Who（誰が）
要介護高齢者を持つ50〜60代の家族、地域包括支援センターやケアマネジャー、全国約4,000棟のサ高住運営事業者の三者が利用者となる
対象とする社会課題：サービス付き高齢者向け住宅の選択が本人の要介護度・費用・将来変化を考慮せず不透明なまま決められている
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。
要介護3の親を持つ家族に残された猶予は、平均して2〜3週間しかない。その間に見学できる施設はせいぜい3〜5件で、料金体系も施設ごとにばらばらだ。ケアマネジャーでさえ担当エリア外の最新情報は把握しきれていない。この情報の非対称と時間の短さが、入居後の「こんなはずでは」を生んでいる。だからこそ、データと予測で家族の判断を支える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。
10年の事業計画も、創業融資680万円の申請資料も、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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「スムイク」は、要介護度が上がった親のサ高住探しに悩む50〜60代の家族が、Web・LINEから要介護度・ADL・既往症・予算・希望エリアを入力するだけで、AIが全国のサ高住データベースと照合し条件に合う施設を費用シミュレーション付きで上位10件提示するサービスである。
現在の要介護度に基づき1年後・3年後の追加費用まで含めた「生涯コスト」を提示し、平均2〜3週間の意思決定期間で3〜5施設しか見学できず費用比較が困難という課題を解消する。チャット型AIで「胃ろう対応施設だけ見せて」等の曖昧な要望も条件化でき、最終的には提携ケアマネジャーが面談で確認・調整を代行する。
全国のサ高住は約28万室(2023年時点、国交省登録数)まで増加したが、料金体系(月額基本料・食費・介護保険外サービス費)が施設ごとに異なり、利用者本人や家族が短期間で比較検討することは事実上困難である。
実際に住み替えを検討する家族の多くは、要介護3の親を持つ50〜60代の子世代で、平均2〜3週間という短い意思決定期間の中で3〜5施設しか見学できず、費用と将来の介護度悪化時の追加費用を十分に比較できないまま契約している。ケアマネジャーや地域包括支援センターの職員も、担当エリア外の施設情報や最新の空室・料金改定を把握しきれておらず、紹介は限られた顔なじみの施設に偏る傾向がある。結果として、入居後に「想定より医療対応が不十分」「追加費用が月5万円以上発生」といったミスマッチが起こり、短期間での再転居や家族間トラブルにつながっている。この情報非対称性と比較の複雑さが、業界の構造的な未解決課題である。
第一に予測モデルにより、現在の要介護度・ADL・既往症から1〜3年後の介護度進行と医療費・介護費の増加を推計し、施設ごとの生涯コストを算出する。
第二に最適化アルゴリズムにより、予算・エリア・医療対応可否・空室状況など複数条件を満たす施設を制約充足問題として解き、上位候補をスコア順に提示する。第三に自然言語対話エージェントが、家族からの曖昧な要望(例:「なるべく静かで看護師が多い施設」)を条件パラメータに変換し、対話形式で絞り込みを支援する。第四に施設データの異常検知AIが、料金表記の齟齬や空室情報の未更新を検知し、データ品質を継続的に維持する。
利用者家族はWeb・LINEアプリから要介護度・ADL(食事・移動・排泄の自立度)・既往症・希望予算・希望エリアを入力すると、AIが全国のサ高住データベース(料金・人員配置・医療連携先・空室状況)と照合し、条件に合う施設を上位10件、費用シミュレーション付きでスコアリング表示する。
AIは要介護度の進行予測モデルを用い、現在の状態だけでなく1年後・3年後に想定される追加費用(医療費・介護保険外サービス費)まで含めた「生涯コスト推計」を提示する。家族はチャット型AIエージェントに「胃ろうに対応できる施設だけ見せて」等自然言語で条件を追加でき、絞り込みがリアルタイムで更新される。最終候補が3施設程度に絞られた段階で、提携ケアマネジャーまたは相談員がオンライン面談を行い、AIの推計結果を踏まえた最終確認と施設側との調整を代行する。施設側は管理画面から空室・料金・受入条件をリアルタイム更新し、AIのマッチング対象データとして自動反映される。契約成立後も、本人の状態変化データ(要介護度更新・入退院)を継続入力することで、AIが住み替えタイミングの再提案を行う仕組みとする。
| 住み替え検討にかかる家族の見学移動・休暇取得(平均3〜5施設分の交通費・有給消化) | 年額 約5万円相当(交通費・機会損失込みの目安) |
