Who（誰が）
買い手は電子カルテベンダー、医療機器商社、医療AIプラットフォーマー、手術室関連機器メーカーなど、病院向け営業網やシステム基盤を持つ企業が中心となる想定である。
対象とする社会課題：手術室の空き時間・調整負担が病院経営と医療従事者を圧迫する問題
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。
手術室は1件あたり数十万円のコストがかかる資源なのに、稼働率は6〜7割にとどまり、その調整は手術部長や看護師長の紙とExcelに委ねられている。担当者が異動すれば精度は急落し、空き時間と時間外労働が同時に生まれる。この構造を、現場の判断を奪わずに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。
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OR-Optimizeは、300床以上の急性期病院の手術部門が抱える『手術室の空き時間』と『調整担当者の残業』を減らすSaaSです。
手術部門の看護師長は電子カルテと連携したダッシュボードで翌日・翌週の手術予定を確認し、AIが術式・執刀医・患者情報から算出した最適な手術室割当案をワンクリックで承認します。緊急手術が入った際は『明日の緊急オペを16時に入れたい』とチャットで伝えるだけで、AIが他の予定手術への影響や医師の稼働超過リスクを数秒で試算し、複数の代替案を提示します。医師・看護師はスマホアプリで予定変更通知を受け取り、タップひとつで承諾・調整依頼を返せるため、電話や紙の連絡が不要になります。
国内の急性期病院では手術室(OR)は1件あたり数十万円のコストがかかる高価な資源だが、稼働率は平均60〜70%程度にとどまり、術式・執刀医・麻酔科医・看護師・機材・術後ベッドなど多数の制約条件を人手（多くは手術部長や看護師長）が紙やExcelで調整している。
緊急手術の割り込みやキャンセル、術者の予定変更が頻発するたびに全体の再調整が必要になり、担当者は週に十数時間をこの作業に費やしているケースも珍しくない。結果として手術室の空き時間（アイドルタイム）と時間外の超過稼働が同時に発生し、病院経営を圧迫すると同時に医師・看護師の長時間労働を助長している。300床以上の病院は全国に約1,400施設あるが、専用の最適化ソフトを導入しているのは一部の大学病院に限られ、多くは属人的な「ベテランの勘」に依存しているのが実態である。この属人化により、担当者が異動・退職すると調整精度が急落するという構造的な脆弱性も抱えている。
①予測AI：過去の手術実績（術式・執刀医・患者BMI等）から個別手術の所要時間を回帰モデルで予測し、従来の固定時間見積もりより誤差を縮小する。
②最適化AI：制約充足問題として手術室・医師・看護師・機材のスケジュールを組合せ最適化（メタヒューリスティクス/整数計画法）し、複数目的（空き時間最小化・超過勤務最小化・緊急枠確保）を同時に満たす日程案を数秒〜数分で生成する。③自然言語対話AI：現場スタッフからの自然言語による変更依頼を解釈し、最適化エンジンへのパラメータ変更として自動反映、影響シミュレーション結果を平易な言葉で回答する。④異常検知AI：直近の稼働データから調整ミスやリスクの高いスケジュール（連続長時間手術等）を検知しアラートを出す。
手術部門の看護師長や医事課職員が、電子カルテ・部門システムから連携された手術予定・術式・執刀医の平均手術時間実績・患者情報をOR-Optimizeのダッシュボードで確認し、AIが提示する最適化済みスケジュール案を確認・微修正するだけで日次・週次のOR割当が完成する業務フローになる。
緊急手術が入った場合はチャット形式のAIアシスタントに「明日の緊急オペを16時に入れたい」と自然言語で伝えるだけで、AIが影響範囲（他の予定手術の遅延・医師の稼働超過リスク）を即座に試算し、複数の代替案を提示する。医師・看護師はスマートフォンアプリで自分の手術予定変更通知を受け取り、承諾・調整依頼をワンタップで返せるため、電話や紙ベースの連絡が不要になる。導入後は、実績データが蓄積されるほどAIの手術時間予測精度が向上し、月次レポートで空き時間削減率や超過稼働時間の推移を経営層に自動で可視化する。
| 看護師長の調整業務時間（週15時間×時給3,000円相当×52週） | 年額約234万円 |
| OR空き時間による機会損失（6室×稼働率30%未使用×年間250日×2.4時間×室単価8万円換算の一部） | 年額約2,000万〜3,000万円の想定 |
| 緊急手術対応による医師・看護師の時間外勤務手当 | 年額約200万〜300万円の想定 |
| 属人化による調整精度低下時の再手術延期・器材再配置コスト（担当者異動時に発生） | 発生時1件あたり数十万円、年間数回発生の想定 |
| SaaS月額利用料（6室規模） | 月額45万円（年額540万円） |
| 初期導入・カスタマイズ費（部門システム連携含む） | 一括350万円 |
| 成果報酬型オプション（OR空き時間削減額の12%） | 四半期ごとに削減効果に応じて変動（想定年額50万〜150万円） |
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国内の急性期病院では手術室の空き時間と時間外の超過稼働が同時に発生しており、手術部長や看護師長が紙やExcelで週に十数時間をかけて手術室の調整に費やしている。
緊急手術の割り込みやキャンセルが起きるたびに全体の再調整が必要となり、担当者の異動・退職で調整精度が急落する属人化リスクも抱えている。300床以上の病院は全国に約1,400施設あるが、専用の最適化ソフトを導入しているのは一部の大学病院に限られ、多くの現場は『ベテランの勘』に依存したままである。
