Who（誰が）
産業保健クラウド事業者、HR Tech企業、オンコロジー領域の製薬会社、生命保険会社などが買い手候補となる想定
対象とする社会課題：がん患者の3人に1人が治療と仕事の両立困難で離職・降格に至る問題を、AIが主治医・企業・患者の情報断絶を橋渡しして解決する
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。
がんと診断されても、多くの人は治療と同じくらい「職場にどう伝えるか」で悩む。主治医は治療計画を知っていても職場の事情を知らず、人事は配慮したくても病状が分からない。板挟みになった患者が、説明の負担に疲れて自分から辞めていく。この情報の断絶を、AIが医療用語と労務用語の両方を翻訳することで埋め、治療しながら働き続けられる選択肢を当たり前にしたい。
※ 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。
ボタンを押すと、Bridge Workの事業内容を読み込んだAIチャットが立ち上がり、それぞれの資料の骨子をたたき台として作成します。出てきた文章はコピーして編集し、病院や企業への提出、融資の申請にそのまま使えます。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
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※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
がん治療中の従業員が、抗がん剤の投与日や副作用の強さをスマホアプリに入力すると、AIが『投与後3〜5日は疲労感が強い』『通院当日は運転業務を避けるべき』といった業務影響を予測し、時短勤務や在宅勤務など具体的な配慮案を自動提案するサービス。
主治医は診療情報提供書のテンプレートに必要事項を記入するだけで済み、人事・上司は病名を知らされないまま『配慮が必要な期間』だけをカレンダー画面で確認できる。患者・人事・主治医の三者間はAIチャットボットが調整のたたき台を提示し、合意内容は就業規則に沿った配慮申請書に自動整形される。患者が毎回治療スケジュールを説明し直す負担をなくし、治療の自己判断による延期や離職を防ぐ。
厚生労働省の推計では就労可能年齢でがんに罹患する人は年間約20万人に上り、そのうち約34%が治療と仕事の両立に困難を感じ、離職や自己都合退職に至る割合は依然として1〜2割で推移している。
原因の多くは、主治医は治療計画を把握しているが職場の業務負荷を知らず、人事・上司は診断名や治療スケジュールの詳細を知らされないため配慮の仕方が分からず、患者本人が板挟みになって「言い出せない」まま抱え込むという情報の断絶にある。特に従業員数300人未満の中小企業では産業医が非常勤か不在のケースが多く、両立支援コーディネーター(現在全国で数千人規模)も大企業や拠点病院に偏在しており、地方・中小企業の患者ほど支援から取り残されている。当事者の40代管理職女性(乳がんステージ2、抗がん剤治療で3週に1回の通院と倦怠感による業務調整が必要)のようなケースでは、本人が毎回上司に治療スケジュールを説明し直す負担が大きく、結果的に治療を自己判断で延期したり、退職を選ぶ例が後を絶たない。既存の両立支援マニュアルや相談窓口は存在するが、個別の治療内容と業務内容を継続的にすり合わせる「翻訳・調整」機能が欠けており、人手で行うには医療知識と労務知識の両方が必要でコストが高く、スケールしないのが未解決の核心である。
自然言語処理により診療情報提供書・診断書のテキストから治療フェーズと想定副作用を抽出し、構造化データに変換する。
予測モデルは抗がん剤・放射線治療・術後経過など治療類型別の副作用発生パターンと職種別業務負荷データを組み合わせ、個別最適化された「就労配慮期間・内容」を予測・提案する。対話AIは患者・人事・主治医それぞれの立場で使う言葉の違いを吸収し、医療用語を労務用語に、業務用語を配慮の必要性として双方向に翻訳しながら調整案のドラフトを作成する。最適化アルゴリズムは治療スケジュールの変更やシフト制約を考慮し、業務再配置案(誰がどの業務をカバーするか)を人事担当者に複数パターン提示する。
患者はスマホアプリで治療スケジュール(通院日、抗がん剤投与サイクル、想定される副作用の強度)を入力し、主治医は診療情報提供書のテンプレートをAIが自動生成した項目に沿って就労配慮に必要な範囲だけ記入する。
