Who（誰が）
障害福祉サービス事業所（放課後等デイ、就労継続A型/B型、生活介護、グループホーム等）の管理者・サービス管理責任者・請求事務担当者
対象とする社会課題：障害福祉サービス事業所の報酬請求ミス・返戻による経営圧迫と事務負担の増大
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。
障害福祉サービス事業所の多くは、児発管やサビ管が本業の合間に請求事務を担い、加算要件の解釈ミスや記録不備で返戻が発生すると、資金繰りの厳しい小規模事業所ほど収入の遅れが重くのしかかる。制度は改定のたびに複雑になり、現場だけで追い切るのは限界に近い。請求前に誤りを検知できる仕組みがあれば、支援に使うべき時間とお金を、本来の利用者支援に戻せる。
※ 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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「シンサポ」は、放課後等デイサービスや就労継続支援B型などの障害福祉事業所が、国保連合会への月次請求を出す前にAIが自動点検するクラウドサービスです。
児発管やサビ管が個別支援計画・モニタリング記録・実績記録をアップロードすると、AIが過去の返戻事例データベースと照合し、加算要件の充足状況を赤字（要修正）・黄字（要確認）・緑字（問題なし）で画面上に一覧表示します。「なぜこの加算が取れないのか」をチャットで聞けば、根拠となる通知・Q&Aを引用した回答が即座に返ってきます。締め日3日前には未入力の利用者や算定漏れの可能性がある利用者をAIが優先順位付けしてリマインドし、修正後はそのまま既存の請求ソフトへCSVまたはAPIで連携して伝送する、点検から提出までを一気通貫で支援する仕組みです。
全国約12万の障害福祉サービス事業所（放課後等デイサービス、就労継続支援A型/B型、生活介護、グループホーム等）は、月次で国保連合会へ介護給付費等を請求するが、加算要件の解釈ミスや記録不備により返戻・過誤請求が発生し、その割合は事業所によって請求件数の5〜15%に達すると言われている。
返戻が発生すると再請求まで1〜2ヶ月の収入遅延が生じ、資金繰りが厳しい小規模事業所（従業員10名未満が全体の約6割）ほど経営インパクトが大きい。請求業務は児童発達支援管理責任者やサービス管理責任者が本業の支援業務と兼務で行うことが多く、専門知識を持つ事務員を雇用する余裕がない事業所が大半である。加算要件は制度改正ごとに変更され（直近の令和6年報酬改定でも大幅変更）、現場が最新ルールを追いきれず、結果として本来請求できる加算を取り損ねる「請求漏れ」も年間数十万円規模で発生している。既存の請求ソフトは記録の入力・伝送機能が中心で、内容の妥当性チェックは提出後に国保連や自治体の審査で発覚する仕組みのため、事前に誤りを検知する手段が乏しい。
自然言語処理AIが個別支援計画書・モニタリング記録・サービス提供実績記録のテキストを解析し、加算要件（人員配置、実施頻度、記録項目等）との適合度をルールベース＋機械学習の組み合わせで判定する。
予測モデルは過去の返戻・過誤請求データ（提携自治体・事業所から匿名化収集、初期3万件規模）を学習し、事業所ごとの返戻リスクスコアを算出して優先点検対象を提示する。対話型AI（LLM）が現場職員からの制度解釈質問に回答し、根拠となる通知・Q&Aを引用して説明する役割を担う。最適化アルゴリズムが月末の点検作業をリソース制約（担当者の稼働時間）の中でスケジューリングし、締切遅延リスクを最小化する。
サービス提供記録・個別支援計画・モニタリング記録・利用者の障害区分や契約内容をクラウド上にアップロードすると、AIが過去の返戻事例データベースと突き合わせ、請求前に加算要件の充足状況・記載漏れ・整合性エラーを自動検出する。
事業所職員はチャット形式のAI対話画面で「なぜこの加算が算定できないのか」を自然言語で質問でき、根拠条文と改善方法を即時に提示される。点検結果は赤字（要修正）・黄字（要確認）・緑字（問題なし）で可視化され、修正後に再点検して国保連へ伝送するワンストップフローとなる。月末の請求締め日前3日間に自動リマインドが送られ、記録未入力の利用者や加算算定漏れの可能性がある利用者をAIが優先順位付けしてリスト化する。導入事業所は既存の請求ソフト（大手数社）とAPI連携またはCSV連携で使い続けたまま、点検レイヤーだけを追加できる。
| 返戻対応の再請求事務時間（月10件×2時間×時給2,000円換算） | 年間約48万円 |
| 返戻による入金遅延1〜2ヶ月分の資金繰り負担（短期借入金利・機会損失相当） | 年間約10万円 |
| 加算取り漏れによる逸失収益（1拠点平均月3万円） | 年間約36万円 |
