Who（誰が）
在宅で認知症高齢者を介護する家族、地域包括支援センター・市区町村、コンビニやタクシー会社など地域の見守り協力事業者が主な関係者である。
対象とする社会課題：認知症の人の外出中の行方不明を早期発見できず、家族・地域の負担と本人の生命リスクが大きい
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。
認知症の行方不明は年々増え続け、発見が遅れるほど命に関わる。家族は仕事や介護に追われて片時も目を離せず、地域の見守りは電話やFAXに頼る手作業のまま動いている。GPS端末を持たせても電池切れや電波の届かない場所で機能しないことが多く、気づく人がいない独居世帯ほど発見が遅れてしまう。テクノロジーで「気づく仕組み」そのものをつくる必要がある。
※ 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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「みまもりコンパス」は、認知症の高齢者が外出先で行方不明になるリスクを、AIによる行動予測と地域連携で早期発見するサービスである。
家族はスマホアプリで本人の普段の外出時間・経路を登録し、靴や衣類に装着した小型GPS/BLEタグから位置データを収集する。AIが平常時のパターンを学習し、普段と違う時間・速度・エリアでの移動を検知すると「逸脱予兆スコア」を算出して家族に即座に通知する。家族が5分以内に反応しない場合は、近隣のコンビニ・タクシー会社・自治会ボランティアなど登録済みの地域協力者へAIがルート予測地図付きのアラートを自動配信し、発見情報をチャットボットが家族・地域包括支援センター・警察に集約報告する。従来平均12時間かかっていた発見までの時間を、数時間以内に短縮することを目指す。
警察庁統計では認知症またはその疑いによる行方不明者届出は年間1万9千人超(2023年)で10年連続増加しており、発見までに24時間以上かかるケースでは死亡・重篤事故の割合が急増する。
在宅介護をする70〜80代の家族は日中就労等で目を離さざるを得ず、GPS端末を持たせても電池切れ・未装着・電波不感地帯で機能しない事例が多い。地域包括支援センターや民生委員による見守りネットワークは存在するが、情報共有がFAXや電話中心で初動が遅く、捜索は近隣住民の善意頼みになっている。特に独居・老々介護世帯では異変に気づく人自体がおらず、発見が翌日以降になることも珍しくない。市区町村のGPS貸与事業は利用率が対象高齢者の1割未満に留まり、行動データを活かした予測的な対応ができていないのが実態である。
行動予測AI(時系列異常検知モデル)がGPS/BLEの位置・速度・時間帯データから個人ごとの平常パターンを学習し、逸脱をリアルタイムスコアリングする。
移動予測には過去の徘徊事例データと道路ネットワーク情報を用いた経路最適化アルゴリズムを用い、次に立ち寄りそうなエリアを確率分布で提示して捜索範囲を絞り込む。画像照合AIが見守り協力者からの発見報告写真とプロフィール画像を照合し誤発見を減らし、自然言語対話AI(チャットボット)が家族・協力者・自治体間の状況報告を自動要約して多者間の情報格差を防ぐ。蓄積データはモデルの再学習に用いられ、地域・季節・時間帯ごとの徘徊リスク傾向を自治体向けレポートとして自動生成する。
家族・ケアマネジャーはスマホアプリで本人の日常の外出パターン(時間帯・頻度・経路)を初期登録し、小型GPS/BLEタグを衣類や靴に装着する。
AIが平時の行動データを学習し、通常と異なる時間・方向・速度で移動した場合や、指定エリア(自宅から半径◯km、危険な幹線道路・河川周辺)を逸脱した場合に「逸脱予兆スコア」を算出してリアルタイムに家族へ通知する。通知後、家族が5分以内に反応しない場合は自動的に登録済みの地域見守り協力者(コンビニ・郵便局・タクシー会社・自治会ボランティア)へAIがルート予測地図付きのアラートを一斉配信し、発見情報はチャットボットが集約して家族・地域包括支援センター・警察に自動報告する。協力者はアプリの「発見報告」ボタンとカメラ画像で本人特定を行い、AIが画像とプロフィール写真を照合して誤報リスクを下げる。平時は行動データが自動蓄積され、AIが「今日は外出リスクが高い時間帯」を家族に事前通知することで予防的な声かけも可能にする。
| 行方不明時の捜索対応(タクシー・ガソリン代、休暇取得による収入減) | 1回あたり2万〜5万円、年間発生時想定10万〜20万円 |
| GPS端末の買い替え・電池切れ対応(自費購入端末) | 年間6,000〜12,000円 |
| 地域包括支援センター職員の捜索対応人件費(1件2〜3時間×十数件/年) | 年間換算60万〜90万円相当(人件費按分) |
| 自治体・警察の捜索出動コスト(人員・車両稼働) | 1件あたり数万円〜数十万円、市区町村単位で年間数百万円規模 |
| 家族向け月額サブスクリプション(GPSタグレンタル込み) | 月額2,480円(年間29,760円) |
| 地域包括支援センター向け業務支援プラン | 月額50,000円(年間600,000円) |
| 自治体向け包括導入契約(人口10万人規模) | 年間300万〜800万円 |
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在宅介護を担う70〜80代の家族は日中就労等で本人から目を離さざるを得ず、GPS端末を持たせても電池切れ・未装着・電波不感地帯で機能しない事例が多い。
地域包括支援センターや民生委員による見守りネットワークは存在するが、情報共有がFAXや電話中心で初動が遅く、捜索は近隣住民の善意頼みになっている。警察庁統計では認知症関連の行方不明者届出が年間1万9千人超と10年連続で増加しており、発見まで24時間以上かかると死亡・重篤事故の割合が急増する。特に独居・老々介護世帯では異変に気づく人自体がおらず、初動を早める仕組みの整備が急務である。
