Who（誰が）
買い手は血液製剤・医療機器メーカー、医療情報システムベンダー、メッセージング基盤事業者、ヘルスケアデータ事業者などが想定される。
対象とする社会課題：血液の需要変動と献血者の偏在によるミスマッチ
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。
日本では血液が絶えず必要とされているのに、若い世代の献血率は下がり続けている。血液センターの現場は需要予測をExcelと経験則に頼らざるを得ず、夏や年末年始には特定の血液型が足りなくなる一方で、有効期限が来た血液が廃棄される。この矛盾を、データとAIで一つずつ埋めていく。
※ 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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「ケツエキAI」は、日本赤十字社の血液センター職員と献血ルーム運営者向けの需給予測・呼びかけ自動化SaaSです。
職員が管理ダッシュボードを開くと、過去5年の献血実績・医療機関発注データ・気象データを基に、7日先までの拠点別・血液型別の在庫過不足がグラフで表示されます。O型が3日後に不足すると予測されれば、AIが該当地域・血液型の登録者を自動抽出し、LINEで来場予約可能な時間帯を提示。献血希望者はチャットボットと数往復のやり取りで予約が完了します。職員は経験則とExcel集計から解放され、廃棄と緊急不足の同時発生という非効率を減らせます。
日本国内では年間約470万人の献血が必要とされる一方、少子高齢化により10代〜30代の献血率は過去10年で約25%減少し、地域・季節によって血液センターの在庫が不足する事態が頻発している。
特にO型やAB型など特定血液型は夏季・年末年始に慢性的に不足し、逆に特定の献血ルームには特定の曜日に来場者が集中し対応キャパシティを超過するケースもある。血液センター職員は需要予測を経験則とExcel集計に依存しており、SNSでの呼びかけも一律配信で、地域別・血液型別の精緻な調整ができていない。結果として、余剰血液の廃棄(有効期間21日〜42日)と特定血液型の緊急不足が同時に発生する非効率が常態化している。当事者である献血ルーム運営者は、日々の来場者数が読めず人員配置や資材発注に苦慮している。
時系列予測モデル(勾配ブースティング+気象・イベント外部変数)が拠点別・血液型別の7〜14日先の需給ギャップを算出し、不足リスクをスコアリングする。
最適化アルゴリズムが呼びかけ対象者数・タイミング・チャネル(LINE/メール/アプリ通知)を、来場率実績データに基づき費用対効果最大化の観点で自動決定する。自然言語対話AI(LLMベースチャットボット)が献血希望者との予約調整・問診事前ヒアリング・キャンセル待ち案内を24時間対応する。さらに需給予測と実績の乖離を継続学習し、地域特性(大学密集地・企業街等)ごとのモデルを自動チューニングする。
血液センター職員が管理ダッシュボードにログインすると、AIが過去5年の献血実績・医療機関からの発注データ・気象データ・地域イベント情報を統合し、7日先までの血液型別・拠点別の需給ギャップを予測して表示する。
予測で不足が見込まれる地域・血液型が特定されると、AIが対象セグメント(過去の献血履歴・居住地・血液型が一致する登録者)を自動抽出し、LINEやアプリ経由でパーソナライズされた呼びかけメッセージをチャットボットが送信する。献血希望者はチャットボットと対話しながら空き時間帯を確認し、その場で来場予約が完了する。来場後は問診結果や体調データをAIが蓄積し、次回予測モデルの精度向上に活用される。血液センターは管理画面で全国拠点の需給状況と呼びかけ効果をリアルタイムに可視化でき、資材発注や人員配置の意思決定に活用できる。
| 血液廃棄コスト(有効期限切れによる400ml献血1本あたり製造原価約2万円換算、年間廃棄想定150本) | 年額約300万円 |
| 緊急発注・拠点間融通の割増輸送費(通常便の約2〜3倍単価) | 年額約120万円 |
| Excel集計・一律SNS配信にかかる担当職員の人件費(月20時間×時給3,000円換算) | 年額約86万円 |
| 献血ルームの人員配置ミスマッチによる残業代・機会損失(混雑日残業+閑散日過剰配置) | 年額約100万円 |
| SaaS月額ライセンス(中規模拠点想定) | 月額120,000円(年額144万円) |
| 呼びかけ配信従量課金(月間5,000通×5円換算) | 月額25,000円(年額30万円) |
| 企業向け健康経営オプション(献血バス誘致企業向け) | 年額30万円〜 |
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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。
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。
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血液センター職員は在庫過不足の判断を経験則とExcel集計に依存しており、O型・AB型の夏季・年末不足と有効期限21〜42日の血液廃棄が同時に起きている。
献血ルーム運営者は来場者数を予測できず、曜日によっては人員が不足したり過剰配置になったりしている。SNSでの呼びかけは一律配信のため、地域・血液型を絞った効率的な集客ができていない。予測から呼びかけ、来場予約までを一気通貫でつなぐ仕組みが現場に存在しない。
予測モデルの精度目標(MAPE15%以内)や呼びかけ効果(来場率+15%)は初期段階で仕様確定が難しいため、PoC〜パイロット期(0〜12ヶ月)は準委任契約とし、試行錯誤を前提とした工数精算にすべきです。
