Who（誰が）
病床数100〜500床規模の民間病院・医療法人の人事部や労務担当役員、および現場で働く医師・看護師・コメディカル職員が主な利用者となる
対象とする社会課題：医療機関職員のハラスメント被害が声を上げられず放置される問題
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。
病院では、上司や医師に意見できず、患者からの暴言も我慢するしかない職員が数多くいる。相談窓口があっても「誰が話したか伝わる」不安から使われず、離職という形でしか組織は問題に気づけない。匿名性と専門性を両立した相談の入口をつくることが、声なき被害を可視化する第一歩だと考えている。
※ 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。
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「ミカタAI」は、病院・クリニックで働く医師・看護師・コメディカルが、氏名や部署を名乗らずスマホやPCから相談できるAIチャットボット窓口です。
院内ポータルからアクセスし、AIが「いつ・誰から・何をされたか」を共感的な相槌を交えながら聞き取り、内容を自動でパワハラ・セクハラ・患者暴力などに分類、緊急度を3段階でスコアリングします。緊急性が高いと判定された相談だけ、本人の同意を得て匿名のまま外部の産業カウンセラーや弁護士に転送され、24時間以内に有人が接触します。病院の人事部には個人が特定できる情報は渡さず、部署別・行為類型別の統計だけを月次ダッシュボードで提供し、離職防止や再発防止研修に活用できるようにします。
病院・クリニックでは医師-看護師間、上司-部下間の権力勾配が強く、患者・家族からの暴言暴力も含めハラスメントが常態化しやすいが、離職や報復人事を恐れて相談窓口(人事・産業医)を使えない職員が多い。
厚労省調査では医療業界のパワハラ経験率は約4割に達するが、実際に相談窓口を利用した職員は1割未満とされる。特に200床未満の中小病院では専任の相談員や産業医が非常勤で、相談内容が院内で伝わってしまう心理的ハードルが高い。看護師の離職理由の上位に人間関係・ハラスメントが常に挙がるが、離職に至るまで組織が問題を把握できないケースが大半である。既存の内部通報窓口は「顔が見える」「記録が残る」ことへの不安から機能不全に陥っており、匿名性と専門性を両立する仕組みが存在しない。
自然言語対話AI(LLMベースのチャットボット)が一次受付を担い、共感的な相槌と深掘り質問で状況を聞き出しながら心理的安全性を確保する。
テキスト分類・感情分析モデルがハラスメント類型(パワハラ/セクハラ/患者暴力/モラハラ等)と緊急度を自動判定し、トリアージを行う。異常検知アルゴリズムが同一部署・同一加害者に関する相談の集中を検知し、匿名性を保ったまま人事部に「要注意アラート」を出す。継続学習により誤判定・過検知を減らし、相談者が話しやすい言い回しのパターンをA/Bテストで改善していく。
職員はスマホやPCから院内ポータル経由でチャットボットにアクセスし、氏名・部署を入力せず出来事をテキストまたは音声で相談する。
AIは対話の中で状況(誰から・頻度・内容・身体的接触の有無)を自然言語処理で構造化し、緊急度をスコアリングして「見守り」「要相談」「要緊急対応」の3段階に自動分類する。要緊急対応と判定された場合のみ、本人の同意を得た上で匿名性を保持したまま外部の産業カウンセラー・弁護士に要約レポートを転送し、24時間以内に有人フォローが入る。院内には個人特定情報を一切渡さず、月次で「部署別・行為類型別」の統計ダッシュボードのみを人事部に提供し、組織的な傾向把握と再発防止研修の設計に活用する。相談者はAIとの対話後にワンタップで満足度と「解決したか」を回答でき、その結果が継続的な対話品質改善に使われる。
| 看護師1名離職に伴う採用・教育コスト(人材紹介会社経由の紹介料＋新人研修期間の生産性低下分) | 1名あたり年間約150万円、年間離職5名で約750万円 |
| ハラスメント放置による労災認定・訴訟対応コスト(弁護士費用・補償金・調査対応の人件費) | 1件発生した場合で300万〜1,000万円の想定 |
| 非常勤産業医・既存内部通報窓口の維持人件費(月1〜2回の来院対応、機能不全のまま継続) | 月額約10万円(年間120万円)だが相談利用率1割未満で実質稼働していない |
| メンタル休職者1名あたりの代替人員派遣費・残業代等の補填コスト | 1名あたり年間約200万円の想定 |
| 標準プラン(200床・職員200名目安、月額SaaS利用料) | 月額10万円(年間120万円) |
| 緊急対応オプション(要緊急対応判定案件、従量課金) | 1件あたり3万円、年間想定5件で15万円 |
| 研修・コンサルティング(年2回オンサイト実施) | 1回30万円〜、年間60万円〜 |
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医療現場は医師と看護師、上司と部下の権力勾配が強く、患者・家族からの暴言暴力も含めハラスメントが常態化しやすい環境である。
厚労省調査ではパワハラ経験率が約4割に達する一方、相談窓口を実際に利用した職員は1割未満に留まり、離職や報復を恐れて声を上げられない実態がある。200床未満の中小病院では相談員や産業医が非常勤で「相談内容が院内で伝わる」不安が強く、既存の内部通報窓口は形骸化している。匿名性と専門性を両立し、組織が問題を早期に把握できる仕組みが必要とされている。
