Who（誰が）
従業員10〜50名規模の重度訪問介護事業所のサービス提供責任者・管理者、および現場のヘルパー
対象とする社会課題：重度訪問介護の人材不足と、複雑な長時間シフト調整の属人化
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。
重度訪問介護は有効求人倍率が15倍を超え、慢性的な人手不足が続く。中小事業所ではサービス提供責任者が紙とExcelで利用者とヘルパーの相性・資格・移動時間を手作業で組み合わせ、月末には数十時間を費やす。急な欠勤が出れば代替探しに追われ、疲弊した現場は新規依頼を断らざるを得なくなる。この事業は、その属人化した調整をAIに任せることで、現場が「断らない介護」を続けられるようにするために必要とされている。
※ 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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重度訪問介護事業所のサービス提供責任者が、利用者の希望時間帯・必要ケア内容・相性NGリストと、ヘルパーの資格・稼働可能時間・移動手段をアプリに入力すると、AIが労基法の休憩・上限時間制約や過去の欠勤傾向を踏まえた週次・月次シフト案を数十秒で複数提示します。
急な欠勤が出た場合はチャットボットが対象ヘルパー全員に自動打診し、返信を集計して代替者を確定、利用者家族へも自動通知します。ヘルパーはスマホから希望シフトや体調を申告でき、AIが働きすぎの兆候を検知して管理者に警告します。月40〜60時間かかっていたシフト調整を数時間に圧縮し、欠勤対応の疲弊と利用者の待機不安を同時に減らすことを目指します。
重度訪問介護は1回8時間超の長時間・1対1対応が基本で、利用者ごとに医療的ケアや意思疎通の作法が異なるため、ヘルパーの育成・配置調整に膨大な事務工数がかかる。
厚労省調査では重度訪問介護従事者の有効求人倍率は15倍超とされ、全国で慢性的な担い手不足が続いている。従業員10〜30名規模の中小事業所では、サービス提供責任者が紙とExcelで数十件の利用者・数十名のヘルパーの相性・資格・移動時間・希望シフトを手作業で組み合わせており、月末の作成に1人あたり40〜60時間を要するケースもある。急な欠勤が出ると代替者探しに数時間かかり、利用者家族への謝罪連絡や自らの穴埋め出勤で疲弊し、離職の連鎖につながっている。結果として新規依頼を断らざるを得ず、地域の「介護難民」化が進んでいる。
最適化AI(制約充足・数理最適化エンジン)がシフト組みにおいて、資格適合・相性・移動距離・労基制約・希望条件を多目的最適化し実行可能な複数案をスコア付きで提示する。
自然言語対話AI(チャットボット)がヘルパーへの欠勤代替打診・シフト希望収集・体調ヒアリングを24時間自動対応する。予測AIが過去の欠勤率・稼働履歴からヘルパーごとの離職リスクスコアと欠勤発生確率を算出し、事前に人員バッファを提案する。これらの解析結果はダッシュボードに統合され、管理者は異常値のみを確認すればよい設計とする。
サービス提供責任者は利用者の希望時間帯・必要ケア内容・相性NGリストと、ヘルパーの資格・稼働可能時間・移動手段・スキルレベルをアプリに入力するだけで、AIが週次・月次の勤務案を自動生成する。
AIは過去の欠勤傾向、通勤時間、利用者との相性履歴、労基法上の休憩・上限時間制約を同時に満たす組み合わせを数十秒で最適化し、複数案を提示する。急な欠勤が発生した場合はチャットボットが対象ヘルパー全員に自動打診し、返信状況をリアルタイムに集計して代替者を確定、利用者家族にも自動通知する。ヘルパー向けアプリでは希望シフトのチャット入力や体調・移動負担の申告が可能で、AIが「働きすぎ」の兆候を検知し管理者に警告を出す。これにより管理者の調整時間を月40時間から数時間に圧縮し、ヘルパーの突発対応ストレスと利用者側の待機不安を同時に減らす。
| サ責のシフト作成残業代・工数損失(月40〜60時間、時給1,735円換算) | 年間 約100万円 |
| 急な欠勤対応の緊急人件費・タクシー代等(1回3〜5時間×月5回想定) | 年間 約40万円 |
| ヘルパー離職に伴う採用・教育コスト(年2〜3名離職、1名あたり約50万円想定) | 年間 約100〜150万円 |
| 人員不足で新規依頼を断ることによる機会損失(月2件×月商10万円想定) | 年間 約240万円 |
| SaaS基本利用料(ヘルパー20名・利用者15名規模) | 月額 5万円 |
| 欠勤代替マッチングオプション(地域シェアリング) | 月額 2万円 |
| 導入支援・データ移行費(初期一括) | 初回 30万円 |
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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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。
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重度訪問介護は1対1・長時間対応が基本で、利用者ごとに医療的ケアや意思疎通の作法が異なるため、資格・相性・移動時間を踏まえたシフト調整に膨大な手作業が発生している。
サービス提供責任者は紙とExcelで数十件の利用者と数十名のヘルパーの組み合わせを手動で最適化し、月末には1人あたり40〜60時間を要するケースもある。急な欠勤時は代替者探しに数時間かかり、家族への謝罪連絡や自らの穴埋め出勤で担当者が疲弊し、離職の連鎖と新規依頼の断念(介護難民化)につながっている。従業員10〜30名規模の中小事業所では専用の労務管理システムを導入する予算・人員がなく、属人化した調整業務が事業拡大のボトルネックになっている。
MVP開発フェーズは要件が現場ヒアリングを通じて変化しやすいため準委任契約が適しており、最適化エンジンの制約条件やチャットボットの打診フローは提携事業所3〜5拠点での実測データを見ながら反復調整する前提で進めるのが望ましい。
