Who（誰が）
介護施設運営大手、見守りセンサー・介護ICTベンダー、医療ヘルスケアデータ企業など、施設運営コスト削減やデータ資産拡大を狙う事業者が買い手候補となる。
対象とする社会課題：介護施設における高齢者の水分摂取不足と脱水症の見過ごし
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。
特養や有料老人ホームでは、高齢者の約6割が自ら水を飲みたいと感じにくくなっている。職員は15人から20人を1人で見ながら、紙やExcelに水分量を書き残すだけで、誰が危険なのかをリアルタイムに知る手段がない。夏になると脱水由来の発熱や搬送が繰り返される。記録はあるのに活用されない現場に、予測とアラートを届けたい。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資620万円の申請資料も、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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AI水分ケアナビは、介護施設の職員が入居者の水分摂取量とバイタル（体温・血圧・尿量）をタブレットや音声で30秒ほど入力すると、AIが過去90日分のデータと気温・湿度、既往歴を組み合わせて個人ごとの脱水リスクスコアを毎日算出し、危険域に達した入居者を職員のスマホへ即時アラート通知するサービスです。
職員は『Aさんが今日要注意』と一目で分かり、優先的に声かけ・水分提供を行えます。看護師や施設長は施設全体の傾向をダッシュボードで確認し週次のケアプラン見直しに活用でき、家族には月次で水分摂取と体調のレポートがLINEで自動配信されます。紙の記録表では見えなかった『誰が危ないか』をリアルタイムに可視化し、脱水由来の急変・救急搬送を減らすことを目指します。
特別養護老人ホームや有料老人ホームでは、入居者の約6割が加齢による口渇感の低下や認知機能低下により自発的な水分摂取が不足し、夏季には脱水由来の発熱・尿路感染・せん妄で救急搬送される事例が後を絶たない。
介護職員は1人で15〜20人を担当し、水分摂取量は紙の記録表やExcelに手書きで残すのみで、リアルタイムに『誰が危険域か』を把握する仕組みがない。厚労省の調査でも介護施設の急変対応の一因として脱水が繰り上げられているが、現場は人手不足（介護職員の平均離職率14%）で予防的観察に時間を割けない。既存の見守りセンサーは体動や離床検知が中心で、水分摂取量と体調変化を結びつけて予測する仕組みは市場にほとんど存在しない。結果として『記録はあるが活用されない』状態が常態化し、脱水は発症してから対応する後手のケアになっている。
時系列予測モデル（勾配ブースティング＋LSTM）が過去90日分の水分摂取量・バイタル・気象データから個人別脱水リスクスコアを日次で算出する。
自然言語対話AIが音声入力された『お茶を半分残した』等の非構造化記録を構造化データに変換し、記録負荷を軽減する。異常検知モデルが平常時パターンからの逸脱（急な摂取量低下や尿量減少）を検知し、閾値を超えた場合に即時アラートを生成する。蓄積データから施設単位・入居者単位でモデルを継続学習させ、季節変動や個人特性に応じて予測精度を四半期ごとに改善する。
介護職員は既存の水分摂取記録（経口摂取量、飲料種類、時刻）を専用タブレットまたは音声入力で30秒程度で記録し、バイタル（体温・血圧・尿量）も同一画面で入力する。
AIはこれらの時系列データと施設内の気温・湿度、入居者の既往歴（腎疾患・利尿剤服用等）を組み合わせ、個人ごとに脱水リスクスコアを毎日自動算出し、リスクが閾値を超えた入居者を職員のスマホに即時アラートで通知する。職員はアラートを受けた入居者に優先的に声かけ・水分提供を行い、対応結果を記録に戻すことでAIモデルがさらに精度を上げる循環を作る。さらに看護師・施設長向けダッシュボードでは施設全体の水分摂取傾向や要注意者リストを一覧化し、週次のケアプラン見直しに活用できる。家族向けには月次で『水分摂取と体調のレポート』をLINE連携で自動配信し、施設の説明責任と安心感を両立させる。
| 脱水由来の救急搬送1件あたり対応人件費(職員付き添い・報告書作成、年間4〜5件想定) | 年額 約40万円〜50万円 |
| 紙記録・Excel集計に費やす職員残業・相談員の集計時間(1施設あたり) | 年額 約90万円(月7.5時間×時給相当×職員数の目安) |
| 家族対応・説明不足によるクレーム対応や訴訟リスク対応費用 | 年額 約20万円〜(想定発生時のみ) |
| 急変対応による職員離職・採用再研修コスト(離職率14%の一部が脱水対応疲労由来と想定) | 年額 約60万円(1名採用・研修コスト目安) |
| SaaS基本利用料+入居者従量課金(80床規模想定) | 月額 約10万4千円(基本料8万円+従量300円×80名) |
| 家族向けレポート配信オプション | 月額 2万円 |
| データ分析・コンサルティング(施設グループ向け) | 年額 50万円〜 |
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上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
マーケ会社の紹介を希望する※ 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。
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特養や有料老人ホームでは入居者の約6割が口渇感低下や認知機能低下で自発的な水分摂取が不足し、夏季には脱水由来の発熱・尿路感染・せん妄で救急搬送される事例が続いている。
介護職員は1人で15〜20人を担当し、水分摂取記録は紙やExcelに残すのみでリアルタイムに危険域の入居者を把握する仕組みがない。人手不足（離職率14%）の中で予防的観察に時間を割けず、記録は『あるが活用されない』状態が常態化している。既存の見守りセンサーは体動・離床検知が中心で、水分摂取と体調変化を結びつけて予測する仕組みは市場にほとんど存在しない。