拡大フェーズ(12ヶ月以降)で機能要件と受入基準が固まった段階から、ダッシュボード・チャットボット等の機能単位で請負契約に移行するのが妥当です。発注時は「予測精度○%達成」を成果物の完成基準にすると係争の元になるため、モデル改善は準委任、UI・連携機能は請負と契約形態を分けて明記すべきです。また血液型・個人情報を扱うため、匿名加工・監査体制の構築責任がどちらにあるかを契約書上で明確にすることが必須です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 血液センター職員（需給予測確認・呼びかけ実行・予約管理を行う運用担当者） |
| セカンダリ | 献血希望者（LINE/アプリでチャットボットと対話し来場予約する登録者）、献血ルーム運営者（来場予測を基に人員・資材を計画する現場責任者） |
| 管理 | 日本赤十字社血液事業本部の管理部門（全国拠点の導入状況・効果指標を横断管理する担当者） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 需給予測エンジン | 過去5年献血実績・発注データ・気象・イベント情報→勾配ブースティング予測→拠点別血液型別7〜14日先ギャップ表示 |
| 不足リスクスコアリング | 予測ギャップ値→閾値判定・重要度算出→拠点×血液型別リスクスコア一覧を管理画面に出力 |
| 呼びかけ対象者最適化 | 登録者の献血履歴・居住地・血液型→費用対効果最適化アルゴリズム→呼びかけ対象者リストとチャネル決定 |
| パーソナライズ配信 | 対象者リスト・不足情報→メッセージテンプレート生成→LINE/SMS/アプリへ個別送信 |
| チャットボット予約対応 | 献血希望者の発話→LLM対話処理→空き時間帯提示と来場予約確定をチャット内で完結 |
| 事前問診ヒアリング | 予約者への問診質問送信→回答テキスト解析→問診結果を来場前にセンター側へ連携 |
| キャンセル待ち案内 | 満員拠点への予約希望→キャンセル発生検知→自動で空き枠を案内し再予約 |
| 来場後データ蓄積 | 来場後の問診・体調データ→匿名加工処理→予測モデル再学習用データセットに格納 |
| モデル継続学習 | 予測値と実績値の乖離データ→地域特性別モデル再チューニング→翌週予測精度を更新 |
| 管理ダッシュボード可視化 | 全国拠点の需給状況・呼びかけ効果データ→集計処理→職員向けリアルタイムグラフ表示 |
| 資材発注・人員配置支援 | 拠点別予測来場者数→必要資材数・人員数を自動算出→発注推奨リストを担当者へ通知 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
donors | donor_id, name, blood_type, birth_date, address, phone, line_user_id, registered_at |
donation_history | donation_id, donor_id, center_id, donated_at, volume_ml, blood_type, next_eligible_date |
centers | center_id, name, prefecture, address, capacity_per_day, staff_count |
inventory_stock | stock_id, center_id, blood_type, quantity_units, expiry_date, updated_at |
demand_forecast | forecast_id, center_id, blood_type, forecast_date, predicted_shortage, mape_score, model_version |
outreach_campaigns | campaign_id, center_id, blood_type, target_segment, channel, scheduled_at, sent_count, cost |
reservations | reservation_id, donor_id, center_id, slot_datetime, status, source_campaign_id, created_at |
chat_logs | log_id, donor_id, session_id, message_text, intent, responded_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 需給予測ダッシュボード |
| 2 | 拠点別在庫一覧 |
| 3 | 呼びかけ配信設定 |
| 4 | 予約カレンダー管理 |
| 5 | チャットボット対話画面 |
| 6 | 問診・体調入力画面 |
| 7 | 健康経営レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/LightGBM(勾配ブースティング予測モデルに適合) |
| 2 | AWS(拠点数拡大時のスケーラビリティ確保) |
| 3 | PostgreSQL(血液型・在庫等の関係データ管理に適する) |
| 4 | LINE Messaging API(献血者接点の主要チャネル) |
| 5 | OpenAI API/LLM(問診・予約対話の自然言語処理) |
| 6 | Airflow(気象・実績データの定期バッチ連携) |
| 7 | Metabase(職員向け需給ダッシュボード可視化) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 予測処理はダッシュボードアクセス時に5秒以内で7〜14日先の需給ギャップを表示すること | 予測処理はダッシュボードアクセス時に5秒以内で7〜14日先の需給ギャップを表示すること |
| チャットボット応答は平均3秒以内、24時間365日稼働率99.5%以上を確保すること | チャットボット応答は平均3秒以内、24時間365日稼働率99.5%以上を確保すること |
