対象とする社会課題:精神科病院からの地域移行が進まず、長期入院・社会的入院が固定化している
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。
精神科病院には、症状が落ち着いても退院先が見つからず入院を続ける人が数多くいる。相談支援専門員は物件探しから保証人手配、通院先の調整までを紙とFAXで担い、一人の移行に数か月をかけている。地域や担当者の経験によって移行できるかどうかが分かれてしまう現状を変え、住まいと支援をつなぐ仕組みを届けたい。
※ 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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地域移行ナビAIは、相談支援専門員が精神科病院に長期入院する本人の病状・生活歴・希望条件をAIチャット画面で対話形式で入力すると、空き物件と訪問看護・デイケア・就労支援事業所の空き枠を突合し、通院距離や家賃バランスを考慮した候補を3〜5案スコア付きで提示するシステムです。
専門員は紙のケース記録とFAXで4〜6ヶ月かけていた物件探しと支援調整を、画面上の根拠付き提案を見ながら本人・家族と面談し絞り込めるようになります。入居後はスマホアプリで服薬記録や外出頻度を収集し、AIが再入院の兆候を検知すると専門員・訪問看護師にアラートが届きます。不動産オーナーには受け入れ不安を軽減する説明資料も自動生成され、移行期間短縮と地域定着率向上を同時に狙います。
国内の精神科病院には約28万人が入院しており、そのうち1年以上の長期入院者は約17万人、さらに退院可能とされながら受け皿がなく入院を続ける「社会的入院」は推計6万人前後とされる。
当事者の多くは40代以降で、統合失調症や気分障害を抱え、家族との関係が希薄化し、単身での住居契約や生活支援の調整能力が乏しい。地域移行を担う相談支援専門員は1人あたり平均40〜60件のケースを抱え、物件探し・保証人手配・訪問看護や就労支援事業所の調整を紙のケース記録とFAXで行っており、1人の地域移行に平均4〜6ヶ月を要する。不動産オーナー側も精神障害への誤解から入居を拒否するケースが多く、対応可能な物件情報が支援員個人の経験と人脈に依存しているため、地域差・担当者差による「移行できるか否か」の格差が生じている。結果として本人の希望に反して入院が長期化し、年間の社会的入院に伴う医療費・生活保護費は数千億円規模と推計される。
①自然言語対話AIが本人・家族・支援員との面談内容をヒアリングし、生活自立度・支援ニーズを構造化データに変換する。
②最適化アルゴリズムが物件・支援サービス・通院先の空き情報を組み合わせ、通院距離や費用制約を満たす候補を数理最適化で導出しスコアリングする。③時系列予測モデルが入居後の服薬記録・活動量データから再入院リスクスコアを日次算出し、閾値超過時に自動アラートを発報する。④生成AIが不動産オーナー・多職種会議向けの説明資料・引き継ぎサマリーを自動作成し、専門員の書類作成時間を削減する。
相談支援専門員が本人の病状・生活歴・希望条件(家賃上限、通院先、単身可否など)をAIチャットで対話形式で入力すると、AIが要支援度・生活自立度を推定し、地域の空き物件データベース(協力不動産会社が入居可の物件を登録)と訪問看護・デイケア・就労支援事業所の空き枠を突合し、最適な組み合わせを3〜5案スコアリングして提示する。
専門員はAIの提案根拠(通院距離、対応可能な支援体制、家賃と本人収入のバランス等)を確認し、本人・家族との面談で候補を絞り込む。入居後はスマートフォンアプリで本人の生活リズム(服薬記録、外出頻度、簡易な気分入力)を収集し、AIが異変兆候(服薬中断・引きこもり傾向)を検知すると担当専門員・訪問看護師にアラートを送り再入院リスクを早期に下げる。不動産オーナー向けにはAIが緊急連絡フローと事故対応履歴データを提示し、入居受け入れ時の不安を軽減する説明資料を自動生成する。これにより移行準備期間の短縮と、退院後の地域定着率向上を同時に狙う。
| 社会的入院1人あたりの入院医療費・生活保護費(月額目安30万円が長期化) | 年間約360万円/人 |
| 相談支援専門員の紙・FAX調整業務にかかる残業代(1人あたり月10〜15時間) | 月額約3万円/人 |
| 再入院1回あたりの医療費(平均入院2ヶ月想定) | 1回あたり約60万円 |
| 不動産管理会社の空室損失(受け入れ拒否による空室期間長期化) | 1戸あたり月額家賃相当(例:月5万円) |
| 相談支援事業所向け月額利用料(利用者30名想定) | 月額約10万円/事業所 |
| マッチング成功報酬(1件成立ごと) | 1件5万円 |
| 自治体向け年間包括契約(圏域単位) | 年額300万〜800万円 |
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相談支援専門員は1人あたり40〜60件のケースを抱えながら、物件探し・保証人手配・支援機関調整を紙とFAXで行っており、1人の地域移行に平均4〜6ヶ月を要している。
対応可能な物件情報は担当者個人の経験と人脈に依存しているため、地域差・担当者差で移行できるか否かの格差が生じている。不動産オーナー側も精神障害への誤解から入居を拒否するケースが多く、対応可能な物件の可視化と受け入れ不安を下げる仕組みが不足している。結果として退院可能でも入院を続ける社会的入院が推計6万人前後発生しており、システム化による情報集約と根拠提示が急務である。
検証フェーズ(0-6ヶ月)はAI対話・マッチングロジックの仕様が固まっていないため準委任契約で進め、現場の相談支援専門員と週次でヒアリングしながら要件を確定させることを推奨する。
