Who（誰が）
都道府県・市区町村教育委員会、特別支援学校、訪問看護ステーション運営法人、在宅医療機器メーカーが主な買い手候補となる
対象とする社会課題：医療的ケア児が在宅と学校の間で支援情報・体制の分断により通学・在宅生活双方にリスクを抱える課題
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。
医療的ケア児のケア記録は今も紙の連絡帳と口頭伝達に頼り、学校と家庭の間で情報が途切れています。看護師不足で受け入れを制限せざるを得ない学校と、付き添いを強いられる保護者。その分断を埋め、子どもの体調変化を関係者全員で見守れる仕組みが、通学という当たり前の選択肢を守るために必要です。
※ 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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医ケアBridgeナビは、医療的ケア児に関わる保護者・訪問看護師・学校看護師・主治医がそれぞれ専用アプリでSpO2や心拍、吸引回数・注入量などのケア記録を入力すると、AIが在宅と学校の記録を時系列で自動統合し、体調悪化の予兆をスコア化して関係者のダッシュボードに通知するサービスです。
学校看護師は出勤前にAIが過去72時間の在宅データから作った『今日の注意点サマリー』を確認して受け入れ準備でき、担任は『今日の体育は参加可能か』とチャットボットに聞くと主治医指示書を根拠にした回答案が返ってきます。紙の連絡帳と口頭伝達に頼っていた5者間の情報共有を1つの画面に集約し、母親の付き添い登校時間を減らし、学校が受け入れられる児童数を増やすことを目指します。
全国の医療的ケア児は推計2万人超(厚労省2021年調査で約2万人、10年で倍増)おり、そのうち通学を希望する児童生徒は年々増加しているが、学校側は看護師不足(全国平均で医ケア児1.5人に対し看護師1人未満の配置校が過半)により受け入れを制限せざるを得ない。
当事者家庭では、母親が付き添い登校を余儀なくされるケースが約4割存在し、在宅で行っている喀痰吸引・経管栄養・人工呼吸器管理などのケア記録が学校側と紙の連絡帳や口頭伝達のみで共有され、緊急時対応の遅れやケア内容の食い違いが起きている。訪問看護ステーション・主治医・学校看護師・担任・保護者という5者が別々のフォーマットで情報を管理しており、児童の体調変化予兆(発作前兆・SpO2低下傾向等)を横断的に把握する仕組みが存在しない。結果として、受け入れ可能な学校数が限定され、また受け入れ後も情報連携コストの高さから看護師の離職率が高い(年間離職率30%超との地域報告あり)という悪循環が続いている。
自然言語処理による多職種間の記録の自動要約・翻訳(医療専門用語を学校職員向けに平易化)、時系列バイタル・ケア記録からの異常予兆検知(機械学習による個別ベースライン学習と逸脱スコアリング)、チャットボットによる保護者・教員からの問い合わせ対応(主治医指示書をナレッジベースとしたRAG方式の回答生成)、地域内看護師巡回シフトの最適化計算(制約充足問題としての数理最適化)の4工程でAIが機能する。
特に予兆検知モデルは児童ごとに異なる疾患特性(呼吸器疾患・てんかん等)に応じて個別チューニングし、汎用モデルでは拾えない微小変化を検出することを重視する。
保護者・訪問看護師・学校看護師・主治医がそれぞれ専用アプリでバイタル値(SpO2・心拍・体温)やケア実施記録(吸引回数・注入量・投薬)を入力すると、AIが在宅と学校の記録を時系列で統合し、体調悪化の予兆をスコアリングして関係者全員のダッシュボードに通知する。
学校看護師は出勤前にAIが生成した「今日の注意点サマリー」(過去72時間の在宅データから自動要約)を確認してから受け入れ準備でき、担任は自然言語対話型チャットボットに「今日の体育は参加可能か」等を質問すると、主治医の指示書とケア記録を根拠にAIが回答案を提示し最終判断は看護師が承認する運用にする。緊急時には過去の発作・SpO2低下パターンと類似度が高い変化をAIが検知し、保護者・学校・訪問看護ステーションに同時アラートを送る。さらに、学校側の看護師配置最適化のため、AIが地域内の医療的ケア児の通学スケジュールと看護師稼働時間を突き合わせ、複数校を巡回する看護師のシフト案を自動生成する。これにより保護者は付き添い時間を削減でき、学校は限られた看護師リソースで受け入れ可能な児童数を増やせる。
| 母親の付き添い登校によるパート収入減(週3日勤務→週1日相当への減少分) | 年額約72万円 |
| 学校看護師の紙記録確認・口頭伝達にかかる残業対応(1日30分×20日) | 年額約24万円 |
| 情報伝達不備による緊急搬送・保護者呼び出し対応コスト(交通費・保険外対応含む) | 年額約15万円 |
| 巡回看護師の離職に伴う採用・教育コスト(1名あたり) | 年額約50万円 |
| 学校・教育委員会向けSaaS利用料(児童1人あたり、教育委員会負担分) | 月額5,000円 |
| 訪問看護ステーション向けSaaS利用料(児童1人あたり) | 月額3,000円 |
| 看護師巡回シフト最適化オプション(自治体単位・50名規模学区) | 月額150,000円 |
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在宅で行っている喀痰吸引・経管栄養・人工呼吸器管理の記録が紙の連絡帳や口頭伝達でしか学校側に伝わらず、緊急時対応の遅れやケア内容の食い違いが起きている。
訪問看護師・主治医・学校看護師・担任・保護者の5者が別々のフォーマットで情報を管理しており、発作前兆やSpO2低下傾向といった体調変化の予兆を横断的に把握する手段が存在しない。学校側は看護師1人あたり医ケア児1.5人という配置不足の中で受け入れ判断をせざるを得ず、情報連携コストの高さが看護師の離職率30%超という悪循環にもつながっている。母親の付き添い登校が約4割の家庭で発生しており、家庭・学校双方の負担軽減と安全確保を同時に実現する仕組みが求められている。
