Who（誰が）
相談支援事業所の管理者と相談支援専門員、および導入を検討する自治体障害福祉主管課を主な当事者とする
対象とする社会課題：相談支援専門員が抱えきれない件数と難度の見えない蓄積によるバーンアウト・離職
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。
相談支援専門員は、虐待疑いも医療的ケア児も多問題家族も一人で抱え込みがちだ。本人にしか見えない負荷は、管理者が気づいた時には休職や退職の直前になっている。件数だけでなく難度の偏りを客観的に映し出し、壊れる前に手を差し伸べられる仕組みが、この仕事を続けたい人を守ると考えている。
※ 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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相談支援専門員が日々の支援経過記録・モニタリング記録をスマホやPCから入力すると、AIが虐待疑いや多機関連携数などのキーワードを解析して困難度スコアを自動算出する。
管理者は週次ダッシュボードで専門員ごとの負荷指数を確認でき、設定した閾値を超えるとアラートが発報され、ケース再配分案が自動生成される。専門員本人には週次でチャットボット形式のセルフチェックが届き、対話内容と業務ログを突き合わせて燃え尽き兆候を検知し、産業医面談や休暇取得を提案する。5名規模の事業所で月額2〜3万円のSaaS利用料により、紙・Excel中心の管理から脱却し、離職予兆の早期発見と業務負荷の平準化を実現する。
相談支援専門員は1人あたり平均35〜60件のケースを担当することが多く、厚労省の基本相談支援報酬体系では件数に見合う人員配置が進まず、慢性的な人手不足が続いている。
担当件数だけでなく「虐待疑い」「多問題家族」「医療的ケア児」など難度の高いケースが特定の職員に偏り、本人も管理者もその偏りを客観的に把握できていない。結果として、40代の経験豊富な専門員ほど困難事例を抱え込みやすく、体調不良や急な退職が相談支援事業所の存続そのものを脅かしている。国の調査でも相談支援専門員の離職理由の上位に「業務量の多さ」「精神的負担」が挙げられているが、事業所側は紙やExcelでの手書き記録が中心で、負荷の可視化・予測・再配分を行う仕組みがない。1人の専門員が抱える情報は本人しか把握できず、管理者が気づいた時には休職・退職の直前という事例が後を絶たない。
自然言語処理モデルが支援記録・モニタリング記録のテキストを解析し、困難度スコア（虐待リスク・多機関連携度・緊急対応頻度など）を自動算出する。
時系列予測モデルが過去の担当件数・難度スコア・欠勤履歴から個人別バーンアウトリスクを予測し、閾値超過時に管理者へアラートを出す。対話型AI（チャットボット）が週次セルフチェックで専門員のストレス兆候を自然な会話から検知し、早期介入の提案を行う。最適化アルゴリズムが事業所内の担当件数・難度・専門員のスキルや経験年数を踏まえたケース再配分案を自動生成する。
相談支援専門員が日々のモニタリング記録・サービス等利用計画・支援経過記録をスマホやPCから入力すると、AIが自然言語処理でケースごとの困難度（緊急対応履歴、多機関連携数、キーワード頻度など）を自動スコアリングする。
管理者向けダッシュボードには専門員ごとの「負荷指数」が週次で表示され、閾値を超えると自動でアラートが発報され、ケース再配分の提案が生成される。専門員本人にはチャットボット形式の週次セルフチェックが届き、AIが対話内容と業務ログを突き合わせてストレス兆候を検知し、産業医面談や休暇取得の提案を行う。事業所全体では、次月の新規受け入れ可能件数をAIが予測し、過負荷になる前に受け入れ調整や人員増強の意思決定を支援する。導入事業所は既存の相談支援システム（例: ケアプランデータ連携システム等）とAPI連携し、専門員は新たな入力作業をほぼ増やさずに運用できる。
| 専門員1名突発退職時の採用コスト(人材紹介会社経由の紹介手数料) | 1名あたり50万円〜100万円(年額換算で事業所ごとに発生) |
| 休職者の代替要員確保・既存職員の残業代 | 1事業所あたり年間30万円〜80万円の目安 |
| 管理者が手作業でExcel台帳から負荷状況を把握する時間コスト | 管理者1名あたり月8時間×時給2,500円換算で年間24万円の目安 |
| 虐待疑い等の見逃し・対応遅延による事故対応・信用損失リスク | 事案発生時に数十万円〜数百万円規模の損失想定(金額は事案により大きく変動) |
| スタータープラン(専門員3名規模) | 月額15,000円(1名あたり5,000円換算) |
| スタンダードプラン(専門員5名規模) | 月額25,000円(初期導入・データ移行支援費20万円は初年度のみ別途) |
| 自治体向け圏域レポートプラン | 年額80万円(1圏域あたり、実証実験パッケージは補助金活用で初年度無償化枠あり) |
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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。
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相談支援専門員は1人平均35〜60件のケースを紙やExcelで管理しており、担当件数や難度の偏りを本人・管理者とも客観的に把握できていない。
虐待疑いや医療的ケア児など困難度の高いケースが経験豊富な40代専門員に偏りやすく、体調不良や急な退職が起きて初めて管理者が気づく事例が後を絶たない。国の調査でも離職理由の上位に「業務量の多さ」「精神的負担」が挙がっており、事業所存続を左右する経営課題になっている。既存の相談支援システムには負荷の可視化・予測・再配分機能がなく、専用の仕組みが求められている。
MVP開発段階は実証を通じて要件が変化しやすいため準委任契約が適し、困難度スコアリングやアラート閾値の試行錯誤に柔軟に対応できる体制を確保する。
