Who（誰が）
医療的ケア児（人工呼吸器・経管栄養等が必要な子ども約2万人）を24時間365日介護する家族と、短期入所施設・訪問看護ステーション・自治体の医療的ケア児支援センター担当者
対象とする社会課題：医療的ケア児家族が休息（レスパイト）を取れる受入先が見つからない
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。
医療的ケア児の家族は24時間365日ケアを担いながら、休息のための受入先を1件ずつ電話で探し続けている。断られ続けても代わりの手段がなく、疲弊の末に相談自体を諦める家族もいる。施設側にも空床はあるのに、情報が繋がらないだけで稼働していない。この探索コストをAIが肩代わりすることで、家族の休息と施設の稼働率の両方を取り戻せると考えている。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資620万円の申請資料も、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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医療的ケア児（人工呼吸器・経管栄養・痰吸引等が必要な子ども）を育てる家族が、スマホやLINEで子どものケア内容・重症度・希望日時を入力すると、AIが対話形式で条件を聞き取り、全国の短期入所施設や訪問看護ステーションの空床・対応可能ケア種別と照合して、受入可能性の高い候補を数分で提示するサービスです。
これまで「電話を30件かけてようやく1件見つかる」という探索負担を、条件入力から候補提示までを数分に短縮します。施設側は管理画面で空床情報を自動下書き更新し、マッチング成立後は医療情報がAIにより施設フォーマットへ自動整形されて引き継がれるため、看護師の確認負担と伝達ミスを減らしながら稼働率を上げられます。
全国に約2万人いるとされる医療的ケア児（人工呼吸器、経管栄養、痰吸引等が日常的に必要な子ども）の家族は、24時間365日のケアを担い、慢性的な睡眠不足と孤立に陥っている。
短期入所（ショートステイ）や訪問看護によるレスパイトを利用したくても、受け入れ可能な施設は全国で数百カ所に限られ、医療的ケアの種類・重症度・年齢によって受入可否が施設ごとに異なるため、家族が電話で1件ずつ空き状況と対応可能ケア内容を確認する必要がある。ある母親は「30件電話してようやく1件見つかる」と語るなど、探索コスト自体が休息を諦める最大の要因になっている。施設側も、限られたスタッフ配置と医療的ケアの専門性の制約から、受入可否の判断に時間がかかり、結果的に空床があっても稼働率が上がらないミスマッチが生じている。この非対称な情報構造と属人的なコーディネートが、レスパイト利用率を低く留めている根本原因である。
①自然言語対話AI（LLMベースのチャットボット）が家族からケア内容・希望条件を聞き取り、医療的ケア児特有の専門用語を平易な言葉に変換しながら構造化データ化する。
②マッチング最適化AIが、施設の受入条件・空床・看護師配置・移動距離を多変量で評価し、家族と施設の適合度スコアを算出してレコメンドする。③需要予測AIが施設ごとの過去利用データと地域の医療的ケア児登録数から、曜日・季節別の空床逼迫を予測し、施設に事前アラートを出して登録更新を促す。④文書自動生成AIが医療情報提供書・ケア手順書を施設側フォーマットへ変換し、引き継ぎ業務を効率化する。
家族はスマホアプリまたはLINEで、子どものケア内容（気管切開・経管栄養・人工呼吸器等）、重症度、希望日時、居住エリアを入力すると、AIが対話形式で不足情報を聞き取りながら受入条件を構造化する。
AIは全国の短期入所施設・医療型児童発達支援センター・訪問看護ステーションの空床情報、対応可能ケア種別、看護師配置数をリアルタイムに集約したデータベースと照合し、受入可能性の高い施設を優先度スコア順に提示する。施設側の管理画面では、AIが過去の受入実績と職員シフトから翌週・翌月の受入余力を予測し、空床を事前に登録・更新する作業負担を自動下書きで軽減する。マッチング成立後は、AIが医療情報（服薬・ケア手順書）を施設向けフォーマットに自動整形して引き継ぎ、看護師間の情報伝達ミスを減らす。家族は「電話をかけまくる」体験から「条件を入力して数分で候補が届く」体験に変わり、施設は「稼働率を上げながら安全にケアを引き受けられる」体験になる。
| 家族の電話探索にかかる時間損失（月2〜3回×平均150分、時給換算1,000円） | 年間約9万円 |
| 施設看護師の受入判断・電話対応にかかる人件費（月20時間×時給2,500円） | 年間約60万円 |
| 空床未活用による施設の受入報酬機会損失（稼働率20%不足×1床あたり月3万円想定） | 年間約72万円 |
| 母親の休職・離職による家計収入減少（在宅ケア専従化による想定損失） | 年間約200万円 |
| マッチング成功報酬（家族は無料、施設側課金） | 1件あたり3,000〜8,000円 |
| 施設向けSaaS利用料（空床管理・需要予測・書類自動生成） | 月額2万〜5万円 |
| 自治体向けデータ分析契約（受入不足エリア可視化レポート） | 年間150万〜300万円 |
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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。
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医療的ケア児家族は24時間365日のケアを担い、レスパイトのために短期入所や訪問看護を探す際、施設ごとに受入可否の条件が異なるため電話で1件ずつ確認する必要があり、ある母親は30件電話してようやく1件見つかると証言している。
施設側も限られたスタッフ配置の中で受入可否判断に時間がかかり、空床があっても稼働率が上がらないミスマッチが常態化している。この情報の非対称性と属人的なコーディネートを解消しない限り、レスパイト利用率は低いままであり、家族の孤立と睡眠不足は放置され続ける。
