Who（誰が）
特別養護老人ホームや有料老人ホームを運営する介護事業所、および技能実習・特定技能ルートで働く外国人介護職員が主な利用者である。
対象とする社会課題：外国人介護職員が日本語の介護記録作成に時間を取られ、定着率と記録品質が低下している
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。
ベトナムやフィリピン出身の介護職員は、利用者の変化を誰よりも近くで見ているのに、専門用語や敬語を使った日本語の記録に書き起こせず、1日に何十分も奪われている。書けないことへの負担感は、記録の質の低下だけでなく、頑張って働く職員が現場を去る理由にもなっている。話した内容をそのまま介護記録の形に変える仕組みがあれば、その負担を減らせると考えた。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資500万円の申請資料も、システムの要件定義書も、最初の90日の段取りも——ぜんぶこのページにあります。足りないものはAIチャットが伴走しながらその場で作り、システム開発・専門家・投資家への橋渡しまで、このサイトの中で進められます。「やりたい」と思ったその日から、始められる状態です。
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ケアログAIは、日本語での介護記録作成に苦労する外国人介護職員向けの音声入力AIサービスです。
ベトナムやフィリピン出身の職員が「〇〇さん、ご飯あまり食べない、少し咳した」とタブレットに向かって母語混じりで話しかけると、AIが音声認識でテキスト化し、介護専門用語辞書を使って「食事摂取量低下、咳嗽軽度あり、経過観察」といった規定フォーマットの日本語記録文に自動変換します。職員は画面上でAIが提示する3種類の言い換え候補から選ぶか、チャットで「この言葉で合っている？」と質問しながら修正でき、確定した記録はカイポケやほのぼのなど既存の介護記録システムへAPI連携で自動転記されます。1日40〜60分かかっていた記録作成時間を短縮し、施設管理者は日本語添削の負担から解放され、外国人職員は定着しやすくなります。
厚生労働省統計では2023年時点で介護分野の外国人労働者は約5.7万人に達し、技能実習・特定技能ルートで今後も年1万人規模の増加が見込まれる。
一方、介護記録は専門用語や敬語表現を含む日本語文章での作成が必須で、ベトナム・フィリピン・インドネシア出身の職員の多くがひらがな入力や漢字変換に時間を要し、1日の記録作成に平均40〜60分を費やしているという事業所ヒアリングもある。記録の誤記や表現不足は申し送り漏れや介護報酬の実地指導での指摘リスクにつながり、施設側も日本語添削に管理職の時間を割かれている。日本語学校卒業直後のN3〜N4レベルの職員が現場の専門用語（褥瘡、誤嚥、バイタル等）を正確に文章化できず、離職理由の上位に「記録業務への負担」が挙げられる調査結果もある。既存の介護記録ソフトは定型入力の効率化には対応しているが、外国人職員の日本語作文そのものを支援する機能は持たず、施設ごとの手作りマニュアルや先輩職員の口頭指導に依存しているのが現状である。
音声認識AI（多言語対応ASR）が現場のノイズ環境下でも母語アクセント混じりの日本語発話を高精度にテキスト化する。
自然言語生成AI（介護ドメイン特化の大規模言語モデルをファインチューニング）が発話内容を介護記録の定型文体・専門用語に変換し、施設独自のテンプレートに整形する。対話型AIチャットボットが職員からの「この言葉で合っている？」という質問にリアルタイムで日本語学習支援も兼ねて回答する。予測モデルが過去の修正履歴を学習し、個人ごとの誤変換傾向を検知して次回入力時に候補精度を継続的に改善する。
外国人介護職員はタブレットまたはスマートフォンに向けて、母語混じりでも良いので観察内容を音声で話しかける（例:「〇〇さん、ご飯あまり食べない、少し咳した」）。
AIが音声認識で発話をテキスト化し、介護専門用語辞書と施設ごとの記録テンプレートに基づいて、規定フォーマットの日本語介護記録文（例:「食事摂取量低下、咳嗽軽度あり、経過観察」）に自動変換する。職員は変換結果をタブレット画面で確認し、AIが提示した3種類の言い換え候補から選択、または簡単な日本語チャットでAIに質問しながら微修正できる。確定した記録は既存の介護記録システム（カイポケ、ほのぼの等）にAPI連携で自動転記され、二重入力の手間をなくす。管理者側には、外国人職員ごとの入力頻度・修正率・使用語彙の推移をダッシュボードで可視化し、日本語習熟度の伸びに応じた研修計画立案にも活用できる。
| 記録作成の時間超過による職員残業代（8名×1日30分超過相当、時給1,300円換算） | 年間約125万円 |