Phase1のパイロット導入とAIモデルのプロトタイプ検証は要件が固まっておらず試行錯誤が前提となるため準委任契約が適する。
Phase2以降の最適化エンジン・API連携・UI実装は機能要件を仕様書に落とし込めるため請負契約が向くが、電子カルテ連携部分は病院ごとにデータフォーマットや運用ルールが異なるため、連携検証フェーズだけは準委任で工数を確保することを推奨する。発注時は、手術時間予測の平均絶対誤差や最適化計算時間（数秒〜数分）などの数値目標を検収基準に明記し、『AIは提案に留め最終決定は人間が行う』という要件を受入基準に落とし込むこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 手術部門の看護師長・手術部長など日次・週次スケジュール調整の担当者 |
| セカンダリ | 執刀医・麻酔科医・手術室看護師（スマホアプリで通知確認・承諾・調整依頼を行う） |
| 管理 | 病院の医事課・情報システム部門、および運営会社側のカスタマーサクセス担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 手術時間予測AI | 術式・執刀医・患者BMI等→回帰モデルで予測→個別手術の予測所要時間を出力 |
| 最適化スケジューリングAI | 手術予定・制約条件→整数計画法で最適化→OR割当日程案を数秒〜数分で出力 |
| 自然言語対話AI（変更依頼） | チャットの自然言語依頼→意図解析・影響シミュレーション→代替案候補を回答 |
| 異常検知AI | 直近の稼働・調整データ→リスクパターン検知→アラート通知を出力 |
| 統合ダッシュボード | 連携済み手術予定・実績データ→集計整形→AI提案スケジュール画面を表示 |
| 電子カルテ/部門システム連携API | HL7 FHIR形式リクエスト→データ取得・形式変換→標準化済み手術データを出力 |
| スマホアプリ通知・承諾機能 | スケジュール変更確定→プッシュ通知配信→承諾/調整依頼のワンタップ結果を返す |
| スケジュール承認・微修正機能 | AI提案案→担当者が確認・手動修正→確定版スケジュールを保存 |
| 月次経営レポート自動生成 | 月次実績データ→空き時間・超過稼働集計→経営層向けレポートPDFを出力 |
| 成果報酬額算出機能 | 空き時間削減額データ→契約料率で算出→四半期請求金額を出力 |
| 業界ベンチマークレポート生成 | 匿名化統計データ→複数病院間比較処理→ベンチマークレポートを生成 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
hospitals | hospital_id, name, bed_count, or_room_count, contract_plan |
operating_rooms | room_id, hospital_id, room_name, equipment_tags, status |
staff | staff_id, hospital_id, name, role, department, avg_surgery_time |
surgeries | surgery_id, hospital_id, room_id, staff_id, procedure_code, scheduled_start, scheduled_end, actual_start, actual_end, patient_bmi |
surgery_time_predictions | prediction_id, surgery_id, predicted_duration, model_version, error_margin |
schedule_versions | version_id, hospital_id, generated_at, optimization_score, status, created_by |
change_requests | request_id, surgery_id, requester_id, request_text, ai_response, status, created_at |
alerts | alert_id, hospital_id, surgery_id, alert_type, severity, detected_at, resolved_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード概要 |
| 2 | 日次週次OR割当表 |
| 3 | AIチャット相談画面 |
| 4 | スマホ通知承諾画面 |
| 5 | 手術予定登録編集 |
| 6 | 月次レポート画面 |
| 7 | 管理者設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（医療情報ガイドライン準拠環境が整備済み） |
| 2 | HL7 FHIR（電子カルテ連携の業界標準） |
| 3 | Python+OR-Tools（組合せ最適化の実装実績が豊富） |
| 4 | PostgreSQL（複雑な制約データの構造化管理に適合） |
| 5 | React/TypeScript（画面更新頻度が高いUIに適合） |
| 6 | Azure OpenAI Service（自然言語対話AIの実装が容易） |