| 請求専門知識を持つ事務員の追加雇用・外部委託費用 | 年間約150万円 |
| SaaSスタンダードプラン（利用者20〜30名規模想定） | 月額3万円（年間36万円） |
| 返戻削減成功報酬オプション（返戻回避額の10%、四半期課金） | 月額換算で数千円〜1万円程度（削減実績に応じ変動） |
| 法人向けマルチ拠点ライセンス（10拠点以上、拠点数に応じ月額15%割引） | 1拠点あたり月額約2.55万円（年間約30.6万円/拠点） |
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障害福祉事業所は請求件数の5〜15%で返戻・過誤請求が発生し、再請求まで1〜2ヶ月の収入遅延が生じるため、従業員10名未満が6割を占める小規模事業所ほど資金繰りへの影響が大きい。
請求業務は児発管・サビ管が支援業務と兼務で担うことが多く、専門の事務員を置けない事業所が大半である。令和6年報酬改定のように加算要件が頻繁に変わるため現場が追いきれず、取れるはずの加算を取り損ねる請求漏れも年間数十万円規模で発生している。既存の請求ソフトは記録の入力・伝送が中心で、誤りは提出後の国保連・自治体審査で初めて発覚する仕組みのため、事前に検知する手段がない。
MVPフェーズ（0-12ヶ月）は加算要件のルール設計や画面仕様が実証実験の結果次第で頻繁に変わるため、準委任契約でスコープを流動的に進めるのが適切である。
API連携やスコアリングロジックなど仕様が固まった機能単位（フェーズ2以降）は請負契約に切り出し、成果物と検収基準を明確にして発注する。発注時は「加算要件判定の正解基準（どの返戻事例データを正としてAIの合否判定を検証するか）」を契約前に事業者側で確定させ、ベンダー側の判断に丸投げしないことが重要である。また誤検知率10%以下という定量目標を検収条件に含める場合は、検証用データセットの提供元・件数を契約書に明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 児童発達支援管理責任者・サービス管理責任者（記録入力・点検結果確認・チャットでの質問） |
| セカンダリ | 法人の経理担当者・拠点管理者（複数拠点の請求状況を横断確認）、提携社労士・行政書士（顧客事業所の点検状況を代理確認） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当（オンボーディング支援、加算要件ルールの更新管理）、制度専門チーム（四半期ごとのルールベース改定） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 記録アップロード機能 | 個別支援計画書・モニタリング記録等をPDF/CSVで取込→AI解析用に構造化データへ変換→点検待ちキューに登録 |
| 加算要件適合判定AI機能 | 構造化記録と加算要件マスタを入力→NLP+ルールベースで充足度判定→赤黄緑の判定結果と根拠条文を出力 |
| 返戻リスクスコア算出機能 | 過去返戻事例データ3万件と当月請求データを入力→機械学習モデルでリスクスコア算出→事業所内優先点検リストを出力 |
| 対話型AI制度質問応答機能 | 職員が自然言語で加算算定不可理由を質問→LLMが通知・Q&Aを検索→根拠条文付き回答をチャットで返信 |
| 点検結果可視化機能 | 判定結果データを入力→利用者別・加算別に赤黄緑一覧表を生成→ダッシュボード画面に表示 |
| 修正・再点検フロー機能 | 赤黄字項目の修正入力を受付→再度AI判定を実行→全項目緑化を確認後に伝送可否を出力 |
| 国保連伝送連携機能 | 点検済み請求データを取得→伝送用フォーマットへ変換→国保連合会システムへ自動送信 |
| 締切前リマインド・優先順位付け機能 | 締切日3日前に未入力・算定漏れ候補利用者リストを抽出→リスクスコア順に並替→担当者へ通知配信 |
| 点検作業スケジューリング最適化機能 | 担当者の稼働可能時間と未点検件数を入力→最適化アルゴリズムで作業割当計算→日別タスク表を出力 |
| 既存請求ソフト連携機能 | 大手請求ソフトの利用者・実績データをAPIまたはCSVで取得→形式変換→点検エンジンへ受け渡し |
| パートナー向け顧客管理・成功報酬算定機能 | 社労士パートナーの担当事業所データを集計→返戻回避額を算出→四半期成功報酬額と月額利用料を請求書出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
事業所 | 事業所ID, 法人名, サービス種別, 従業員数, 契約プランID, 請求ソフト連携種別 |
利用者 | 利用者ID, 事業所ID, 障害区分, 受給者証番号, 契約開始日, 契約内容 |
個別支援計画 | 計画ID, 利用者ID, 作成日, 計画内容, 次回モニタリング予定日 |
