対象とする社会課題:障害者施設職員の記録作成業務過多による支援時間の圧迫
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。
障害者施設の職員は、利用者と向き合った後、休憩や終業後の時間を削って記録作成に費やしている。フォーマットは施設ごとに異なり、経験の浅い職員ほど文章化に時間がかかり、それが残業や離職の一因になっている。写真を撮るだけで記録の下書きができれば、職員は本来やりたかった支援そのものに時間を使えるようになる。
※ 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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生活介護や就労支援などの日中活動系施設で働く職員が、活動中にタブレットで利用者の写真を数枚撮るだけで、支援記録の下書き文章をAIが自動生成するサービスです。
従来は休憩時間や終業後に30分〜90分かけて文章化していた記録作業を、写真確認と簡単な修正だけで完了できるようにします。生成された記録はPDF・CSVで出力され、行政提出書式にも変換可能。職員は記録作業に追われる時間を減らし、利用者との関わりに時間を使えるようになります。管理者は月次の活動傾向グラフやモニタリング資料も自動生成された状態で確認できます。
全国の障害者福祉サービス事業所は約9.5万か所(令和5年福祉行政報告例)あり、生活介護・就労支援等の日中活動系施設では職員1人あたり1日30分〜90分を個別支援計画に紐づく活動記録・支援記録の作成に費やしているとされる。
記録は運営基準・報酬算定上の必須書類だが、フォーマットが施設ごとに異なり、観察内容を文章化する作業は経験の浅い職員ほど時間がかかり残業要因になっている。人手不足が深刻な業界(介護福祉士等の欠員率は他業種平均の約2倍)であるにもかかわらず、ICT化は事務系ソフト導入に留まり、記録作成そのものの自動化は進んでいない。結果として、本来注力すべき利用者との関わりの時間が削られ、職員の離職や燃え尽きにも直結している。既存の介護記録ソフトは音声入力や定型文選択が中心で、写真から活動内容を自動記述する仕組みはほぼ存在しない。
画像解析AI(物体検出・行動認識モデル)が写真から活動種別・参加人数・利用者の様子を抽出し、自然言語生成AI(LLM)がそれを基に施設独自フォーマットに沿った記録文章を自動作成する。
過去の記録データと職員による修正履歴を学習することで、施設・利用者ごとの言い回しや記載傾向を継続的に最適化する対話型フィードバック機能を備える。さらに月次データを時系列解析し、利用者の活動参加率や気分傾向の変化を予測してモニタリング会議用のレポートを自動生成する。個人情報を含む画像は施設内エッジ処理と匿名化を組み合わせ、クラウド送信前に顔情報を特徴量化して保護する設計とする。
職員は日中活動中にタブレットやスマホで利用者の活動写真を数枚撮影するだけで、休憩時間や終業後の記録作業をほぼゼロにできる。
撮影した写真は施設内Wi-Fi経由でクラウドAIに送信され、活動種別(創作活動・運動・作業訓練等)、参加人数、利用者の表情・姿勢から推定される様子(集中・笑顔・疲労など)を解析し、支援記録の下書き文章を自動生成する。職員は生成された文章をタブレット上で確認し、誤りがあれば音声かタップで修正するだけで完了し、確定後は個別支援計画の実施記録として自動的にPDF・CSV出力され、行政提出書式にも変換される。管理者向け画面では月次・週次の活動傾向をグラフ化し、支援計画の見直しやモニタリング会議の資料作成にも活用できる。導入初期は施設の既存記録フォーマットをAIに学習させ、施設独自の言い回しやチェック項目にも対応させる。
| 記録作成に伴う職員の残業代(職員1人あたり月20時間×時給1,500円想定、20名規模施設) | 月額60万円(職員20名合計) |
| 記録業務過多による離職・再採用コスト(介護福祉士1名の採用・研修コスト想定) | 1名あたり年間50万円〜100万円 |
| 行政提出書式の記載漏れ・不備による再提出対応・指導対応にかかる管理者の時間コスト | 年間10万円相当(管理者の対応時間換算) |
| モニタリング会議資料の手作業作成にかかる管理者・サビ管の人件費(月10時間×時給2,000円) | 月額2万円(1施設あたり) |
| SaaS月額利用料(職員20名規模施設向け) | 月額30,000円〜 |
| 導入・カスタマイズ費(施設独自フォーマット学習・既存記録システム連携、初回のみ) | 300,000円〜500,000円 |
| 行政提出書式変換オプション(自治体別) | 月額5,000円/自治体 |
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生活介護・就労支援系の施設では、個別支援計画に紐づく記録作成に職員1人あたり1日30〜90分かかっており、経験の浅い職員ほど文章化に時間を要して残業要因となっている。
介護福祉士等の欠員率は他業種平均の約2倍と人手不足が深刻な一方、既存の介護ICTソフトは音声入力や定型文選択が中心で、写真から活動内容を自動記述する仕組みは普及していない。記録業務の負担が利用者との関わりの時間を圧迫し、職員の離職・燃え尽きにも直結している状況を、画像解析と文章生成AIで直接解消する必要がある。
PoC・モデル構築期(0-6ヶ月)は要件・精度目標が固まっていないため準委任契約が適し、記録時間削減率30%以上といった検証指標を業務内容に明記して進めるべきである。
初期導入・拡大期以降の機能開発(施設フォーマット学習、行政提出書式変換、API連携等)は要件が明確化されるため請負契約に移行し、検収基準を「修正率」「記録時間削減率」等の定量指標で契約書に明記する。個人情報(利用者写真)を扱うため、開発委託契約とは別にデータ処理委託契約を締結し、エッジ処理・匿名化の実装範囲と責任分界を明確にすることが必須である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 生活介護・就労継続支援A型B型・児童発達支援等の現場職員(支援員) |
