Who（誰が）
特養・老健・グループホーム等を運営する社会福祉法人・医療法人（全国約2万法人）と、都道府県・市区町村の福祉防災担当部局が主な利用者である
対象とする社会課題：高齢者施設が被災時に孤立し、法人の壁を越えた入所者受け入れ・応援職員派遣が機能しない
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。
施設は日常業務に追われ、他法人の空床状況を把握する余裕がない。発災すると電話とFAXでの照会に時間を奪われ、体調の悪化を待てない入所者が取り残される。同一法人内の連携だけでは限界がある。平時から施設同士をつなぎ、発災直後の命に関わる時間帯に迷わず動ける仕組みが、いま現場に欠けている。
※ 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。
各ボタンを押すとAIチャットが起動し、このページの事業情報を読み込んだ状態で、実際に使える資料の素案をその場で作成します。専門知識がなくても、必要な項目に答えるだけで下書きが完成します。
※ 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。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ 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。
フェイルセーフ・ネットは、災害時に高齢者施設同士が法人の壁を越えて助け合うためのAIプラットフォームです。
施設長は月1回スマホで空床数・設備・要介護度別の受入可能数を5分ほど更新するだけ。地震や水害が発生すると、AIが気象庁・自治体の災害情報から被災エリアを自動判定し、要介護度や酸素濃縮器の有無など医療的ケア要件に合わせて受入可能な施設を数分で複数パターン提示します。施設長は『今すぐ受け入れ可能な施設を教えて』とチャットで話しかけるだけで、電話番号・搬送ルート・引継ぎ書類まで自動生成されます。電話とFAXで半日〜1日かかっていた初動を、発災から30分以内の受入先確定に短縮することを目指します。
全国に約8.5万カ所ある介護保険施設・事業所の多くはBCP策定を義務化されているが、実際の連携先は同一法人内の系列施設に限られ、法人をまたいだ相互支援協定はほとんど存在しない。
2024年能登半島地震では、複数の特養で電気・水が止まり入所者を県外施設へ避難させる調整に数日を要し、その間に体調悪化で亡くなったケースが報告された。施設長や生活相談員は日常業務に追われ、平時から他法人の空床状況や受入可能人数を把握する余裕がなく、災害発生時は電話とFAXで一件ずつ照会するため、初動が半日〜1日単位で遅れる。特に要介護度が高い入所者は移動先の設備（特殊浴槽、酸素濃縮器の電源容量、認知症対応の個室数など）が合わなければ受け入れ不可となり、単純なマッチングでは解決しない。市区町村や都道府県の福祉部局も広域の空床情報をリアルタイムで持たず、被災地からの要請を待つ受動的な体制のため、発災直後の72時間（要介護高齢者の生命に関わる時間帯）に支援が届かないことが常態化している。
①平時データ管理：施設属性・設備・空床数を自然言語入力からも構造化する対話型AIが情報更新の負担を軽減する。
②発災時マッチング最適化：入所者の医療的ケア要件と受入施設の設備条件を制約充足問題として解き、線形計画法・組合せ最適化AIが最短時間・最小移動距離でマッチングを算出する。③自然言語対話：施設長・相談員が専門用語なしで話しかけられるチャットボットが、複雑な検索条件をバックエンドのマッチングエンジンに橋渡しする。④予測分析：過去の災害・気象データと施設の立地・築年数からリスクスコアを算出し、平時に「連携すべき相手施設」を事前提案するレコメンドAIが協定締結を後押しする。
平時から施設ごとの設備・人員・受入可能ベッド数・医療的ケア対応可否をAIが標準フォーマットでデータベース化し、施設スタッフはスマホアプリで月1回、5分程度の簡易更新を行うだけで最新状態を維持できる。
発災時は気象庁・自治体の災害情報APIと連動し、AIが被災エリアを自動判定、影響を受ける施設リストを抽出したうえで、要支援施設の入所者属性（要介護度・医療機器依存度・認知症有無）と、半径50〜150km圏内にある受入候補施設の空床・設備・職員配置をAIが最適化計算し、数分で「この施設のこの入所者は、あの施設のこの部屋へ」という具体的なマッチング案を複数パターン提示する。施設長はチャット型AIアシスタントに「今すぐ受け入れ可能な施設を教えて」と話しかけるだけで、電話番号・搬送ルート・必要な引継ぎ書類のテンプレートまで自動生成される。マッチング後は搬送車両手配業者（介護タクシー・福祉車両事業者）ともAPI連携し、AIが搬送順序と経路を最適化して二次被害（渋滞・道路寸断）を回避する。復旧後は受援・支援双方の実績データをAIが分析し、次回訓練の改善提案を自動レポートとして施設と自治体に配信する。
