Who（誰が）
訪問看護ステーション・介護施設・在宅医療クリニックの看護師・介護職員、および患者家族と褥瘡認定看護師
対象とする社会課題：在宅療養患者の褥瘡悪化をAI画像解析で早期発見する仕組み
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。
訪問看護師が次に訪れるまでの数日間、褥瘡は静かに悪化する。独居や老々介護の世帯では気づく人がいないまま、ステージが進んでから発見されることも少なくない。写真を撮って送るだけで悪化の兆しを数値で捉え、専門看護師につなげる。現場の目視と経験に、AIの客観性を足したい。
※ 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。
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訪問看護師や介護職員が専用アプリで褥瘡部位を撮影すると、AIが創面の面積・深さ・滲出液・周囲発赤を解析し、DESIGN-R準拠のスコアを自動算出します。
過去の撮影履歴と比較して悪化速度をグラフで可視化し、悪化の兆候が閾値を超えると担当看護師・主治医・家族へ自動通知します。看護師は撮影後に音声で所見を話すだけでカルテ用テキストが生成されるため記録業務が短縮されます。悪化検知時には近隣の褥瘡認定看護師とのオンライン相談枠が提示され、写真とスコア推移を共有した状態で専門判断を仰げます。週1〜2回の訪問間隔の空白期間に潜む悪化を早期に捉え、体位変換計画や被覆材変更を先回りで指示できる仕組みです。
在宅療養患者のうち褥瘡保有者は推計20万人以上とされ、訪問看護師は週1〜2回の訪問時に目視とスケール評価で状態を記録しているが、次回訪問までの数日間の悪化発見が遅れがちである。
独居高齢者や老々介護世帯では体位変換不足や湿潤管理不備が起き、気づいた時にはステージIII〜IVまで進行し入院となるケースが多い。訪問看護師1人あたり担当患者数は30〜50名に及び、写真記録の評価は経験と主観に依存し、看護師間でばらつきが生じている。褥瘡認定看護師は全国で数千人規模しかおらず、地方では専門判断を仰ぐハードルが高い。褥瘡由来の入院はQOL低下に加え1件数十万円規模の医療費増につながり、早期発見の仕組みが求められている。
画像セグメンテーションAIが創部境界を抽出し面積・深達度を推定、時系列比較の回帰モデルで悪化速度を予測する。
自然言語処理モデルが音声メモをカルテ用テキストに変換しDESIGN-R項目へ自動マッピングする。異常検知モデルが患者ごとの悪化パターンを学習し閾値超過や急変予兆をスコアリングして通知トリガーを判定する。将来的には多施設データによる予後予測モデルで、介入変数と治癒期間の相関を学習しケアプラン最適化を提案する。
訪問看護師や介護職員が専用アプリで褥瘡部位を撮影すると、AIが創面の面積・深さ・滲出液の色調・周囲発赤を自動解析しDESIGN-R準拠スコアを算出する。
過去の撮影履歴と比較し悪化速度を可視化、閾値超過時は担当看護師・主治医・家族に自動通知する。看護師は音声で症状を入力でき、AIが自然言語処理でカルテ用テキストに変換し記録業務を短縮する。悪化兆候検知時には近隣の褥瘡認定看護師とのオンライン相談枠を自動提示し、写真とスコア推移を共有した状態で相談できる。これにより訪問間隔の空白期間に潜む悪化を早期に捉え、体位変換計画や被覆材変更を先回りで指示できる。
| 褥瘡悪化による緊急入院の医療費・自己負担増(1件あたり) | 年額約30万円〜50万円(1件発生あたり) |
| 看護師の記録・評価業務にかかる人件費(手作業分) | 年額約60万円(1名あたり、月20時間×時給2,500円換算) |
| 褥瘡認定看護師への電話相談・出張相談にかかる交通費・機会損失 | 年額約24万円(月2回×1万円換算) |
| 見落とし・評価ばらつきによるクレーム対応・訴訟リスク対応費用 | 年額約50万円(事業所あたりの想定) |
| SaaS月額利用料(基本料+患者30名分の従量課金) | 月額45,000円(基本3万円+患者30名×500円) |
| 専門医オンライン相談仲介手数料(月2件想定) | 月額4,000円(1件2,000円×2件) |
| 電子カルテ連携APIライセンス(ベンダー契約時のみ) | 年額200万円〜(訪問看護ステーション側の直接負担なし) |
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訪問看護師は1人あたり30〜50名の患者を担当し、週1〜2回の訪問時に目視とスケール評価で褥瘡の状態を記録しているが、次回訪問までの数日間に独居高齢者や老々介護世帯で体位変換不足や湿潤管理不備が起き、気づいた時にはステージIII〜IVまで進行し入院となるケースが多い。
写真記録の評価は看護師の経験と主観に依存しばらつきが生じており、褥瘡認定看護師は全国で数千人規模しかいないため地方では専門判断を仰ぐハードルが高い。褥瘡由来の入院は1件数十万円規模の医療費増につながり、訪問間隔の空白期間に潜む悪化を早期に捉える仕組みが求められている。
検証フェーズ（0-6ヶ月）はAI精度検証や画像データ収集方法が試行段階のため準委任契約が適する。