| 7 | Amazon Cognito（医療情報アクセスの認証基盤） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.9%以上（月間ダウンタイム43分以内）を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: 最適化案生成は手術室10室規模で平均30秒以内、緊急割込み再計算は5秒以内の目安 |
| セキュリティ | セキュリティ: 医療情報システム安全管理ガイドライン準拠、通信・保存データはAES-256で暗号化する想定 |
| 認証 | 認証: 多要素認証必須、権限管理はロールベース（看護師長/医師/経営企画で表示範囲を分離）とする |
| 監査ログ | 監査ログ: スケジュール変更・承認操作は全件ログ保存し5年間保持する運用とする想定 |
| バックアップ・障害復旧 | バックアップ・障害復旧: 日次バックアップとRPO24時間・RTO4時間以内を目標とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット病院1〜2施設の過去の手術実績データをExcelで受け取り、手動で最適化案を作成して現状の調整結果と比較し、削減余地を可視化する | AI利用料と現地訪問の交通費だけ |
| ②最小システム | 最適化アルゴリズムのプロトタイプと簡易ダッシュボードを構築し、実データを取り込んでAI提案の精度と現場の受容性を検証する | 外注中心で数か月分の開発費相当 |
| ③本開発 | 電子カルテ・部門システムとのAPI/HL7連携、自然言語対話AI、スマートフォンアプリ通知機能を実装し、複数病院への本導入に耐える製品に仕上げる | エンジニア複数名体制での継続開発費、資金調達後の主要支出項目 |
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 300床以上の急性期病院の手術部門看護師長（OR運営責任者） | 現場の調整業務の実態と課題の一次情報を持つキーパーソンのため | 日本手術医学会の学術集会や病院経営セミナーで名刺交換し個別ヒアリング依頼 |
| 病院の経営企画部門または医事課の管理職（予算決裁権者） | SaaS導入予算の承認プロセスと投資対効果の判断基準を把握するため | 日本病院会・全日本病院協会主催のカンファレンス展示ブースで接点構築 |
| 電子カルテベンダー（富士通・NEC等）の医療部門連携担当者 | HL7 FHIR連携の技術要件と代理店契約の可能性を確認するため | 各社の医療ソリューション事業部門に直接問い合わせ、共同検証を提案 |
| 医療機器商社（アルフレッサ・メディパル等）の病院担当営業 | 既存の病院への営業チャネルと導入提案の同行可能性を探るため | 商社の医療IT関連部署に紹介依頼、または業界紹介者経由でアポイント |
| 元手術部門看護師長クラスのドメインエキスパート候補者 | 業務フロー設計とAI提案の現場受容性を高める採用前の壁打ち相手として | 看護師長経験者向け転職エージェントや医療経営コンサル会社経由で紹介依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元手術部門看護師長・医療従事者の個人ネットワーク | 「今の調整業務のやり方を30分見せてほしい」と頼み、実際のExcel運用や紙台帳を見せてもらいながら課題を聞く |
| 医療機器商社の担当者への同行依頼 | 既存の取引病院に「手術室の運用効率化に関心のある病院はないか」と紹介を依頼し、商社の名刺で訪問同行させてもらう |
| 日本病院会・日本手術医学会のカンファレンス展示 | デモブースで「現状の調整にかかっている時間を教えてください」と声をかけ、名刺交換とヒアリングアポにつなげる |
| 電子カルテベンダーの営業担当との情報交換 | 「連携先を探している」と伝え、既存顧客病院のうち手術室運用に課題を感じていそうな病院を紹介してもらう |
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（自己資金要件あり） | 運転資金として610万円規模の融資が候補になり、電子カルテ連携開発やドメインエキスパート採用の初期人件費に充当できる想定 |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定・創業間もない中小企業者 | 自己資金100万円に加え、パイロット病院への訪問営業費や販促資料作成費の一部を助成対象にできる可能性がある |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的サービス・試作品開発に取り組む中小企業 | 最適化エンジンや電子カルテ連携APIの試作開発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（導入側の病院が対象になる場合が中心） | 導入病院側の初期費用負担を軽減できれば、成約リードタイムの短縮に寄与する可能性がある |
| AMED 医工連携事業化推進事業 | 医療機器・医療系ソフトウェアの事業化を目指す事業者（医療機関等との連携が前提） | SaMD該当性の整理や臨床現場との共同検証費用について、研究開発費の一部を採択支援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。
病院経営DXに取り組む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・登録などの状況をもとにした自動集計による相対表示です。順位や数値を保証するものではありません。