| 災害時の電話・FAX照会にかかる職員の残業対応人件費(施設1件あたり、大規模災害発生年) | 年額 約30万円の想定 |
| 受入先確定の遅延による入所者の体調悪化・緊急搬送対応コスト(訴訟・賠償リスク含む、1施設あたり) | 年額 数百万円規模の損失リスクの想定 |
| 自治体職員による紙報告の集計・電話確認作業時間(月8時間×時給換算、42施設想定) | 年額 約120万円の想定 |
| BCP未整備・実効性不足による介護報酬減算(2025年度以降の未策定減算適用施設) | 年額 施設規模により数十万円の想定 |
| 施設向けSaaS(中規模施設向け標準プラン) | 月額 20,000円 |
| 自治体向け広域プラットフォーム利用料(管内40施設規模) | 年額 600万円 |
| 新規導入施設向けBCP策定・訓練コンサルティング(スポット) | 1施設あたり 30万円(初年度のみ) |
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。
介護保険施設の多くはBCP策定を義務化されているが、実際の相互支援は同一法人内の系列施設に限られ、法人をまたいだ連携協定はほとんど存在しない。
2024年能登半島地震では、電気・水が止まった特養から入所者を県外施設へ避難させる調整に数日を要し、その間に体調悪化で亡くなったケースも報告された。施設長・生活相談員は日常業務に追われ平時から他法人の空床状況を把握する余裕がなく、災害発生時は電話・FAXでの一件ずつの照会に頼るため初動が半日〜1日単位で遅れている。要介護度が高い入所者ほど特殊浴槽や酸素濃縮器の電源容量など設備条件が合わなければ受け入れ不可となり、単純な空床マッチングでは解決できない構造的課題がある。
フェーズ1のプロトタイプ検証は要件が動きやすく、マッチングアルゴリズムの精度検証を反復するため準委任契約が適する。
マッチングロジックやAPI連携仕様が固まるフェーズ2以降は機能単位での請負契約に移行し、マッチング精度・処理時間（発災から30分以内など）を検収基準として明文化する。要介護度・医療情報など個人情報の取り扱い要件は自治体ごとに変動しやすいため、要件定義工程は準委任、実装・テスト工程は請負と分離して発注することを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 特別養護老人ホーム・老健・グループホーム等の施設長・生活相談員 |
| セカンダリ | 都道府県・市区町村の福祉防災担当部局職員、介護タクシー・福祉車両搬送事業者 |
| 管理 | フェイルセーフ・ネット運営会社のカスタマーサクセス担当・システム管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 施設情報対話型登録AI | 施設スタッフの音声・テキスト入力→AIが自然言語を構造化データに変換→設備・空床DBを更新 |
| 月次空床・設備更新機能 | スマホアプリからの空床数入力→DBの該当施設レコード更新→最新状態を全施設に反映 |
| 災害情報自動連動・被災エリア判定 | 気象庁・自治体API受信→AIが被災エリアを判定→影響施設リストを自動抽出 |
| マッチング最適化エンジン | 入所者要介護度・受入施設設備条件→AIが制約充足問題として最適化計算→複数マッチング案を数分で提示 |
| チャット型AIアシスタント | 施設長の自然言語質問→AIがマッチングエンジンへ条件変換→受入可能施設・連絡先を回答 |
| 引継ぎ書類自動生成 | マッチング確定情報→テンプレートへ入所者情報を自動転記→引継ぎ書類PDFを出力 |
| 搬送車両API連携・経路最適化 | マッチング結果と搬送業者車両情報→AIが搬送順序・経路を最適化→配車指示と経路を出力 |
| リスクスコア算出・連携先レコメンド | 立地・築年数・過去災害データ→AIがリスクスコアを算出→推奨連携先施設リストを提示 |
| 自治体向け広域空床可視化ダッシュボード | 域内施設の空床・受入可否データ集約→自治体担当者がダッシュボードで閲覧→避難計画策定に活用 |
| BCP策定・訓練シミュレーション支援 | 施設属性データと訓練シナリオ入力→AIが模擬マッチングを実行→訓練結果レポートを出力 |
| 実績データ分析・改善提案レポート配信 | 訓練・実災害の受援支援実績データ→AIが分析し傾向を抽出→改善提案レポートを施設・自治体に配信 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, type, address, lat, lng, capacity_total, operator_corp_id |