AIは治療内容と厚労省・産業保健推進センターの副作用別業務影響データベースを照合し、「投与後3〜5日は疲労感が強く出やすい」「化学療法当日は運転業務を避けるべき」といった業務影響予測を自動生成し、患者の職種・業務内容(接客/デスクワーク/現場作業など)に合わせて具体的な配慮案(時短勤務、在宅勤務日、業務量調整)を提案する。人事・上司側は専用ダッシュボードでカレンダー形式の「配慮が必要な期間」だけを確認でき、病名や詳細な治療内容は患者の同意がない限り一切表示されないプライバシー設計になっている。患者・人事・主治医(または産業医)の三者間でAIチャットボットが調整のたたき台を提示し、合意事項は自動で就業規則に沿った配慮申請書に整形されるため、患者が毎回説明を繰り返す負担がなくなる。治療スケジュールの変更や副作用の悪化があった場合はAIが即座に業務影響予測を更新し、人事側に再調整案を通知するため、後手の対応ではなく先回りした職場調整が実現する。
| 離職者1名分の中途採用代替コスト(人材紹介手数料相当、想定年収500万円の30%) | 年間 約150万円 |
| 管理職クラス欠員による業務停滞・引き継ぎロスの生産性損失 | 年間 約300万〜500万円 |
| 人事担当者が個別に主治医・患者間の調整に費やす時間(月10時間×時給3000円) | 年間 約36万円 |
| 非常勤産業医が対応しきれない分の外部両立支援コーディネーター委託費 | 年間 約50万〜80万円 |
| 企業向け月額サブスクリプション(従業員300人規模、1名月400円想定) | 月額 約12万円(年間約144万円) |
| 産業医・保健師向け業務支援オプション | 月額 5万円(年間60万円) |
| 医療機関向け診療情報提供書テンプレート発行システム | 年間 30万〜80万円 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
主治医は治療計画を把握していても職場の業務負荷を知らず、人事・上司は診断名や治療スケジュールの詳細を知らされないため配慮の仕方が分からない。
板挟みになった患者本人が毎回説明を繰り返す負担に耐えられず、治療を自己判断で延期したり退職を選ぶケースが後を絶たない。特に従業員300人未満の中小企業では産業医が非常勤・不在で、両立支援コーディネーターも大企業・拠点病院に偏在しており、地方・中小企業の患者ほど支援から取り残されている。既存の相談窓口やマニュアルは存在するが、治療内容と業務内容を継続的にすり合わせる『翻訳・調整』機能が欠けており、人手対応では医療知識と労務知識の両方が必要でコストが高くスケールしない。
初期フェーズは準委任契約が向く。
医療知識と労務知識を要する予測モデルは仕様が流動的で、拠点病院2施設・企業5社でのパイロットを通じた反復改善が前提となるため、要件確定前の請負契約はリスクが高い。ただしPhase1以降、テンプレート生成やダッシュボードなど仕様が固まった機能は個別に請負へ切り出すハイブリッド型が望ましい。要配慮個人情報を扱う開発であるため、契約書には第三者機関によるセキュリティ監査の実施義務と再委託先の管理体制を明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | がん治療中の患者(治療と就労の両立を必要とする従業員本人) |
| セカンダリ | 企業の人事・健康管理部門担当者、上司、主治医・産業医・保健師 |
| 管理 | Bridge Work運営会社のカスタマーサクセス担当者およびシステム管理者(企業アカウント管理、医療機関提携管理、データ品質・セキュリティ監査対応) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 治療スケジュール入力 | 患者が通院日・投与サイクル・副作用強度を入力→構造化保存→ダッシュボード連携用データ生成 |
| 診療情報提供書AI構造化 | 主治医記入の診療情報提供書テキスト→NLPで治療フェーズ・副作用抽出→構造化データ出力 |
| 副作用×業務影響予測 | 治療類型データ→副作用発生パターンと職種別負荷DB照合→就労配慮期間・内容を予測出力 |
| 個別配慮案自動提案 | 予測結果と職種・業務内容入力→AIが時短/在宅/業務量調整案を生成→人事へ提示 |
| 配慮期間ダッシュボード | 配慮案データ入力→病名非表示でカレンダー整形→人事・上司画面に期間のみ表示 |
| 三者間AI調整チャット | 患者・人事・主治医の発言→医療用語と労務用語を双方向翻訳→調整案ドラフト提示 |
| 配慮申請書自動生成 | 三者合意事項→就業規則テンプレート照合→配慮申請書PDFを自動整形出力 |
| スケジュール変更再予測通知 | 治療変更・副作用悪化情報入力→AIが業務影響予測を再計算→人事へ再調整案を通知 |
| 業務再配置最適化提案 | シフト制約・治療スケジュール入力→最適化アルゴリズムが代替担当パターン算出→人事へ複数案提示 |
| 産業医向け調整支援オプション | 面談メモ・チャット履歴入力→AIが要約と調整案ドラフト作成→産業医画面に表示 |