要件が固まるPhase2以降のAPI連携・レポート機能などは請負契約で成果物とコストを明確化するのが望ましい。要配慮個人情報を扱うため、発注時には開発会社とのNDA締結、Pマーク・ISMS準拠のセキュリティ要件、データ持ち出し禁止規定を契約書に明記することが必要である。またAIモデルの精度目標(適合率・再現率)を検収条件に含めるかどうかは、実証データが揃うまで暫定基準にとどめる想定とする。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 相談支援専門員(記録入力・セルフチェック回答を行う現場利用者) |
| セカンダリ | 産業医・基幹相談支援センター職員(面談提案や介入情報を受け取る関係者) |
| 管理 | 事業所管理者・サービス管理責任者(負荷指数の確認、アラート対応、ケース再配分の承認を行う) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 支援記録入力機能 | 専門員がモニタリング記録・支援経過をスマホ/PCで入力→テキストをDB保存→記録一覧を表示 |
| 困難度自動スコアリング機能 | 支援記録テキストを入力→NLPで虐待疑い等キーワードと連携数を解析→困難度スコアを算出 |
| 負荷指数算出機能 | 担当件数・困難度スコア・緊急対応履歴を入力→加重集計→専門員別週次負荷指数を出力 |
| 管理者ダッシュボード機能 | 負荷指数・アラート履歴データを取得→週次集計→管理者向けグラフ画面を表示 |
| バーンアウト予兆アラート機能 | 負荷指数と欠勤履歴を入力→時系列予測モデルでリスク判定→閾値超過時に管理者へ通知 |
| ケース再配分案自動生成機能 | 担当件数・難度・専門員スキルを入力→最適化アルゴリズムで計算→再配分案を管理者に提示 |
| 週次セルフチェックチャットボット機能 | 専門員へ週次質問を自動配信→対話形式で回答を取得→回答ログをDBに保存 |
| ストレス兆候検知機能 | チャット対話内容と業務ログを入力→AIで突き合わせ解析→兆候検知時に産業医面談提案を出力 |
| 次月受入可能件数予測機能 | 過去件数・難度・欠勤データを入力→時系列予測→事業所別次月受入可能件数を算出 |
| 既存システムAPI連携機能 | ケアプランデータ連携システム等から記録データを取得→形式変換→本システムDBへ自動反映 |
| 自治体向け圏域レポート生成機能 | 圏域内事業所の負荷・離職データを集計→分析→年次レポートPDFを自動生成 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
offices | office_id, name, region_code, plan_type, staff_count, created_at |
users | user_id, office_id, name, role, hire_date, experience_years, email |
cases | case_id, office_id, staff_user_id, client_name_masked, category, status, started_at |
case_records | record_id, case_id, author_user_id, record_type, content_text, recorded_at |
difficulty_scores | score_id, case_id, record_id, abuse_risk, multi_agency_count, urgency_freq, total_score, calculated_at |
burnout_risk_scores | risk_id, user_id, week_start, case_load_count, avg_difficulty, absence_days, predicted_risk, threshold_flag |
self_check_logs | log_id, user_id, week_start, chat_transcript, sentiment_score, stress_flag, followup_status |
alerts | alert_id, user_id, alert_type, related_id, payload_json, status, generated_at, resolved_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 専門員ダッシュボード |
| 3 | 管理者ダッシュボード |
| 4 | ケース記録入力画面 |
| 5 | 週次セルフチェック画面 |
| 6 | 負荷指数・アラート一覧画面 |
| 7 | ケース再配分提案画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/FastAPI（ML連携しやすいAPI基盤） |
| 2 | React/TypeScript（ダッシュボードSPA構築） |
| 3 | PostgreSQL（構造化データと全文検索を両立） |
| 4 | Hugging Face Transformers（日本語NLPスコアリング） |
| 5 | AWS SageMaker（時系列予測モデルの学習・運用） |
| 6 | Auth0（認証・権限管理をSaaS標準で実装） |
| 7 | AWS S3/KMS（要配慮個人情報の暗号化保存） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上（ダウンタイム月3.6時間以内）を目標とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 要配慮個人情報は保存時AES-256暗号化、通信はTLS1.2以上、Pマーク・ISMS認証を2年目までに取得する想定 |
| 性能 | 性能: 支援記録入力から困難度スコア算出まで平均処理時間5分以内を目安とする |