facility_equipment | equipment_id, facility_id, special_bath_count, oxygen_concentrator_capacity_kw, dementia_room_count, generator_capacity_kwh |
bed_status | bed_status_id, facility_id, available_beds, updated_at, updated_by_user_id |
residents | resident_id, facility_id, care_level, medical_device_dependency, dementia_flag, mobility_status |
disaster_events | event_id, event_type, affected_area_geojson, severity, occurred_at, data_source |
matching_records | matching_id, event_id, resident_id, from_facility_id, to_facility_id, status, matched_at, travel_distance_km |
transport_orders | transport_id, matching_id, vehicle_provider_id, route_geojson, scheduled_time, status |
users_organizations | user_id, organization_id, role, municipality_id, contract_plan, last_login_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 施設基本情報登録画面 |
| 2 | 月次空床・設備更新画面 |
| 3 | チャットAI相談画面 |
| 4 | マッチング結果一覧画面 |
| 5 | 搬送手配・経路確認画面 |
| 6 | 自治体向け空床ダッシュボード |
| 7 | 訓練実績レポート閲覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（可用性・自治体調達実績が豊富） |
| 2 | PostgreSQL+PostGIS（地理空間クエリに対応） |
| 3 | OR-Tools（組合せ最適化計算に利用実績あり） |
| 4 | OpenAI API（自然言語対話の開発工数削減） |
| 5 | 気象庁防災情報XML（公的災害データ取得） |
| 6 | Twilio（オフライン時SMS通知の代替経路） |
| 7 | Starlink衛星回線（停電・回線断時の通信維持） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 発災後72時間は無停止運用を目標とし、平時を含め年間稼働率99.9%以上を確保する |
| 性能 | 性能: マッチング計算は入力完了から平均30分以内、ピーク時同時アクセス1,000施設規模に対応する |
| セキュリティ | セキュリティ: 要介護度・医療情報は仮名化処理し、通信は全経路をTLS1.2以上で暗号化する |
| 障害耐性 | 障害耐性: 東京・大阪の2リージョン構成とし、主要リージョン障害時は自動フェイルオーバーする |
| オフライン対応 | オフライン対応: 通信途絶時は直近72時間分のデータをローカル同期し、復旧後に自動反映する |
| 運用 | 運用: クラウド費用月額50万円規模を想定し、月次データ更新率90%以上を運用指標として管理する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | スプレッドシートと電話・LINEを使い、協力施設数か所の設備・空床情報を人力で集約する。模擬発災シナリオを設定し、人がマッチング案を作成して施設長に見せ、情報の粒度と使い勝手を確かめる。 | 交通費とヒアリング協力への謝礼程度で、外部発注はほぼ発生しない水準 |
| ②最小システム | ノーコードの入力フォームで施設属性・空床情報を収集し、表計算ソフトの関数レベルの簡易ロジックでマッチング候補を自動抽出する。1自治体規模の模擬訓練を実施し、AIエンジンに求める要件を洗い出す。 | ノーコードツールの利用料とAI利用料が中心で、外注は小規模なスポット依頼にとどまる水準 |
| ③本開発 | 最適化アルゴリズムと自然言語処理を扱うAIエンジニアと組み、制約充足問題を解くマッチングエンジンとチャット型アシスタント、搬送事業者API連携を構築し、複数自治体での正式運用に対応する。 | 外部エンジニアへの外注で数か月分の開発費規模、クラウドインフラ費用が継続的に発生する水準 |
