Who（誰が）
訪問看護ステーション・居宅介護支援事業所の専門職、在宅で要介護者を介護する家族約650万人、およびケアマネジャー・地域包括支援センター職員
対象とする社会課題：在宅介護の家族が正しい介護手技を学べず、事故や共倒れが起きている
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。
痰吸引や体位変換といった医療的な手技を、専門教育を受けないまま担う家族が全国に約650万人いる。訪問看護師が同席できるのは月に数回だけで、それ以外の時間に手技ミスが起きても誰も気づけない。その場では分かった気になっても、家に帰れば自己流に戻ってしまう。この断絶を埋め、家族が安心して介護を続けられ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。
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ミルテは、在宅で家族を介護する人がスマホで自分の介護動作(体位変換・移乗・吸引・褥瘡ケアなど)を撮影するだけで、AIが看護師の模範動画と比較し「腰の角度が浅い」「膝下に手を添えてから持ち上げて」といった具体的な指摘を音声とイラストで返すサービスです。
撮影記録は自動でケア記録として蓄積され、訪問看護師やケアマネジャーはダッシュボードで各家庭の習熟度を確認し、次回訪問の重点ポイントを事前に把握できます。夜間の不安な場面ではチャットボットに相談でき、必要なら訪問看護ステーションへのエスカレーションも提案されます。家族は「いつでも見てもらえる」安心を得て、専門職は限られた訪問時間を高リスク家庭に集中できるようになります。
在宅で要介護者を介護する家族は全国に約650万人おり、うち多くが痰吸引・体位変換・移乗・褥瘡ケアなどの医療的手技を専門教育を受けないまま担っている。
訪問看護師や介護士の同席指導は月2〜4回程度に限られ、それ以外の時間帯に手技ミスが起きても誰も気づけない。実際、不適切な移乗介助による家族の腰痛発症や、誤った体位変換による褥瘡悪化が繰り返し報告されている。指導する専門職側も1人あたり月40〜60件の訪問を抱え、個別の反復指導や記録の見直しに時間を割けないのが実情である。結果として「その場では分かった気になるが、家に帰ると自己流に戻ってしまう」という指導効果の断絶が、在宅療養継続の限界と再入院・介護離職の一因になっている。
画像・動作解析AI(姿勢推定モデル)が撮影動画から関節角度・接触位置・所要時間を抽出し、模範動画との差分をスコア化して手技の逸脱箇所を特定する。
自然言語対話AIが解析結果を平易な言葉に変換し、家族からの質問にはRAG構成で介護手技マニュアル・看護師監修Q&Aを参照しながら回答する。予測モデルは撮影頻度・手技スコアの推移・生活記録データから褥瘡悪化や転倒リスクの上昇を予測し、専門職への訪問優先度を自動でランキングする。さらに音声認識により訪問時の口頭指導も自動でテキスト化・要約し、ケア記録作成の工数を削減する。
家族介護者はスマートフォンで自分の介護手技(体位変換・移乗・吸引・オムツ交換など)を撮影するだけで、AIが動作を解析し、訪問看護師が事前登録した「模範手技動画」と比較して差分をフィードバックする。
フィードバックは音声とイラスト付きテキストで即座に返され、「腰の角度が浅く負担がかかっています」「利用者の膝下に手を添えてから持ち上げてください」のように具体的に指摘される。撮影記録と改善履歴は自動的にケア記録として蓄積され、訪問看護師・ケアマネジャーはダッシュボードで各家庭の習熟度を一覧確認し、次回訪問時の重点指導ポイントを事前に把握できる。夜間や訪問間の不安な場面では、チャットボットに「痰の色が変わったが吸引していいか」等を相談でき、緊急度に応じて訪問看護ステーションへのエスカレーションを自動提案する。これにより家族は「いつでも見てもらえる」安心感を得て、専門職は限られた訪問時間を高リスク家庭への対応に集中できる。
| 家族介護者の移乗介助による腰痛治療(整骨院・整形外科通院) | 年額 約6万円/人 |
| 訪問看護師の記録作成・見直しにかかる残業代相当コスト | 事業所あたり年額 約120万円(月10時間×時給換算) |
| 誤った体位変換による褥瘡悪化での再入院医療費 | 1件あたり 約40万〜60万円 |
| 手技不安・共倒れによる介護離職に伴う世帯収入損失 | 年額 約250万〜300万円/人 |
| 事業所向けSaaS標準プラン(訪問看護ステーション) | 月額 5万円 |
| 家族介護者向けプレミアム機能 | 月額 980円 |
| 自治体・地域包括ケア導入パッケージ(中規模自治体想定) | 年額 500万円 |
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在宅介護の家族約650万人の多くが、痰吸引や体位変換などの医療的手技を専門教育なしに担っているが、訪問看護師の同席指導は月2〜4回程度に限られ、それ以外の時間帯の手技ミスは誰も気づけない。
実際に不適切な移乗介助による腰痛や誤った体位変換による褥瘡悪化が繰り返し起きている。専門職側も1人月40〜60件の訪問を抱え、個別の反復指導や記録見直しに時間を割けないのが実情で、指導効果が家庭内で持続しない断絶が生じている。この断絶を埋めるには、訪問間の空白時間を埋める仕組みが必要である。