PoC・アルゴリズム検証フェーズ（0-6ヶ月）は要件が流動的でモデル精度検証を繰り返すため準委任契約が適しており、成果物確定よりも検証プロセスの柔軟性を優先すべきである。
パイロット拡大以降（6ヶ月〜）はタブレットUI・アラート機能など仕様が固まった範囲は請負契約とし、機能追加ごとに個別見積りを取る分割発注が望ましい。発注時は脱水リスク検知感度80%等のKPIを契約書の検収基準に含めず、あくまで努力目標として扱う旨を明記し、モデル精度未達によるトラブルを避ける必要がある。個人健康情報を扱うため、業務委託契約に加えて秘密保持契約・個人情報取扱特約を別途締結することが必須である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 介護施設の介護職員（水分摂取・バイタルの記録、アラート対応） |
| セカンダリ | 看護師・施設長（ダッシュボード閲覧、ケアプラン見直し）、入居者家族（月次レポート閲覧） |
| 管理 | 施設管理者・本部担当者（アカウント管理、権限設定、データ分析・コンサル利用） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 水分摂取記録入力機能 | 職員がタブレットで摂取量・飲料種類・時刻を入力→記録DBに保存→個人別摂取履歴を更新 |
| バイタル入力機能 | 職員が体温・血圧・尿量を入力→記録DBに保存→個人別バイタル履歴を更新 |
| 音声入力・構造化変換機能 | 職員の音声『お茶を半分残した』を入力→自然言語AIが構造化データへ変換→摂取記録DBに登録 |
| 脱水リスクスコア算出機能 | 過去90日の摂取量・バイタル・気象データを入力→勾配ブースティング+LSTMで解析→個人別リスクスコアを日次算出 |
| 異常検知・アラート生成機能 | 個人別時系列データを入力→異常検知モデルが平常パターンからの逸脱を判定→閾値超過時にアラートを生成 |
| 職員向けアラート通知機能 | アラート生成イベントを受信→対象入居者情報と推奨対応を整形→職員スマホにプッシュ通知 |
| 看護師・施設長向けダッシュボード機能 | 施設全体の摂取・リスクデータを集計→要注意者リストと傾向グラフを生成→ダッシュボード画面に表示 |
| 週次ケアプラン見直し支援機能 | 週次のリスクスコア変化とアラート対応履歴を集計→ケアプラン改善候補を抽出→看護師向けレポートを出力 |
| 家族向け月次レポート配信機能 | 月次の摂取量・体調データを集計→レポートPDFを自動生成→LINE経由で家族に配信 |
| モデル継続学習・精度改善機能 | 蓄積された摂取・アラート対応結果データを入力→四半期ごとにモデルを再学習→予測精度指標を更新 |
| 施設間ベンチマーク分析機能 | 複数施設の脱水発生率・対応データを集計→施設別ベンチマークレポートを生成→施設グループ向けに提供 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, bed_count, plan_type, address, contract_start_date |
residents | resident_id, facility_id, name, birth_date, gender, medical_history, medication_flag |
intake_records | record_id, resident_id, recorded_at, drink_type, volume_ml, input_method, staff_id |
vital_records | vital_id, resident_id, recorded_at, temperature, blood_pressure, urine_volume |
weather_data | weather_id, facility_id, recorded_date, temperature, humidity |
risk_scores | score_id, resident_id, score_date, risk_score, risk_level, model_version |
alerts | alert_id, resident_id, triggered_at, alert_type, status, responded_by, response_at |
family_reports | report_id, resident_id, report_month, pdf_url, sent_at, line_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 水分摂取入力画面 |
| 2 | バイタル入力画面 |
| 3 | リスクスコア一覧画面 |
| 4 | アラート通知画面 |
| 5 | 施設ダッシュボード画面 |
| 6 | 家族レポート配信管理画面 |
| 7 | 入居者詳細ケア履歴画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（介護データの可用性・拡張性確保のため） |
| 2 | LightGBM（時系列リスクスコア算出の実績あるモデル） |
| 3 | PyTorch LSTM（時系列パターン学習に適する） |
| 4 | Whisper API（音声入力の構造化変換に利用） |
| 5 | PostgreSQL（構造化記録データの一元管理） |
| 6 | LINE Messaging API（家族向けレポート配信連携） |
| 7 | Firebase Cloud Messaging（職員スマホへの即時アラート通知） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%以上を目安とし、アラート通知機能は24時間365日稼働させる想定。 |
| 性能 | 性能: リスクスコア算出は入居者1名あたり3秒以内、300施設・約3万人規模の日次バッチを深夜2時までに完了させる想定。 |