一方、確定した機能仕様に基づく画面実装やAPI連携部分は請負契約でスコープを明確化し、検収基準(工数削減率70%達成など)を数値で定義することを推奨する。個人情報・医療的ケア情報を扱うため、契約書にはISMS準拠のセキュリティ要件と、AI提案に対する人間承認ステップを必ず残すハイブリッド運用の明記を発注時の必須条件とすること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 重度訪問介護事業所のサービス提供責任者(シフト作成・欠勤対応の実務担当者) |
| セカンダリ | 現場で稼働するヘルパー(シフト確認・希望申告・欠勤連絡を行う) |
| 管理 | 事業所管理者・経営層(ダッシュボードで離職リスクや稼働状況を確認し経営判断を行う) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 利用者・ヘルパー基本情報登録 | 利用者の希望時間帯・ケア内容とヘルパーの資格・稼働時間を入力→DB保存→マスタ一覧を出力 |
| 相性NG・スキルマッチング条件設定 | 利用者ごとの相性NGリストと必要スキルを入力→条件テーブル化→最適化AIの制約条件として出力 |
| AIシフト自動最適化生成 | 希望条件・資格・移動時間・労基制約を入力→最適化AIが多目的制約充足計算→スコア付き複数シフト案を出力 |
| シフト案承認・確定 | AI提示の複数シフト案を入力→サ責が内容確認し修正→確定シフト表をヘルパー・利用者へ出力 |
| 欠勤自動代替打診チャットボット | ヘルパーの欠勤連絡を入力→対話AIが対象者へ自動打診・返信集計→代替候補リストを出力 |
| 代替ヘルパー確定・家族通知 | 返信集計結果を入力→最短成立者を自動選定→確定シフトと利用者家族への通知を出力 |
| ヘルパー希望・体調申告チャット | ヘルパーが希望シフト・体調をチャット入力→対話AIが解析・分類→管理者ダッシュボードへ出力 |
| 離職リスク・欠勤確率予測 | 過去の欠勤履歴・稼働データを入力→予測AIがリスクスコア算出→高リスク者一覧と対策案を出力 |
| 働きすぎ検知アラート | 稼働時間・移動負担申告を入力→予測AIが閾値超過を判定→管理者へ警告通知を出力 |
| 異常値統合ダッシュボード | 各AI解析結果(最適化・欠勤・離職リスク)を入力→異常値のみ抽出集約→管理者画面へ出力 |
| 地域シェアリング・人材紹介連携 | 人員不足事業所情報を入力→他事業所ヘルパー融通候補または提携人材紹介会社を自動照合→紹介・成約データを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
offices | office_id, name, address, plan_type, contract_status, created_at |
staffs | staff_id, office_id, name, qualifications, skill_level, commute_method, max_hours_per_week, phone |
clients | client_id, office_id, name, care_needs, medical_care_flags, desired_time_slots, address |
compatibility | compatibility_id, client_id, staff_id, ng_flag, compatibility_note, updated_at |
availability | availability_id, staff_id, weekday, start_time, end_time, status |
shifts | shift_id, client_id, staff_id, office_id, start_datetime, end_datetime, status, approval_flag |
absence_requests | request_id, shift_id, absent_staff_id, broadcast_status, replacement_staff_id, resolved_at |
risk_scores | score_id, staff_id, absence_probability, turnover_risk_score, calculated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・事業所選択 |
| 2 | シフト作成・最適化案表示 |
| 3 | 利用者情報管理 |
| 4 | ヘルパー情報管理 |
| 5 | 欠勤代替打診状況確認 |
| 6 | 異常検知ダッシュボード |
| 7 | ヘルパー希望入力チャット |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/Google OR-Tools(制約充足・多目的最適化の実装に定番) |
| 2 | OpenAI API(欠勤打診・希望収集の対話自動化に活用) |
| 3 | PostgreSQL(利用者・ヘルパー・シフトの整合性管理に適する) |
| 4 | AWS ECS/Lambda(従量課金でSaaS運用コストを抑制) |
| 5 | React/Next.js(管理者ダッシュボードの高速開発) |
| 6 | LINE Messaging API(ヘルパー層への普及率が高い連絡手段) |
| 7 | Auth0(事業所単位の権限管理を短期間で実装) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上を維持し、欠勤打診機能は24時間365日無停止で稼働すること |
| 性能 | 性能: シフト最適化計算はヘルパー50名・利用者30名規模で30秒以内に複数案を提示すること |
| セキュリティ | セキュリティ: 医療的ケア情報・個人情報を扱うためISMS認証を導入1年以内に取得し通信は全てTLS1.2以上で暗号化すること |
