Who（誰が）
買い手候補は電子カルテ・勤怠SaaSベンダー、産業医紹介プラットフォーム事業者、病院グループ経営会社である
対象とする社会課題：医療従事者の燃え尽き症候群を早期発見できず離職・医療事故リスクが放置されている
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。
夜勤明けでも「大丈夫です」としか言えない看護師は珍しくない。年1回のストレスチェックでは実際の負荷変動を追えず、気づいたときには突然の休職や離職に至る。勤怠時間やカルテ入力速度といった日々の小さな変化を積み重ねて見える化し、産業医や看護部長がもっと早い段階で声をかけられるようにしたい。本人にも病院にも、まだ間に合う打ち手を残すための仕組みだと考えている。
※ 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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「ミトモル」は病院の勤怠管理システム・電子カルテ操作ログ・シフト管理システムとAPI連携し、看護師・医師一人ひとりの残業時間、夜勤頻度、連続勤務日数、カルテ入力速度の変化などをAIが日次で解析し、バーンアウトリスクをスコア化するSaaSである。
リスクが閾値を超えた職員には匿名チャットボットが「睡眠時間・気分・業務負荷感」を1日1問で尋ね、回答も自然言語処理でスコアに反映する。看護部長・産業医は週次ミーティング前にダッシュボードで高リスク職員リストと推奨アクション(面談・配置転換・休暇取得)を確認し、優先順位をつけて対応できるようになる。年1回の質問票頼みだった従来のストレスチェックを、日々の業務データに基づく早期警戒網に置き換える。
国内看護師の年間離職率は約11%、医師の宿直・時間外労働が過労死ラインを超える例が珍しくなく、燃え尽き症候群(バーンアウト)は本人の自己申告に頼る現状では発見が遅れがちである。
ある地域中核病院の30代看護師は、夜勤明けの連続対応と人員不足による業務過多を半年間訴えられず、ある日突然の休職に至った事例が典型的である。人事・看護部長は月次の勤怠集計しか見ておらず、日々の残業時間・急な欠勤代行・電子カルテ入力時間の変化といった予兆データを統合的に把握する手段がない。既存のストレスチェック制度は年1回の質問票に依存し、実際の業務負荷変動との相関を追えないため「気づいたときには手遅れ」となる構造的欠陥がある。中小病院・クリニックはデータ分析専任スタッフを置く余裕がなく、離職者一人あたり採用・教育コストは看護師で約500万円ともいわれ経営インパクトも大きい。
時系列予測モデル(勾配ブースティング系+LSTM)が勤怠・カルテ操作ログの異常パターンを検知しバーンアウトリスクスコアを日次更新する。
自然言語処理エンジンがチャットボット対話の自由記述回答からネガティブ感情語・疲労兆候語を抽出しスコアに重み付け加算する。最適化アルゴリズムが人員配置データと照合し、シフト調整案(誰をどの日に休ませるべきか)を自動提案する。継続的な離職・休職実績データをモデルにフィードバック学習させることで、病院ごとの特性に応じた予測精度を四半期ごとに改善する。
病院の勤怠管理システム・電子カルテ操作ログ・シフト管理システムとAPI連携し、AIが日次で各職員の労働時間・夜勤頻度・連続勤務日数・カルテ入力速度低下・インシデント報告件数などを解析してバーンアウトリスクスコアを算出する。
リスクが閾値を超えた職員には、AI対話チャットボットが匿名性を保ちながら簡易な状態確認(睡眠時間・気分・業務負荷感)を1日1問形式で送り、回答内容を自然言語処理で解析してスコアに反映する。看護部長・産業医向けダッシュボードには部署単位・個人単位のリスク推移が可視化され、赤信号が出た職員には面談・配置転換・休暇取得の推奨アクションが自動生成される。管理者はダッシュボードで週次ミーティング前に高リスク職員リストを確認し、産業医面談の優先順位付けに使う運用となる。導入病院では既存の勤怠システムを変更せず、CSV連携またはAPI接続のみで初期セットアップが完結する設計とする。
| 看護師離職者の採用・教育コスト(年間離職者5名想定、1人約500万円) | 年額約2,500万円 |
| 欠員代行・派遣看護師の割増人件費 | 年額約600万円 |
| 年1回のストレスチェック外部委託・集計費用 | 年額約80万円 |
| バーンアウト起因のインシデント対応・医療事故対応コスト | 年額約300万円(想定) |
| 月額SaaS利用料(病床300床規模想定) | 月額35万円(年額420万円) |
| 初期導入・連携構築費(勤怠・電子カルテAPI連携) | 初年度のみ100万円 |
| 四半期分析レポート・マネジメント研修オプション | 年額200万円 |
