Who（誰が）
急性期病院・地域包括ケア病棟の退院支援看護師と、訪問看護ステーション・居宅介護支援事業所・かかりつけ医などの在宅側スタッフが主な利用者である。
対象とする社会課題：病院の退院支援情報が在宅医療・介護に途切れる問題
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。
退院した瞬間、患者の情報は病院から在宅へ引き継がれず途切れる。訪問看護師もケアマネも、電話とFAXで断片的な情報を集め直すしかない。その隙間で服薬ミスや状態悪化が見過ごされ、再入院につながる。個々の病院や事業所の頑張りでは埋まらないこの空白を、標準化された情報連携の仕組みでなくしていく。
※ 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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急性期病院の退院調整看護師が、電子カルテの退院時サマリーをAI連携システムに入力するか、SS-MIX2経由で自動取込すると、AIが医療用語を在宅向けの平易な表現に要約し、服薬・処置・リスク情報を構造化データに変換します。
訪問看護ステーションやケアマネジャーはスマホ・タブレットのアプリでこの要約を受け取り、チャットボットに『この患者の注意点は？』と質問すると根拠つきで回答が得られます。退院後は訪問看護記録・バイタルデータが蓄積され、AIが状態悪化リスクを日次でスコア化し、閾値を超えると病院・ケアマネへ自動アラートを送ります。退院前カンファレンスの準備時間短縮と、退院後30日以内の再入院の早期発見・介入を目指します。
急性期病院の入退院支援部門では、平均在院日数短縮の圧力の中、退院調整看護師1人あたり月40〜60件のケースを担当し、在宅側（訪問看護・ケアマネ・かかりつけ医）への情報共有は電話・FAXやサマリーの手渡しに依存している。
厚労省調査でも退院時共有情報の8割以上が紙・PDFベースで、在宅側は必要情報を後から電話で問い合わせる二度手間が常態化している。特に独居高齢者や認知症患者では、服薬情報・ADL変化・家族状況の共有漏れが再入院の一因となり、在宅復帰後30日以内の再入院率は約15〜20%に達する地域もある。病院側はシステム投資余力が乏しく、在宅側は複数病院・複数システムへの対応で情報が分断されたままになっている。結果として、退院直後の1週間が最も再入院リスクが高い「情報の空白期間」となっている。この課題は個々の病院・事業所の努力では解決できず、標準化された情報連携基盤が必要とされている。
自然言語処理により退院時サマリー・看護記録の非構造化テキストを要約し、専門用語を平易化した在宅向けレポートを自動生成する。
機械学習モデルが訪問看護のバイタル・ADL記録と過去の再入院データを学習し、患者ごとの状態悪化リスクを日次でスコアリングして予測する。対話型AI（チャットボット）が在宅スタッフからの質問に24時間対応し、退院サマリー内の該当箇所を根拠つきで回答する。さらに複数事業所・複数患者のスケジュールを最適化アルゴリズムで調整し、訪問順序や優先度の提案を行う。
病院の退院支援看護師が電子カルテ・退院時サマリーの内容をAI連携システムに入力（または既存システムからAPI連携で自動取込）すると、AIが医療用語を在宅向けの平易な表現に自動要約し、服薬・処置・リスク情報を構造化データに変換する。
在宅側（訪問看護ステーション・居宅介護支援事業所・かかりつけ医）はスマホ・タブロットアプリでこの要約を受け取り、AIチャットボットに「この患者の注意点は？」と質問すると自然言語で回答が得られる。退院後は訪問看護記録・バイタルデータがシステムに蓄積され、AIが状態悪化リスクをスコア化して閾値を超えると病院側・ケアマネへ自動アラートを送る。これにより退院前カンファレンスの準備時間が平均30分短縮され、在宅側は退院当日から患者情報を把握した状態でケアを開始できる。運用開始1年後には、退院後30日以内の緊急再入院を早期発見・介入で減少させることを目指す。
| 退院調整看護師の電話・FAX問い合わせ対応人件費（1件30分×月50件×時給3,000円） | 年間約90万円/病院 |
| 訪問看護師の情報不足による緊急対応・残業（月5件×2時間×時給2,500円） | 年間約30万円/ステーション |
| 退院前カンファレンス準備の看護師人件費（1件30分×月50件×時給3,000円） | 年間約90万円/病院 |
| 情報共有漏れに起因する30日以内再入院1件あたりの追加医療費・介護保険負担（想定） | 1件あたり約30万〜40万円、地域により年間数件〜十数件発生の想定 |
| 病院向け基本料（12万円）＋AIリスク予測オプション（5万円）＋患者連携件数課金（月150件×400円=6万円） | 月額約23万円（年間約276万円） |
| 訪問看護ステーション向け基本料（3万円）＋AIリスク予測オプション（1万円） | 月額4万円（年間48万円） |
| 居宅介護支援事業所向け基本料（2万円） | 月額2万円（年間24万円） |
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退院調整看護師は1人あたり月40〜60件のケースを担当しながら、在宅側への情報共有を電話・FAXやサマリー手渡しに依存しており、共有情報の8割以上が紙・PDFベースのままである。
在宅側は必要情報を後から電話で問い合わせる二度手間が常態化し、独居高齢者や認知症患者では服薬情報・ADL変化・家族状況の共有漏れが起きやすい。この結果、退院後30日以内の再入院率が地域によって15〜20%に達し、退院直後の1週間が最もリスクの高い『情報の空白期間』となっている。個々の病院・事業所の努力では解決できず、標準化された情報連携基盤が必要とされている。
フェーズ1（0〜6ヶ月・病院2施設・在宅20拠点のMVP検証）は現場業務フローに合わせた仕様の試行錯誤が想定されるため準委任契約が向く。