実証フェーズ(0-6ヶ月)はAIモデルの精度や通知ロジックの仕様が検証段階で流動的なため、準委任契約が適している。
精度向上・本格展開フェーズも要件変更が頻発しやすいため基本は準委任とし、画像照合AI連携や自治体向けダッシュボードなど仕様が固まった個別機能は請負で範囲を区切ることを検討する。自治体向け包括導入契約は自治体ごとに要件・条例対応が異なるため、契約前に個別要件のすり合わせと瑕疵担保・保守範囲の明文化を必ず行うこと。個人情報・位置情報を扱うため、委託先の情報管理体制(ISMS等)と再委託先の範囲も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 | 在宅で認知症高齢者を介護する家族(月額サブスクリプション利用者) |
| セカンダリ | ケアマネジャー・地域包括支援センター職員、地域見守り協力者(コンビニ・タクシー会社・郵便局・自治会ボランティア) |
| 管理 | 自治体高齢福祉課職員、サービス運営会社のカスタマーサクセス・システム運用担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 初期行動パターン登録機能 | 家族/ケアマネの入力→外出時間帯・頻度・経路を登録→個人プロファイル生成 |
| GPS/BLEタグ位置追跡機能 | タグの位置・速度信号→サーバ受信→地図上にリアルタイム表示 |
| 行動予測AI異常検知機能 | 位置・時間・速度データ→時系列異常検知モデル解析→逸脱予兆スコア算出 |
| エリア逸脱判定機能 | 現在位置と危険エリア座標→ジオフェンス照合→逸脱判定フラグ出力 |
| 家族向けリアルタイム通知機能 | 逸脱予兆スコア閾値超過→プッシュ通知生成→家族アプリへ送信 |
| 地域協力者一斉アラート配信機能 | 家族無反応(5分経過)→AI予測経路地図付きアラート生成→協力者へ一斉配信 |
| 移動経路予測機能 | 過去徘徊事例と道路網データ→経路最適化アルゴリズム計算→立ち寄り予測エリア確率提示 |
| 発見報告・画像照合機能 | 協力者のカメラ画像→プロフィール画像とAI照合→本人一致度スコア返却 |
| 状況自動要約・多者間報告機能 | 家族・協力者・自治体の入力情報→対話AIが要約→関係者へ自動配信 |
| 予防的声かけ通知機能 | 蓄積行動データ→外出リスク時間帯推定→家族へ事前通知送信 |
| 自治体向けリスク傾向レポート生成機能 | 地域・季節・時間帯別蓄積データ→AI集計分析→自治体向けレポート自動生成 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users_family | id, name, phone, email, care_target_id, plan_type, payment_status |
care_targets | id, family_id, name, age, address, home_lat, home_lng, photo_url, device_id |
devices | id, care_target_id, device_type, battery_level, last_signal_at, attach_status |
location_logs | id, device_id, lat, lng, speed, recorded_at, area_flag |
behavior_patterns | care_target_id, weekday, time_range, avg_route, frequency, updated_at |
alerts | id, care_target_id, alert_type, deviation_score, status, created_at, resolved_at |
support_partners | id, municipality_id, name, category, contact, location_lat, location_lng, active_flag |
municipalities | id, name, contract_type, contract_amount, start_date, account_count |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 家族向けホーム画面 |
| 2 | 本人プロフィール登録 |
| 3 | 行動パターン確認画面 |
| 4 | 逸脱アラート通知画面 |
| 5 | 捜索マップ画面 |
| 6 | 協力者発見報告画面 |
| 7 | 自治体管理ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core（GPS/BLEデータ収集に実績あり） |
| 2 | Python/Prophet系時系列モデル（異常検知の実装容易性） |
| 3 | PostGIS（位置情報の空間クエリに最適） |
| 4 | React Native（家族・協力者アプリ共通開発） |
| 5 | AWS Rekognition（発見報告画像照合の初期実装） |
| 6 | Dialogflow（多者間報告要約チャットボット構築） |
| 7 | Auth0（家族・自治体・協力者の権限管理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 位置情報の通知遅延は逸脱検知から家族通知まで平均30秒以内とする | 位置情報の通知遅延は逸脱検知から家族通知まで平均30秒以内とする |