モニタリング記録 | 記録ID, 利用者ID, 実施日, 実施者, 記録内容 |
サービス提供実績記録 | 実績ID, 利用者ID, 提供日, サービス内容, 加算コード |
加算要件マスタ | 要件ID, 加算コード, 適用サービス種別, 要件条件, 根拠条文, 改定バージョン |
点検結果 | 点検ID, 事業所ID, 対象月, ステータス(赤黄緑), 検出内容, リスクスコア |
返戻事例データ | 事例ID, 自治体名, サービス種別, 返戻理由, 加算コード, 匿名化フラグ |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン/ダッシュボード画面 |
| 2 | 利用者一覧・記録入力画面 |
| 3 | 個別支援計画編集画面 |
| 4 | AI点検結果一覧画面 |
| 5 | AIチャット質問画面 |
| 6 | 請求締切リマインド画面 |
| 7 | 契約・請求管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（ISMS取得・可用性確保に実績） |
| 2 | Python/FastAPI（AI連携API開発の生産性） |
| 3 | LLM API（GPT-4等、対話AI構築を高速化） |
| 4 | LangChain（根拠条文RAG構築の効率化） |
| 5 | PostgreSQL（記録データの整合性担保） |
| 6 | Elasticsearch（根拠条文・通知の全文検索高速化） |
| 7 | Auth0（権限管理・多拠点認証の外部委託） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 月末請求締切前後3日間はシステム稼働率99.5%以上を維持し、点検処理の平均応答時間を30秒以内とする | 月末請求締切前後3日間はシステム稼働率99.5%以上を維持し、点検処理の平均応答時間を30秒以内とする |
| 要配慮個人情報を含む記録データは保存時・通信時ともAES256で暗号化し、ISMS認証取得を1年目末までに完了する | 要配慮個人情報を含む記録データは保存時・通信時ともAES256で暗号化し、ISMS認証取得を1年目末までに完了する |
| AI点検の誤検知率は1年目末までに10%以下とし、四半期ごとに再学習して精度を継続改善する | AI点検の誤検知率は1年目末までに10%以下とし、四半期ごとに再学習して精度を継続改善する |
| 月末繁忙期に想定2,500拠点が同時アクセスした場合でも画面応答遅延3秒以内を維持する | 月末繁忙期に想定2,500拠点が同時アクセスした場合でも画面応答遅延3秒以内を維持する |
| データは日次バックアップを取得し、障害発生時のRPO24時間・RTO4時間以内での復旧を目標とする | データは日次バックアップを取得し、障害発生時のRPO24時間・RTO4時間以内での復旧を目標とする |
| 制度改正（報酬改定）反映は施行日から2週間以内にルールベース更新を完了する運用体制とする | 制度改正（報酬改定）反映は施行日から2週間以内にルールベース更新を完了する運用体制とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携候補の事業所から個別支援計画書・モニタリング記録・実績記録のサンプルを紙またはPDFで受け取り、代表自身と業務委託の元審査担当者が手作業で加算要件との突き合わせを行い、返戻パターンの仮説を洗い出す。 | 人件費（業務委託費）と資料受け渡しの交通費だけ |
| ②最小システム | スプレッドシートまたは簡易フォームでの記録アップロードと、ルールベースのチェックリストをExcelマクロや軽量ノーコードツールで再現し、主要3サービス種別のうち1種別だけで赤字・黄字・緑字の判定を試す。 | ノーコードツールの利用料とAI API利用料程度で、外注は最小限 |
| ③本開発 | 自然言語処理AIによる記録解析、対話型AIでの質問応答、既存請求ソフトとのAPI連携またはCSV連携を実装し、複数事業所での同時運用に対応するクラウド基盤を構築する。 | 外注開発で数か月分の開発費規模、加えてサーバー・AI利用料の継続コスト |
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……
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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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 放課後等デイサービス等を運営する社会福祉法人のサービス管理責任者・児童発達支援管理責任者 | 請求実務の現場負担と返戻の実態を直接把握し、点検AIの要件定義に反映するため | 地域の障害福祉サービス事業者連絡会や自治体主催の集団指導説明会で名刺交換し訪問依頼する |
