Who（誰が）
従業員50〜3,000人規模企業の人事労務部門・産業保健スタッフ(産業医・保健師)、および提携する社労士事務所・産業医紹介会社
対象とする社会課題：産業医面談の記録が人事・現場管理者に適切に共有されず、就業配慮が形骸化する問題
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。
産業医が月1回聞き取った「残業は控えたほうがいい」という一言が、現場の上司に届かないまま復職者が再び倒れる。紙とメールの往復に7〜10営業日かかる間に、配慮は形だけになってしまう。産業医・人事・現場が同じ情報を同じ速さで見られる仕組みがなければ、法律が義務化した就業配慮は絵に描いた餅のままだと考えた。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資630万円の申請資料も、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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産業医・保健師が面談後にタブレットで自由記述または音声入力すると、AIが「残業制限」「出張制限」「フォロー期限」などを自動で構造化し、人事担当者のダッシュボードと現場管理者(直属上司)の通知に、それぞれ必要な粒度だけを自動反映するSaaSです。
人事担当者は月20〜30名の要フォロー者の配慮内容・期限・進捗を一覧管理でき、期限3日前にはAIが自動リマインドを送信します。現場管理者には病名等の機微情報を伏せた「業務上必要な範囲」のみが通知され、産業医は過去履歴から再休職リスクスコアを次回面談前に確認できます。従来7〜10営業日かかっていた紙・メールでの情報共有を当日反映に短縮し、配慮漏れによる再休職や訴訟リスクを減らすことを目指します。
従業員50〜999人規模の企業約1.7万社(厚労省統計)では月1回程度の嘱託産業医面談が実施されているが、面談記録は紙やExcelで産業医個人・保健師の手元に留まり、人事担当者や現場の直属上司には「就業制限あり」程度の断片情報しか伝わらないケースが大半である。
結果として、うつ病復職者への残業免除指示が現場管理者に伝わらず再休職に至る、腰痛による就業制限が異動先に引き継がれず悪化するなど、年間数千件規模の配慮漏れインシデントが発生していると推計される。人事担当者は月平均20〜30名の要フォロー者を抱えながら専任者は1〜2名にとどまり、産業医との情報連携は月次会議やメール往復に依存し平均7〜10営業日のタイムラグが生じている。個人情報保護の観点から情報共有範囲を絞りすぎる企業が多く、逆に「安全配慮義務違反」訴訟リスクを高めている点が構造的な未解決要因である。労働安全衛生法66条の8等で就業上の措置は義務化されているが、実務を支えるITツールは電子カルテ的な産業医専用システムか、人事労務システムかのどちらかに偏り、両者を橋渡しする仕組みが市場に存在しない。
自然言語処理AIが面談記録(自由記述・音声書き起こし)から就業制限区分・期限・キーワードを自動抽出し構造化する自動要約・分類エンジンとして機能する。
情報開示範囲判定AIは労安法・個人情報保護法のルールベースと過去の開示実績を学習し、閲覧者の役割(人事/上司/産業医)に応じて開示情報を自動フィルタリングする。予測モデルは過去の休職・復職・面談間隔データから再休職リスクスコアを算出し、産業医・人事に優先フォロー対象を提示する。さらに対話型AIチャットボットが人事担当者からの「この社員の配慮期限は?」等の問いにリアルタイムで回答し、月次会議前の情報収集工数を削減する。
産業医・保健師は面談後にタブレットまたはPCで自由記述または音声入力を行うと、AIが自動で「就業制限区分(残業制限/出張制限/配置転換要否等)」「フォロー期限」「開示可能範囲」を構造化データに変換し、人事システムと現場管理者向けダッシュボードに必要最小限の情報だけを自動反映する。
人事担当者はダッシュボード上で対象者の配慮内容・期限・進捗を一覧管理でき、期限3日前にはAIが自動リマインドを送信し面談再設定を促す。現場管理者(直属上司)には「業務上必要な範囲」のみをAIが自動フィルタリングして通知するため、病名などの機微情報は開示されず、法定の情報開示ルールを技術的に担保する。産業医向けには過去面談履歴・休復職パターンをAIが分析し、次回面談時に確認すべき論点や再休職リスクスコアを自動提示することで、面談の質と一貫性を高める。全体として、産業医・人事・現場が同じ配慮情報を異なる粒度でリアルタイムに共有し、紙とメールに依存した従来フローをチャット型AIアシスタントとダッシュボードに置き換える体験となる。
| 再休職に伴う代替要員採用・教育コスト(年5件×1件150万円想定) | 年間750万円 |
| 安全配慮義務違反リスクへの引当・弁護士相談費用の目安 | 年間100万円 |
| 人事担当者が月次会議・メール往復に費やす情報収集工数(月20時間×時給3,000円想定) | 年間72万円 |
| 紙・Excel管理による記録照合・保管作業の事務コスト | 年間30万円 |
| 基本SaaS利用料(従業員300名規模プラン) | 月額12万円 |
| 産業医・保健師オプション(2アカウント) | 月額6万円 |
| 健康経営レポート分析サービス | 年額50万円 |
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従業員50〜999人規模の企業では月1回程度の産業医面談が行われているが、記録は紙やExcelで産業医・保健師の手元に留まり、人事や現場上司には「就業制限あり」程度の断片情報しか伝わっていない。