| 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に関するガイドラインに準拠し、通信はTLS1.2以上で暗号化、2年目末までにプライバシーマーク取得を目指す想定。 |
| データ保全 | データ保全: 記録データは日次バックアップし3か月分の世代管理を行い、障害時RPO24時間・RTO4時間以内を目安とする。 |
| 運用サポート | 運用サポート: タブレット端末の故障時は48時間以内に代替機を提供し、問い合わせ対応は平日9-18時・応答目安1時間以内とする。 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 導入施設数300・入居者数3万人規模までクラウド基盤を水平スケールし性能劣化なく対応できる設計とする想定。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 既存のExcel水分記録と過去の急変事例を借りて、AIモデルなしの簡易ルール（摂取量の急減や既往歴の組み合わせ）で危険度を仮に算出し、看護師にその判定が現場感覚と合うか確認してもらう。 | AI利用料と施設訪問の交通費程度で収まる水準 |
| ②最小システム | タブレットまたは音声入力フォームと、ルールベースのアラート機能だけを実装し、実際の職員に数施設で使ってもらいながら入力の手間とアラートの精度を検証する。機械学習モデルはまだ組み込まない。 | 外注開発で数か月分の費用感、クラウド利用料は小規模のまま |
| ③本開発 | 勾配ブースティングとLSTMによる予測モデル、音声の自然言語処理、施設ダッシュボード、家族向けLINEレポート配信までを本格的に実装し、パイロット拡大に耐える設計にする。 | MLエンジニア等の人件費と外部委託費が中心となり、これまでの段階より費用の水準が一段上がる |
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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 特別養護老人ホームの施設長（社会福祉法人運営） | PoC実施の意思決定者であり現場データ収集の許諾が必要 | 地域の介護福祉士会・老人福祉施設協議会の紹介で接触 |
| 介護施設の看護師・生活相談員（バイタル記録の実務担当） | 既存記録フローと入力負荷の実態を把握し要件定義に反映 | PoC施設訪問時に施設長経由で現場ヒアリングを依頼 |
| 介護系ITベンダーの営業責任者（記録ソフト・見守りセンサー提供元） | API連携と代理店提携によるクロスセル・販路拡大の可否確認 | 介護テック展示会（CareTEX等）のブース訪問・商談申込 |
| 介護報酬コンサルタント（社会保険労務士・介護経営コンサル会社） | ICT導入加算等の補助金活用提案を共同設計する代理店候補 | 介護経営者向けセミナー・介護新聞広告経由で紹介依頼 |
| 自治体の介護保険課・地域包括支援センター職員 | 地域内施設への導入啓発と補助金情報の一次情報を得るため | 地域包括ケア会議・介護事業者向け説明会への参加申込 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元同僚・知人経由の施設紹介 | 介護業界に知人がいれば「水分摂取記録とアラートを試験導入させてほしい施設を1つ紹介してほしい」と具体的に頼み、まず1施設の看護師と話す機会をもらう。 |
| 地域包括支援センター・ケアマネへの挨拶訪問 | 「脱水で搬送になった入居者の事例があれば聞かせてほしい」と切り出し、困りごとを聞いたうえで近隣の特養・有料老人ホームへの橋渡しを依頼する。 |
| 介護経営者向けセミナー・展示会 | CareTEXなど介護テック関連の展示会に来場し、名刺交換した施設長・看護師に「PoCに無償で協力してくれる施設を探している」と直接声をかける。 |
| 介護系ITベンダー・介護報酬コンサルとの提携紹介 | 既存の見守りセンサーベンダーや介護報酬コンサル会社に「御社の顧客施設にPoC参加を案内してもらえないか」と提携交渉を持ちかける。 |
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・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620万円規模の融資を受けられれば、初期メンバーの人件費やタブレット端末・クラウド開発費など、売上が立つ前の期間の運転資金を確保できる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業直後の法人も対象になりうる） | 介護系展示会への出展費・パンフレット制作・営業用資料作成など、施設向けの販路開拓費用の一部をカバーできる可能性がある。 |
| 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・創業初期の事業者 | 人件費や広告費など創業初期の運営費が対象になりうるため、代表1名体制からパイロット拡大期に人を雇うタイミングの資金の橋渡しに使える候補になる。 |
| 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（顧客側の介護施設） | 自社の資金調達ではなく、導入先の特養・有料老人ホームがSaaS利用料の一部を補助金でカバーできれば、導入の意思決定を後押しする商談材料になる。 |
| 介護ロボット等導入支援事業（都道府県が実施、厚生労働省の介護テック導入支援に基づく事業） | 介護ロボット・見守り機器・ICTシステムを導入する介護保険施設 | 水分摂取・脱水予測システムが対象機器として認められれば、顧客施設の導入費用負担を軽減でき、商談・提案書に補助金活用のシナリオを盛り込める。 |
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。
介護×AI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。順位や件数を保証するものではありません。