MVP開発フェーズは、チャットボットの対話設計やマッチングロジックの精度を実データで検証しながら仕様を調整する必要があるため、準委任契約が向く。
要件が固まる初期展開フェーズ以降（需要予測AI・SaaS課金機能等の追加機能）は、機能仕様を確定させた上で請負契約に切り替えることを検討する。発注時は、医療情報を扱うため個人情報保護・医療情報の暗号化に関する責任分界点を契約書に明記し、看護師二重チェック体制の実装がベンダーの実装範囲かどうかを事前に取り決めることが重要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 医療的ケア児を育てる家族（保護者） |
| セカンダリ | 短期入所施設・医療型児童発達支援センター・訪問看護ステーションの看護師・施設スタッフ |
| 管理 | 自社カスタマーサポート担当者、および自治体の医療的ケア児支援センター担当者（レポート閲覧権限のみ） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| AI対話型ケア条件聞き取り機能 | 家族の入力したケア内容・希望日時→LLMが対話形式で不足情報を聞取り構造化→受入条件データを出力 |
| マッチング最適化AIレコメンド機能 | 構造化条件と施設の空床・看護師配置・距離→多変量評価→適合度スコア順の施設候補リストを出力 |
| 需要予測AI空床逼迫アラート機能 | 施設の過去利用実績と地域の医療的ケア児登録数→逼迫予測→施設へ事前更新アラートを送信 |
| 医療情報文書自動生成・引き継ぎ機能 | 家族提出の服薬・ケア手順書→施設フォーマットへAIが自動整形→引き継ぎ文書を施設に送付 |
| 施設・空床検索照会機能 | エリア・ケア種別・重症度の検索条件→DB照合→受入可能施設一覧と空床状況を表示 |
| 家族向け申込・予約管理機能 | 家族が選択した施設への申込操作→予約送信→施設の承認結果を家族に通知 |
| 施設向け空床自動下書き登録機能 | 職員シフトと過去受入実績データ→AIが翌週翌月の受入余力を予測→空床登録案を自動下書き |
| 看護師二重チェック承認機能 | AIのマッチング結果と重症度スコア→看護師が内容確認→受入可否の最終承認を記録 |
| 自治体向けデータ分析レポート機能 | 地域内マッチング実績・不足エリアデータ→集計分析→受入不足エリア可視化レポートを出力 |
| 施設向けSaaS課金・請求管理機能 | 施設のプラン契約情報と月次利用実績→請求額算出→請求書発行と自動決済処理 |
| マッチング成功報酬計算・決済機能 | 成立したマッチング件数・利用日数・ケア内容→報酬額を算出→施設への請求と回収処理を実行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
families | family_id, guardian_name, phone, address, area_code, line_user_id, created_at |
children | child_id, family_id, birth_date, care_types, severity_level, respirator_flag, tube_feeding_flag, suction_flag |
facilities | facility_id, name, type, address, area_code, capacity, nurse_count, accepted_care_types, contact_phone |
bed_availabilities | availability_id, facility_id, date, available_slots, updated_by, updated_at |
matching_requests | request_id, family_id, child_id, desired_date, care_condition_json, status, created_at |
matching_results | result_id, request_id, facility_id, score, nurse_check_status, confirmed_at |
care_handover_documents | document_id, matching_result_id, template_type, content_json, generated_at |
subscriptions | subscription_id, facility_id_or_municipality_id, plan_type, monthly_fee, start_date, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 家族向けチャット入力画面 |
| 2 | 候補施設一覧・比較画面 |
| 3 | マッチング申込確認画面 |
| 4 | 施設管理者ダッシュボード |
| 5 | 空床登録・更新画面 |
| 6 | 看護師二重チェック画面 |
| 7 | 自治体データ分析レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4系LLM（自然言語聞き取り・専門用語平易化に対応） |
| 2 | LINE Messaging API（家族接点をLINEで統一しやすい） |
| 3 | PostgreSQL（構造化ケア条件・空床データの整合管理） |
| 4 | Python/FastAPI（マッチング最適化AIの実装・運用が容易） |
| 5 | AWS（医療情報の暗号化・監査対応の実績が豊富） |
| 6 | Metabase/Looker（自治体向けレポート可視化を低コストで実現） |