フェーズ2以降、リスク予測AIモデルや電子カルテAPI連携など要件が明確化した機能開発は範囲・納期を固定できるため請負契約が向く想定である。発注時はSS-MIX2／HL7 FHIR対応の範囲、患者情報の責任分界点（病院側・事業所側・開発会社側）、ISMS認証取得のスケジュールと費用負担を契約書に明記する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 急性期病院・地域包括ケア病棟の退院調整看護師、訪問看護ステーションの看護師、居宅介護支援事業所のケアマネジャー |
| セカンダリ | かかりつけ医、医師会・地域医療連携室の担当者 |
| 管理 | 病院側情報システム部門の担当者、自社カスタマーサクセス・サポート担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 電子カルテ連携取込機能 | 電子カルテのHL7 FHIR/CSVデータをAPI経由で取込み、連携DBへ自動登録する |
| 退院サマリーAI要約生成機能 | 退院時サマリー原文をAIが解析・要約し、在宅向け平易文レポートを生成する |
| 服薬・処置・リスク情報構造化変換機能 | サマリーテキストから服薬・処置・リスク情報を抽出し構造化データへ変換保存する |
| 在宅向けアプリ閲覧機能 | 在宅スタッフのログイン後、患者要約レポートを取得しスマホ画面に表示する |
| AIチャットボット質問応答機能 | 在宅スタッフの質問文を受け、サマリー内根拠箇所を検索し回答文を生成表示する |
| 訪問看護記録・バイタル蓄積機能 | 訪問看護師が入力したバイタル・ADLを時系列データとして蓄積保存する |
| 状態悪化リスクスコアリング機能 | 蓄積バイタルと過去再入院データを学習し、患者別悪化リスクを日次算出する |
| 閾値超過自動アラート通知機能 | リスクスコアが閾値超過した際、病院・ケアマネへプッシュ/メール通知を送信する |
| 訪問スケジュール最適化提案機能 | 複数患者・事業所の訪問予定を入力し、最適化アルゴリズムが訪問順序を提案する |
| 退院前カンファレンス準備支援機能 | サマリー・リスク情報を集約し、カンファレンス資料を自動生成し配布する |
| 診療報酬加算取得支援レポート出力機能 | 連携実績データを集計し、退院時共有指導加算等の算定要件充足状況を出力する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
patients | patient_id, name, birth_date, gender, address, family_contact, primary_disease, care_level |
discharge_summaries | summary_id, patient_id, hospital_id, discharge_date, raw_text, ai_summary_text, medication_info, adl_status, risk_flags |
facilities | facility_id, facility_type, facility_name, address, contract_plan, ehr_vendor |
users | user_id, facility_id, role, name, login_id, password_hash, last_login_at |
care_records | record_id, patient_id, facility_id, visit_date, vital_data, adl_score, notes_text, recorded_by |
risk_scores | score_id, patient_id, score_date, risk_value, risk_factors, model_version |
alerts | alert_id, patient_id, alert_type, threshold_value, triggered_at, status, notified_to |
billing_records | billing_id, facility_id, billing_month, base_fee, linkage_count, linkage_fee, option_fee, total_amount |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 退院サマリー入力画面 |
| 3 | 在宅向け要約閲覧画面 |
| 4 | AIチャットボット相談画面 |
| 5 | リスクスコア一覧画面 |
| 6 | アラート通知画面 |
| 7 | 訪問スケジュール調整画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(医療情報ガイドライン対応リージョン利用) |
| 2 | HL7 FHIR(電子カルテ標準連携規格) |
| 3 | SS-MIX2(国内医療情報標準格納形式) |
| 4 | Azure OpenAI Service(医療テキスト要約・対話生成) |
| 5 | Python/FastAPI(AIモデル・API基盤構築) |
| 6 | React Native(病院・在宅共通アプリ開発) |
| 7 | Keycloak(医療情報アクセスの認証・認可基盤) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を維持し、月間計画外停止時間を3.6時間以内に抑える | 可用性99.5%以上を維持し、月間計画外停止時間を3.6時間以内に抑える |
| AIチャットボットの回答生成はリクエストから3秒以内に応答を返す | AIチャットボットの回答生成はリクエストから3秒以内に応答を返す |
