Who（誰が）
中小規模サ高住運営法人（定員30〜80名、全国約6,000〜7,000棟）と入居を検討する60代前後の家族層が主な利用者となる
対象とする社会課題：サービス付き高齢者向け住宅の運営負担増と入居先選びの情報不足の同時解決
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。
サ高住の夜勤は職員一人で見守り対象が20名を超える現場もあり、転倒や急変の発見が遅れがちだ。一方で入居を検討する家族は、費用体系や医療対応レベルが施設ごとに非公開で、何件も電話をかけて比較するしかない。現場の疲弊と、入居希望者の迷子。この二つを同じデータ基盤でつなぎ直すことが、この事業の出発点だ。
※ 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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サ高住の職員・経営者・入居検討家族の3者が使うプラットフォームです。
居室のセンサーが夜間の体動・呼吸・排泄を検知し、異常があれば職員のスマホに優先度付きで通知します。職員は巡回時にAI音声入力で「〇号室、体位変換完了」と話すだけで記録が完成し、紙とExcelでの二重記入がなくなります。経営者はダッシュボードで空室率と人員配置を一目で確認し、入居希望の家族はLINEやWebのチャットで要介護度・予算・エリアを伝えるだけで、空室状況込みの施設候補と内見予約まで完結します。現場の見守り負担と、家族の施設探しの迷子状態を同時に解消することを目指します。
日本のサ高住は登録数約8,050棟・28万室(国土交通省2024年時点)に達したが、運営法人の7割以上は職員50名未満の中小規模事業者で、記録業務・夜間巡回・人員配置を紙とExcelで管理している。
夜勤帯の職員1人当たり見守り対象が20名超になる施設も多く、転倒や急変の発見が遅れ緊急搬送・訴訟リスクが常態化している。一方で入居を検討する家族(60代の子世代が多い)は、費用体系・医療対応レベル・空室状況が施設ごとに非公開で比較しづらく、平均で5〜10施設に個別電話・見学を行い1〜2ヶ月かけて意思決定している。運営側は稼働率(平均85%前後)を上げたいがマッチング精度の低い紹介業者への手数料(入居費の1〜2ヶ月分)負担も重い。結果として「現場は疲弊、入居希望者は迷子」という構造的なミスマッチが続いている。
①センサー時系列データを解析する異常検知・重症化予測モデルが、転倒・脱水・褥瘡リスクなどを事前スコア化して通知する。
②自然言語処理による音声記録の自動テキスト化とケアプラン草案生成が、介護記録業務を支援する。③需要予測・最適化アルゴリズムが稼働率とシフトを同時最適化し、人員不足時期を事前提示する。④対話型AI(チャットボット)が入居希望者の要介護度・予算・立地条件を聞き取り、施設DBとマッチングスコアを算出してレコメンドする。
施設内の各居室・共用部にIoTセンサー(ベッド下バイタル、活動量、開閉センサー)を設置し、AIが睡眠・排泄・活動パターンの異常を検知して職員のタブレット・スマホに優先度付きアラートを送る。
職員はAI音声入力で巡回記録・ケアプラン更新を行い、記録作業時間を短縮しながら記録データがそのまま予測モデルの学習データになる。経営者向けには稼働率予測・人員配置最適化ダッシュボードを提供し、需要予測に基づく空室対策(体験入居キャンペーン等)を自動提案する。入居希望の家族向けには対話型AIチャットが要介護度・予算・希望エリアを聞き取り、条件に合う施設をリアルタイム空室情報と共にレコメンドし、オンライン内見予約まで一気通貫で完結させる。
| 紙・Excel記録業務にかかる職員残業代(定員50名施設、職員10名想定) | 月額約33万円 |
| 緊急搬送・書類対応にかかる職員拘束コスト(年数件想定) | 年額約60万円 |
| 紹介業者への成約手数料(年間新規入居10件、入居費15万円の1.5ヶ月分想定) | 年額約225万円 |
| 空室による機会損失(稼働率85%を90%へ改善できない場合の逸失売上、50室想定) | 月額約37万円 |
| SaaS月額利用料(定員50名施設、見守り・記録・ダッシュボード) | 月額12万円 |
| IoTセンサーレンタル・保守(50室×1,200円) | 月額6万円 |
| データ分析・経営支援オプション(稼働率予測レポート) | 月額3万円 |
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夜勤帯は職員1人が20名超を見守る施設もあり、紙とExcelでの記録・巡回管理では転倒や急変の発見が遅れ、緊急搬送や訴訟リスクが常態化している。
記録業務自体も職員の時間を圧迫し、ケアの質向上に手が回らない構造がある。一方で入居先を探す家族は施設ごとの費用・医療対応・空室情報が非公開のため、5〜10施設への個別問い合わせに1〜2ヶ月を要し、運営側も精度の低い紹介業者への高額手数料負担を抱えている。この現場疲弊と入居難民化を同時に解決するシステムが必要である。
Phase1の実証開発（0〜6ヶ月）は異常検知精度や職員負担軽減効果を測定しながら要件が変動するため準委任契約が適しています。