姿勢推定モデルの精度検証や現場との模範動画すり合わせは試行錯誤が前提となるため、検証フェーズ(0-6ヶ月)は準委任契約が適する。
初期導入フェーズ以降、対応手技や画面仕様が固まった部分(撮影・登録・ダッシュボードなど)は要件定義を経て請負契約に切り出すことでコストと納期を管理しやすくなる。ただし予測モデルやエスカレーション機能など精度目標(リスク的中率70%など)を伴う部分は、達成基準の合意が難しいため準委任+成果指標のマイルストーン報酬を組み合わせる形が望ましい。医療監修が絡む機能追加は都度、看護師・弁護士レビューの工数を契約範囲に明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 在宅で要介護者を介護する家族介護者 |
| セカンダリ | 訪問看護師・ケアマネジャー(模範動画登録、習熟度確認、訪問優先度判断に利用) |
| 管理 | 訪問看護ステーション・居宅介護支援事業所の管理者、自社カスタマーサクセス担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 手技動画撮影・骨格抽出機能 | スマホで撮影した手技動画を端末内で骨格情報に変換し、クラウドへ送信する |
| 姿勢推定・動作解析AI機能 | 骨格データを入力し関節角度・接触位置・所要時間を算出、模範動画との差分をスコア化する |
| 差分フィードバック生成AI機能 | スコア差分を入力し、音声とイラスト付きテキストで具体的な改善指摘を出力する |
| チャット相談AI機能(RAG) | 家族の質問文を入力し、看護師監修マニュアルを参照した回答と緊急度判定を出力する |
| 緊急エスカレーション提案機能 | チャット回答の緊急度スコアを入力し、訪問看護ステーションへの連絡要否を家族に提示する |
| ケア記録自動生成・蓄積機能 | 撮影記録と解析結果を入力し、日時・手技種別ごとのケア記録として自動保存する |
| 習熟度ダッシュボード機能 | 家庭ごとの手技スコア推移を入力し、専門職向けに一覧表示と重点指導ポイントを出力する |
| リスク予測・訪問優先度ランキングAI機能 | 撮影頻度・スコア推移・生活記録を入力し、褥瘡悪化リスクと訪問優先度を出力する |
| 音声認識による指導記録要約機能 | 訪問時の口頭指導音声を入力し、テキスト化・要約したケア記録案を出力する |
| 家族間共有・プレミアムレポート機能 | 家族の閲覧権限設定を入力し、複数家族へ習熟度レポートを共有表示する |
| 事業所向け利用・課金管理機能 | 事業所の利用者数・利用状況を入力し、段階課金に応じた月額請求データを出力する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | id, name, email, phone, care_recipient_id, plan_type, created_at |
care_recipients | id, name, birth_date, care_level, primary_disease, address, family_user_id |
facilities | id, name, type, contract_plan, billing_amount, primary_staff_name, created_at |
model_videos | id, technique_type, facility_id, video_url, skeleton_data, created_at |
recorded_videos | id, user_id, technique_type, video_url, skeleton_data, score, recorded_at |
feedback_logs | id, recorded_video_id, diff_score, comment_text, generated_at |
risk_assessments | id, care_recipient_id, risk_type, risk_score, predicted_at, escalation_flag |
chat_logs | id, user_id, question_text, answer_text, urgency_level, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ホーム画面 |
| 2 | 撮影・動画チェック画面 |
| 3 | フィードバック結果画面 |
| 4 | チャット相談画面 |
| 5 | 習熟度レポート画面 |
| 6 | 事業所向けダッシュボード |
| 7 | ケア記録・履歴一覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | MediaPipe Pose(姿勢推定モデルの基盤として採用) |
| 2 | AWS S3(動画・骨格データの安全な保存に利用) |
| 3 | AWS SageMaker(AI推論・モデル学習基盤として利用) |
| 4 | OpenAI API(RAG構成による対話生成に利用) |
| 5 | Pinecone(介護マニュアルのベクトル検索に利用) |
| 6 | Flutter(iOS/Android共通アプリ開発の効率化) |
| 7 | Auth0(医療情報レベルの認証・権限管理に利用) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 夜間相談機能を含むため月間稼働率99.5%以上を目標とする |
