対象とする社会課題:保育所における午睡中の呼吸・体動チェック業務の負担とSIDSリスクの見落とし
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。
保育所では今も、午睡中の子どもの呼吸を保育士が目視で確認し続けている。他の業務と並行しながらの確認では、どうしても漏れが生まれてしまう。保育施設内で起きる死亡事故の多くは睡眠中に発生しているにもかかわらず、その多くに客観的な記録が残っていない。見守る側の負担を減らしながら、見落としをなくす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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「ネルミル」は保育施設の午睡室天井に設置する小型AIカメラで、0〜2歳児の呼吸・体動・うつぶせ寝を0.5秒間隔で自動解析するサービスです。
保育士は事前に園児とベッド位置を登録するだけで、以降は5分・10分ごとの目視確認が不要になり、呼吸停止疑いやうつぶせ寝を検知するとスマートウォッチや室内スピーカーに即時アラートが届きます。保育士は現場確認後「対応済み」ボタンを押すだけで記録票が自動生成され、保護者連絡帳の下書きもAIが作成します。管理者はダッシュボードで睡眠パターン推移を確認でき、事故防止研修にもデータを活用できます。まずは1クラス2週間の無料トライアルで効果を体感してから本契約に進む流れです。
全国約3.9万カ所の保育施設では、0歳児は5分ごと、1〜2歳児は10分ごとに午睡中の呼吸・体動・うつぶせ寝を目視確認し記録する業務が義務付けられている。
1〜2名の保育士が他業務と並行して確認するため、確認漏れや記録の形骸化が常態化している。保育施設内の死亡事故の6〜7割が睡眠中に発生しているが、多くは客観的な記録が残っていない。保育士の有効求人倍率は3倍を超え、目視確認業務が残業要因となっている一方、価格や設置の手軽さがネックで中小施設への見守り機器導入は進んでいない。
画像解析AI(姿勢推定モデル)が0.5秒間隔で体位・胸部上下動を解析し、呼吸停止疑いやうつぶせ寝を検知する。
園児ごとの呼吸パターンをベースライン学習し、平常時との乖離を統計的に検知することで誤検知を抑える。自然言語生成AIが検知ログから午睡記録票と保護者連絡帳の文章を自動生成する。蓄積データを施設横断で分析し、うつぶせ寝が起きやすい傾向を対話形式で保育士に提示するレポート機能も提供する。
午睡室天井に小型AIカメラを設置し、園児の体勢・胸部の上下動・顔の向きをリアルタイム解析して呼吸有無とうつぶせ寝を自動検知する。
保育士は園児とベッド位置を事前登録するだけで、以降は自動で記録が生成され、異常検知時はスマートウォッチや室内スピーカーに即時アラートが届く。保育士はアラート時に現場確認し「対応済み」ボタンを押すだけで記録が完結し、記録作成時間が実質ゼロになる。管理者は睡眠パターン推移をダッシュボードで確認でき、保護者への連絡帳もAIが自動下書きする。まず1クラス分の2週間無料トライアルで効果を実感してから本契約に進む。
| 目視確認業務にかかる保育士の残業代(1施設あたり、月2名×15時間×時給1500円想定) | 月額45,000円 |
| 確認漏れ・記録不備による事故発生時の賠償保険料上乗せ分(施設あたり) | 年額50,000円〜 |
| 記録形骸化による行政指導対応・監査対応の事務コスト(担当者の時間換算) | 年額100,000円 |
| 保育士離職・採用コスト(有効求人倍率3倍対応、1名あたり紹介料含む) | 年額300,000円〜 |
| 月額SaaS利用料(1クラス) | 月額25,000円 |
| 初期導入・機器レンタル費(1クラス、設置工事費) | 初期50,000円(3年リース時は月額組込み可) |
| 自治体一括導入パッケージ(15〜20%割引、1クラスあたり換算) | 月額20,000〜21,250円 |
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保育士は他業務と並行しながら0歳児5分・1〜2歳児10分ごとの目視確認を義務として課されており、確認漏れや記録の形骸化が常態化している。
保育施設内の死亡事故の6〜7割が睡眠中に発生している一方、多くは客観的な記録が残っておらず事故検証や予防対策に活用できていない。保育士の有効求人倍率は3倍を超え人手不足が深刻な中、目視確認業務が残業要因の一つになっている。既存の見守り機器は価格や設置の手間がネックとなり、特に中小施設への導入が進んでいない。
PoC・実証実験フェーズ(0〜6ヶ月)は検知精度や現場運用の仕様が固まっていないため準委任契約とし、週次でモデル精度と誤検知率を確認しながら仕様を確定させることを推奨する。
正式ローンチ以降のSaaS基盤・ダッシュボード・記録自動生成機能などスコープが確定した部分は請負契約とし、誤検知率5%以下・感度99%以上の検収基準を契約書に明記する。姿勢推定AIモデルの継続改善部分は成果物確定が難しいため準委任で契約し、月次の精度レポート提出を義務付けることが望ましい。発注時は映像を保存しない設計であることをベンダーの実装レベルで検証できるよう、テスト環境での監査権限を契約条項に含めるべきである。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 保育士(午睡中の見守り・アラート対応・記録確認を行う現場担当者) |
