Who（誰が）
自治体の福祉事務所・国保部門、ケースワーカー、生活保護受給者や低所得世帯の住民、協力医療機関・訪問看護ステーションが主な当事者となる。
対象とする社会課題：生活困窮者が経済的・心理的理由で必要な医療受診を諦め、重症化してから搬送される
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。
ケースワーカー一人が多くの世帯を担当し、体調の変化に気づく余力がない。医療費への不安から受診を控えた人は、糖尿病や高血圧を悪化させたまま通院を中断し、救急搬送されて初めて重症化が発覚する。本人は助けを求める言葉を持たず、支援はいつも後手に回る。予兆の段階で見つけ、対話から受診へとつなげる仕組みが必要だと考えた。
※ 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700万円の申請資料も、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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「ミカエル」は、生活保護受給者や国保加入者のうち医療機関への通院が途切れている人を早期に見つけ、重症化する前に受診につなげる自治体向けシステムです。
福祉事務所の職員はダッシュボードで担当地区のリスクランキングを毎週確認でき、リスクが高い人にはSMSで自動的に「体調はいかがですか」というメッセージが届きます。本人が症状や困りごとを返信すると、AIが緊急度を3段階で判定し、緊急性が高い場合はコーディネーターが24時間以内に協力医療機関の受診や訪問看護の手配を行います。ケースワーカー1人で80〜100世帯を抱える中でも、優先して訪問すべき相手が一目でわかるようになり、勘や経験だけに頼らない見守りが可能になります。
国民生活基礎調査等では低所得世帯の約2割が過去1年に「費用を理由に受診を控えた」と回答しており、特に非正規雇用・単身高齢者・ひとり親世帯で顕著である。
無保険・保険料滞納で資格証明書となったケースや、糖尿病・高血圧などの慢性疾患を持ちながら通院を中断する例が多く、結果として救急搬送時にはすでに重症化・入院長期化している事例が後を絶たない。福祉事務所やケースワーカーは1人あたり80〜100世帯を担当し、健康状態の変化を能動的に把握する余力がない。生活保護受給者のレセプトデータや自治体健診データは存在するものの、部署間で分断され、異変の予兆を捉える仕組みがない。当事者は「病院に行くと高額請求される」という不安から自ら相談を避ける傾向が強く、支援は常に後手に回っている。
①予測モデル(勾配ブースティング系)がレセプト・健診・生活データから受診中断・重症化リスクをスコアリングし週次で更新する。
②自然言語対話AI(LLMベース)がSMS/LINE経由で本人と対話し、症状・生活困窮度・受診意欲を聞き取り緊急度を3段階に自動判定する。③最適化アルゴリズムが地域の協力医療機関・訪問看護・移動手段のリソースと利用者の緊急度を突き合わせ、最短で受診につながる組み合わせを提示する。④生成AIが利用可能な医療費減免制度・生活支援制度を個人条件に合わせて要約し、申請書ドラフトを自動作成する。
自治体の生活保護システム・国保データ・健診データ・電力/水道使用量(見守り契約先経由)などを匿名化連携し、AIが受診中断リスクをスコアリングして毎週リスクランキングを生成する。
リスク上位者にはケースワーカー端末にアラートが届き、AIチャットボットが本人のスマホ・ガラケーSMSで「体調はいかがですか」と対話を開始、症状や困りごとをヒアリングして緊急度を一次判定する。緊急度が高いと判定された場合は自動的に地域の協力医療機関・訪問看護に連絡が入り、24時間以内の受診同行・往診調整をコーディネーターが行う。中長期的にはAIが個人ごとに最適な受診間隔・医療費減免制度(無料低額診療事業など)を提案し、利用可能な制度への申請書類作成も対話形式で支援する。ケースワーカーは月次ダッシュボードで担当地区全体の受診状況・改善率を俯瞰でき、限られた人員で優先順位をつけた訪問活動が可能になる。
| 救急搬送費(重症化後の搬送、1回約4.5万円×想定年間150件/人口10万人自治体) | 約675万円/年 |
| 受診中断による入院長期化・医療扶助費超過分(1件約80万円×想定年間30件) | 約2,400万円/年 |
| ケースワーカーの時間外対応・緊急訪問対応(15人×月10時間×時給2,500円) | 約375万円/年 |
| 健康悪化による就労阻害・生活保護長期化に伴う扶助費増(世帯あたり年36万円×想定50世帯) | 約1,800万円/年 |
| 自治体向けSaaS標準プラン(人口10万人規模、リスクスコアリング・ダッシュボード・チャットボット込み) | 月額30万円(年間360万円) |
| 成果連動レベニューシェア(医療扶助費削減額の10〜15%を還元) | 年間約240万円(削減額2,000万円想定の12%) |
| 地域医療計画向け匿名加工レポート提供(都道府県・保険者向け年間契約) | 年額200万円〜 |
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ケースワーカー1人あたり80〜100世帯を担当しており、健康状態の変化を能動的に把握する余力がない。
レセプトデータや健診データは自治体内に存在するが部署間で分断されており、受診中断の予兆を捉える仕組みがない。当事者側も「高額請求されるのでは」という不安から自ら相談しない傾向が強く、結果として救急搬送時にはすでに重症化しているケースが後を絶たない。既存の紙・電話ベースの見守り体制では、限られた人員で全世帯を毎週チェックすることは不可能である。
検証フェーズ〜パイロット運用フェーズ（0〜12ヶ月）は要件と自治体との調整事項が流動的でありAIモデルの精度も事前確約できないため準委任契約が適する。