| バックアップ | バックアップ: 日次バックアップを実施しRPO24時間・RTO4時間以内を目標とする |
| 同時アクセス | 同時アクセス: 3年目時点で専門員1,800名規模の同時アクセスに対応可能な設計とする想定 |
| ログ監査 | ログ監査: 全アクセス・操作ログを1年間保存し、閲覧権限は管理者・本人のみに限定する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証事業所数か所の支援記録をExcelに転記し、人力でキーワード集計と困難度の仮スコアを算出。管理者に見せて「これは使える指標か」をヒアリングし、スコアの定義を固める | 自分の作業時間とヒアリングの交通費だけで、外部発注はほぼ発生しない水準 |
| ②最小システム | 入力フォーム・簡易NLPスコアリング・週次ダッシュボードだけを実装し、実証提携の事業所に限定提供。閾値超えのアラート通知のみ動かし、再配分提案は人間の管理者が判断する運用にとどめる | 外注で数か月分の開発費とクラウド利用料程度、AIモデルは既存APIの利用料中心 |
| ③本開発 | 時系列予測によるバーンアウトリスク検知、チャットボットによる週次セルフチェック、最適化アルゴリズムによる再配分案の自動生成、既存の障害福祉ソフトとのAPI連携を実装し、有償契約への移行を進める | MLエンジニアの人件費とクラウド・API利用料が主で、外部提携先とのAPI連携費用も加わる水準 |
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。
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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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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……
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 |
|---|---|---|
| 基幹相談支援センターの管理者（自治体設置の中核相談支援機関） | 現場の負荷実態と導入ニーズを最も把握し実証提携の入口になる | 自治体の障害福祉主管課経由で紹介依頼、または連絡会で名刺交換 |
| 経験5年以上の現職相談支援専門員 | 困難度スコアリングや入力負荷感の一次情報を得て仕様検証に活かす | 自治体の相談支援専門員研究会・事例検討会に参加し個別依頼 |
| 市区町村障害福祉課（自立支援協議会事務局）担当者 | 補助金活用や圏域レポート提供の後ろ盾・実証実験の許可を得るため | 障害福祉サービス事業者連絡会の会議に出席し担当者へ直接説明 |
| 既存障害福祉ソフトベンダーの事業開発担当者 | API連携・バンドル販売により専門員の入力負荷をゼロに近づける | 国際福祉機器展等の展示会や業界紙経由でアプローチ |
| 都道府県相談支援専門員協会の役員・研修担当 | 業界内の信用付与と紹介営業チャネル構築のため | 協会主催の研修会・総会に参加し実証事業の説明枠を依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 相談支援専門員協会・連絡会 | 「負荷の偏りを可視化する実証にご協力いただける事業所を探しています、費用は発生しません」と伝え、協会の研修会や連絡会の場で数事業所の管理者に直接声をかける |
| 基幹相談支援センター | 地域の基幹相談支援センターの管理者に「圏域内の負荷実態を可視化するデータを無償で提供したい」と提案し、傘下の相談支援事業所への紹介を依頼する |
| 既存の障害福祉ソフトベンダー | 「記録ソフトのデータを使って負荷スコアを出す機能を試したい」と伝え、ベンダーの既存顧客数事業所への実証協力の橋渡しを依頼する |
| 自治体の障害福祉主管課 | 「離職予兆の早期把握につながる実証実験を圏域で行いたい」と説明し、福祉人材確保に関する補助事業の対象になり得る形で参加事業所の紹介を依頼する |
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 新創業融資制度（新規開業資金） | 税務申告2期未終了の法人・個人事業主 | 自己資金100万円に対して融資合計500万円の運転資金枠を活用でき、MLエンジニア人件費やクラウド費用など創業期の先行コストを補える |
| IT導入補助金（デジタル化基盤導入類型等） | 中小企業・小規模事業者（ITツールを導入する側の相談支援事業所が対象） | 顧客事業所側の導入費用負担を下げられるため、導入初期費用の商談で提案しやすく、SaaS導入のハードルを下げられる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の少ない相談支援事業所、または自社も条件次第で対象） | パンフレット作成・展示会出展・Webサイト改修など販路開拓費用の一部をカバーできる可能性があり、自治体連絡会向け営業資料の整備に使える |
| 独立行政法人福祉医療機構（WAM）社会福祉振興助成事業 | 社会福祉事業に関する調査研究・システム開発を行う団体・事業者 | 困難度スコアリングモデルの実証研究や自治体向け圏域レポートの調査研究部分について、助成対象となる可能性がある |
| 自治体の創業助成事業（東京都創業助成事業等、各自治体の同種事業） | 自治体内で創業して一定期間内の法人・個人事業主 | 本社所在地の自治体版創業助成を活用できれば、初期の人件費・広告費・専門家活用費の一部を補える |
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。
同じ福祉×AIの課題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。
※ バッジは閲覧・お気に入り等の自動集計にもとづく相対表示です