| 血液型・問診等の個人情報は匿名加工基準に準拠し、通信・保存とも暗号化(TLS1.3/AES256)すること | 血液型・問診等の個人情報は匿名加工基準に準拠し、通信・保存とも暗号化(TLS1.3/AES256)すること |
| 配信従量課金基盤は月間100万通規模の一斉配信に対応し、送信失敗率0.5%以下とすること | 配信従量課金基盤は月間100万通規模の一斉配信に対応し、送信失敗率0.5%以下とすること |
| 拠点数22・登録者15万人規模まで水平スケール可能なクラウド構成(自動スケーリング)とすること | 拠点数22・登録者15万人規模まで水平スケール可能なクラウド構成(自動スケーリング)とすること |
| 第三者機関による年1回のセキュリティ監査と、予測モデルの職員レビュー承認フローを必須とすること | 第三者機関による年1回のセキュリティ監査と、予測モデルの職員レビュー承認フローを必須とすること |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1拠点の過去の献血実績・発注データをExcelやBIツールで手動分析し、需給ギャップの見立てが職員の業務判断に役立つかをインタビューで確認する | AI利用料と交通費程度の水準感 |
| ②最小システム | ノーコード・低コードツールでダッシュボードとLINE配信を簡易に組み、1拠点で呼びかけの自動化と来場予約の効果を検証する | 外注で数か月分の開発費に相当する水準感 |
| ③本開発 | 複数拠点に対応できる予測モデル・データ連携基盤・チャットボットを本格的に開発し、日本赤十字社との正式提携を前提に全国展開に備える | 初期投資として比較的大きな外注・開発費がまとまって必要になる水準感 |
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……
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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 |
|---|---|---|
| 日本赤十字社血液事業本部 経営企画部門の担当者 | 全国データ連携・協業協定の可否を握る本部窓口のため最優先で接触 | 血液事業本部の公式問い合わせ窓口、または医療機関営業経験者の紹介経由 |
| 都道府県赤十字血液センターの所長または需給管理担当課長 | 現場の在庫・需給データ提供とPoC実施可否を判断する実務責任者 | 日赤本部からの紹介、または地域医師会・自治体保健福祉部経由で接点を作る |
| 献血ルーム運営を委託される企業(民間警備・人材会社等)の現場責任者 | 来場者数変動の実態と人員配置課題を把握し要件定義に反映するため | 血液センター経由の紹介、または献血ルーム運営受託企業への直接営業 |
| 個人情報保護法・医療情報ガイドラインに詳しい弁護士または専門コンサルタント | 血液型・体調データが要配慮個人情報に該当するか等の法的リスクを事前確認 | 医療ヘルスケア領域専門の法律事務所へ有償相談を申し込む |
| LINEヤフー株式会社のパートナー営業・API連携担当者 | LINE公式アカウント連携仕様と配信コスト条件を確定するため | LINEヤフー for Business の法人問い合わせ窓口から連携相談を申請 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県血液センターへの直接アプローチ | 「在庫不足と廃棄が同時に起きている課題を、御センターの実データで一緒に検証させてほしい」とPoC協力を依頼する |
| 日本赤十字社関連の学会・業界カンファレンス | 血液事業・輸血医学系の学会に出展し「需給予測の実証結果を見てもらえないか」と担当者に声をかける |
| 献血ルーム運営を担う自治体・企業の健康福祉部門 | 「曜日ごとの来場者偏在で人員配置に困っていないか」と課題確認から入り、無料の予測レポート提供を提案する |
| 医療・ヘルスケア系スタートアップピッチイベント | 登壇後に名刺交換した血液センター関係者・自治体職員に「PoC拠点を一緒に探してほしい」と個別に依頼する |
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法人・個人事業主 | 運転資金と設備資金を別枠で調達できる制度で、この事業の融資合計は 500万円 を想定。予測モデル開発やチャットボット構築の外注費、当初の人件費に充てられる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業から一定期間内の中小企業・個人事業主 | 人件費や広告費、専門家活用費の一部が対象になりやすく、日本赤十字社や自治体への営業活動費・初期の人件費補填に使える候補 |
| 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 | ダッシュボードのUI改善やLINE配信システムの外部委託費など、販路開拓・業務効率化にかかる費用の一部を補助できる候補 |
| 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） | 革新的なサービス開発・生産性向上に取り組む中小企業 | 需給予測モデルや最適化アルゴリズムの開発など、システム投資型の事業に適合しやすく、本開発フェーズの費用の一部を補助できる候補 |
| NEDO 研究開発型スタートアップ支援事業（Deep Tech系支援） | AI・データ活用など技術的難易度の高い事業に取り組むスタートアップ | 時系列予測モデルや継続学習基盤の研究開発要素がある部分について、開発費支援の候補になりうる |
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。
同じ医療・ヘルスケア領域に挑戦する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。
※ バッジは閲覧・保存などの行動データに基づく自動集計であり、事業の優劣を保証するものではありません。