パイロット拡大フェーズ以降、MVP機能範囲が明確になった時点で請負契約に切り替え、成果物(画面数・API仕様)を契約書に明記する。再入院リスク予測モデルの精度向上や自治体ごとの帳票カスタマイズは仕様変動が大きいため、フェーズ2以降も準委任または成果報酬型の追加契約を組み合わせる方が発注側のリスクを抑えられる。個人情報(服薬記録・精神疾患情報)を扱うため、委託先には要配慮個人情報の取扱いに関する覚書と第三者機関の倫理審査結果の共有を契約条件に含めること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 指定一般相談支援事業所・基幹相談支援センターの相談支援専門員 |
| セカンダリ | 精神科病院地域移行推進室の職員、協力不動産会社の営業担当、訪問看護ステーションのスタッフ、利用者本人・家族 |
| 管理 | 自治体(障害福祉圏域協議会)の担当者およびシステム運営会社のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| AI対話ヒアリング機能 | 専門員がAIチャットで病状・生活歴・希望条件を対話入力→自然言語AIが解析→構造化データを生成 |
| 生活自立度・要支援度推定機能 | 構造化データを入力→AIが要支援度・生活自立度スコアを算出→専門員画面へ提示 |
| 空き物件・支援サービスDB管理機能 | 不動産会社が空室物件情報を登録→システムがDB化・更新→専門員が検索可能な状態で保持 |
| 最適化マッチングエンジン | 本人条件と物件・支援DBを入力→数理最適化が通院距離等の制約充足組合せを算出→候補3〜5案を出力 |
| マッチング候補スコアリング提示機能 | 候補3〜5案を入力→通院距離・費用・支援体制からスコア算出→専門員向け画面に提示 |
| 専門員承認・候補確定機能 | AI提案候補と根拠を入力→専門員が本人・家族面談で確認→採用候補を確定し記録 |
| 生活記録収集アプリ機能 | 本人がスマホで服薬・外出頻度・気分を入力→アプリが日次データとして収集→時系列DBに蓄積 |
| 再入院リスク予測・アラート発報機能 | 日次生活記録を入力→時系列予測モデルがリスクスコアを算出→閾値超過時に専門員・訪看へ自動アラート送信 |
| 不動産オーナー向け説明資料自動生成機能 | 物件候補と支援体制情報を入力→生成AIが緊急連絡フロー等を含む資料を作成→オーナーへ提示 |
| 多職種会議引き継ぎサマリー自動生成機能 | 面談記録・生活記録を入力→生成AIが要点を要約→多職種会議用サマリーを自動作成 |
| 自治体向け実績ダッシュボード・行政報告書自動作成機能 | 移行実績・KPIデータを入力→ダッシュボードに集計表示→行政報告書フォーマットを自動生成 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | id, name, birth_date, diagnosis, income, disability_grade, family_contact_id |
support_staff | id, name, organization_id, license_no, caseload_count |
organizations | id, name, type, region_code, contract_plan, contract_amount |
properties | id, owner_company_id, address, rent, layout, accessible_flag, status |
real_estate_companies | id, name, contact, contract_type, commission_rate |
support_services | id, name, service_type, capacity, available_slots, region_code |
matching_cases | id, user_id, staff_id, property_id, service_ids, score, status, matched_at |
daily_monitoring | id, user_id, medication_flag, outing_count, mood_score, risk_score, alert_flag, recorded_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 本人ヒアリング対話画面 |
| 2 | マッチング候補提示画面 |
| 3 | 物件・支援サービス検索画面 |
| 4 | ケース管理ダッシュボード |
| 5 | 日次モニタリング入力画面 |
| 6 | 再入院リスクアラート画面 |
| 7 | 自治体向け実績ダッシュボード |
| # | 技術(採用理由) |
|---|---|
| 1 | GPT-4系LLM API(対話ヒアリング・要約生成に利用) |
| 2 | Python/FastAPI(マッチングAPI開発の柔軟性重視) |
| 3 | OR-Tools(数理最適化で物件・支援組合せ算出) |
| 4 | PostgreSQL(構造化ケースデータの履歴管理に適合) |
| 5 | AWS(自治体調達実績とセキュリティ基準対応) |
| 6 | React Native(専門員・本人アプリ共通開発) |
| 7 | LightGBM(時系列データから再入院リスク予測) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 24時間365日稼働、アラート機能停止を避けるため月間稼働率99.5%以上を目標とする |
