Who（誰が）
電子カルテベンダー、介護施設運営大手グループ、医療介護向け情報プラットフォーム企業などが買い手となる想定。
対象とする社会課題：介護施設の空きベッドと病院の退院調整がつながらず、社会的入院・待機日数が発生する課題
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。
退院できるのに行き先が決まらず病院に留まり続ける高齢者がいる一方で、近くの介護施設ではベッドが空いたまま埋まらない。電話とFAXでの手探りの照会に日数がかかる限り、この矛盾はなくならない。医療処置の可否まで含めて瞬時に照合できる仕組みを地域に置くことで、待たされる患者と、稼働できないまま眠るベッドの両方を減らしたい。
※ 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980万円の申請資料も、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、退院調整とベッドマッチングを扱うこの事業の情報を読み込んだ状態で、事業計画書やピッチ資料、要件定義書などの素案をその場で作成します。書き出しに迷ったら、まずはボタンを押すところから始めてください。
※ 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。
ベッドリンクAIは、急性期病院の地域医療連携室と近隣の介護施設をつなぐ退院調整専用のSaaSです。
MSWが退院予定患者のADLや医療処置内容（酸素投与、経管栄養、褥瘡処置など）を専用フォームに入力すると、AIが地域内の介護施設の空床・受入条件と自動照合し、適合度スコア付きで上位5件を提示します。施設側は日次でダッシュボードに空床状況を登録するだけで、通知を受け取り、AIチャットボットが患者概要のQ&Aに24時間対応します。従来は電話とFAXで1件あたり3〜7日かかっていた受け入れ先探しが、平均1.5日程度まで短縮されることを目指し、双方合意後は人がオンライン面談で最終決定する運用です。介護施設の空床稼働率向上にもつながります。
急性期病院の地域医療連携室では、退院可能となった高齢患者の受け入れ先探しにMSW（医療ソーシャルワーカー）1人あたり月30〜50件を電話とFAXで手配しており、平均して1件あたり3〜7日の空き施設探索に時間を要している。
一方で、近隣の介護老人保健施設・特養では入退所のタイミングのズレにより空きベッドが平均稼働率85〜90%程度に留まり、地域全体では稼働できるはずのベッドが埋まらない状態が常態化している。この結果、厚労省統計では退院支援加算対象患者のうち約2割が転院・退所先未定のまま在院日数が延び、いわゆる社会的入院が発生し、病院側の病床回転率低下と医療費増大を招いている。介護施設側も個々の医療的ケア対応可否（酸素投与、経管栄養、褥瘡処置など）を電話でその場確認するしかなく、マッチングミスによる再調整も頻発している。地域包括ケアの推進が掲げられて10年以上経つが、施設間・病院間の情報共有システムが整備されておらず、属人的な「顔の見える関係」に依存した非効率な調整が続いている。
自然言語処理により、電子カルテやフリーテキストの退院サマリから医療処置内容・ADL・認知症の有無を自動抽出し構造化する。
最適化アルゴリズム（マッチング最適化・線形計画法ベース）が、患者の医療必要度と施設側の受入条件・空床状況・距離を多変量で評価し適合度スコアを算出する。需要予測モデルは病院ごとの退院予定患者数を2〜4週先まで予測し、施設側の空床確保計画に活用させる。対話AI（チャットボット）が施設担当者からの质問対応や必要書類の案内を24時間自動化し、MSWの問い合わせ対応工数を削減する。
病院の地域医療連携室スタッフが退院予定患者の医療情報（ADL、必要な医療処置、認知機能、家族状況）を専用フォームまたは電子カルテ連携で入力すると、AIが患者の受け入れ適合度を地域内の介護施設・在宅系サービスとリアルタイムに照合し、上位5件を適合度スコア付きで提示する。
介護施設側は日次で空床状況と受け入れ可能な医療処置レベルをダッシュボードに登録するだけで、AIが自動的に条件マッチングと優先順位付けを行う。マッチング候補が出た後は、AIチャットボットが施設担当者に対して患者概要のQ&A対応を行い、双方合意が取れた時点で人がオンライン面談・最終決定を行う体制とする。運用開始後はAIが過去のマッチング成立・不成立データを学習し、施設ごとの受け入れ傾向（例: 経管栄養は受け入れ可、看取り対応は不可等）を精緻化していく。これにより従来3〜7日かかった調整が平均1.5日程度に短縮されることを目指す。
| MSWの電話・FAX調整にかかる人件費（1件あたり数時間×月40件相当） | 月額 約25万円〜35万円の目安 |
| 社会的入院による在院日数超過分の病院側収益逆ざや（DPC制度下、1日あたり1.5万円〜2万円程度の目安） | 1施設あたり年間 約500万円〜800万円の目安 |
| 介護施設の空床稼働率85〜90%止まりによる機会損失（100床施設で稼働率5〜10ポイント分の空床） | 1施設あたり月額 約150万円〜300万円の目安 |
| 既存の民間紹介業者経由でのマッチング手数料（1件あたり2万〜5万円） | 1施設あたり月額 約10万円〜20万円の目安（月5〜10件想定） |
| 病院向けSaaS利用料（病床数200〜400床プラン） | 月額 8万円〜12万円 |
| 介護施設向け利用料（1拠点） | 月額 2万円〜4万円 |
| マッチング成功課金（1件あたり） | 1件 3,000円〜5,000円（月20件成立で6万円〜10万円の目安） |
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。
急性期病院の地域医療連携室では、MSW1人あたり月30〜50件の退院調整を電話とFAXで手配しており、1件あたり3〜7日の探索時間がかかっている。