| 介護主任による添削・指導時間（1日1時間×時給2,000円×20日） | 年間約48万円 |
| 外国人職員の早期離職に伴う人材紹介会社への再紹介料・教育コスト（年1名想定） | 年間約80万円 |
| 実地指導での記録不備指摘に伴う是正報告書作成対応（年1回、10時間×時給2,500円） | 年間約2.5万円 |
| SaaS月額利用料（20アカウント×1,200円） | 月額24,000円（年間28.8万円） |
| 導入・初期設定支援費（テンプレート整備・API連携設定、初年度のみ） | 初回30万〜50万円 |
| 日本語研修連携オプション（20アカウント×500円） | 月額10,000円（年間12万円） |
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厚労省統計では2023年時点で介護分野の外国人労働者は約5.7万人に達し、今後も年1万人規模の増加が見込まれるが、記録作成には専門用語や敬語表現を含む日本語文章力が必須で、N3〜N4レベルの職員には大きな壁となっている。
事業所ヒアリングでは1日の記録作成に平均40〜60分を要し、記録の誤記や表現不足が申し送り漏れや実地指導での指摘リスクにつながっている。施設側も日本語添削に管理職の時間を割かれており、離職理由の上位に「記録業務への負担」が挙げられる調査結果もある。既存の介護記録ソフトは定型入力の効率化には対応済みだが、外国人職員の日本語作文そのものを支援する機能を持たず、現場は手作りマニュアルや先輩職員の口頭指導に頼っているのが実情である。
PoC・技術検証フェーズ（0-6ヶ月）は精度目標や仕様が流動的なため準委任契約が向いており、介護専門用語辞書の構築や音声認識モデルの精度検証を工数ベースで進めるのが適切です。
初期導入・機能拡張フェーズ以降は要件が固まりやすいため、テンプレート連携やAPI連携部分は請負契約で成果物と検収基準（変換精度○%以上、API疎通確認など）を明確化することを推奨します。特にカイポケ・ほのぼの等外部ベンダーとのAPI連携は先方の仕様変更リスクがあるため、発注時に責任分界点と保守対応範囲を契約書に明記しておくことが重要です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 外国人介護職員（技能実習・特定技能ルートで在籍するベトナム・フィリピン・インドネシア出身の職員、日本語N3〜N4レベル想定） |
| セカンダリ | 施設の日本人職員・先輩職員（記録内容の最終確認や口頭指導を行う立場） |
| 管理 | 施設管理者・介護福祉士監修者（記録テンプレート設定、修正率モニタリング、研修計画立案を行う立場） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 音声録音・多言語ASR変換 | 音声入力→多言語ASRでテキスト化→認識テキストを画面表示 |
| 介護記録文自動生成 | 認識テキスト→専門用語辞書とLLMで定型文変換→施設テンプレート形式の記録文出力 |
| 言い換え候補提示 | 生成記録文→AIが3種の言い換え候補を生成→候補一覧をタブレット表示 |
| 対話型修正チャット | 職員の日本語質問入力→AIチャットボットが文法・用語を回答→修正提案を返信 |
| 記録確定・編集 | 候補選択または手動編集→確定操作→確定記録をDB保存 |
| 既存介護記録システム連携 | 確定記録→API変換処理→カイポケ/ほのぼのへ自動転記 |
| 個人別誤変換学習モデル | 修正履歴データ→予測モデルが誤変換傾向を学習→次回候補精度に反映 |
| 職員別ダッシュボード | 入力・修正ログ→集計処理→入力頻度/修正率/語彙推移をグラフ表示 |
| 施設テンプレート管理 | 施設担当者の設定入力→テンプレート編集画面→保存しAI変換ルールに反映 |
| 日本語研修教材連携 | 個人の入力・修正データ→学習教材生成ロジック→個別日本語教材を配信 |
| 人材紹介会社向けデータAPI | 職員習熟度データ→匿名化・集計処理→API経由で紹介会社システムへ提供 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities（施設） | facility_id, name, address, plan_type, contract_start_date, min_accounts |
staff_accounts（職員アカウント） | staff_id, facility_id, name, native_language, jlpt_level, hire_date, status |
voice_records（音声入力データ） | record_id, staff_id, resident_id, audio_url, raw_transcript, recorded_at |