実証導入フェーズ以降は撮影・通知・カルテ生成などの機能要件が固まるため請負契約に切り替えつつ、AIモデルの精度改善部分は準委任で継続する分離発注を推奨する。医療情報を扱うため個人情報保護・匿名化処理の責任範囲と、誤検知時の免責事項を契約書に明記し、AI創面積推定精度（誤差10%以内など）を検収基準に含めることが必要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 訪問看護師・介護職員（患部撮影、音声入力によるカルテ記録、悪化通知の確認を行う） |
| セカンダリ | 主治医・家族（通知内容の確認）、褥瘡認定看護師（オンライン相談での画像・スコア確認） |
| 管理 | 訪問看護ステーション管理者（患者・アカウント管理）、システム運営会社（AI精度モニタリング、契約・API連携管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 創部画像撮影・アップロード機能 | 訪問時に創部を撮影→画像をアプリからサーバへ送信→解析キューに登録し保存する |
| AI創面セグメンテーション・面積深達度推定機能 | 創部画像→AIが境界をセグメンテーション→面積・深達度を数値で出力する |
| DESIGN-Rスコア自動算出機能 | 面積・深達度・滲出液色調データ→DESIGN-R項目へマッピング→スコアを自動算出する |
| 悪化速度予測機能(時系列回帰AI) | 過去のスコア履歴→回帰モデルで悪化傾向を分析→悪化速度指数を数値出力する |
| 異常検知・通知トリガー判定機能 | 最新スコアと悪化速度→異常検知モデルで閾値判定→通知要否フラグを出力する |
| 音声メモ→カルテテキスト自動変換機能 | 看護師の音声メモ→NLPでテキスト化しDESIGN-R項目へ変換→カルテ文章として出力する |
| 自動アラート通知機能 | 異常検知フラグ→通知エンジンが対象者を特定→看護師・主治医・家族へ自動送信する |
| 専門医オンライン相談マッチング機能 | 悪化検知患者情報→近隣認定看護師の空き枠を検索→相談予約枠を自動提示する |
| 相談時の画像・スコア共有機能 | 相談予約情報→画像とスコア推移を紐付け→相談画面に一覧表示する |
| 電子カルテ・介護記録ソフト連携API機能 | 患者記録データ→API経由で連携先フォーマットに変換→電子カルテへ送信する |
| 匿名化データ統計レポート提供機能 | 匿名化済み統計データ→集計エンジンで分析→月次レポートをPDF形式で出力する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
patients | patient_id, 氏名, 生年月日, 住所, 要介護度, 担当ステーションID, 主治医情報 |
wound_records | record_id, patient_id, 撮影日時, 部位, DESIGN-Rスコア, 記録者ID, 音声メモテキスト |
wound_images | image_id, record_id, 画像URL, 撮影角度, 解像度, アップロード日時 |
ai_analysis_results | analysis_id, record_id, 面積推定値, 深達度, 滲出液色調, 悪化速度スコア, 信頼度 |
nurses | nurse_id, 氏名, 資格種別, 所属facility_id, 担当患者数, 認定看護師フラグ |
facilities | facility_id, 施設名, 所在地, 契約プラン, 契約開始日, 月額利用料 |
consultations | consultation_id, patient_id, 相談先医師ID, 予約日時, ステータス, 仲介手数料額 |
notifications | notification_id, patient_id, 通知種別, 閾値超過項目, 送信先, 送信日時, 既読フラグ |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・認証画面 |
| 2 | 患者一覧画面 |
| 3 | 撮影・記録入力画面 |
| 4 | 悪化傾向グラフ画面 |
| 5 | 専門医相談予約画面 |
| 6 | 通知一覧画面 |
| 7 | 管理者ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（医療データのISMS/セキュリティ要件に対応実績あり） |
| 2 | PyTorch（創面セグメンテーションAIの開発・学習に採用） |
| 3 | React Native（iOS/Android共通で撮影アプリを開発） |
| 4 | FastAPI（Python製AI推論APIを高速に構築） |
| 5 | PostgreSQL（患者・記録データを構造化管理） |
| 6 | Whisper API（音声メモをカルテテキストへ自動変換） |
| 7 | Auth0（医療者・施設単位の認証権限管理を簡素化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上、月間計画外停止4時間以内を目標とする |
| 性能 | 性能: 画像アップロードから解析結果表示まで平均10秒以内、95パーセンタイルで15秒以内とする |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS認証取得、通信・保存データはAES256相当で暗号化し匿名化処理を徹底する |
| AI精度 | AI精度: 創面積推定誤差10%以内を1年目末までに達成し、四半期ごとに精度検証を行う |
