Who（誰が）
従業員300名以上の企業人事部門、および介護を抱える40〜50代の管理職・専門職社員が主な利用者であり、社労士事務所や人事コンサルが導入を仲介する
対象とする社会課題：介護離職を防ぐため、勤務先制度と地域介護サービスをAIが個別最適に組み合わせて提案する仕組み
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。
介護は誰にでも突然始まります。会社員の多くは介護休業や時短勤務の制度を知らないまま、相談するタイミングを逃し、結局は退職を選んでしまいます。人事担当者も要介護度別の対応知識を持たず、地域の介護サービス情報は自治体ごとに分断されているため、本人任せの手探りになりがちです。勤務先の制度と地域資源をつなぎ、辞めずに働き続けられる選択肢を用意することが必要です。
※ 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。
ボタンを押すとAIチャットが開き、このケアパスナビの事業内容を読み込んだ状態で、資料の素案をその場で作成します。まずは気になる資料から試してみてください。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
ケアパスナビは、親の介護が始まった会社員がスマホやPCのチャットに『要介護度2、実家は横浜市、母と二人暮らし、自分は営業職でフルタイム』のように入力すると、AIが勤務先の介護休業規程・時短制度と、地域包括支援センターやデイサービスの情報を組み合わせ、『介護休業93日を3回に分割し、平日はデイサービス週3回利用で月120時間勤務を確保』といった具体的プランを提示するサービスです。
プラン確定後はケアマネ紹介や地域包括支援センターへのオンライン予約もAIが仲介し、社員が一人で制度と介護保険の情報を調べ回る負担をなくします。人事部門には匿名化した相談傾向がダッシュボードで見え、どの制度が使われていないか、どの部署で相談が多いかが分かり、制度改善や周知強化に活用できます。
総務省の就業構造基本調査では介護を理由とした離職者が年間約10万人おり、40〜50代の管理職・専門職層が中心となっている。
多くの企業は介護休業(93日)や時短勤務、テレワークなどの制度を持つが、経団連調査では従業員の認知率が3割程度にとどまり『使えることを知らない』まま離職する例が多い。人事部門は個別相談に対応する専門知識(要介護度別の制度活用法や地域サービス情報)を持たず、社労士や外部専門家への相談導線も整備されていない。地域包括支援センターやケアマネの情報は自治体単位で分断され、会社員が自分の勤務先制度と組み合わせて検討できる仕組みが存在しない。結果として、突然の介護発生時に社員は『休むか辞めるか』の二択に陥りやすい。
自然言語対話AI(LLM)が社員へのヒアリングを行い、要介護度・勤務条件・家族状況を構造化データへ変換する。
RAGにより企業別の就業規則・制度文書と地域介護サービスDBを検索し、条件適合度に基づく最適化アルゴリズムで組み合わせプランを生成する。予測モデルが要介護度の悪化傾向や必要ケア時間の増加を推定し、早期の働き方転換タイミングを提案する。人事向けには相談ログをクラスタリング分析し、制度利用率のギャップや改善優先度を可視化する。
会社員がAIチャットに要介護者の状態(要介護度、居住地、家族構成)と自身の勤務条件を入力すると、AIが勤務先の就業規則・介護支援規程(RAGで事前学習済み)と地域の介護サービスDB(地域包括支援センター情報、デイサービス、訪問介護等)を検索し、個別最適な組み合わせプランを提示する。
例えば『介護休業93日を分割取得しつつ時短勤務+週3回デイサービス利用で月120時間の勤務確保が可能』といった具体的シミュレーションを提示する。プラン確定後はケアマネ紹介や地域包括支援センターへのオンライン予約もAIが仲介し、相談から初回面談までの期間を短縮する。人事部門には匿名化された相談傾向をダッシュボードで提示し、制度改善提案や周知強化のアクションに活用してもらう。
| 管理職1名が介護離職した場合の中途採用代替コスト(年収600万円の30〜50%目安) | 180万円〜300万円/件 |
| 介護と仕事の両立による生産性低下(プレゼンティーズム、月数万円の目安) | 年間36万円/人の目安 |
| 人事担当者が個別相談に費やす対応工数(1件3時間×時給2500円目安、月10件) | 年間90万円の目安 |
| 社労士への都度相談費用(1回1万円目安、月2〜3回) | 年間24万円〜36万円の目安 |
| SaaS利用料(従業員300名、月額300円/人) | 年間108万円 |
| 導入支援・研修費(初期一括) | 50万円〜100万円 |
| 人事分析レポート(オプション) | 年額20万円〜 |
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……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
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。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
介護を理由とした離職は年間約10万人にのぼり、その多くが40〜50代の管理職・専門職層である。
企業は介護休業や時短勤務などの制度を用意していても、従業員の認知率は3割程度にとどまり、『使えることを知らない』まま退職してしまう例が多い。人事部門には要介護度別の制度活用法や地域介護サービスの知識がなく、社労士など外部専門家への相談導線も整っていない。地域包括支援センターやケアマネの情報は自治体単位で分断されており、勤務先制度と組み合わせて検討できる仕組みがないため、社員は突然の介護発生時に『休むか辞めるか』の二択に陥りやすい。