| システム稼働率は月間99.5%以上を目標とし夜間メンテナンスは月1回2時間以内とする | システム稼働率は月間99.5%以上を目標とし夜間メンテナンスは月1回2時間以内とする |
| 個人情報・位置データは保存時AES-256で暗号化し通信はTLS1.2以上を必須とする | 個人情報・位置データは保存時AES-256で暗号化し通信はTLS1.2以上を必須とする |
| AI逸脱予測モデルは適合率85%以上・誤報率10%以下を2年目までに維持する | AI逸脱予測モデルは適合率85%以上・誤報率10%以下を2年目までに維持する |
| 同時接続端末1万台規模でも位置情報処理の遅延を5秒以内に抑える設計とする | 同時接続端末1万台規模でも位置情報処理の遅延を5秒以内に抑える設計とする |
| 行動データは個人情報保護法に基づき最長5年で自動匿名加工・廃棄する運用とする | 行動データは個人情報保護法に基づき最長5年で自動匿名加工・廃棄する運用とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | モデル世帯数件に既存の安価なGPSタグを装着し、家族が手動でスプレッドシートに外出時間・場所を記録して異常判定を人力で行い、通知が本当に必要とされるかを確認する | 端末購入費と面談の交通費程度 |
| ②最小システム | 既存GPSタグと簡易チャットBotを連携させ、ルールベースの逸脱判定（時間帯・エリア外）で家族に通知する仕組みを作り、協力者への一斉配信フローも紙ベースで代替して検証する | 外注での短期開発費とAPI・通信の利用料程度 |
| ③本開発 | 時系列異常検知AIモデルと画像照合AI、自治体向けケース管理ダッシュボードを本格開発し、地域見守り協力者ネットワークとの自動連携基盤を構築する | 外注で数か月分の開発費とAIエンジニア人件費、サーバー・AI利用料 |
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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 |
|---|---|---|
| 地域包括支援センターのセンター長または主任介護支援専門員 | 見守りネットワークの実態と自治体連携の窓口を把握できる要 | 市区町村高齢福祉課のHP掲載の管轄センター一覧から電話で面談依頼 |
| 市区町村高齢福祉課(介護保険・地域支援事業担当)の係長級職員 | 自治体向け包括導入契約と補助金活用要件を直接確認するため | 地域包括支援センター経由の紹介、または自治体HPの担当課代表電話 |
| 居宅介護支援事業所のケアマネジャー(独居・老々介護世帯を多く担当) | 現場の徘徊リスク・GPS未装着の実情とニーズを直接聴取できる | 地域の居宅介護支援事業所連絡会や介護支援専門員協会経由で紹介依頼 |
| GPS/BLEタグメーカーの法人営業担当(既に自治体貸与事業納入実績がある企業) | デバイス調達・電池切れ対策(太陽光充電型等)の技術要件を確認 | 自治体GPS貸与事業の入札実績企業を自治体HPの発注情報から特定し連絡 |
| コンビニ・タクシー会社の地域貢献・CSR担当者 | 見守り協力者ネットワーク参加の条件と現場運用の実現性を確認 | 各社CSR窓口またはフランチャイズ本部の地域連携担当へ問い合わせ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域包括支援センターへの直接訪問 | 「独居・老々介護世帯の見守りで困っているケースの相談に無料で乗りたい」と伝え、担当者経由でモデル世帯を紹介してもらう |
| ケアマネジャー経由の紹介 | 居宅介護支援事業所を回り「担当利用者の外出リスクを一緒に確認したい」と伝え、試験導入できる世帯を紹介してもらう |
| 認知症カフェ・家族会での説明会 | 運営者に「実証にご協力いただける家族を探している」と依頼し、短い説明とデモを行って希望者を募る |
| 自治会・民生委員との連携 | 自治会長や民生委員に「地域の見守り協力拠点として登録してほしい」と依頼し、対象世帯の紹介と協力者確保を同時に進める |
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 新創業融資制度 | 創業者（法人・個人事業主） | 設立直後で実績のない段階の運転資金調達に使え、この事業の想定融資額は500万円の範囲で検討する |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者・創業者 | 地域包括支援センターや自治会向けの説明会資料・チラシ・展示会出展など販路開拓費用の一部を補助対象にできる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者 | 行動予測AIやケース管理ダッシュボードなどのITツール導入・システム構築費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| ものづくり補助金（革新的サービス・試作開発支援） | 中小企業・創業者 | 時系列異常検知モデルや画像照合AIといった独自技術の試作開発費用を対象にできる可能性がある |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内での創業を予定・実施した中小企業者 | 自己資金100万円に加え、創業初期の人件費・広報費を補う資金として候補になる |
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。
介護・見守り領域に取り組む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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。