| 運用サポート | 運用サポート: 平日9-18時に問い合わせ対応、システム障害時は1時間以内に初動対応する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 3年目時点で300拠点・患者2万人規模の同時アクセスに耐える構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 看護師が撮影した褥瘡写真を人手でDESIGN-R採点し、既存の目視評価との差を比較する。自治体・訪問看護ステーションと症例を集め、AIなしでも需要とデータ収集の実現性を確かめる | 交通費と写真整理の人件費程度、外部委託なしで検証できる水準 |
| ②最小システム | 撮影画像をアップロードすると簡易な画像解析で創面の面積を推定し、悪化傾向をグラフで表示するだけの最小アプリを外注で開発し、数拠点で試用してもらう | 外注開発で数か月分の開発費とAI利用料程度 |
| ③本開発 | DESIGN-R準拠スコアの自動算出、音声入力からのカルテ変換、専門医オンライン相談枠の自動提示までを含む製品版を開発し、電子カルテ連携も進める | エンジニア人件費とデータ収集委託費を含めた本格開発の費用 |
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……
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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……
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 |
|---|---|---|
| 訪問看護ステーション管理者(実証協力候補、従業員10名規模程度の事業所) | 現場の撮影・記録フローとAI導入への抵抗感を把握し実証データ収集を依頼するため | 全国訪問看護事業協会や都道府県看護協会の紹介、または直接飛び込み訪問 |
| 褥瘡認定看護師(日本看護協会認定、病院・地域連携室所属) | DESIGN-Rスコア設計の臨床的妥当性検証とオンライン相談網構築のため | 日本褥瘡学会の学術集会や認定看護師教育課程の同窓会経由で接触 |
| 自治体の地域包括ケア推進担当課職員(市区町村高齢福祉課等) | 実証事業への公的補助活用と地域モデル事業としての連携可否確認のため | 企画提案書を持参し地域包括ケアシステム推進協議会へ訪問アポイント |
| 電子カルテ・介護記録ソフトベンダーの事業開発担当者 | API連携によるバンドル販売チャネルと技術要件のすり合わせのため | 医療ICT関連展示会(HEALTHCARE JAPAN等)や既存業界人脈から紹介依頼 |
| 在宅療養支援診療所の医師(在宅医療専門クリニック院長クラス) | 悪化通知後の主治医連携フローと被覆材変更指示の医学的監修体制構築のため | 地域医師会の在宅医療部会や在宅医療連携拠点事業の会合経由で紹介 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 訪問看護ステーション運営法人への直接訪問 | 「褥瘡の悪化を早く見つけるアプリを作っています、写真記録の手間も減らせるか一緒に試してもらえませんか」と伝え、無料の試用を提案する |
| 褥瘡認定看護師・看護協会の勉強会 | 勉強会に参加し「訪問間隔の間に起きる悪化に気づく仕組みを検証したい、症例写真の提供と感想をいただけないか」と依頼する |
| 地域包括支援センター・自治体の地域包括ケア担当窓口 | 「地域の在宅褥瘡ケアの質を上げる実証に協力してほしい、モデル事業として一緒に取り組めないか」と相談する |
| 電子カルテ・介護記録ソフト会社の営業担当とのつながり | 「連携APIを検討しているので、貴社の導入先の訪問看護ステーションを紹介してもらえないか」と提携の相談を持ちかける |
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 | 新たに事業を始める個人・法人で創業間もない事業者 | 法人設立時の運転資金・設備資金の融資に使え、融資総額は610万円を想定し、AI開発や臨床データ収集の初期費用に充てられる |
| 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（導入側の訪問看護ステーションが対象） | 訪問看護ステーション側のSaaS利用料の一部を補助対象にできれば導入の心理的障壁が下がり、初期パイロット拠点の獲得につながる |
| 事業再構築補助金 | 新分野展開や新サービス開発に取り組む中小企業 | 画像解析AIとオンライン相談を組み合わせた新サービスの開発費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者 | 訪問看護ステーション向けの営業資料作成やウェブサイト整備など、初期の販路開拓費用に使いやすい |
| 地域医療介護総合確保基金を活用した都道府県の実証事業 | 地域包括ケアに関する実証に取り組む事業者・自治体 | 自治体との共同実証導入フェーズで、公的な後押しを得ながらパイロット拠点を確保しやすくなる |
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。