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……
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 |
|---|---|---|
| 社会福祉法人が運営する特別養護老人ホームの施設長・生活相談員 | BCP策定の現場負担と他法人連携の実態を直接把握するため | 地元社会福祉協議会や介護経営者交流会の紹介で個別訪問アポを取る |
| 都道府県庁の高齢福祉課・防災危機管理課の担当職員 | 広域空床可視化ニーズと自治体予算サイクルの実情を確認するため | 地域防災計画の担当窓口に事業説明資料を持参し面談依頼する |
| 全国老人福祉施設協議会または都道府県社会福祉協議会の事務局担当者 | 業界団体経由での施設一括紹介と信頼性担保のため | 協議会主催の研修会・防災セミナーに参加し名刺交換から接点を作る |
| 介護記録ソフトベンダー（カイポケ運営元・ワイズマン等）の事業提携担当者 | 既存顧客基盤へのOEM連携可能性とデータ連携仕様を探るため | ベンダーの提携窓口に問い合わせフォームまたは展示会ブースで打診する |
| 介護タクシー・福祉車両搬送事業者の組合代表者 | 搬送API連携の実現可能性と現場の搬送オペレーションを確認するため | 都道府県福祉車両運送事業者協会に連絡し実務担当者を紹介してもらう |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県社会福祉協議会・全国老人福祉施設協議会の研究会 | 「能登半島地震のような広域避難調整の課題について、施設長の実際の困りごとをヒアリングさせてほしい」と伝え、勉強会や分科会への参加・登壇の機会を依頼する。 |
| 自治体の福祉防災担当部局への直接訪問 | 「地域防災計画の福祉避難所連携の部分で、平時の空床状況を可視化する仕組みについて意見交換したい」と防災担当課に問い合わせ、施策担当者との面談を申し込む。 |
| 介護記録ソフトベンダー（カイポケ、ワイズマン等）の代理店・営業担当 | 「既存の介護記録データと連携できるBCP連携機能を検討している。導入施設のうち防災意識の高い数施設を紹介してほしい」とOEM提携の窓口に相談する。 |
| 過去の被災経験がある施設長・法人への個別紹介依頼 | 報道や業界誌で能登半島地震対応に触れた施設に直接連絡し、「当時の受け入れ調整で困った点を伺いたい」と一次情報のヒアリングを依頼し、そこから知人施設への紹介を頼む。 |
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 | 実質的な創業実績がまだ無い個人・新設法人の代表者 | AI開発・自治体折衝を代表1名で始める立ち上げ期の運転資金として、融資合計500万円を軸に着金までのつなぎ資金計画を立てられる。無担保・無保証人での利用がしやすい制度として第一候補になる。 |
| IT導入補助金 | ITツール・システムを事業に導入する中小企業・小規模事業者 | マッチングエンジンやSaaS基盤の一部機能を外部ITツール・クラウドサービスとして導入する場合、対象経費に当てはまる可能性があるため確認候補となる。 |
| 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） | 新製品・新サービスの開発を行う中小企業・小規模事業者 | AIによる最適化計算・チャット型アシスタントなど新規性の高いサービス開発は、革新的サービス開発の枠組みに合致しうるため、開発費の一部補助を検討できる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 販路開拓に取り組む小規模事業者 | 業界団体セミナーへの出展費、自治体向け提案資料作成、初期の営業活動費など、最初の10自治体・施設への販路開拓費の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| 自治体の創業助成事業（例：東京都創業助成事業など、お住まいの自治体の同種制度） | 都内・当該自治体内で創業する個人・中小企業 | 自治体向けプラットフォームという事業特性上、本社所在地の自治体が実施する創業助成の対象要件（人件費・事務所賃料等）に合致することがあり、自己資金100万円を補う候補になる。 |
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。
同じ防災・インフラ領域に挑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・登録データにもとづく自動集計の相対表示です。実績を保証するものではありません。