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既存のストレスチェックは年1回の質問票頼りで、実際の業務負荷変動と相関づけられないため気づいたときには手遅れになりやすい。
看護部長・人事は月次の勤怠集計しか見ておらず、日々の残業・急な欠勤代行・カルテ入力時間の変化といった予兆データを横断的に把握する手段がない。中小病院はデータ分析専任スタッフを置けず、離職者一人あたり採用・教育コストは看護師で約500万円に達するため、早期発見の遅れが経営インパクトに直結する。地域中核病院の30代看護師が半年間不調を訴えられず突然休職に至った事例のように、自己申告頼みの仕組みでは限界がある。
MVP開発はリスクスコアモデルの精度検証やNLP調整を繰り返す前提のため、成果物の完成基準を事前固定しにくく準委任契約が向く。
一方、勤怠CSV取込や画面仕様が明確な部分は機能単位で請負契約とし、準委任をベースに一部マイルストーン請負を組み合わせる混合契約が現実的である。医療情報を扱うため、委託先とのISMS準拠のセキュリティ体制・再委託制限・匿名化処理の実装責任範囲を契約書に明記し、個人情報保護法・医療情報ガイドラインの遵守を仕様書レベルで具体化すること。産業医監修による閾値調整は継続的な合意形成が必要な作業のため、契約期間中の仕様変更(スコープ変更)対応方針も事前に取り決めておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 看護部長・師長、産業医(リスク検知結果の確認・面談判断を行う) |
| セカンダリ | 一般看護師・医師(チャットボットで日次状態確認に回答する対象職員) |
| 管理 | 病院側システム管理者(データ連携設定)、運営側カスタマーサクセス担当(モデル精度・運用サポート) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 勤怠・電子カルテAPI連携取込機能 | 勤怠・カルテのCSV/APIデータを取得→形式を統一・突合→日次統合ログを生成する |
| バーンアウトリスクスコア算出機能 | 日次統合ログを入力→LSTM+勾配ブースティングで解析→リスクスコアを算出 |
| チャットボット日次質問配信機能 | 高リスク職員IDを入力→匿名で1日1問配信→回答テキストを収集 |
| NLP感情・疲労兆候分析機能 | チャットボット回答文を入力→ネガティブ感情語・疲労語を抽出→重み付けスコアを加算 |
| 管理者ダッシュボード可視化機能 | リスクスコア・推移データを入力→部署別集計→ダッシュボードにグラフ表示 |
| 推奨アクション自動生成機能 | 高リスク判定結果を入力→ルール判定→面談・休暇等の推奨アクションを表示 |
| シフト最適配置提案機能 | リスクスコア・シフト表を入力→最適化アルゴリズムで調整→休養推奨シフト案を出力 |
| 予測モデル継続学習機能 | 離職・休職実績データを入力→四半期毎に再学習→予測モデル精度を更新 |
| 産業医・EAP紹介マッチング機能 | 高リスク職員情報を入力→提携産業医リストと照合→紹介候補を管理者に提示 |
| 四半期分析レポート自動生成機能 | 蓄積リスクデータを入力→部署別離職リスク分析→レポートPDFを自動生成 |
| 匿名化・アクセス権限管理機能 | 個人識別情報を入力→匿名化処理・権限判定→権限別に閲覧データを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
hospitals | id, name, bed_count, contract_plan, contract_start_date, api_connection_type |
staff | id, hospital_id, department, role, hire_date, employment_status |
attendance_logs | id, staff_id, work_date, work_hours, night_shift_flag, consecutive_work_days |
emr_operation_logs | id, staff_id, log_date, input_speed_avg, input_error_count, session_duration |
risk_scores | id, staff_id, score_date, risk_score, risk_level, model_version |
chatbot_responses | id, staff_id, question_date, answer_text, sentiment_score, fatigue_keyword_count |
alerts | id, staff_id, alert_date, risk_level, recommended_action, status |