MVP開発（フェーズ1のプロトタイプとパイロット3社導入）は要件が固まりきっていないため準委任契約が適し、AIの提案精度や規程取込フォーマットは実際の企業データを見ながら仕様を調整する前提で契約すべきである。
フェーズ2以降、地域包括支援センター連携APIや人事ダッシュボードなど仕様が明確化した機能については請負契約に切り替え、検収基準（相談完了率80%等のKPI達成条件）を明記することが望ましい。発注時は就業規則という機密データを扱うため、開発会社とのNDA締結とISMS等セキュリティ認証の有無を事前に確認し、データ取込フォーマットの権利帰属も契約書に明記する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 介護に直面した従業員300名以上企業の会社員（40〜50代の管理職・専門職層が中心） |
| セカンダリ | 提携先の社会保険労務士事務所・ケアマネ事業所・地域包括支援センター職員 |
| 管理 | 導入企業の人事部門担当者（規程データ管理・相談傾向の閲覧・制度改善の検討） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| AIヒアリング対話機能 | 社員の自然文入力→LLMが対話形式で要介護度・勤務条件を聴取→構造化データを出力 |
| 就業規則RAG検索機能 | 構造化データと企業IDを入力→RAGが就業規則・介護支援規程を検索→適用可能制度リストを出力 |
| 地域介護サービスRAG検索機能 | 居住地・要介護度を入力→地域包括支援センターDBを検索→デイサービス等候補リストを出力 |
| 組み合わせプラン最適化生成機能 | 制度候補と介護サービス候補を入力→最適化アルゴリズムで計算→月間就労可能時間付きプラン案を出力 |
| 要介護度悪化予測機能 | 要介護度の時系列データを入力→予測モデルが悪化傾向を推定→働き方転換推奨時期を出力 |
| ケアマネ紹介・オンライン予約仲介機能 | 確定プランと希望日時を入力→提携ケアマネ事業所の空き状況を照会→予約確定通知を出力 |
| 人事向け相談傾向ダッシュボード | 匿名化相談ログを入力→クラスタリング分析で利用ギャップを算出→改善提案レポートを画面表示 |
| 就業規則データ標準取込機能 | 企業の就業規則PDF/Wordを入力→標準フォーマットへ変換→RAG用ベクトルデータを生成 |
| 企業アカウント・契約課金管理機能 | 契約従業員数とプラン情報を入力→月額課金額を計算→請求書データを出力 |
| 地域包括支援センターAPI連携機能 | 地域コードを入力→自治体APIでサービス空き状況を取得→最新DBへ反映 |
| 紹介手数料計算・請求機能 | 紹介成立実績データを入力→手数料率に基づき計算→提携事業所宛請求書を出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, 会社名, 契約プラン, 契約従業員数, 契約開始日, ISMS認証状況 |
employees | employee_id, company_id, 氏名, 部署, 雇用形態, 週所定労働時間, 上長ID |
company_rules | rule_id, company_id, 制度種別(介護休業/時短/テレワーク), 条文本文, ベクトルID, 改定日 |
consultations | consultation_id, employee_id, 開始日時, 要介護度, 相談ステータス, 完了フラグ, 対応チャネル |
care_recipients | recipient_id, consultation_id, 続柄, 要介護度, 居住地郵便番号, 同居有無 |
care_plans | plan_id, consultation_id, 提案制度組合せ, 想定勤務時間/月, 適合度スコア, 確定フラグ |
care_service_providers | provider_id, 事業所名, サービス種別(デイサービス/訪問介護等), 対応地域コード, 空き状況, 紹介手数料率 |
referrals | referral_id, plan_id, provider_id, 予約日時, 成約ステータス, 手数料金額 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 従業員向けAIチャット相談画面 |
| 2 | 介護状況ヒアリング入力画面 |
| 3 | プラン提示・比較画面 |
| 4 | ケアマネ予約仲介画面 |
| 5 | 人事担当者ダッシュボード |
| 6 | 就業規則データ登録管理画面 |
| 7 | 地域サービス事業所管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4系LLM API(自然言語対話の精度確保のため) |
| 2 | LangChain(RAG構築の実装工数削減のため) |
| 3 | PostgreSQL+pgvector(構造データとベクトル検索を一体運用するため) |
| 4 | AWS(ISMS準拠のセキュア基盤構築が容易なため) |
| 5 | Auth0(企業ごとのSSO/権限管理を簡易導入するため) |
| 6 | Metabase(人事向けダッシュボード開発を短期化するため) |
| 7 | Difyまたは類似基盤(RAGパイプラインの運用管理を効率化するため) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上(ダウンタイム月3.6時間以内)を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: AI対話の平均応答時間3秒以内、プラン生成処理は10秒以内を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS認証取得を前提とし、要介護者個人情報はAES-256で暗号化保存する想定 |