拡大フェーズ以降、機能仕様が固まった範囲（ダッシュボードの追加画面など）は請負契約に切り替えることを想定する。発注時はフェーズごとにSoWと検収基準（例：チャットボット応答率60%達成、リスクスコアリングの月次再学習実施）を分けて明記し、個人情報・要配慮個人情報を扱うため委託先の責任分界点と自治体側の情報政策課との三者間契約（データ提供・利用範囲の覚書）を別途締結することが必須である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 福祉事務所のケースワーカー、国保部門の担当職員 |
| セカンダリ | 生活保護受給者・国保加入者本人、協力医療機関・訪問看護ステーションのスタッフ、地域包括支援センター職員 |
| 管理 | 自治体情報政策課・システム管理者、当社側の運用オペレーター（モデル監視・データ連携保守） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| データ連携・匿名化バッチ | レセプト/健診/水道電力データ→匿名ID変換・名寄せ→統合データストアへ格納 |
| 受診中断リスクスコアリング | 統合データ→勾配ブースティングで週次算出→リスクスコア0-100をランキング表示 |
| ケースワーカー向けアラート配信 | リスク上位者リスト→閾値判定→端末へプッシュ通知と優先訪問リスト送付 |
| 対話AIによる緊急度判定 | 本人のSMS/LINE応答文→LLMが症状・困窮度解析→緊急度3段階を自動判定し記録 |
| 多チャネル再送・フォロー | 無応答者リスト→SMS→電話→訪問の順で自動エスカレーション→対応履歴を更新 |
| 受診コーディネート最適化 | 緊急度・所在地・医療機関空き状況→最適化アルゴリズムでマッチング→同行日時案を提示 |
| 協力医療機関連絡自動化 | マッチング結果→医療機関API/FAX連携→受診予約確定と担当者通知を送信 |
| 制度提案・申請書自動作成 | 利用者属性・所得情報→生成AIが該当制度抽出→申請書ドラフトPDFを生成 |
| ケースワーカー月次ダッシュボード | 地区別対応履歴・改善率データ→集計処理→担当地区サマリー画面を出力 |
| 成果測定・レベニューシェア集計 | 搬送件数・医療扶助費実績→前年比削減率計算→自治体向け請求根拠レポート生成 |
| 匿名加工レポート配信 | 地域受診傾向データ→匿名加工・集計処理→都道府県/保険者向け年次レポート出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
residents | resident_id, 自治体コード, 生年月日, 世帯種別, 保険資格区分, 住所コード, 登録日 |
receipt_data | receipt_id, resident_id, 診療年月, 傷病名コード, 受診日, 医療費総額, 自己負担額 |
checkup_data | checkup_id, resident_id, 健診日, 血圧, 血糖値, BMI, 判定区分 |
lifeline_data | lifeline_id, resident_id, 事業者ID, 計測年月, 使用量, 異常フラグ |
risk_score | score_id, resident_id, 算出日, スコア値, スコアランク, モデルバージョン |
dialogue_log | dialogue_id, resident_id, チャネル種別, 発話日時, 発話内容, 緊急度判定 |
referral | referral_id, resident_id, 医療機関ID, 紹介日, 同行日, ステータス, 紹介料 |
case_worker | worker_id, 氏名, 担当地区コード, 所属福祉事務所ID, 連絡先 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | リスクランキング一覧 |
| 2 | 対象者詳細カルテ |
| 3 | 対話ログビューア |
| 4 | 受診同行手配画面 |
| 5 | 月次ダッシュボード |
| 6 | 申請書ドラフト編集 |
| 7 | データ連携管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LightGBM(勾配ブースティング予測モデルに採用) |
| 2 | GPT-4 API(対話生成・制度要約に使用) |
| 3 | AWS(ISMAP準拠国内リージョンで自治体データ保護) |
| 4 | Amazon Aurora(自治体連携データの構造化保存) |
| 5 | Twilio(SMS配信・ガラケー対応で低所得層に対応) |
| 6 | LINE Messaging API(スマホ利用者向け対話チャネル) |
| 7 | Auth0(自治体職員の認証・権限管理を簡素化) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SMS/LINE対話サービスの稼働率99.5%以上(月間停止時間3.6時間以内)を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: リスクスコアリング週次バッチは対象10万世帯規模で6時間以内に完了する設計とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報はISMAP準拠の国内リージョンで管理し通信・保存データをAES256で暗号化する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: レセプト等要配慮個人情報は自治体ごとに論理分離しアクセスログを5年間保管する想定 |
| 運用 | 運用: 誤判定による見逃し防止のためAI緊急度判定は必ずケースワーカー・医療従事者が二重承認する運用とする |