一方、近隣の介護施設側は空床が平均85〜90%程度の稼働率で埋まらず、地域全体で見れば受け入れ可能なベッドが活用されていない。退院支援加算対象患者の約2割が転院・退所先未定のまま在院日数が延び、社会的入院・病床回転率低下を招いている。医療処置対応可否を電話でその場確認するしかない属人的な調整プロセスが、マッチングミスと再調整の頻発を生んでいる。
PoC・実証導入拡大フェーズ（0〜18ヶ月）はマッチング精度や現場UIが試行錯誤で変わるため、準委任契約でスクラム型の開発を行い、月次で機能優先度を見直す運用が適切です。
複数地域展開・電子カルテ連携フェーズ（18ヶ月以降）は要件が固まりやすいため、機能単位での請負契約に切り替えを検討してください。発注時は医療情報の安全管理ガイドライン（3省2ガイドライン）準拠を契約書に明記し、個人情報保護法・ISMS対応の責任分担（開発会社側の脆弱性診断実施範囲等）を事前に取り決めることが必須です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 急性期・回復期病院の地域医療連携室スタッフ（MSW） |
| セカンダリ | 介護老人保健施設・特養・介護医療院・サービス付き高齢者向け住宅の入退所担当者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当者および都道府県・地域医療構想調整会議事務局（レポート閲覧権限） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 退院患者情報入力・電子カルテ連携機能 | MSWがフォーム入力またはEHR連携→患者情報を取得→構造化DBに保存 |
| 退院サマリ自然言語構造化機能 | フリーテキスト退院サマリ→NLPで医療処置・ADL・認知機能を抽出→構造化タグ出力 |
| 施設空床・受入条件登録ダッシュボード | 施設担当者が日次で空床数・対応可能処置を入力→DB更新→マッチング候補に反映 |
| AIマッチングスコアリング・提示機能 | 患者情報と施設条件を入力→線形計画法で適合度算出→上位5件をスコア付き表示 |
| 施設受入傾向学習・精緻化機能 | 過去のマッチング成立/不成立データを入力→機械学習で傾向分析→スコアリング精度を更新 |
| 退院予定患者数需要予測機能 | 病院別の過去退院実績を入力→時系列予測モデルで2〜4週先を推計→施設側に空床確保情報を提示 |
| AIチャットボットQ&A対応機能 | 施設担当者が質問文を入力→対話AIが患者概要・必要書類を回答→24時間自動応答 |
| オンライン面談・最終決定管理機能 | 双方合意後に日程候補を入力→面談URL発行・通知→最終決定結果を記録 |
| マッチング成立・不成立履歴管理機能 | 面談結果を担当者が入力→成立/不成立を記録→学習用データセットに反映 |
| 自治体向け分析レポート出力機能 | 地域内の稼働率・待機日数データを集計→二次医療圏単位で自動レポート生成→PDF出力 |
| 通知・アラート機能 | 空床更新やマッチング候補発生を検知→担当者端末にプッシュ通知→未対応案件を一覧表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
hospitals | id, name, bed_count, address, contact_person, contract_plan |
care_facilities | id, name, facility_type, capacity, address, contact_person, contract_plan |
patients | id, hospital_id, adl_level, cognitive_status, medical_procedures, family_status, discharge_target_date |
facility_beds | id, facility_id, date, available_beds, updated_by, updated_at |
facility_acceptance_conditions | facility_id, oxygen_support, tube_feeding, wound_care, end_of_life_care, dementia_accept |
matchings | id, patient_id, facility_id, match_score, status, proposed_at, decided_at |
matching_qa_logs | id, matching_id, sender_type, message, sent_at |
users | id, organization_id, organization_type, role, email, last_login_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 退院患者情報入力画面 |
| 3 | マッチング候補一覧画面 |
| 4 | 空床・受入条件登録画面 |
| 5 | マッチング詳細QA画面 |
| 6 | 運用KPIダッシュボード画面 |
| 7 | 自治体向けレポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（医療情報の可用性・セキュリティ実績が豊富） |
| 2 | PostgreSQL（構造化医療データの整合性管理に適する） |
| 3 | Python/FastAPI（AI・最適化ロジックの実装速度が高い） |
| 4 | OpenAI API（退院サマリのフリーテキスト構造化に活用） |
| 5 | Google OR-Tools（線形計画法による適合度最適化に採用） |
| 6 | React/TypeScript（連携室・施設双方の画面開発を効率化） |