| 7 | Auth0（家族・施設・自治体の権限分離を安全に管理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: マッチング検索・申込機能のシステム稼働率99.5%以上（月間停止許容約3.6時間以内）を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: ケア条件入力完了からマッチング候補提示までの応答時間3秒以内を目安とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 医療情報はAES-256で暗号化し通信はTLS1.2以上を必須とし、年1回第三者機関によるセキュリティ監査を実施する想定 |
| 拡張性 | 拡張性: 年間マッチング件数1万件・登録施設500カ所規模までレスポンス劣化なく処理できる構成とする想定 |
| 運用 | 運用: 施設の空床情報が7日間未更新の場合、自動通知AIが施設担当者へリマインドを送信する運用ルールとする想定 |
| データ保持 | データ保持: 医療情報・ケア手順書は利用終了後5年間保存し、期間経過後は自動削除する運用とする想定（個人情報保護法・医療情報ガイドライン準拠の想定） |
| 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で家族の希望条件と施設の空床情報を人力で集約し、AIを使わずに数件のマッチングを成立させて、条件のすれ違いがどこで起きるかを確認する | 通信費と交通費、担当者の稼働時間だけで、外部発注は行わない水準 |
| ②最小システム | チャットボットで家族の入力を受け付け、施設の空床情報は簡易フォームで手入力してもらい、AIによる優先度スコア表示だけを自動化した小さな画面を作り、成立率と入力の手間を検証する | 既存のAI対話サービスの利用料と、簡易画面制作の外注費が中心で、数か月分の小規模開発の水準 |
| ③本開発 | 需要予測AIと空床自動更新、文書自動生成AIを組み込み、自治体・施設向けSaaS管理画面と家族向けアプリを本格的に構築し、複数自治体での同時運用に耐える設計にする | エンジニア・医療知識を持つスタッフの人件費を含めた外注・内製の組み合わせで、半年から一年単位の開発費がかかる水準 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 市区町村の医療的ケア児支援センター担当者（自治体福祉部局） | 地域の受入施設と家族の実態を把握しており、初期提携先の窓口になる | 厚労省の医療的ケア児支援センター一覧から自治体HPを調べ、電話で面談依頼する |
| 短期入所事業所（医療型）の施設長・管理者 | 空床情報の更新負担や受入判断の実務を知る当事者で、機能要件のヒアリング相手 | 全国重症心身障害児者を守る会や地域の障害福祉サービス事業所名簿から連絡 |
| 訪問看護ステーションの管理者（医療的ケア児対応実績あり） | 在宅レスパイトの供給側として、ケア手順書連携の実務要件を確認できる | 都道府県の訪問看護連絡協議会を通じて紹介を依頼する |
| 医療的ケア児の家族会・患者会代表 | 30件電話の実態やニーズの優先順位を当事者目線で検証できる | SNS（Xやfacebookグループ）や地域の親の会に直接連絡し面談を依頼 |
| 医療ソーシャルワーカー（小児病院・NICU退院支援担当） | 退院時カンファレンスからレスパイト利用への導線を持ち、初期ユーザー紹介元になる | 小児医療センターの地域連携室に問い合わせ、支援内容を説明し面談を申し込む |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 医療的ケア児支援センターへの直接訪問 | 「電話でのマッチング作業を減らすお手伝いをしたい」と伝え、コーディネーターに現状のショートステイ調整の困りごとを聞かせてもらう約束を取る |
| 全国重症心身障害児者を守る会などの患者会 | 会の代表者に事業説明の場を設けてもらい、「試験的に無料で使ってみたい家族を紹介してほしい」と依頼する |
| 訪問看護ステーションの管理者 | 「受け入れ判断にかかる時間を減らせるか一緒に検証したい」と伝え、空床情報の試験登録に協力してもらう |
| 医療的ケア児の家族会LINEグループ | 管理者に趣旨を説明し、「30件電話しないと見つからない今の状況を変えたい」というメッセージで試用者を募集する |
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（新創業融資制度） | 創業前〜創業後まもない事業者 | AIシステム開発費や当面の人件費に充てる運転資金として活用でき、620万円 を上限目安に計画を組む候補になる。設備投資が別途必要な場合は設備資金枠も検討する |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会・商工会議所の管轄地域の小規模事業者 | 家族向け認知拡大のためのチラシ・ウェブ広告・患者会向け説明会開催費など、販路開拓に関する経費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 | 施設向けSaaS型管理システムの自社利用分や、マッチングAI・チャットボットの外部ツール導入費が対象経費に含まれる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・創業後一定期間内の事業者 | 自己資金 100万円 に加え、人件費・賃借料など創業初期の運営費の一部を助成対象にできる可能性があり、公庫融資と併用しやすい制度設計になっている |
| こども家庭庁 医療的ケア児等総合支援事業 | 医療的ケア児支援センターを運営する自治体等 | 自治体が本事業を活用してコーディネート業務を委託・連携する場合、当社のSaaSやデータ分析レポートが事業の実施手段として組み込まれる余地がある |
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。
障がい者支援の領域に取り組む仲間が、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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対的な表示です。