| 都道府県国民健康保険団体連合会（国保連合会）の障害者福祉係・審査担当者 | 返戻・過誤調整の審査基準や伝送データ仕様を把握し、AI判定ロジックの精度検証に活用するため | 都道府県国保連の代表窓口に事業説明資料を送付し、制度説明目的で面談を申し込む |
| 大手障害福祉請求ソフトベンダー（例：ケアコネクトジャパン、ワイズマン等）の事業提携担当者 | API連携・CSV連携の技術仕様とアライアンス条件を早期に確認し先行契約を狙うため | 業界展示会（国際福祉機器展H.C.R.等）や既存顧客紹介経由で事業提携部門に接触する |
| 障害福祉専門の社会保険労務士・行政書士事務所の代表 | 紹介パートナー網構築の起点とし、加算要件の制度解釈知見をAI学習データに活用するため | 日本社会保険労務士会連合会の障害福祉部会や行政書士会の研修会で登壇・名刺交換する |
| 市町村障害福祉課の指導監査担当職員 | 実地指導・監査で頻出する返戻・指摘事例の傾向を把握し、リスクスコアモデルの妥当性を検証するため | 自治体の障害福祉課代表電話にPoC提携の趣旨を説明し担当者への取次を依頼する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元同僚・知人の児童発達支援管理責任者・サービス管理責任者 | 「返戻や加算漏れで困った実例を教えてほしい、御礼として今の請求業務のやり方を無料で点検させてほしい」と個別に連絡し、ヒアリングの約束を取る。 |
| 障害福祉専門の社労士・行政書士事務所 | 「顧問先の事業所で返戻対応に時間がかかっている案件があれば、無料トライアルを紹介してほしい」と持ちかけ、紹介の見返りに導入後のパートナー連携料の説明を行う。 |
| 放課後等デイサービス・就労継続支援B型の経営者が集まるFacebookグループや地域の事業者連絡会 | 「令和6年報酬改定の加算要件をAIが自動点検する仕組みを試験導入してくれる事業所を探している」と投稿し、無料トライアルの参加者を募る。 |
| 都道府県・市町村の障害福祉課の実地指導担当者 | 「返戻事例のデータ収集にご協力いただける事業所を紹介してほしい」と面談を申し込み、実証実験の提携先候補として紹介を依頼する。 |
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 | 税務署への開業届提出前後の法人・個人事業主で、創業間もない事業者 | 自己資金100万円に対して無担保・無保証で運転資金を借り入れられ、着金後にエンジニア外注やデータ収集の実証費用に充てられる。融資合計は500万円を想定。設備資金は別枠で申請可能。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会・商工会議所の管轄地域にある小規模事業者 | パートナー社労士・行政書士事務所向けの営業チラシ作成やデモ会場の設営費、展示会出展費など、初期の販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| 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（この場合はシンサポを利用する側の障害福祉事業所が対象になり得る） | 導入事業所側がシンサポの月額利用料の一部を補助対象にできれば、価格の壁を下げて初期導入拠点数を増やす営業材料になる。ITベンダー登録の検討対象。 |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業者・個人事業主 | 本社を東京都内に置く場合、人件費（サービス管理責任者経験者やカスタマーサクセス担当の採用費）や広告費の一部が助成対象になり得る。 |
| 事業再構築補助金 | 新分野展開や事業転換を行う中小企業（募集枠・要件は回ごとに異なる） | AIモデル開発や国保連伝送システムとの連携基盤構築など、システム開発費の一部を補助対象にできる枠が設定される回があり、初期投資の負担を軽減できる可能性がある。 |
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。
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。
この領域に挑戦する仲間がコミュニティで情報交換しています。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。
※ バッジは閲覧・登録などの集計にもとづく相対的な表示です。