商社担当者に「タブレット導入の提案時に一言添えてもらえないか」と頼み、商談への同行をお願いする |
| 医療情報学会・CLINICS展などの展示会 | ブースで実際のAI対話画面を触ってもらい「今の問診で困っていることを教えてください」と会話から入る |
| 知人の医師・看護師からの紹介 | 同級生や以前の勤務先つながりの医師に「無料で試してもらえる診療所を紹介してほしい」と個別に依頼する |
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（新創業融資制度） | 法人設立から間もない代表者・自己資金を投入した創業者 | AI開発費・タブレット調達費・人件費の立ち上げ資金として利用可能。運転資金枠で 940万円 を目安に申し込む想定 |
| 信用保証協会 創業関連保証 | 創業前後で民間金融機関からの追加借入を検討する法人 | 公庫融資と並行し、電子カルテ連携開発や営業要員の採用資金を金融機関から調達する際の保証枠として候補になる |
| 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（この場合は導入先の診療所側が対象になりやすい） | 診療所側がモンシン導入費用にこの補助金を充てられれば営業時の提案材料になり、初期費用ゼロ訴求を後押しできる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模の法人・個人事業主（創業初期の自社） | 展示会出展費用やパンフレット制作・ホームページ整備など販路開拓の一部費用の補助対象になり得る |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・創業後間もない中小企業者 | 人件費・賃借料・広告費など創業初期の運転資金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 を補う候補になる |
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。
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。
医療・ヘルスケア領域の創業を目指す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・お気に入りなどの実績にもとづく自動集計の相対表示です