Phase2以降、SaaS正式版のうちUI・機能仕様が固まった部分（記録入力画面、ダッシュボード等）は請負契約で範囲・検収基準を明確化しやすくなりますが、AIモデルの精度改善やセンサー連携部分は継続チューニングが必要なため準委任を維持することを推奨します。発注時は「記録業務時間30%削減」等のKPIをそのまま検収基準にせず、機能実装完了と別に効果測定は別途PoCとして切り出す契約設計が望ましいです。個人情報・医療情報を扱うため、委託先の第三者認証取得状況や匿名化処理の実装範囲を契約書内で明記することも必須です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | サ高住の介護職員・看護師（夜勤帯を含む巡回・記録担当者） |
| セカンダリ | 入居を検討する家族（60代前後）および本人、地域包括支援センター職員 |
| 管理 | 運営法人の施設管理者・経営層、および自社カスタマーサクセス担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 異常検知・重症化予測 | ベッド下バイタル・活動量データ→AIが異常パターンを解析→転倒/脱水リスクをスコア化して出力 |
| 優先度付きアラート通知 | 異常スコア→重症度に応じ優先順位を判定→職員タブレット/スマホへ通知送信 |
| AI音声入力巡回記録 | 職員の音声入力→自然言語処理でテキスト化→巡回記録として保存 |
| ケアプラン草案生成 | 蓄積された記録データ→AIが要介護度に応じ草案生成→職員が確認・編集 |
| 需要予測・人員配置最適化 | 過去稼働率・シフトデータ→AIが需要予測→最適人員配置案をダッシュボード表示 |
| 空室対策自動提案 | 稼働率予測結果→閾値判定→体験入居キャンペーン等を自動提案 |
| 入居相談チャットボット | 家族が要介護度・予算・エリアを入力→対話型AIが聞き取り→条件を整理して出力 |
| 施設マッチングレコメンド | 聞き取った条件と施設DB→マッチングスコア算出→適合施設リストを提示 |
| オンライン内見予約 | レコメンド施設を選択→空室・日程API連携→内見予約を確定 |
| 経営ダッシュボード・ベンチマーク分析 | 複数施設の稼働率・記録データ→AIが集計比較→ベンチマークレポートを生成 |
| センサー機器管理・保守ステータス管理 | センサー稼働ログ→故障・電池残量を自動検知→保守担当へアラート発行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, address, capacity, plan_type, contract_status |
residents | resident_id, facility_id, name, care_level, room_id, admission_date |
sensors_devices | device_id, room_id, device_type, install_date, maintenance_status |
sensor_readings | reading_id, device_id, timestamp, vital_value, activity_value, sensor_type |
alerts | alert_id, resident_id, risk_type, risk_score, detected_at, staff_response |
care_records | record_id, resident_id, staff_id, voice_text, care_plan_draft, recorded_at |
staff_shifts | shift_id, facility_id, staff_id, shift_date, shift_type, occupancy_forecast |
matching_inquiries | inquiry_id, family_id, care_level, budget, area, matched_facility_id, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 職員用アラート確認画面 |
| 2 | 音声記録入力画面 |
| 3 | ケアプラン編集画面 |
| 4 | 経営ダッシュボード |
| 5 | 稼働率・シフト最適化画面 |
| 6 | 家族向けAIチャット相談画面 |
| 7 | 施設比較・内見予約画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core(センサーデータ収集基盤として実績豊富) |
| 2 | TimescaleDB(時系列バイタルデータの蓄積・集計に適合) |
| 3 | PyTorch(異常検知・重症化予測モデル構築に採用) |
| 4 | Whisper API(介護音声記録の自動テキスト化に利用) |
| 5 | OpenAI API(対話型マッチングチャットの自然言語処理) |
| 6 | React/Next.js(経営ダッシュボード・管理画面の開発) |
| 7 | LINE Messaging API(家族向け相談窓口を低障壁で提供) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基盤の稼働率99.9%以上(月間停止43分以内)を目標にマルチAZ構成で冗長化する |
| 性能 | 性能: 異常検知アラートはセンサーデータ受信から30秒以内に職員端末へ通知する |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報保護法・医療情報3省2ガイドライン準拠、保存データAES-256暗号化・通信はTLS1.2以上を必須とする |