| 入居後に判明する想定外の介護保険外サービス費(医療対応・追加ケア費) | 月額 約5万円超(入居後発覚分の目安) |
| ミスマッチによる短期間での再転居費用(敷金・初期費用の再発生) | 1回あたり 約20〜30万円の想定 |
| 施設側の空室長期化による機会損失(1室あたり月額基本料相当の逸失) | 1室あたり月額 約15〜20万円の逸失想定 |
| 家族向けAIマッチング・費用シミュレーション(無料)+施設成約時の紹介経由費用 | 家族負担0円(施設側が成約時に15〜25万円を負担) |
| 施設向けSaaS(空室・料金管理、AI集客分析ダッシュボード) | 月額 3〜5万円/施設 |
| ケアマネジャー・法人向け比較ツール(エリア外施設含む比較検索) | 月額 2万円/事業所 |
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全国のサ高住は約28万室まで増加したが、料金体系が施設ごとに異なり家族が短期間で比較検討することは事実上困難である。
実際には平均2〜3週間という短い意思決定期間で3〜5施設しか見学できず、将来の介護度悪化時の追加費用まで含めた比較はほとんど行われていない。ケアマネジャーも担当エリア外の施設情報や最新の空室・料金改定を把握しきれず、紹介が顔なじみの施設に偏る傾向がある。結果として入居後に「医療対応が不十分」「追加費用が月5万円以上発生」といったミスマッチが起き、短期間での再転居や家族間トラブルにつながっている。
MVP開発フェーズは要件やAIモデルの精度が確定していないため準委任契約が適する。
要介護度進行予測モデルは実績データが揃うまで仕様が固まりにくく、請負契約にすると仕様変更のたびに追加費用交渉が発生し開発が停滞するリスクがある。フェーズ3以降、SaaS管理画面など仕様が固まった機能追加部分は請負に切り替え、成果物と検収基準を明確にしてコストを管理する。発注時は、AIの推計精度(生涯コストの誤差率等)を検収基準に含めるか努力目標として別立てにするかを契約書上で明確に分けておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 要介護高齢者を持つ家族(50〜60代、都市部在住) |
| セカンダリ | 地域包括支援センター・居宅介護支援事業所のケアマネジャー、サ高住運営事業者(施設担当者) |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス・データ品質管理担当者、施設開拓営業チーム |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 要介護度・ADL入力機能 | 家族がWeb/LINEで要介護度・ADL・既往症・予算・エリアを入力→検索用プロファイルを生成 |
| 生涯コスト推計AI | 要介護度・ADL・既往症を入力→進行予測モデルで1〜3年後の追加費用を推計し施設別生涯コストを算出 |
| 施設マッチング最適化エンジン | 検索プロファイルと施設DB(料金・空室・医療対応)を照合→制約充足問題として解き上位10件をスコア表示 |
| 自然言語対話エージェント | 家族の自然言語要望(例:胃ろう対応可)を入力→条件パラメータへ変換→検索結果をリアルタイム再絞り込み |
| 施設管理画面 | 施設担当者が空室・料金・受入条件を入力→DBを更新→マッチング対象データへ即時反映 |
| データ異常検知AI | 施設の料金・空室データを常時監視→齟齬や未更新を異常検知→運営チームへアラート通知 |
| オンライン面談調整機能 | 絞込済み3施設候補を選定→相談員が面談日程を自動調整→家族・施設双方へ確定通知を送付 |
| 状態変化トラッキング・再提案機能 | 契約後の要介護度更新・入退院情報を入力→AIが住み替え要否を判定→再提案を家族へ通知 |
| ケアマネ向け比較検索ツール | ケアマネが担当エリア外条件で検索→施設DBを横断比較→一覧・詳細レポートを出力 |
| SaaS集客分析ダッシュボード | 施設の閲覧・成約データを集計→AIが集客傾向を分析→改善提案付きダッシュボードを表示 |
| 有料オプション相談予約・決済機能 | 家族が同行見学・契約書レビューを申込→相談員割当と日程調整→決済処理し予約確定を通知 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | user_id, name, kana, birth_date, phone, email, line_user_id, family_relation |
care_assessments | assessment_id, user_id, care_level, adl_eating, adl_moving, adl_toilet, medical_history, assessed_at |