この結果、うつ病復職者への残業免除指示が現場に伝わらず再休職に至る、腰痛の就業制限が異動先に引き継がれず悪化するなど、配慮漏れインシデントが年間数千件規模で発生していると推計される。人事担当者1〜2名が20〜30名の要フォロー者を抱えながら、産業医との連携は月次会議やメール往復に依存し平均7〜10営業日のタイムラグが生じており、個人情報保護を意識しすぎて情報共有範囲を絞ることが逆に安全配慮義務違反のリスクを高めている。電子カルテ的な産業医専用システムと人事労務システムの間を橋渡しする仕組みが市場に存在しないため、この構造的な連携断絶を解消するシステムが必要である。
初期のPoC・法務設計フェーズ(0-6ヶ月)は要件が固まっていないため準委任契約が向くと考えられる。
労安法・個人情報保護法に準拠した開示ルール設計や産業医監修は試行錯誤が伴うため、成果物を厳密に定義しにくい想定である。MVP開発以降(構造化AI精度90%達成、ダッシュボードUI確定などスコープが明確化した段階)は請負契約に切り替え、受入基準(AI適合率90%以上、開示フィルタリングの誤判定ゼロ件など)を契約書に明記することが望ましい。発注時は、機微な健康情報を扱うため受託側にISMS/Pマーク相当のセキュリティ体制を求め、再委託(オフショア含む)の可否・範囲を契約時点で明確にする必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 企業の人事労務担当者(従業員50〜999名規模企業の専任1〜2名)、および現場の直属上司(現場管理者) |
| セカンダリ | 産業医・保健師(嘱託契約含む)、社労士・EAPベンダー等の提携先スタッフ |
| 管理 | 自社(AIメディカルブリッジ運営側)のカスタマーサクセス担当、および企業側の人事システム管理者(アクセス権限設定・ログ監査を行う) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 面談記録音声入力・書き起こし機能 | 音声入力→AI音声認識で文字起こし→編集可能なテキスト記録を生成 |
| 面談記録AI構造化エンジン | 自由記述テキスト→NLPで就業制限区分・期限・キーワード抽出→構造化データ出力 |
| 情報開示範囲自動判定AI | 構造化データと閲覧者役割→労安法ルールベース照合→開示可能項目を自動フィルタリング |
| 人事向け配慮情報ダッシュボード | 構造化データ→対象者別に集計→配慮内容・期限・進捗を一覧表示 |
| 現場管理者向け限定通知機能 | 開示判定済みデータ→業務上必要項目のみ抽出→上司へ通知送信 |
| フォロー期限自動リマインド機能 | 期限データと現在日時→3日前判定→担当者へリマインド通知を自動送信 |
| 再休職リスクスコア予測AI | 過去の休復職・面談間隔データ→機械学習モデルで算出→リスクスコアを産業医・人事に提示 |
| 対話型AIチャットボット | 人事担当者の質問文→該当者データ検索→配慮期限等の回答をリアルタイム表示 |
| 産業医向け面談論点提示機能 | 過去面談履歴→AI分析で傾向抽出→次回確認事項をリスト表示 |
| 人事労務システム連携API | 構造化データ→既存人事システムのフォーマットへ変換→自動連携反映 |
| 健康経営レポート自動生成機能 | 蓄積データ→匿名化・年次集計処理→PDF形式の診断レポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | id, name, employee_count, plan_type, contract_start_date, billing_status |
employees | id, company_id, name, department, position, hire_date, status |
users | id, company_id, role, email, name, last_login_at |
interviews | id, employee_id, doctor_id, interview_date, raw_text, audio_url, transcript |
accommodations | id, interview_id, category, restriction_detail, deadline, disclosure_level, status |
risk_scores | id, employee_id, score, calculated_at, contributing_factors |
notifications | id, target_user_id, notification_type, sent_at, content, read_flag |
disclosure_logs | id, accommodation_id, viewer_id, viewed_at, disclosed_fields |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・権限選択画面 |
| 2 | 面談記録入力画面 |
| 3 | 人事ダッシュボード |
| 4 | 現場管理者通知一覧画面 |
| 5 | 産業医リスクスコア画面 |
| 6 | 配慮情報詳細・履歴画面 |
| 7 | 健康経営レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(医療情報ガイドライン準拠実績) |
| 2 | Amazon Transcribe(面談音声の自動書き起こし) |
| 3 | OpenAI API(面談記録の構造化・要約抽出) |
| 4 | PostgreSQL(RLSで役割別アクセス制御) |
| 5 | Auth0(ロールベース認証・多要素認証) |
| 6 | Next.js(ダッシュボードUIの高速開発) |
| 7 | Node.js/NestJS(API・業務ロジック実装) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS本体の稼働率99.5%以上を月次で維持し、計画停止は深夜帯月2回まで |