| データ鮮度 | データ鮮度: 地域介護サービスDBは自治体と週1回以上の頻度で同期更新する運用とする |
| 監査ログ | 監査ログ: 就業規則・個人相談データへのアクセスログを5年間保存し四半期ごとに監査する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 3年目想定の利用者30万人規模でピーク時1000rps程度の同時アクセスに対応する設計とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数社の人事担当者に直接ヒアリングし、就業規則の文書とExcelを使って手動でシミュレーションを作り、AIなしでも組み合わせプランを提示できるか確かめる。 | ヒアリングの交通費と資料作成の作業時間だけで、外部発注は行わない水準。 |
| ②最小システム | チャット形式の入力フォームとRAGの試作を組み合わせ、限定した数社の就業規則データを使って自動でプラン生成ができるか検証する。 | AI利用料とRAG構築の外注費が中心で、開発を数か月単位で見込む水準。 |
| ③本開発 | 複数企業の就業規則データを標準フォーマットで取り込める仕組みと地域介護サービスDBとの連携を本格実装し、人事向けダッシュボードも含めて仕上げる。 | システム開発とセキュリティ認証（ISMS等）の取得費用を合わせて、まとまった初期投資を要する水準。 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
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……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 従業員300名以上の企業の人事部長・労務担当役員 | 制度導入の意思決定者であり、就業規則データ提供の合意形成が必要 | 健康経営優良法人認定企業リストや商工会議所の人事担当者会合経由で接点を作る |
| 社会保険労務士事務所の代表社労士 | 就業規則監修・販売チャネル提携の両方を担う要となる相手 | 全国社会保険労務士会連合会の分会や勉強会に参加して紹介を受ける |
| 地域包括支援センターのセンター長・主任ケアマネジャー | 地域介護サービスDB構築とオンライン予約連携の実務窓口 | 市区町村の高齢福祉課経由で管轄センターに連携目的を説明し訪問 |
| 居宅介護支援事業所の管理者(ケアマネジャー) | 紹介手数料モデルの相手方であり利用者受け入れ体制の確認が必要 | 地域包括支援センターからの紹介、または介護支援専門員協会の名簿を活用 |
| 大手HRテック企業(労務管理SaaS)の事業提携担当者 | API連携によりデータ取込負荷を下げ導入企業への訴求力を高める | HR系展示会(HR EXPO等)や既存顧客企業からの紹介で接点を確保 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社会保険労務士事務所への相談 | 顧問先企業に「介護と仕事の両立で悩む社員がいたら、AIで制度と地域サービスを一緒に整理する仕組みを試してみませんか」と持ちかけ紹介を依頼する。 |
| 人事担当者向け勉強会・セミナー | 健康経営や両立支援をテーマにした勉強会に参加し、名刺交換の場で「介護離職の相談対応をAIで支援しています、試験導入しませんか」と直接声をかける。 |
| 健康経営優良法人認定支援の中小企業診断士 | 認定申請を支援する診断士に「認定項目にある両立支援の実績づくりに使えるツールです」と紹介し、担当企業への橋渡しを依頼する。 |
| 人事部門向けオンラインコミュニティ | LinkedInや人事担当者が集まるオンラインコミュニティで課題の記事を発信し、コメントで相談してきた担当者に個別デモを提案する。 |
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・スタートアップ支援資金（創業融資） | 創業前後の法人・個人事業主 | 運転資金として活用でき、融資の合計は500万円を想定。着金までのタイムラグを見込んで早めに申請する候補になる。 |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業する事業者 | 初期のシステム開発費や人件費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。 |
| IT導入補助金（デジタル化基盤導入類型） | 中小企業・小規模事業者 | RAGシステムや顧客管理SaaSの導入・開発費の一部が対象になり得るため、初期投資の負担を下げる候補になる。 |
| 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 | 代表一名体制で行う営業・広報活動（展示会出展やチラシ作成等）の販路開拓費の一部をカバーできる候補になる。 |
| 信用保証協会の創業関連保証制度 | 創業予定者・創業後一定期間内の事業者 | 日本政策金融公庫の融資に加え、民間金融機関からの追加調達を検討する際の信用補完として使える候補になる。 |
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。
同じ高齢化・介護領域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。