| 性能 | 性能: AIマッチング候補算出は対話入力完了後30秒以内に3〜5案をスコア付きで返却する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 病歴・服薬記録等の要配慮個人情報は保存時AES-256で暗号化、通信はTLS1.2以上を必須とする |
| プライバシー | プライバシー: 本人のオプトイン同意なしにデータ収集を開始せず、機械学習利用前に匿名化処理を行う |
| 運用 | 運用: システム障害発生時は4時間以内の復旧を目標とし、AI予測モデルは月次で適合率・再現率を検証・再学習する |
| データ保持 | データ保持: 生活記録・面談記録は日次バックアップを行い、障害福祉サービス記録に準じ7年間保存する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証(Wizard of Oz方式) | AIの代わりに人が面談内容をヒアリングシートに整理し、物件・支援サービスの組み合わせをExcelで手作業スコアリングして専門員に提示し、提案の有用性を確認する | 人件費とヒアリングの交通費だけで済む水準 |
| ②最小システム(ノーコード・簡易AI連携) | 対話フォームと物件データベースをノーコードツールでつなぎ、簡易な条件マッチングと生成AIによる説明資料の自動作成のみを実装し、複数拠点での実地検証を行う | 外部AIサービスの利用料とノーコードツールの月額料金が中心の水準 |
| ③本開発(マッチング最適化・リスク検知の実装) | 数理最適化エンジンと時系列リスク予測モデルを自社開発し、自治体向けダッシュボードや行政報告データ連携の標準フォーマットまで含めて構築する | 外注開発で数か月分の工数がかかる水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 精神科病院の地域医療連携室・地域移行推進室の担当看護師長または精神保健福祉士 | 退院支援の実務課題と長期入院者の受け皿ニーズを直接把握できるため | 日本精神科病院協会や都道府県精神科病院協会の研修会・地域連携会議に参加し紹介を得る |
| 指定一般相談支援事業所の管理者(相談支援専門員資格保有者) | 現場のケース管理業務フローとAI導入の障壁を具体的に確認するため | 市区町村の障害福祉課が公開する指定相談支援事業所一覧から電話アポイント |
| 自治体障害福祉課の精神保健福祉圏域協議会事務局担当者 | 地域移行支援の予算配分・圏域計画の意思決定プロセスを把握するため | 自立支援協議会の公開議事録を確認し、事務局(保健所内が多い)へ資料送付依頼 |
| 賃貸住宅管理会社(UR都市機構または大手管理会社)の福祉連携担当者 | 精神障害者受け入れ物件の登録条件・保証スキームの実現可能性を確認するため | UR都市機構の福祉住宅相談窓口、または全国賃貸住宅経営者協会連合会経由で接点構築 |
| 訪問看護ステーション運営法人の管理者(精神科訪問看護実施施設) | 退院後の在宅生活支援体制と異変兆候アラートの受け皿としての連携可否を確認するため | 日本訪問看護財団の会員名簿や地域の医療連携室からの紹介を活用 |
| チャネル(目標件数) | 声のかけ方 |
|---|---|
| 精神科病院の地域連携室への直接訪問 | 「地域移行の調整にかかる時間を減らすツールを検証したい」と伝え、地域移行推進室の担当者に無償のヒアリング協力を依頼する |
| 指定一般相談支援事業所への個別営業 | 相談支援専門員の知人・紹介を辿り、「今抱えているケースの調整で困っていることを教えてほしい」と現場の悩みを聞く形で接触する |
| 精神保健福祉圏域協議会経由の紹介 | 協議会の会議に同席させてもらい、「地域移行支援の実証にご協力いただける事業所を探している」と自己紹介し、名刺交換から個別打診につなげる |
| 賃貸住宅管理会社・不動産会社への提携打診 | 「精神障害のある方の入居に不安を持つオーナーに向けた説明資料を無償で作ってみたい」と伝え、空室情報の試験的な提供を依頼する |
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 新創業融資制度 | 税務申告2期未満の法人・個人事業主で、自己資金要件を満たす創業者 | 運転資金の立ち上げ資金として利用対象。今回の想定では創業融資の合計は500万円で、AI開発の外注費や自治体営業のための人件費に充てる想定 |
| 信用保証協会の制度融資(創業関連保証) | 自治体の制度融資窓口を通じて申し込む創業者・小規模法人 | 公庫融資と別枠で調達できる可能性があり、パイロット圏域拡大時の運転資金の追加調達手段になる |
| 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(自社が導入支援事業者経由で申請する場合を含む) | マッチングエンジンやダッシュボードの開発・実装費の一部をカバーできる可能性があり、相談支援事業所側の初期導入費用を下げる交渉材料にもなる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会議所・商工会の管轄地域にある小規模事業者 | 自治体営業や不動産会社への説明資料作成、展示会・営業活動費の一部に充当できる可能性がある |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業(自治体の創業助成金) | 都内で創業予定・創業後間もない中小企業者 | 人件費・広報費・専門家謝金等が対象になりやすく、精神保健福祉士や社会福祉士など専門人材の採用初期費用の一部に充てられる可能性がある |
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。
障がい者支援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。件数や順位の変動により表示が変わることがあります。