| セカンダリ | 施設管理者・サービス管理責任者(モニタリング会議資料作成者) |
| 管理 | 法人本部の管理者・システム管理者(自治体書式設定、複数施設の分析ダッシュボード運用担当) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 写真撮影・アップロード機能 | タブレットで撮影した活動写真をクラウドAIへ送信し解析キューに登録する |
| 画像解析AI(物体検出・行動認識) | 活動写真を解析し活動種別・参加人数・利用者の表情や姿勢から様子を抽出する |
| 記録文章自動生成(LLM) | 抽出データをもとにLLMが施設独自フォーマットに沿った記録文章の下書きを生成する |
| 職員確認・修正機能 | AI生成文章を職員が音声かタップで確認・修正し確定記録として保存する |
| 修正履歴学習・フィードバック機能 | 職員の修正履歴をAIが学習し次回以降の生成文章の言い回し精度を改善する |
| 施設独自フォーマット学習機能 | 既存の記録フォーマット・チェック項目をAIに学習させ施設独自の記載傾向に対応させる |
| 行政提出書式変換機能 | 確定記録データを自治体別提出書式テンプレートへ自動変換し提出用ファイルを生成する |
| PDF・CSV出力機能 | 確定記録データをPDF・CSV形式に変換し個別支援計画の実施記録として出力する |
| 顔特徴量化・匿名化処理(エッジ) | 撮影写真を施設内エッジ端末で処理し顔情報を特徴量化・匿名化してクラウド送信する |
| 活動傾向・モニタリングレポート生成 | 月次記録データを時系列解析し活動参加率・気分傾向を予測してレポートを自動生成する |
| 法人向け複数施設統合分析ダッシュボード | 複数施設の活動データを統合分析し法人本部向けダッシュボードに集計表示する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, format_template_id, contract_plan, address, created_at |
staff | staff_id, facility_id, name, role, login_id, password_hash |
recipients | recipient_id, facility_id, name, birth_date, support_plan_id |
photos | photo_id, staff_id, recipient_id, taken_at, storage_path, anonymized_flag |
activity_records | record_id, photo_id, recipient_id, activity_type, participants_count, mood_estimation, generated_text, status |
edit_history | edit_id, record_id, staff_id, before_text, after_text, edited_at |
format_templates | template_id, facility_id, template_name, fields_json, government_format_flag |
billing_usage | usage_id, facility_id, month, photo_count, output_count, invoice_amount |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 活動写真撮影画面 |
| 3 | 記録確認・修正画面 |
| 4 | 記録一覧・検索画面 |
| 5 | 月次活動傾向グラフ画面 |
| 6 | フォーマット設定画面 |
| 7 | 法人向け分析ダッシュボード |
| # | 技術(採用理由) |
|---|---|
| 1 | 独自CNN行動認識モデル: 写真から活動種別・様子を検出するため |
| 2 | OpenAI GPT系API(LLM): 施設別フォーマットに沿った記録文章生成に適するため |
| 3 | AWS IoT Greengrass: 施設内で顔特徴量化・匿名化しクラウド送信前に保護するため |
| 4 | PostgreSQL: 施設・利用者・記録データのリレーショナル管理に適するため |
| 5 | React + TypeScript: タブレット操作性とオフライン対応の実装が容易なため |
| 6 | AWS S3: 大量写真・PDFデータの安価な保存とライフサイクル管理のため |
| 7 | Auth0: 施設・職員単位のアクセス権限管理を安全に実装するため |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%を目安とし、月間ダウンタイムは2時間以内を目標とする |
| 性能 | 性能: 写真アップロードから記録文章生成完了まで平均30秒以内、1施設あたり同時50件処理を想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 顔画像は施設内エッジで特徴量化後に原画像を破棄し、クラウド保存は匿名化済みデータのみとし個人情報保護法に準拠する |
| データ保持 | データ保持: 支援記録は行政保存義務に合わせ最低5年間保持し、バックアップは日次で3世代保管する |
| 運用 | 運用: 障害発生時の復旧目標(RTO)4時間以内、データ損失許容(RPO)1時間以内を目安とする |