care_notes（変換後介護記録） | note_id, record_id, generated_text, template_id, status, confirmed_at |
correction_logs（修正履歴） | log_id, note_id, original_text, corrected_text, correction_type, created_at |
templates（施設別記録テンプレート） | template_id, facility_id, category, format_json, updated_at |
glossary（介護専門用語辞書） | term_id, term, reading, category, synonyms, updated_at |
external_api_logs（外部連携ログ） | log_id, facility_id, target_system, request_payload, response_status, sent_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 音声入力・記録作成画面 |
| 2 | 記録確認・修正画面 |
| 3 | AIチャット質問画面 |
| 4 | 管理者ダッシュボード |
| 5 | テンプレート設定画面 |
| 6 | 職員別習熟度分析画面 |
| 7 | 契約・アカウント管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Google Cloud Speech-to-Text（多言語アクセント対応ASR） |
| 2 | OpenAI GPT系モデルのファインチューニング（介護ドメイン生成精度確保） |
| 3 | AWS東京リージョン（国内データセンター・セキュリティ要件対応） |
| 4 | PostgreSQL（記録・修正履歴等構造化データの管理実績） |
| 5 | React Native（タブレット・スマホ共通UI開発） |
| 6 | NestJS（API連携基盤の型安全な開発効率） |
| 7 | Auth0（施設別権限管理・ISMS認証対応の認証基盤） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| ASR音声認識レスポンスは発話終了後3秒以内にテキスト表示完了すること | ASR音声認識レスポンスは発話終了後3秒以内にテキスト表示完了すること |
| サービス稼働率は月間99.5%以上を目標とし、夜間メンテナンス時間を除き常時利用可能とすること | サービス稼働率は月間99.5%以上を目標とし、夜間メンテナンス時間を除き常時利用可能とすること |
| 要介護者情報・職員情報は国内データセンターに保管し、ISMS認証取得基準に準拠すること | 要介護者情報・職員情報は国内データセンターに保管し、ISMS認証取得基準に準拠すること |
| AI変換の誤変換率は利用開始6ヶ月以内に15%以下、精度改善は週次バッチで再学習すること | AI変換の誤変換率は利用開始6ヶ月以内に15%以下、精度改善は週次バッチで再学習すること |
| 同時アクセス想定は1施設あたり最大30アカウント、全体で15,000アカウント規模まで水平スケール可能とすること | 同時アクセス想定は1施設あたり最大30アカウント、全体で15,000アカウント規模まで水平スケール可能とすること |
| 介護記録システムとのAPI連携は障害時に自動リトライ3回、失敗時は管理者へメール通知すること | 介護記録システムとのAPI連携は障害時に自動リトライ3回、失敗時は管理者へメール通知すること |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 外国人職員の発話を録音・人力で書き起こし、介護福祉士監修者が正しい記録文への変換パターンをスプレッドシートに蓄積する。数施設のヒアリングで専門用語の頻出パターンと変換ルールの仮説を確認する。 | 監修者への謝礼と施設訪問の交通費程度 |
| ②最小システム | 既存の音声認識APIと汎用LLMを組み合わせた簡易プロトタイプを作り、限定した施設で実際に発話から記録文への変換を試してもらい、修正率や使用感を確認する。既存介護記録ソフトへの連携はまだ手動転記でよい。 | AI利用料と外部委託による短期の開発費（数か月分の外注規模） |
| ③本開発 | 介護ドメイン特化のファインチューニングモデルを構築し、カイポケ・ほのぼの等既存システムとのAPI連携、管理者向けダッシュボード、日本語チャットボット機能を実装して複数施設への有償導入に対応する。 | エンジニア複数名体制での中長期の開発費（外注または雇用による本格投資） |