| 病院向けテンプレート発行 | 拠点病院職員が患者IDを入力→AIが記入項目付きテンプレート生成→院内システムへ出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | id, role(患者/人事/医師/産業医), name, email, company_id, created_at |
companies | id, name, employee_count, contract_plan, monthly_fee, contract_start_date |
patients | id, user_id, company_id, occupation_type, department, employment_status |
treatment_schedules | id, patient_id, treatment_type, cycle_start_date, cycle_interval_days, next_visit_date, side_effect_severity |
medical_reports | id, patient_id, doctor_id, report_text, extracted_treatment_phase, extracted_side_effects, submitted_at |
side_effect_impact_master | id, treatment_type, side_effect, occupation_type, impact_level, recommended_accommodation |
accommodation_plans | id, patient_id, company_id, period_start, period_end, accommodation_type, status, agreed_at |
adjustment_threads | id, patient_id, participant_ids, message_log, ai_draft_text, updated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 治療スケジュール入力画面 |
| 2 | 配慮案確認・合意画面 |
| 3 | 人事用カレンダーダッシュボード |
| 4 | AI三者調整チャット画面 |
| 5 | 診療情報提供書入力画面 |
| 6 | 産業医面談記録要約画面 |
| 7 | 契約・利用状況管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(医療データの暗号化・分離基盤構築が容易) |
| 2 | GPT-4 API(診療情報テキストの構造化抽出に高精度) |
| 3 | Python/FastAPI(予測モデルとAPI連携が容易) |
| 4 | PostgreSQL(要配慮個人情報の行レベル権限制御に対応) |
| 5 | React/Next.js(カレンダー型ダッシュボード構築に適する) |
| 6 | Auth0(患者・企業・医療者の権限分離認証を実現) |
| 7 | LangChain(三者間チャットの翻訳ドラフト生成を制御) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上（企業向けダッシュボード・患者アプリ共通） |
| 性能 | 性能: AI業務影響予測の応答時間は入力完了から平均3秒以内 |
| セキュリティ | セキュリティ: 要配慮個人情報は保存時AES-256暗号化、通信はTLS1.3以上を必須 |
| 監査 | 監査: 第三者機関によるセキュリティ監査を年1回実施、脆弱性診断を四半期ごとに実施 |
| アクセス制御 | アクセス制御: 病名・詳細治療情報は患者同意フラグがない限り人事側アカウントで参照不可に制限 |
| ログ保持 | ログ保持: 操作ログ・アクセスログを最低5年間保持し、開示請求対応可能な状態を維持 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 紙・Excel・メールでのやり取りをもとに、主治医の診療情報提供書の項目整理と人事への配慮案作成を人力で代行し、情報整理の型と需要の強さを確認する | AI利用料と病院・企業への交通費程度 |
| ②最小システム | 治療スケジュール入力フォームと簡易な自然言語処理を組み合わせ、配慮案テンプレートを自動生成する最小限のWebアプリを作り、実際の患者・企業に使ってもらってフィードバックを得る | 外注で数か月分の開発費とクラウド利用料程度 |
| ③本開発 | 病名非開示のプライバシー設計、企業向けダッシュボード、勤怠システムとのAPI連携を備えた本番システムを内製・外注で構築し、複数企業への同時導入に対応する | エンジニア人件費と外注費で年単位の投資規模 |