| 拡張性 | 拡張性: 3年目末の導入施設数1,600拠点・職員数上限32,000名規模まで水平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 | 実際の施設で職員に活動写真を撮ってもらい、代表自身が手作業で記録文章の下書きを作成して確認してもらう。時間短縮の実感と記載内容への納得感を確かめる。 | AI利用料と施設への訪問交通費程度の水準感 |
| ②最小システム | 既存の画像認識APIとLLM APIを組み合わせた簡易プロトタイプを構築し、写真アップロードから記録文章のたたき台生成までを自動化して複数施設で修正の手間を検証する。 | 外注のプロトタイプ開発で数か月分の開発費水準感 |
| ③本開発 | 施設別フォーマット学習・行政提出書式変換・エッジ処理による匿名化を備えた本番システムを構築し、複数施設への同時展開と法人向けダッシュボード提供を可能にする。 | エンジニア複数名体制での中期的な開発費水準感。資金調達後の本格投資を想定 |
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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……
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 |
|---|---|---|
| 生活介護・就労継続支援事業所のサービス管理責任者(中小規模法人、施設数1〜5拠点) | 記録作成の実務負担と既存フォーマットの実態を把握し、PoC協力先を確保するため | 社会福祉法人協議会や障害者施設連合会の会員名簿・研修会経由で紹介を依頼する |
| 社会福祉法人の理事長・施設長(複数拠点運営、職員10〜30名規模) | SaaS導入の予算決裁権を持ち、複数施設への展開可否を判断できる立場のため | 自治体主催の福祉事業者向けICT説明会や法人協議会の理事会で名刺交換・面談設定 |
| 既存の介護記録ソフトベンダーの事業提携担当・営業責任者 | API連携と既存顧客基盤への相乗り販売チャネルを確保するため | 介護福祉ICT展示会(CareTEX等)や業界団体経由で提携窓口に直接コンタクトする |
| 都道府県・市区町村の障害福祉課(指定・監査担当)職員 | 運営基準上の記録要件と行政提出書式の実態を確認し、書式変換オプションの仕様を固めるため | 自治体の障害福祉サービス事業者向け説明会・研修会に参加し担当窓口に相談する |
| 全国社会福祉法人経営者協議会・障害者施設連合会等の事務局担当者 | 会員事業所への紹介・団体経由の説明会開催により導入施設数を拡大するため | 団体の会員向け情報提供依頼窓口に事業概要資料を送付し面談を申し込む |
| チャネル(目標件数) | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社会福祉法人協議会・障害者施設連合会の勉強会 | 「記録業務の負担軽減について情報交換したい」と伝えて勉強会や研究会に参加し、施設長と直接話す機会を作って試験導入を打診する。 |
| 自治体の福祉事業者向け説明会 | 自治体主催の説明会に後方参加やヒアリング枠で入り、記録作成の負担を課題として挙げていた施設に声をかけて試験導入を依頼する。 |
| 既存の介護記録ソフト会社との協業紹介 | 提携候補のベンダー担当者に「連携できそうな事業所を紹介してほしい」と依頼し、既存の顧客基盤からモニター施設を募ってもらう。 |
| SNS・noteでの現場向け情報発信 | 職員の記録業務の悩みに寄り添う内容を発信し、コメントやDMで「無料で試験導入させてほしい」と直接声をかける。 |
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(創業融資) | 法人設立後まもない代表者、自己資金を一定割合持つ創業者 | AIエンジニアの人件費や当初の営業経費に充てる運転資金として活用でき、融資総額は500万円を上限に検討できる。融資の着金までの期間を踏まえて資金繰り計画を立てることが前提となる。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・提供するITベンダー、および導入する中小企業事業者 | 障害福祉事業所側がケアログAIを導入する際の初期費用の補助対象になり得るため、営業時に事業所への提案材料として使える。ITベンダーとしての事前登録が前提となる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者(創業直後の自社も対象になり得る) | 展示会出展やパンフレット作成、ホームページ改修など販路開拓に関わる費用の一部をカバーでき、創業初期の営業活動費の補助として使える。 |
| 東京都創業助成事業(他の道府県にも同種の創業助成事業がある) | 所在地の都道府県内で創業予定または創業から一定期間内の法人・個人事業主 | 賃借料や広告費、専門家指導費など創業初期の運営費の一部を補助対象にできる制度で、拠点となる自治体の同種制度を確認する候補になる。 |
| 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) | 革新的な製品・サービス開発やシステム開発投資を行う中小企業 | 画像解析AIや記録生成AIの試作開発、クラウド基盤の構築といったシステム開発費の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
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。
同じ障がい者支援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。
※ バッジは閲覧・登録などの実績にもとづく自動集計の相対表示です。