| 性能 | 性能: 動画アップロードから解析結果返却まで平均30秒以内を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 動画は端末内で一次処理し骨格データのみをTLS1.2以上で送信、3省2ガイドライン相当の基準を採用する |
| データ保持 | データ保持: 骨格データは最大5年保存、動画本体は原則非保存(プレミアム会員のみ90日保存)とする |
| 運用 | 運用: 障害発生時は2時間以内の一次復旧を目標とし、月次で姿勢推定モデルの誤差率5%以内を監視する |
| 拡張性 | 拡張性: 同時アクセス最大1万ユーザー、提携事業所500拠点規模までスケール可能な構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証（コンシェルジュ型） | 看護師が撮影動画を目視で確認し、フィードバックを手動で文章化して家族に送る。AIなしで指導ニーズと反応を検証する。 | 撮影機材と看護師への謝礼程度で、外注は発生しない水準 |
| ②最小システム（姿勢推定プロトタイプ） | 主要な数手技に限定した姿勢推定モデルと模範動画比較の試作、チャット相談のRAG構成を実装し、精度と使い勝手を検証する。 | AI利用料・クラウド費用と、外部エンジニアへの短期委託分 |
| ③本開発（SaaS化・ダッシュボード） | 事業所向けダッシュボード、家族向けアプリの有料機能、記録自動化、リスク予測ランキングまで含めた本番運用システムを構築する。 | 外注または自社開発チームによる数か月単位の開発費用 |
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 訪問看護ステーションの管理者(看護師資格保有者) | 現場ニーズと模範動画制作・実証実験の協力可否を直接確認できる | 都道府県訪問看護ステーション協会の会員名簿・地域医師会紹介経由で連絡 |
| 医療監修候補の理学療法士・褥瘡ケア認定看護師 | 手技評価基準と医行為境界線の設計に必須の専門知見を得る | 日本褥瘡学会・訪問リハビリテーション協会の学術大会・研究会で接点を作る |
| 居宅介護支援事業所のケアマネジャー(主任ケアマネ) | 家族介護者への紹介チャネルとITリテラシー支援の実運用イメージを掴む | 地域包括支援センター主催の地域ケア会議に参加し名刺交換 |
| 地域包括支援センターの保健師・社会福祉士 | 自治体連携パッケージ導入の意思決定プロセスと予算枠を把握する | 市区町村の高齢福祉課窓口経由でアポイントを取得 |
| 医療法・個人情報保護法に詳しい弁護士 | 医行為非該当の設計と映像データ取扱いの適法性を事前に確認する | 医療スタートアップ支援実績のある法律事務所を経済産業省J-Startup等の紹介で探す |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 訪問看護ステーションへの直接訪問 | 管理者に「記録作成の手間を減らしながら手技指導を映像で残せる仕組みを、無料で試していただけないか」と持ちかける |
| 地域包括支援センター経由の紹介 | 担当者に「在宅介護の家族向けに手技チェックができる相談先を紹介してほしい」と依頼し、対象家庭をつないでもらう |
| 訪問看護師の勉強会・研修コミュニティ | 褥瘡ケアや吸引手技の研修会に参加し「模範動画づくりに協力してくれる看護師を探している」と声をかける |
| ケアマネジャー向け事例共有会 | 居宅介護支援事業所の会合で「担当家庭の中で手技に不安がある方に試してもらえないか」と依頼する |
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 新創業融資制度 | 税務申告を一度も行っていない法人設立前後の創業者 | 運転資金の融資枠として活用でき、この事業では融資合計を600万円想定で計画している |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者・創業者 | 訪問看護ステーション向けの展示会出展費やパンフレット・ウェブ広告等の販路開拓費用に使える候補 |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者 | 姿勢推定AIやダッシュボード等のSaaSツール導入・クラウド利用に関する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） | 都内で創業予定・創業後一定期間内の中小企業者 | 人件費・広告費・専門家指導費等、初期の体制構築費用の一部を助成できる候補 |
| NEDO シード期研究開発型スタートアップ支援事業（STS） | 研究開発型のシード期スタートアップ | 姿勢推定モデルや予測モデルの精度向上に関する研究開発費の支援を受けられる可能性がある |
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。
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。
介護・医療AI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