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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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 |
|---|---|---|
| 100床前後の特別養護老人ホームの施設長・事務長 | 外国人職員の記録業務の実態と導入予算感を一次情報で把握するため | 介護福祉士養成校OB紹介やケアテックEXPO出展で名刺交換し訪問アポ設定 |
| 技能実習監理団体の事務局責任者 | 技能実習生受入施設への紹介導線と制度上の情報共有ルールを確認するため | 全国技能実習制度協議会等の名簿から業種特化の監理団体に電話・メールで面談依頼 |
| 特定技能登録支援機関の担当者 | 特定技能人材の日本語支援義務と自社データ連携ライセンスの需要を確認するため | 出入国在留管理庁の登録支援機関一覧から介護分野対応先を抽出しアポ打診 |
| 介護記録ソフト大手（カイポケ運営会社／ほのぼの運営会社）の事業連携担当者 | API連携の技術要件と競合取り込みリスクの有無を早期に確認するため | 各社のパートナー窓口・IR問い合わせフォームから連携提案として接触 |
| 介護福祉士養成校または日本語学校の教務主任 | N3〜N4学生への導入前教育連携とアライアンス営業ルートを構築するため | 学校説明会・卒業生就職先訪問時に同席依頼し教務主任に直接提案 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 技能実習監理団体・特定技能登録支援機関への直接アプローチ | 「受け入れている外国人職員の記録業務の負担を減らす仕組みを作っている。監理団体経由で御社の受け入れ先施設を紹介してもらえないか」と依頼し、無償の試用を提案する。 |
| 介護福祉士養成校・日本語学校への訪問 | 「卒業生が現場で日本語の記録作成に苦労している実態を聞きたい」と教務担当に依頼し、卒業生の就職先施設への紹介につなげる。 |
| ケアテックEXPO等の介護系展示会 | ブースで実演デモを見せ、「今の記録作成にどれくらい時間がかかっているか教えてほしい」と声をかけ、名刺交換した施設に個別訪問の約束を取る。 |
| 既存の介護業界人脈からの紹介 | 介護福祉士監修者や知人の施設長に「外国人職員がいる施設を紹介してほしい」と依頼し、まず信頼関係のある施設で試用してもらう。 |
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 | 創業間もない法人・個人事業主 | 自己資金100万円に加えて創業融資を受けることで、音声認識エンジニアの人件費や専門用語辞書構築の外注費に充てられる。融資合計は500万円を想定し、着金までの数か月は自己資金で耐える計画が必要。 |
| IT導入補助金（デジタル化基盤導入類型） | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 介護事業所側の導入費用（初期設定費）の負担を軽くできれば、導入の意思決定を後押しできる。販売パートナーとして事業所に申請支援を案内することで営業のきっかけにもなる。 |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金 | 新製品・新サービスの開発を行う中小企業 | 介護ドメイン特化のAIモデル開発や音声認識の精度改善という技術開発要素があるため、採択されればPoCフェーズの開発費の一部を補える可能性がある。 |
| 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5年未満の中小企業 | 本社を東京に置き初期の人件費・広告費を助成対象にできれば、代表1名体制の期間の固定費負担を抑えられる。 |
| 介護テクノロジー導入支援事業（都道府県が実施するICT・介護ロボット導入支援） | 介護ロボット・ICTを導入する介護事業所 | 顧客である介護事業所側がこの支援を使って導入費を抑えられれば、SaaS契約のハードルが下がる。営業資料に補助対象になり得る旨を明記して提案できる。 |
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……
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外国人材の定着支援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的な表示です