| バックアップ | バックアップ: シフト・利用者データは日次バックアップし障害発生時4時間以内に復旧できること |
| 運用 | 運用: 紙運用併用移行期間中はCSVインポート/エクスポートに対応し既存Excel運用からの移行を可能にすること |
| 監査 | 監査: シフト変更・承認履歴を最低3年間保持し労基監査対応のためログ検索・出力機能を備えること |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携事業所数拠点から実際のシフトデータをもらい、担当者が手作業とルールベースの計算で最適化案を作成し、既存の手作業と比較して工数削減の余地を実測する | AIツールの利用料と現場訪問の交通費程度 |
| ②最小システム | 利用者・ヘルパーの条件を入力するフォームと簡易な最適化アルゴリズムのみを実装し、複数案を提示するところまでを試作して現場担当者に使ってもらう | 外注または内部エンジニアの数か月分の人件費 |
| ③本開発 | 欠勤代替打診チャットボット・離職リスク予測・ダッシュボードを含む本格的なSaaSとして開発し、複数事業所で同時に運用できる体制を整える | 開発費に加えクラウドインフラ費用と継続的な運用・CS体制の費用 |
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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10年の収支と資金の集め方、財務、KPI、資本政策、そして図解付きのフル事業計画書・AI実装仕様書……
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……
関連法令・許認可の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 重度訪問介護事業所のサービス提供責任者(従業員10〜30名規模の中小事業所) | シフト作成の実務課題と工数実態を一次情報として把握するため | 地域の訪問介護経営者団体の勉強会・交流会に参加し紹介を依頼する |
| 訪問介護経営者団体(都道府県単位の協議会・組合)の事務局長 | 会員事業所への横展開と信頼性担保のキーパーソンとなるため | 団体公式サイトの問い合わせ窓口から見学・登壇依頼で接点を作る |
| 介護記録ソフトベンダーの事業開発・アライアンス担当者 | API連携による併売チャネル構築の実現性を早期に確認するため | ベンダーの導入事例セミナーやIR資料経由で担当窓口に連絡する |
| 市区町村の障害福祉課または基幹相談支援センターの担当者 | 地域の介護難民化の実態と自治体連携・補助金活用可能性を確認 | 自治体の障害福祉計画策定会議や事業所連絡会に同席し接触する |
| 介護人材紹介会社の営業責任者(重度訪問介護特化枠を持つ会社) | 人材紹介連携手数料モデルの実現性とデータ連携条件を擦り合わせるため | 業界紙広告掲載社に直接アポイントを取り提携条件をヒアリングする |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 重度訪問介護の事業者団体・経営者ネットワーク | 「シフト作成の工数を実測データで確認させてほしい」と伝え、無償のヒアリングとMVP試用を条件に3〜5拠点の紹介を依頼する |
| サービス提供責任者が集まるオンラインコミュニティ・勉強会 | 月末のシフト作成の悩みを聞き取り、「実際の生データで最適化案を作ってみますが試してもらえますか」と個別に声をかける |
| 既存の介護記録ソフトベンダーの営業担当 | 「重度訪問介護のシフト調整で困っている既存顧客を紹介してもらえないか」と依頼し、API連携の検証相手として先行導入させてもらう |
| 地域包括支援センター・自治体の障害福祉担当窓口 | 「地域の重度訪問介護事業所の人材不足対策として無償で試作品を使ってもらいたい」と説明し、担当窓口経由で事業所を紹介してもらう |
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（新規開業資金） | 税務署への開業届提出前後の法人・個人事業主 | 自己資金に加えて運転資金の融資（合計 500万円）を受けられる可能性があり、最適化エンジンや対話AIの開発人件費・初期のクラウド費用に充てられる候補になる |
| 介護分野におけるICT導入支援事業（都道府県が実施する介護事業所向け補助） | 介護保険サービス・障害福祉サービスを提供する事業所（導入側の顧客が対象） | 導入先の重度訪問介護事業所がSaaS導入費の一部補助を受けられる可能性があり、顧客側の導入ハードルを下げる訴求材料になる |
| IT導入補助金（デジタル化基盤導入類型等） | 中小企業・小規模事業者（自社およびSaaSを導入する顧客事業所） | 自社のクラウドインフラ・セキュリティ対応費用や、顧客側の月額利用料の一部を補助対象にできる可能性があり、営業提案時のトークとして使える |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者（創業初期の自社） | チラシ・展示会出展・ホームページ改修など、業界団体や地域包括支援センター向けの販路開拓費用の一部をカバーできる候補になる |
| 東京都創業助成事業（自治体の創業助成、類似制度は各都道府県・市区町村に存在） | 都内（または各自治体）で創業予定・創業後一定期間内の事業者 | 人件費や外部委託費の一部が対象になる制度が多く、カスタマーサクセス人員の採用や導入支援業務の外注費に充てられる候補になる |
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。
介護DXに取り組む創業者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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。