MVP開発は要件の変更・トリアージ精度の調整が頻発するため準委任契約が向くが、緊急対応フローや匿名転送機能など「人命・法的リスクに直結する部分」は仕様を固めた上で請負契約に切り分けることを推奨する。
発注時はAIの誤判定率・二次確認の応答時間などSLAに近い品質基準を仕様書に明記し、検収条件を「対話ログ500件での分類精度○%以上」のように数値化しておくこと。個人情報・要配慮個人情報を扱うため、開発会社との間で秘密保持契約とセキュリティ監査の実施主体・費用負担を契約書に明記する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 病院・クリニックで働く医師・看護師・コメディカル等の一般職員（相談者） |
| セカンダリ | 外部の産業カウンセラー・弁護士（要緊急対応案件の有人フォロー担当） |
| 管理 | 病院・医療法人の人事部・労務担当役員（統計ダッシュボード利用者、契約管理者） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 匿名チャット相談受付 | 職員の氏名未入力メッセージ→匿名セッション生成→チャット画面に相談内容を表示 |
| 音声入力対応 | 音声データ→音声認識でテキスト化→構造化処理へ渡すテキストを出力 |
| 対話構造化(NLP) | 相談テキスト→自然言語処理で誰から/頻度/内容/接触有無を抽出→構造化データを生成 |
| ハラスメント類型・緊急度スコアリング | 構造化データ→分類モデルでパワハラ/セクハラ等と緊急度を判定→スコア付きラベルを出力 |
| 3段階トリアージ振り分け | 緊急度スコア→見守り/要相談/要緊急対応の閾値判定→担当フローへ自動振り分け |
| 要緊急対応時の同意取得・外部転送 | 要緊急対応判定→本人に転送同意を確認→匿名要約レポートを産業カウンセラー・弁護士へ送信 |
| 有人二次確認・フォロー通知 | 外部転送レポート→24時間以内に有人担当者が二次確認→本人への接触結果を記録 |
| 同一加害者集中検知アラート | 蓄積相談ログ→異常検知アルゴリズムで部署・加害者の集中を検出→匿名アラートを人事部へ送付 |
| 統計ダッシュボード生成 | 月次相談データ→部署別・行為類型別に集計→人事部向けダッシュボード画面に表示 |
| 満足度・解決度フィードバック収集 | 対話終了後のワンタップ回答→満足度と解決有無を記録→品質改善用データベースに蓄積 |
| 継続学習・A/Bテスト改善 | フィードバック・誤判定ログ→モデル再学習と言い回しのA/Bテスト実施→対話精度を更新 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, bed_count, plan_type, contract_start_date, monthly_fee |
departments | department_id, facility_id, name, staff_count |
anonymous_tokens | token_id, facility_id, department_id, session_hash, created_at |
consultations | consultation_id, token_id, harassment_type, urgency_level, status, created_at, closed_at |
consultation_messages | message_id, consultation_id, sender_type, content, sentiment_score, created_at |
escalations | escalation_id, consultation_id, counselor_id, lawyer_id, contacted_at, response_time_hours, fee_amount |
statistics_monthly | stat_id, facility_id, department_id, harassment_type, count, month |
contracts | contract_id, facility_id, plan_type, initial_fee, monthly_fee, start_date, churn_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 相談チャット画面 |
| 2 | 相談履歴確認画面 |
| 3 | 満足度評価画面 |
| 4 | 管理者ダッシュボード |
| 5 | 部署別統計画面 |
| 6 | 緊急対応アラート画面 |
| 7 | 契約・課金管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4 API(日本語対話精度と共感表現生成に強み) |
| 2 | AWS(医療系データ扱う実績とセキュリティ機能) |
| 3 | 感情分析・分類モデル(緊急度スコアリング用途) |
| 4 | PostgreSQL(構造化統計データの信頼性確保) |
| 5 | Twilio(音声入力対応・緊急時通知連携) |
| 6 | Auth0(匿名トークン発行・院内非特定認証) |