facilities | facility_id, name, address, prefecture, operator_id, monthly_base_fee, meal_fee, medical_partners, staff_ratio |
facility_rooms | room_id, facility_id, room_type, vacancy_status, monthly_fee, updated_at |
cost_simulations | simulation_id, user_id, facility_id, year1_cost, year3_cost, confidence_interval, created_at |
matching_results | matching_id, user_id, facility_id, score, rank, matched_conditions, created_at |
care_managers | manager_id, name, organization_name, area, contract_plan, contract_status |
contracts | contract_id, user_id, facility_id, contract_type, fee_amount, status, contracted_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 家族向け条件入力画面 |
| 2 | AIマッチング結果一覧画面 |
| 3 | 施設詳細・費用比較画面 |
| 4 | チャットAI絞り込み画面 |
| 5 | 施設管理者向けダッシュボード |
| 6 | ケアマネ向け比較検索画面 |
| 7 | 相談員面談予約画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/FastAPI:AIモデルとAPI開発の標準構成で開発速度を確保 |
| 2 | React/Next.js:家族向けWeb画面の高速開発とSEO対応に有利 |
| 3 | LINE Messaging API:主要チャネルであるLINE連携に必須 |
| 4 | PostgreSQL:施設・利用者データの正規化管理に適する |
| 5 | AWS SageMaker:要介護度進行予測モデルの学習・運用基盤 |
| 6 | OpenAI API(LLM連携):自然言語対話エージェントの構築に活用 |
| 7 | Auth0:利用者・施設・ケアマネ三者の認証基盤を統一管理 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を目標とし、月間計画外停止は1.5時間以内に抑える想定 | 可用性99.5%以上を目標とし、月間計画外停止は1.5時間以内に抑える想定 |
| 同時アクセス5,000ユーザー時でも検索結果の応答時間2秒以内を目標とする想定 | 同時アクセス5,000ユーザー時でも検索結果の応答時間2秒以内を目標とする想定 |
| 要介護度・既往症等の個人情報はAES256で暗号化保存し、Pマーク/ISMS準拠を目標とする想定 | 要介護度・既往症等の個人情報はAES256で暗号化保存し、Pマーク/ISMS準拠を目標とする想定 |
| 施設側の空室・料金更新はマッチング対象データへ15分以内に反映される想定 | 施設側の空室・料金更新はマッチング対象データへ15分以内に反映される想定 |
| データバックアップは日次実施し、RPO24時間・RTO4時間を目標とする想定 | データバックアップは日次実施し、RPO24時間・RTO4時間を目標とする想定 |
| ログイン試行5回失敗でアカウントを30分ロックし不正アクセスを抑止する想定 | ログイン試行5回失敗でアカウントを30分ロックし不正アクセスを抑止する想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | エクセルや紙の一覧表で首都圏の施設情報を集め、家族からの要介護度・予算・希望エリアの聞き取りを電話やLINEで受けて人力で候補施設を選び提示する。ニーズと比較の困りごとを直接確認する | 自分の稼働と施設への訪問交通費、通信費程度で収まる水準 |
| ②最小システム | 施設データベースと簡易スコアリングをノーコード・低コードツールやスプレッドシート連携で構築し、LINEから条件入力を受け付けて候補を自動表示する。生涯コスト推計は簡易版で試す | 外部AIサービスの利用料と、ノーコードツールの利用料程度の水準 |