| 運用 | 運用: センサー故障時は24時間以内に代替機発送・現地保守対応を行う体制を維持する |
| データ保全 | データ保全: 記録・センサーデータは日次バックアップし、RPO24時間以内・RTO4時間以内とする |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 1施設最大80室・センサー200台の同時接続を想定し、300施設・2万室規模まで水平スケール可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット施設の夜勤帯に同行し、紙・Excelでの記録作業と巡回の様子を観察、職員に負担の大きい場面を手動でヒアリングして異常検知の必要箇所を洗い出す | 交通費とヒアリング謝礼程度で収まる水準 |
| ②最小システム | センサーを数居室分だけ設置し、簡易ダッシュボードとアラート機能の試作版を1〜2施設に提供、異常検知の精度と職員の使い勝手を検証する | センサー機材の購入費と外注開発費が中心、AI利用料も少額発生 |
| ③本開発 | 複数施設に横展開できるSaaS基盤、音声記録機能、入居マッチングチャットを本格開発し、正式ローンチに向けたシステムを整える | 外注または採用エンジニアの人件費が数か月分かかる規模 |
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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 |
|---|---|---|
| 中小サ高住運営法人の施設長・経営者(定員30〜80名規模) | パイロット導入と現場の記録業務・夜勤負担の実態把握が最優先 | 全国サ高住協会や介護経営コンサル会社の紹介、地域の介護経営者交流会経由 |
| バイタル・活動量センサーメーカーの事業開発担当者 | 共同開発提携によりハード原価・保守体制を確定させる必要がある | 介護テクノロジー展示会(CareTEX等)や経産省ヘルスケアIT関連事業の登壇企業から接触 |
| 地域包括支援センターの主任ケアマネジャー・センター長 | 入居相談の家族層への窓口紹介と地域内の実需データ収集のため | 市区町村の高齢福祉課経由で管轄センターへ紹介依頼・訪問アポ |
| 介護福祉士・訪問看護ステーションの管理者(監修担当候補) | 異常検知アラートの閾値設計とケアプラン草案の医療的妥当性確認に必須 | 介護報酬改定セミナーや看護協会の研修会で人脈を作り監修契約を打診 |
| 介護施設向け経営コンサルティング会社の担当コンサルタント | 販売チャネルとしての提携と、稼働率改善ニーズを持つ顧客リストの獲得 | 介護経営専門誌・M&A仲介会社経由でコンサル会社に直接アプローチ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域包括支援センターへの直接訪問 | 「中小のサ高住さんの夜勤負担を減らす取り組みを実証中で、相談に乗ってもらえる施設を紹介してもらえないか」と担当者に直接聞く |
| 介護経営コンサルとの提携 | 顧問先の運営法人に対し「無料で実証に参加してもらえる施設はないか、記録業務の負担軽減の話として案内してほしい」と依頼する |
| 介護系展示会・セミナー | ブース来場者に「夜勤の見守り体制について今どう困っているか聞かせてほしい」と声をかけ、実証パイロットへの参加を打診する |
| 介護福祉士・看護師の知人ネットワーク | 現場出身の知人に「勤務先か、知り合いの施設長を紹介してもらえないか」と頼み、まず話を聞かせてもらう場を作る |
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） | 法人設立からまだ日が浅い創業者 | センサー機器の仕入れやSaaS開発の運転資金を自己資金だけで賄うのは難しく、融資合計 630万円 を初期のキャッシュフローの土台にする想定 |
| ものづくり補助金 | IoT機器やセンサーと連携するシステムを自社開発する中小企業・小規模事業者 | ベッド下バイタルセンサーや異常検知モデルの試作・改良にかかる開発費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業（このケースでは導入先のサ高住運営法人） | 自社SaaSが対象ツールとして登録できれば、導入施設側の初期費用の壁を下げる営業材料になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 販路開拓に取り組む小規模事業者 | 介護系展示会への出展費用やWebサイト・チラシなど集客関連の経費に充てられる可能性がある |
| 都道府県の介護ロボット・ICT導入支援事業（地域医療介護総合確保基金） | 介護ロボット・見守りICTを導入する介護施設（間接的に自社サービスの導入先施設が対象） | 導入施設側の初期費用負担が軽くなれば、当社のセンサー・SaaS導入のハードルも下がるため、営業トークとして案内できる |
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・介護領域に挑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・登録データにもとづく自動集計の相対表示です。