予兆検知モデルの精度要件や自治体ごとの運用ルールが実証を通じて変わりやすいため、パイロット導入から予兆検知モデル精緻化までは準委任契約が向く想定。
要件が固まるMVPの記録統合基盤・入力アプリ部分は仕様凍結後に請負契約へ切り替える二段階方式を推奨する。医療情報を扱うため、契約時に医療情報システムの安全管理ガイドライン準拠を成果物の受入条件に明記し、AI出力はあくまで参考情報であり最終判断は有資格者が行う旨の免責条項を発注仕様書に必ず盛り込むこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 学校看護師・訪問看護師（日々のケア記録入力とダッシュボード確認、予兆検知への対応判断） |
| セカンダリ | 保護者・担任教員・主治医（在宅記録の入力、体調確認の問い合わせ、指示書登録） |
| 管理 | 自治体教育委員会担当者・訪問看護ステーション運営法人・自社カスタマーサクセス担当（権限設定、シフト最適化の管理、利用状況モニタリング） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| バイタル値入力 | 保護者・看護師がSpO2/心拍/体温をアプリ入力→時刻付きでDB保存→統合ダッシュボードへ反映 |
| ケア記録入力 | 吸引回数・注入量・投薬をアプリ入力→時系列記録として保存→関係者間でリアルタイム共有表示 |
| 統合ダッシュボード表示 | 5者の入力データ→AIが時系列統合・正規化→統合ダッシュボードにグラフ表示 |
| 予兆検知スコアリング | 時系列バイタル・ケア記録→個別ベースラインとの逸脱をAIスコアリング→異常度を数値通知 |
| 緊急時同時アラート | 逸脱スコア閾値超過を検知→過去発作パターンと類似度判定→保護者・学校・訪看へ同時アラート送信 |
| 今日の注意点サマリー生成 | 過去72時間の在宅データ→AIが自然言語要約生成→出勤前の学校看護師端末に配信 |
| 医療用語平易化翻訳 | 専門的なケア記録・指示書→AIが平易な日本語へ変換→担任・保護者向け画面に表示 |
| チャットボット問い合わせ対応 | 担任等の質問文→指示書をRAGで参照しAIが回答案生成→看護師が承認後に回答確定・送信 |
| 看護師巡回シフト最適化 | 児童の通学スケジュールと看護師稼働時間→数理最適化で制約充足計算→巡回シフト案を自動生成 |
| 主治医指示書管理 | 主治医が指示書をPDF/入力でアップロード→構造化保存→チャットボットのナレッジベースに登録 |
| 医療機器API連携 | パルスオキシメーター等の測定値→API経由で自動取得→入力レス化しDBへ直接格納 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
children | id, name, birth_date, disease_type, school_id, guardian_name, guardian_phone, primary_doctor_id |
facilities | id, type(school/station), name, education_board_id, address, capacity |
nurses | id, name, type(school/visiting/patrol), certification_no, facility_id, contact |
vital_records | id, child_id, recorded_by, recorded_at, spo2, heart_rate, temperature, source(home/school) |
care_records | id, child_id, recorded_by, care_type, amount, executed_at, notes |
doctor_instructions | id, child_id, doctor_id, instruction_text, valid_from, valid_to, care_conditions |
alerts | id, child_id, detected_at, score, pattern_type, status, notified_to |
shift_schedules | id, nurse_id, facility_id, date, start_time, end_time, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 児童一覧・詳細画面 |
| 2 | バイタル入力画面 |
| 3 | ケア記録入力画面 |
| 4 | 統合ダッシュボード画面 |
| 5 | 予兆アラート通知画面 |
| 6 | チャットボット問合せ画面 |
| 7 | 巡回シフト管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(医療情報ガイドライン準拠クラウド基盤を構築しやすい) |
| 2 | FHIR規格(多職種間の医療データ連携標準として採用) |
| 3 | Python/scikit-learn(疾患別予兆検知モデルの学習に適する) |
| 4 | LangChain+RAG(指示書をナレッジ化した回答生成に必要) |
| 5 | OR-Tools(巡回看護師シフトの制約充足最適化に使用) |
| 6 | React Native(保護者・看護師向け複数アプリを効率開発) |