| 性能 | 性能: 面談記録AI構造化処理は1件あたり平均30秒以内に完了する設計とする |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS・Pマーク認証取得を1年目末までに完了し、通信・保存データはAES256相当で暗号化 |
| アクセス制御 | アクセス制御: 役割ベース(産業医/人事/上司)で閲覧範囲を分離し、全操作ログを5年間保存 |
| AI精度 | AI精度: 就業制限区分の自動構造化適合率90%以上を1年目末までに達成し四半期毎に再学習 |
| 運用 | 運用: 障害発生時の一次復旧目標時間(RTO)を4時間以内、データ復旧目標(RPO)を24時間以内とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業の面談記録をExcelとチャットツールで受け取り、担当者が手作業で就業制限区分・期限を整理して人事にメールで共有し、どの情報が本当に必要とされるかを見極める | 交通費とヒアリング用の簡単な資料作成費のみ |
| ②最小システム | 面談記録の自由記述をAIで自動要約・分類し、開示範囲を役割別にフィルタリングして簡易ダッシュボードに表示するプロトタイプを作り、構造化精度と現場の使い勝手を検証する | AI利用料とノーコード・ローコードツールの月額料金程度 |
| ③本開発 | 人事システムとの連携、アクセスログ・暗号化などの安全管理措置、音声入力機能を備えた本番仕様のSaaSを外部エンジニアと構築し、複数パイロット企業への正式導入を進める | 外注開発費として数か月分の開発工数に相当する水準 |
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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……
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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……
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300〜999人規模企業の人事労務部門責任者 | 配慮情報共有の当事者としてニーズ検証とPoC先確保のため | 健康経営EXPO等の展示会・人事勉強会で名刺交換し個別面談を依頼 |
| 産業医紹介会社(エムステージ、ドクタートラスト等)の事業開発担当者 | 産業医ネットワークとB2B2B販売チャネルを同時に確保できるため | 企業HPの提携窓口から打診、または業界セミナーで接点構築 |
| 産業保健分野に詳しい弁護士または社会保険労務士 | 開示範囲ルールの法務監修と個人情報保護法対応設計を依頼するため | 産業保健専門法律事務所・社労士会の名簿経由で紹介依頼 |
| 現役の嘱託産業医(複数企業契約経験者) | 面談記録入力フローとAI音声入力の実務適合性を検証するため | 日本医師会認定産業医研修や産業医科大学同窓会経由で紹介 |
| 健康経営コンサルティング会社の担当者 | 健康経営優良法人認定支援企業への導入紹介ルートを構築するため | 健康経営度調査事務局や商工会議所主催セミナーで接点を作る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 産業医紹介会社への協力依頼 | 「産業医面談後の記録共有で困っている企業を紹介してほしい」と伝え、契約先の企業からパイロット候補を紹介してもらう |
| 社労士事務所との提携 | 顧問先企業の中で産業医面談の記録共有や配慮情報の引き継ぎに課題を感じている企業がないか相談し、個別に紹介を依頼する |
| 健康経営EXPO等の展示会出展 | ブースでダッシュボードのデモを実演し、名刺交換した人事担当者に後日個別ヒアリングの時間をもらえないか依頼する |
| 元同僚・知人の人事担当者への直接連絡 | 「産業医面談の情報共有で困っていることがないか、少し話を聞かせてほしい」と率直に依頼し、実際の運用状況を教えてもらう |
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 新規開業資金（創業融資） | 法人設立前後の創業者 | 運転資金の融資枠として利用でき、この事業では創業融資の合計額は 630万円 を想定している |
| IT導入補助金（デジタル化基盤導入類型） | SaaSツールを導入・提供する中小企業・小規模事業者 | AI要約・ダッシュボード開発にかかるシステム費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内での創業を予定または創業して間もない中小企業者 | 人件費・広告費・専門家依頼費など創業初期の運転費用の一部を助成対象にできる可能性がある |
| 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） | 中小企業・小規模事業者 | 自然言語処理AIや開示範囲判定AIなど専門性の高いシステム開発費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者 | 健康経営EXPO等の展示会出展費やパンフレット制作など販路開拓の費用を補助対象にできる可能性がある |
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。
産業保健・メンタルヘルス分野の創業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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。順位や人気度を保証するものではありません。