| ③本開発 | 自然言語対話エージェント、要介護度進行予測モデル、施設側の管理画面を専任エンジニアで開発し、SaaS課金・成約手数料の請求フローも含めて本番運用できる形に仕上げる | エンジニア外注または採用による人件費が数か月分かかる水準 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
10年の収支と資金の集め方、財務、KPI、資本政策、そして図解付きのフル事業計画書・AI実装仕様書……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 地域包括支援センターのセンター長または主任ケアマネジャー | パイロット連携拠点として現場ニーズと紹介実態を把握するため | 市区町村の高齢福祉課経由で管轄センター一覧を入手し電話・訪問アポ |
| 全国サービス付き高齢者向け住宅協会の事務局担当者 | 業界団体経由で施設データ提携と信頼性担保の協力を得るため | 協会公式サイトの問い合わせフォームから事業説明資料を送付し面談依頼 |
| サ高住運営大手チェーンの事業開発・IT担当責任者 | 初期掲載施設とSaaS導入の実証パートナーを確保するため | 業界展示会(ケアテックス等)や協会紹介で名刺交換し個別商談設定 |
| 病院の医療連携室(退院支援窓口)の医療ソーシャルワーカー | 退院時の住み替え相談から紹介経路を構築するため | 地域の急性期病院に電話し連携室窓口を確認、資料持参で訪問 |
| 居宅介護支援事業所連合会または都道府県ケアマネ協会の代表者 | ケアマネ向け法人契約と比較ツールの現場導入協力を得るため | 都道府県介護支援専門員協会の研修会に参加し登壇者・役員に接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域包括支援センターへの直接訪問 | 「要介護度と予算からサ高住を無料で絞り込むツールを作っています、試しにご担当のケースで使ってみてもらえませんか」と伝え、実際の相談ケースで試用してもらう |
| 居宅介護支援事業所のケアマネジャーへの紹介依頼 | 「担当エリア外の施設情報が把握しづらいと聞いています、比較ツールを無料で試してフィードバックをください」と伝え、口コミで家族への紹介を依頼する |
| 病院の退院支援窓口（医療連携室）との連携 | 「退院後の住まい探しで時間がない家族に、無料の費用シミュレーション付き比較ツールを案内してもらえませんか」と持ちかけ、窓口にチラシとQRコードを置いてもらう |
| LINE公式アカウントでの介護者コミュニティへの案内 | 介護家族向けのオンラインコミュニティやSNSグループに「サ高住選びで困っている方、無料で条件に合う施設を探すお手伝いをします」と投稿し個別相談につなげる |
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） | 創業前または創業後まもない法人・個人事業主 | 自己資金100万円に加えて運転資金の融資（合計680万円）を受け、施設データ収集や営業人件費など創業初期の資金繰りに充てられる候補になる |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 東京都内で創業予定・創業後5年未満の中小企業者 | AIマッチングシステムの開発費や施設開拓の人件費など、都内で創業する場合の対象経費の一部を助成する制度として候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（サービス業の従業員数要件を満たす場合） | Web・LINEでの家族向け集客ページ制作、地域包括支援センター向けのパンフレット作成など販路開拓の経費を対象とする制度として候補になる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者 | 施設向けSaaS（空室・料金管理、AI集客分析ダッシュボード）の開発・導入部分について、ITツール導入の補助対象となる可能性がある |
| 革新的ものづくり・商業・サービス開発支援補助金（ものづくり補助金） | 中小企業・小規模事業者で新サービス開発を行う事業者 | 要介護度進行予測モデルや最適化アルゴリズムなど、AIエンジンの試作・開発にかかる設備投資的な経費の一部を対象とする制度として候補になる |
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……
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この領域に取り組む仲間がコミュニティに複数参加しています。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。
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