| セカンダリ | 保護者(連絡帳や安心材料として睡眠記録を閲覧する利用者) |
| 管理 | 施設長・自治体保育課担当者(複数クラス・複数施設の稼働状況や契約を管理する管理者) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 園児・ベッド位置事前登録 | 保育士が園児名とベッド番号を入力→カメラ視野内座標に紐付け→登録完了通知を表示 |
| 姿勢・呼吸リアルタイム解析 | 天井カメラ映像を0.5秒間隔で取得→AIが体位と胸部上下動を推定→呼吸有無データを出力 |
| うつぶせ寝検知 | 姿勢推定結果を解析→顔向きが下向き継続と判定→うつぶせ寝アラートを生成 |
| 呼吸停止疑い検知 | 胸部上下動データを解析→一定時間動き停止を検出→呼吸停止疑いアラートを生成 |
| 個人別ベースライン学習 | 園児ごとの過去呼吸パターンを蓄積→平常時分布を統計学習→乖離判定閾値を自動更新 |
| 即時アラート通知 | 異常検知イベントを受信→保育士のスマートウォッチと室内スピーカーへ送信→現場確認を促す |
| 対応済み記録完結 | 保育士が対応済みボタンを押下→対応時刻と担当者を記録→午睡記録に自動反映 |
| 午睡記録票自動生成 | 検知ログと対応履歴を集約→自然言語生成AIが記録文を作成→施設フォーマットで出力 |
| 保護者連絡帳下書き生成 | 当日の睡眠・体勢データを取得→AIが連絡帳文面を自動作成→保育士が確認後送信 |
| 管理者ダッシュボード | クラス別の検知・記録データを集計→睡眠パターン推移をグラフ化→管理者画面に表示 |
| 施設横断傾向分析レポート | 複数施設の蓄積データを分析→うつぶせ寝発生傾向を抽出→対話形式で保育士に提示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, address, plan_type, created_at |
classrooms | classroom_id, facility_id, class_name, age_group, capacity |
children | child_id, classroom_id, name, birthdate, bed_id, baseline_profile |
beds | bed_id, classroom_id, camera_id, position_x, position_y |
sleep_sessions | session_id, child_id, start_time, end_time, status |
detection_logs | log_id, session_id, timestamp, posture, respiration_rate, risk_score |
alerts | alert_id, log_id, alert_type, notified_at, responded_at, staff_id, response_note |
contracts | contract_id, facility_id, plan_type, monthly_fee, start_date, billing_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 園児・ベッド登録画面 |
| 3 | リアルタイム監視画面 |
| 4 | アラート対応画面 |
| 5 | 午睡記録一覧画面 |
| 6 | 保護者連絡帳確認画面 |
| 7 | 管理者ダッシュボード |
| # | 技術(採用理由) |
|---|---|
| 1 | MediaPipe Pose(姿勢推定で体位・胸部動作を低負荷検出) |
| 2 | TensorFlow Lite(エッジ端末での軽量AI推論に対応) |
| 3 | AWS IoT Greengrass(カメラ端末とクラウドの安全な連携) |
| 4 | AWS Kinesis(特徴量ストリームのリアルタイム処理) |
| 5 | GPT系API(記録票・連絡帳文章の自動生成) |
| 6 | PostgreSQL(園児・施設・記録データの構造管理) |
| 7 | Firebase Cloud Messaging(アラートの即時プッシュ通知) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 検知処理は0.5秒間隔で実行し、異常検知から3秒以内にアラート通知を完了すること | 検知処理は0.5秒間隔で実行し、異常検知から3秒以内にアラート通知を完了すること |
| システム稼働率99.5%以上を維持し、月間許容ダウンタイムを約3.6時間以内とすること | システム稼働率99.5%以上を維持し、月間許容ダウンタイムを約3.6時間以内とすること |
| 感度99%以上・誤検知率5%以下を1年目末までに達成し、以降四半期ごとに精度検証すること | 感度99%以上・誤検知率5%以下を1年目末までに達成し、以降四半期ごとに精度検証すること |
| 映像データは保存せず特徴量のみを処理・送信し、通信はTLS1.3以上で暗号化すること | 映像データは保存せず特徴量のみを処理・送信し、通信はTLS1.3以上で暗号化すること |