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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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……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| がん診療連携拠点病院のがん相談支援センター相談員・両立支援コーディネーター | 患者の入力起点となる現場ニーズと診療情報提供書の実運用を把握するため | 全国がん診療連携拠点病院一覧(国立がん研究センター公開)から相談支援センターへ直接電話・訪問予約 |
| 従業員300〜3000人規模企業の人事・健康管理部門責任者または保健師 | 導入意思決定者であり配慮案の採用可否を握る現場感覚を確認するため | 健康経営優良法人認定企業リスト(経産省公開)から人事部門へアプローチ、または知人経由紹介 |
| 非常勤産業医(中小企業を複数契約している開業医または産業医科大学出身医師) | 中小企業特有の産業医不在・非常勤による情報断絶の実態を確認するため | 産業保健総合支援センター(各都道府県)の産業医紹介窓口経由で面談依頼 |
| 健康経営・両立支援を専門とする社会保険労務士事務所の代表 | 代理店提携候補として拡販網構築と就業規則対応の実務知見を得るため | 全国社会保険労務士会連合会または都道府県社労士会の両立支援研修講師リストから連絡 |
| 腫瘍内科医(乳がん・大腸がんなど主要がん種を診療する勤務医) | 副作用×業務影響データベースの医学的妥当性を監修してもらうため | がん診療連携拠点病院の腫瘍内科外来を通じ、学会(日本臨床腫瘍学会)経由で紹介依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| がん診療連携拠点病院の両立支援相談窓口 | 「診療情報提供書のテンプレート生成機能を無料で提供したい、パイロットとして患者さんに紹介してもらえないか」と相談支援センターの担当者に直接依頼する |
| 社会保険労務士事務所 | 「顧問先の中小企業で両立支援に困っている事例があれば、無料で配慮案作成をお手伝いしたい」と顧問社労士に持ちかけ、顧問先企業への紹介を依頼する |
| 健康経営優良法人関連のセミナー・交流会 | 「健康経営の認定加点にもつながる両立支援ツールを無料トライアルで試せる」と人事担当者に名刺交換の場で伝え、後日デモの約束を取る |
| 腫瘍内科医・産業医のオンラインコミュニティ | 「主治医側の記入負担を最小化したテンプレートを一緒に検証してほしい」と学会や勉強会のつながりを通じて監修医経由で紹介を依頼する |
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 新規開業資金（創業融資） | 新たに事業を始める個人・法人（実質的な創業者） | 自己資金100万円に対し創業融資500万円を調達し、AIモデル開発・パイロット導入の初期費用と代表1名体制での当面の生活費・運転資金に充てられる候補 |
| 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 | 企業への直販営業や社労士・健康経営コンサルへの代理店開拓に使うチラシ・展示会出展・ウェブサイト改修などの販路開拓費用の一部を補助対象にできる候補 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入して業務効率化・生産性向上を図る中小企業・小規模事業者 | 自社が提供するダッシュボードやAIチャットボットのSaaS部分を自社導入・実証する際のシステム費用の一部を対象にできる候補（自社がITベンダー登録する枠もあるため要確認） |
| 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・創業初期の個人・法人 | 人件費・広告費・専門家指導費が対象になりやすく、腫瘍内科医監修者や社労士への専門家謝金、初期の採用費に充てられる候補 |
| NEDO 研究開発型スタートアップ支援事業（STS） | 研究開発型のシード期スタートアップ | 副作用×業務影響データベースの構築やAI予測モデルの研究開発部分について、公的な研究開発資金として活用できる候補（医療AIの実証段階に合致する場合に限る） |
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。
医療・ヘルスケア領域の創業者コミュニティで話題になっています。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・登録データにもとづく自動集計の相対表示です。