| 7 | Auth0(多職種アクセス権限と医療情報の認証強化に対応) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 緊急アラート機能を含むため24時間365日稼働、月間稼働率99.5%以上を目標とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 医療情報システムの安全管理ガイドラインに準拠し通信・保存データをAES-256で暗号化する |
| 性能 | 性能: バイタル異常検知から関係者への通知到達まで平均遅延3分以内を目安とする |
| 監査ログ | 監査ログ: 全アクセス・入力変更履歴を5年間保存し第三者監査に対応可能な状態にする |
| 認証・アクセス制御 | 認証・アクセス制御: 職種別ロールベースアクセス制御(RBAC)と多要素認証を必須とする |
| バックアップ | バックアップ: データは日次バックアップとしRPO24時間・RTO4時間以内での復旧を目安とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 保護者・学校看護師・訪問看護師の間の記録共有を、既存のチャットツールやスプレッドシートを使って人力で代行し、要約作業も自分で行って価値があるか確かめる | 交通費と通信費程度、外部発注なし |
| ②最小システム | 記録入力フォームと簡易ダッシュボードだけを外注または自作で用意し、AIの予兆検知はまずルールベースの簡易閾値通知に留めて現場の反応を見る | 外注で数か月分の開発費、クラウド利用料は最小構成 |
| ③本開発 | 個別疾患別の機械学習による予兆検知モデル、主治医指示書を根拠にしたRAG方式のチャットボット、看護師巡回シフトの数理最適化機能を本格的に実装する | 開発チーム常駐規模の外注費とAI利用料が継続的に発生 |
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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 |
|---|---|---|
| 都道府県教育委員会 特別支援教育課の指導主事 | 医療的ケア児受け入れ校の看護師配置予算・導入決裁権限を持つため | 教育委員会代表窓口の問い合わせフォームから施策説明のアポイントを依頼 |
| 特別支援学校の学校長・医療的ケア運営協議会委員 | 現場の受け入れ実態と看護師不足の具体的課題を検証するため | 都道府県特別支援学校長会・医療的ケア運営協議会に紹介を依頼 |
| 訪問看護ステーション運営法人の管理者(看護師) | 在宅ケア記録の入力主体かつ利用料按分の契約相手となるため | 全国訪問看護事業協会・都道府県訪問看護連絡協議会経由で個別打診 |
| 医療的ケア児の保護者(親の会・当事者会代表) | 付き添い登校の実態とアプリ入力負担への受容性を確認するため | 全国医療的ケア児者支援協議会や地域の親の会SNSで接点を作る |
| 小児在宅医療専門クリニックの主治医 | 指示書ナレッジベース化の可否と医事法上の懸念を確認するため | 日本小児在宅医療支援研究会等の学会・研究会で名刺交換し依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 訪問看護ステーションへの直接訪問 | 地域の訪問看護ステーション運営法人に「学校との記録共有で困っていることを教えてほしい」と伝え、現場の看護師に無償で記録統合の試作を触ってもらう約束を取る |
| 特別支援学校・学校保健の研究会 | 医療的ケア児支援に関する研究会や勉強会に参加し、「学校看護師の受け入れ負担を減らす取り組みを実証したい」と説明して現場の学校看護師を紹介してもらう |
| 自治体の医療的ケア児支援担当窓口・地域自立支援協議会 | 教育委員会や福祉部門の担当者に「支援法の体制整備の一環でパイロット実証をしたい」と持ちかけ、モデル校の選定に協力してもらう |
| 保護者会・患者会（医療的ケア児支援のNPO等） | 保護者会の定例会に顔を出し、「付き添い登校の時間を減らせるか一緒に試してほしい」と伝えて実際に困っている家庭を数件紹介してもらう |
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（創業融資） | 法人設立から間もない代表者本人 | 自己資金に融資を組み合わせて開発初期の人件費・外注費を確保できる。運転資金の融資合計は500万円の想定で、着金までのつなぎ期間を見込んで動く必要がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（法人・個人事業主） | 教育委員会・訪問看護法人向けのパンフレット作成や展示会出展など、初期の販路開拓費用の一部をカバーできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・提供する中小企業 | SaaS型のシステムのため、自社が提供者側として登録・活用できるか、または導入する学校法人・訪問看護法人側の負担軽減策として案内できる |
| 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・創業初期の事業者 | 本社所在地が東京都内であれば、開発人件費や広報費の一部助成を受けられる可能性があり、公庫融資と併用しやすい |
| 医療的ケア児等総合支援事業（厚生労働省・自治体経由） | 医療的ケア児支援に関わる自治体・関係機関 | 自治体側がこの事業を活用して看護師配置や体制整備の予算を確保できれば、自社サービスの導入予算として提案しやすくなる |
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。
在宅医療・多職種連携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。