| 拡張性 | 拡張性: 国保・後期高齢者医療データ連携拡張時にAPI追加のみで既存モデルへ統合可能な設計とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1〜2自治体の既存レセプト・健診データ（Excel等）を借りて、人がスコアリングのルールを手作業で当てはめ、優先度の高い世帯へ電話・訪問を試みる。AIなしで「予兆を先に見つける」こと自体に効果があるかを確認する。 | 自治体への往訪交通費と資料印刷費のみ／外部発注なし |
| ②最小システム | 限定世帯数を対象に、簡易なリスクスコア表と、SMS/LINEでの一次対話ボットの試作を動かす。緊急度判定と受診同行の連絡フローが実際に機能するかを検証する。 | AI利用料・クラウド利用料と外注デザイン費が中心／数か月の開発期間を想定 |
| ③本開発 | 自治体の生活保護システム・国保データとのAPI連携、ISMAP準拠のクラウド基盤構築、複数自治体への横展開を前提としたSaaS化を進める。第三者データセキュリティ認証取得の準備も並行する。 | 外部委託での本格開発費用が中心／専門人材の採用・業務委託費を含め数か月〜半年規模の予算を想定 |
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……
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 |
|---|---|---|
| 福祉事務所の生活保護担当課長またはケースワーカー主任 | 現場の業務負荷と受診中断把握の実態を直接把握するため | 自治体福祉部局への事業説明アポを議員・地域包括支援センター経由で依頼 |
| 国民健康保険部門(国保年金課)の係長級職員 | 国保データ連携の可否と既存KDBシステム活用状況を確認するため | 福祉事務所訪問時に同時アポを取り庁内紹介を依頼 |
| 既存の生活保護システムベンダー(SIer)の自治体担当営業 | データ連携APIの技術要件と自治体調達プロセスを把握するため | 自治体システム調達情報(入札公告)からベンダーを特定し直接問合せ |
| 無料低額診療事業を実施する医療法人・NPOの事務長 | 受診同行・減免制度紹介の実運用フローと協力条件を確認するため | 全日本民主医療機関連合会や自治体の無料低額診療実施機関一覧から連絡 |
| 地域医療連携推進法人の事務局担当者 | 訪問看護・協力医療機関ネットワーク構築の窓口となるため | 都道府県医療政策課の認定法人一覧から事務局に紹介依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 福祉事務所・ケースワーカー経由の直接訪問 | 「担当されている世帯の受診中断リスクを、既存データを使って一緒に可視化させてもらえないか」と持ちかけ、まず1地区分のデータで無償の試行分析を提案する。 |
| 社会福祉協議会・地域包括支援センター | 「見守り活動で気づいた異変を、AIで先に検知できないか検証したい」と伝え、既存の見守り対象世帯の一部で共同パイロットを依頼する。 |
| 無料低額診療事業実施医療法人・NPO | 「受診をためらっている患者を早期に見つけて紹介できる仕組みを一緒に試したい」と持ちかけ、紹介実績を積む前提の連携を提案する。 |
| 自治体システムベンダー（既存の生活保護システム提供企業） | 「既存システムに予兆検知機能を後付けで連携させたい」と伝え、既存顧客自治体への共同提案の機会をもらう。 |
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） | 新たに法人を設立して事業を始める代表者 | 自治体との契約が成立するまでの数か月間、クラウド基盤構築費・人件費などの立ち上がり資金が必要になる。融資額は700万円の想定で、着金は設立から2か月目ごろのため、初期の自己資金100万円と合わせて資金計画を立てる。 |
| 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・創業から一定期間内の中小企業・個人事業主 | 自治体向けSaaSのプロトタイプ開発費や専門家（個人情報保護・医療情報セキュリティ）への外部委託費の一部を賄える可能性があり、初期の検証フェーズの持ち出しを軽減できる。 |
| 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） | 新製品・新サービス開発に取り組む中小企業・小規模事業者 | AIリスクスコアリングモデルや対話AIのプロトタイプ開発は「サービス開発」に該当しうるため、機械学習エンジニアの人件費や開発環境費用の一部を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・小規模事業者 | 自社の会計・労務・セキュリティ管理などのバックオフィスをクラウド化する際に活用でき、代表1名体制のうちに業務基盤を整えることで、自治体折衝や開発に集中する時間を確保できる。 |
| NEDO Technology Startups Program（NEDO STS） | 技術シードのディープテック・研究開発型スタートアップ | レセプト・健診データからの重症化リスク予測モデルは研究開発要素が強く、事業化前の技術検証費用（データ処理基盤・モデル精度検証）の助成対象になり得る。 |
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。
貧困・格差の課題に取り組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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。