| ISMS・プライバシーマーク認証を取得し、通信は全経路TLS1.3以上で暗号化する | ISMS・プライバシーマーク認証を取得し、通信は全経路TLS1.3以上で暗号化する |
| 患者データは日次バックアップを行い、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧する | 患者データは日次バックアップを行い、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧する |
| 全ユーザー操作ログを5年間保存し、監査要求時に90日以内で提出可能とする | 全ユーザー操作ログを5年間保存し、監査要求時に90日以内で提出可能とする |
| 1医療圏あたり同時接続500ユーザーまでレスポンス劣化なく処理できる | 1医療圏あたり同時接続500ユーザーまでレスポンス劣化なく処理できる |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | スプレッドシートとチャットツールを使い、退院サマリーの要約と在宅側への共有を人手で代行して、需要の有無と業務フローの詰まりどころを確かめる | 交通費と面談時の資料印刷代程度 |
| ②最小システム | 簡易Webアプリで退院サマリーの入力とAIによる要約表示、簡単なチャットボットでの質問応答を実装し、実際の患者ケースで使ってもらう | AI利用料と小規模な外注開発費、数か月分の範囲 |
| ③本開発 | HL7 FHIR等の医療情報標準規格に対応したAPI連携、リスクスコアリングモデルの実装、医療情報セキュリティガイドライン対応の認証取得を進める | エンジニア・ドメインエキスパートの外部委託費とセキュリティ認証取得費を含む、まとまった開発予算 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 急性期病院の入退院支援部門・地域医療連携室の看護師長 | 現場の業務フローと情報共有の困りごとを一次情報として把握するため | 地域医療連携協議会や医師会主催の連携会議に参加し名刺交換から接触 |
| 訪問看護ステーションの管理者（所長） | 在宅側の受け取り情報の不足・二度手間の実態とアプリ利用可否を確認するため | 都道府県訪問看護ステーション協議会の研修会・勉強会に参加して紹介依頼 |
| 郡市区医師会の地域医療連携担当理事 | 医師会経由の導入は病院・診療所への信頼獲得と意思決定短縮に直結するため | 医師会事務局に電話し在宅医療・介護連携推進事業の担当者面談を依頼 |
| 電子カルテベンダー（富士通Japan・NEC等）の地域医療連携部門担当者 | API連携の技術要件とアドオン販売提携の可能性を早期に見極めるため | ベンダー主催の地域医療ICT展示会・セミナーで名刺交換し提携窓口を紹介依頼 |
| 居宅介護支援事業所の主任ケアマネジャー | 退院時カンファレンス参加者としての情報不足・退院直後の対応課題を確認するため | 介護支援専門員協議会の地域部会・事例検討会に参加し個別ヒアリング依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域医療連携室への直接訪問 | 急性期病院の地域医療連携室に「退院支援業務の実態調査で30分お話を伺いたい」と面談を依頼し、現状の情報共有方法を聞かせてもらう |
| 訪問看護ステーション経営者の勉強会・交流会 | 地域の訪問看護連絡協議会や経営者交流会に参加し、「退院直後の情報連携で困っていることを教えてほしい」と個別に声をかける |
| 医師会・介護支援専門員協議会のつながり | 地区医師会の地域包括ケア担当者やケアマネ協議会の役員に紹介を依頼し、「試作品を無料で使ってもらいながら意見を聞きたい」と伝える |
| 電子カルテベンダー担当者経由の紹介 | 電子カルテベンダーの営業担当に「連携先候補として退院支援部門の看護師を紹介してほしい」と依頼し、既存の商談機会に相乗りする |
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（または新規開業資金） | 法人設立直後・実績の浅い創業者 | 自己資金100万円に対して創業融資（運転資金合計 500万円 を想定）を受けられれば、電子カルテ連携用のAPI開発やセキュリティ認証取得など先行投資の資金繰りに使える |
| 信用保証協会 創業関連保証（制度融資） | 創業前・創業後一定期間の中小企業・個人事業主 | 公庫融資と並行して自治体制度融資を組み合わせれば、電子カルテベンダーとの連携開発費など追加の資金需要に備えられる |
| 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（自社の顧客側が対象になる場合が多い） | 導入先の病院・訪問看護ステーション・居宅介護支援事業所が本補助金を使って当社SaaSを導入できると、初期費用の負担感を下げて商談を進めやすくなる |
| 事業再構築補助金 | 新分野展開・業態転換等を行う中小企業 | 電子カルテベンダーとのAPI連携開発やリスク予測AIモデルの機能拡張など、本開発フェーズの投資に活用できる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（都道府県・市区町村の創業助成制度、名称は地域により異なる） | 都内（または各自治体内）で創業予定・創業後一定期間の中小企業 | 人件費や賃借料など運営初期の固定費の一部を助成対象にできる制度が多く、代表1名体制期間の固定費負担を軽くできる |
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。
地域医療連携やヘルスケアAI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あり、成果を保証するものではありません。