| 7 | HL7 FHIR（電子カルテベンダーとの連携標準に準拠） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上（月間停止時間目安2.2時間以内）、深夜メンテナンス枠を月1回2時間確保 |
| 性能 | 性能: AIマッチング結果を患者情報登録後30秒以内に上位5件表示、同時アクセス300ユーザーに対応 |
| セキュリティ | セキュリティ: 医療情報システムの安全管理ガイドライン第6.0版準拠、ISMS/Pマーク取得、通信は全区間TLS1.2以上で暗号化 |
| データ保護 | データ保護: 患者データは国内データセンターに保存、アクセスログを最低3年間保持し監査対応 |
| 運用 | 運用: カスタマーサクセス担当が導入施設に月1回訪問・電話support、初期導入から3ヶ月は週1回定着支援 |
| 拡張性 | 拡張性: 電子カルテベンダーとのAPI連携を2社以上サポート、新規地域追加時のマスタ設定を1週間以内で完了 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | Googleフォームやスプレッドシートで患者情報（ADL・医療処置・認知機能）を入力してもらい、AIなしで人手による突合をして候補提示し、地域連携室と施設の反応を確かめる | 交通費とフォームツールの利用料程度 |
| ②最小システム | ノーコード基盤や簡易なマッチングロジックを組み、空床登録と適合度スコア表示だけを自動化した試作を数施設で試験運用し、マッチング精度と入力継続率を確認する | 外注開発で数か月分の費用感、AI利用料は少額 |
| ③本開発 | 電子カルテ連携API、最適化アルゴリズム、対話AIチャットボットを本実装し、個人情報の仮名加工処理やISMS対応などセキュリティ要件を組み込んで複数地域展開に備える | 開発費と人件費で年間ベースのまとまった投資が必要 |
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 |
|---|---|---|
| 急性期病院（200床以上）の地域医療連携室 室長またはMSW主任 | 現場の退院調整フローと課題感を直接把握し初期PoC候補を探るため | 地域医師会の紹介、または病院広報窓口経由でアポイント打診 |
| 介護老人保健施設・特養の施設長または生活相談員 | 空床登録・受入条件のデータ化に対する現場負担感と協力意思を確認するため | 介護施設運営法人グループ本部経由、または地域包括支援センター紹介 |
| 都道府県の地域医療構想調整会議 事務局担当者（医療政策課内） | 自治体レポート事業と実証導入予算活用の可能性を探るため | 都道府県庁医療政策課への直接問合せ、地域医療構想の公開資料から担当部署特定 |
| 電子カルテベンダー（富士通Japan・NEC等）の地域医療連携システム担当者 | API連携提携の技術要件とパートナーシップ条件を確認するため | ベンダー公式サイトのパートナー窓口、または展示会（HEALTHCARE Japan等）で接触 |
| 地域医師会（郡市区医師会）の事務局長または地域医療連携担当理事 | 地域内病院・施設への導入提案チャネルとして紹介ネットワークを得るため | 地域包括ケア推進会議・在宅医療連携拠点事業の会合に参加し名刺交換 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域医師会・地域包括支援センターへの直接訪問 | 「退院調整の電話・FAXの手間を減らすツールを試してみませんか」と地域連携室の担当者に直接説明し、無料の試験運用を打診する |
| 元MSWのつながり経由の紹介 | ドメインエキスパートである元MSWの人脈を通じて、現役MSWに「今困っている調整の相談に付き合ってほしい」と依頼し、そこから施設紹介につなげる |
| 介護老人保健施設・特養の施設長会合 | 地域の施設長が集まる勉強会・連絡会に参加し、「空床の情報共有で困っていることはないか」を聞く場として顔つなぎをする |
| 都道府県の地域医療構想調整会議事務局 | 調整会議の事務局担当者に「退院支援加算対象患者の待機状況を可視化するレポートを試作したい」と相談し、実証地域の紹介を依頼する |
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 新規開業資金（旧・新創業融資制度） | 法人設立からおおむね2期以内の創業者、自己資金要件を満たす人 | 地域連携室向けAI開発の先行費用や採用前の運転資金に使える制度。融資の合計は980万円を想定し、着金は設立から2か月目ごろの見込み |
| IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入する中小企業・小規模事業者（今回は導入先の病院・介護施設側が対象になり得る） | 病院・介護施設側の導入コストを下げられるため、営業時に相手先の補助金活用を案内できる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業したばかりの自社が対象になり得る） | 地域医師会・地域包括支援センターへの営業チラシ作成やホームページ整備など、販路開拓の初期費用の一部に使える候補 |
| 東京都創業助成事業（都道府県・自治体ごとの創業助成、名称は自治体により異なる） | 都内（または各自治体の要件を満たす地域）で創業する事業者 | PoC構築期の人件費・賃借料など創業初期費用の一部を助成の対象にできる可能性がある |
| 医療情報化支援基金（厚生労働省） | 電子カルテ等の医療情報連携システムを導入・連携する医療機関等 | 電子カルテベンダーとのAPI連携を病院側が導入する際の費用支援として活用され得るため、導入提案時の後押しになる |
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。
この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