| 検知ログ・記録データの保持期間は1年間とし、期限経過後は自動削除すること | 検知ログ・記録データの保持期間は1年間とし、期限経過後は自動削除すること |
| カメラまたはネットワーク障害発生時は5分以内に手動確認モードへ自動切替すること | カメラまたはネットワーク障害発生時は5分以内に手動確認モードへ自動切替すること |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携園の午睡室に市販カメラを仮設置し、保育士が目視で記録している内容とカメラ映像を突き合わせて、うつぶせ寝や体動の見え方・検知が必要な場面を人手で確認する | カメラ購入費と現地訪問の交通費だけ |
| ②最小システム | 既存の姿勢推定AIライブラリを組み合わせて簡易な検知プロトタイプを作り、体位判定とアラート通知が実際に機能するかを1〜2クラスで試す | AI利用料とプロトタイプ用機材費、外注する場合は数週間〜数か月分の開発費 |
| ③本開発 | 誤検知率を下げるためベースライン学習ロジックを組み込み、記録票・連絡帳の自動生成、ダッシュボード表示までを含む本番相当のシステムを構築する | 外注で数か月分の開発費、量産向け機器調達費は別途見込む |
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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 |
|---|---|---|
| 認可保育所の園長・主任保育士(PoC協力候補、社会福祉法人運営) | 現場の午睡確認業務の実態とプロトタイプ検証環境を得るため | 保育士向け勉強会や保育ICT展示会、知人紹介経由でアポイントを取る |
| 市区町村の子ども家庭部保育課の保育施設指導担当者 | 補助金活用・自治体一括導入の窓口となり導入促進策を確認するため | 自治体の子育て支援課代表電話に事業説明資料を持参しアポイント依頼 |
| 保育業務支援システム(登降園・指導計画アプリ等)ベンダーの事業開発担当者 | 既存顧客基盤への代理店連携・API連携の可能性を探るため | 保育ICT展示会(こどもみらいEXPO等)のブースで名刺交換し商談設定 |
| 乳幼児発達・SIDS研究を行う大学医学部または研究機関の研究者 | 検知アルゴリズムの医学的妥当性の監修とエビデンス発信のため | SIDS家族の会や小児科学会の紹介、論文著者への直接メール打診 |
| こども家庭庁成育局または都道府県の保育指導監査担当者 | 睡眠中事故防止ガイドラインとの整合性・記録要件の解釈を確認するため | こども家庭庁代表窓口経由で担当課への照会・面談依頼を送付 |
| チャネル(目標件数) | 声のかけ方 |
|---|---|
| 保育士向けSNS・コミュニティ | 保育士が多く参加するSNSグループや保育系オンラインコミュニティに参加し、「午睡チェックの記録業務について話を聞かせてほしい」と個別に声をかける |
| 保育ICTベンダーの展示会・セミナー | 既存の保育ICTベンダーが主催する展示会やオンラインセミナーに来場者として参加し、名刺交換の際に「午睡見守りの課題を聞きたい」と依頼する |
| 知人・紹介からの認可外保育施設 | 保育士経験者や保育施設運営者の知人に「無料で2週間試してもらえる施設を探している」と伝え、紹介をお願いする |
| 自治体の保育課への訪問・提案 | 市区町村の保育課窓口に「午睡チェックの負担軽減の実証にご協力いただける施設を紹介してほしい」と相談し、モデル園候補を紹介してもらう |
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 | 創業前・創業後まもない事業者 | カメラ機器の量産設計・調達費とAIモデル開発費という先行投資が大きいため、運転資金の融資(500万円の想定)で開発期間中の資金繰りを支えられる |
| ものづくり補助金 | 革新的な製品・サービス開発を行う中小企業・小規模事業者 | 姿勢推定AIモデルの開発と専用カメラ機器の量産設計は、設備投資・試作開発の補助対象になりやすい |
| 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(保育施設側が申請) | 導入先の保育施設がSaaS利用料や初期導入費を補助対象として申請できれば、導入のハードルが下がり販売しやすくなる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者(販路開拓・業務効率化の取組を行う事業者) | 展示会出展や保育ICTベンダーとの代理店連携構築など、初期の販路開拓費用の一部をカバーできる |
| 自治体の保育所等ICT化推進事業(各市区町村・都道府県の保育対策総合支援事業補助金等) | 保育施設を運営する事業者・法人(導入施設側が申請) | 午睡チェック等の見守り機器導入を対象とする自治体補助が存在し、自治体一括導入パッケージの提案時に導入先の補助活用を訴求材料にできる |
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。
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。