| 7 | Datadog(異常検知アラート・稼働監視) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: チャットボットは24時間365日稼働し、月間稼働率99.5%以上を目標とする |
| 性能 | 性能: 要緊急対応判定から有人担当者への通知まで平均12時間以内、判定処理自体は入力後10秒以内に完了させる |
| セキュリティ | セキュリティ: 相談データは通信・保管ともにAES-256相当で暗号化し、氏名等個人特定情報は院内へ一切送信しない設計とする |
| セキュリティ監査 | セキュリティ監査: 年1回以上第三者機関によるセキュリティ監査を実施し、結果を職員説明会で開示する |
| 運用 | 運用: 月次統計ダッシュボードは部署別・行為類型別集計のみとし、5件未満の少数セルはマスキングして個人特定を防止する |
| 拡張性 | 拡張性: 多言語対応(技能実習生看護師向け)を12〜24ヶ月時点で追加可能なアーキテクチャとする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携病院でフォームと人力ヒアリングによりハラスメント相談を模擬的に受け付け、どんな内容をどの緊急度に仕分けるべきかを手動で判定し、AI設計の元データを作る | 出張交通費とヒアリング協力への謝礼程度 |
| ②最小システム | 既存のチャットボットサービスやノーコードツールで一次受付とキーワード判定だけの簡易版を作り、実際の相談ログを集めてトリアージ精度の傾向をつかむ | ノーコードツールの利用料とAI利用料程度 |
| ③本開発 | 自然言語処理エンジニアを加えて専用の対話モデル・匿名転送フロー・統計ダッシュボードを本開発し、セキュリティ監査と弁護士監修を通す | 外注開発で数か月分の人件費に相当する水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 病床数100〜500床の民間病院・医療法人の人事部長または労務担当役員 | サービスの直接購買者であり、導入意思決定権を持つため最優先で会う | 医療経営コンサルの紹介、またはHOSPEX等の病院経営者向け展示会で名刺交換 |
| 産業医紹介会社の営業担当・提携推進部門 | 非常勤産業医が多い中小病院への導入チャネルとなり得るため | 産業医紹介会社の代表窓口に資料送付後、アライアンス提案の商談を依頼 |
| 社会保険労務士法人(医療機関顧問先を多く持つ事務所)のパートナー社労士 | 内部通報窓口の外部委託先として顧問先病院への紹介チャネルになるため | 都道府県社労士会の医療労務相談担当者や知人紹介経由でアプローチ |
| 臨床心理士または公認心理師・産業カウンセラー資格保有者(相談監修者候補) | 対話設計とトリアージ基準の専門的監修者として初期から関与が必要 | 日本臨床心理士会・産業カウンセラー協会の名簿から個別に打診 |
| PoC提携候補となる200床未満〜500床規模の病院の看護部長 | 現場の相談実態と離職理由を最も具体的に把握している当事者のため | 看護協会主催の研修会や病院見学の場で個別に面談依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 医療経営コンサル・社労士とのつながり | パワハラ防止法対応で悩む病院があれば紹介してほしいと伝え、無料デモを見せて反応を確認する |
| 病院経営者向け展示会（HOSPEX等） | ブースで匿名相談窓口の課題を説明し、名刺交換した人事担当者に後日デモ商談を申し込む |
| 産業医紹介会社との協業依頼 | 非常勤産業医が抱える相談対応の負荷を減らせると説明し、契約先病院への紹介を依頼する |
| 看護系専門学校・看護協会のつながり | 離職防止に悩む看護部長を紹介してもらい、匿名相談で早期発見できる仕組みだと説明して面談を依頼する |
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 | 新たに事業を始める個人・法人の代表者 | 法人設立後の運転資金・設備資金を借り入れられる制度で、創業融資の合計額750万円の中心的な調達源になる |
| 信用保証協会 創業関連保証制度 | 創業後間もない法人・個人事業主 | 民間金融機関からの追加融資に保証がつき、公庫融資と合わせて資金調達の選択肢を広げられる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（法人・個人事業主） | 展示会出展費やチャットボットの説明資料作成費など、販路開拓にかかる初期費用の一部を補助対象にできる |
| 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 | チャットボット基盤や統計ダッシュボードなど、サービス提供に使うITツールの導入費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定、または創業から一定期間内の中小企業者等 | 自己資金100万円に加え、賃借料や人件費など創業初期の運営費の一部を助成対象にできる |
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。
メンタルヘルス領域の起業家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・登録数などの自動集計にもとづく相対表示です