referrals | id, staff_id, referral_date, referral_target, referral_fee, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・認証画面 |
| 2 | 病院管理者ダッシュボード |
| 3 | 個人リスク推移画面 |
| 4 | 部署別リスク一覧画面 |
| 5 | チャットボット対話画面 |
| 6 | アラート・面談推奨画面 |
| 7 | レポート・エクスポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(医療情報向けISMS対応・可用性確保のため) |
| 2 | PostgreSQL(時系列勤怠データの管理に適するため) |
| 3 | Python/LightGBM(勾配ブースティングモデル構築のため) |
| 4 | PyTorch/LSTM(時系列異常検知モデル構築のため) |
| 5 | spaCy/BERT日本語モデル(チャット感情分析のため) |
| 6 | React(ダッシュボードUI高速構築のため) |
| 7 | FastAPI(勤怠・カルテAPI連携基盤構築のため) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%以上(月間ダウンタイム約3.6時間以内)、夜間バッチは02:00〜04:00に実施 |
| 性能 | 性能: 職員500名規模のリスクスコア日次バッチを30分以内に完了、ダッシュボード表示は3秒以内 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS(ISO27001)・プライバシーマーク取得、全通信をTLS1.2以上で暗号化、病院間データは論理分離 |
| データ保持 | データ保持: 勤怠・チャットログは最大5年保存、退職後1年でチャット回答は自動匿名化・廃棄 |
| 監査 | 監査: 管理者の閲覧・エクスポート操作は全件ログ記録し2年間保管 |
| 運用 | 運用: 障害時は1時間以内に一次復旧対応、月次メンテナンスは日曜深夜2時間以内に限定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力病院の勤怠データ・シフト表をExcelやCSVで受け取り、手作業で残業時間や連続勤務日数の変化を集計し、離職・休職の実績と照らして予兆パターンの仮説を検証する。 | 外部ツール利用料と協力病院への訪問交通費程度に収まる水準 |
| ②最小システム | CSVアップロード方式でリスクスコアを自動計算する簡易ダッシュボードを作り、産業医・看護部長に週次で見てもらいながら閾値やアラートの出し方を調整する。 | 小規模な外部エンジニアへの委託と、クラウド利用料で収まる水準 |
| ③本開発 | 勤怠管理システム・電子カルテとのAPI連携、チャットボット対話機能、自動アクション提案までを実装し、複数病院での有償パイロットに耐える運用体制に仕上げる。 | 外部開発チームへの数か月単位の委託費用とセキュリティ認証取得費用が中心の水準 |
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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100〜500床規模の地域中核病院の看護部長 | 離職予兆データの現場ニーズと勤怠・カルテ連携の実現可能性を確認するため | 地域医師会・看護協会の紹介、または病院経営セミナーでの名刺交換から接触 |
| 病院の産業医(専属または委嘱契約の外部産業医) | リスクスコアの閾値設計・面談運用フローの妥当性を医学的観点で監修してもらうため | 日本産業衛生学会の会員紹介、または提携予定病院からの紹介を依頼 |
| 病院情報システム部門の責任者(電子カルテ・勤怠システム管理者) | API連携・CSV連携の技術的制約とセキュリティ要件を初期段階で把握するため | 電子カルテベンダー(富士通Japan等)の担当者経由で紹介を受ける |
| 医療機関向けITベンダーの営業責任者(代理店提携候補) | 既存顧客病院への導入チャネルを確保し初期導入コストを下げるため | 医療IT系展示会(HEALTHCARE Innovation等)や業界紙広告経由でアプローチ |
| 病院事務長または経営企画部門の担当者 | 採用コスト削減効果を予算承認者の視点で訴求し契約決裁ルートを把握するため | 看護部長・産業医との面談後に紹介を依頼し経営会議への提案機会を得る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元同僚・知人の看護部長への直接相談 | 元同僚や知人の看護部長に、離職予兆の把握で困っている実情を聞かせてほしいと頼み、そこから他院の看護部長を紹介してもらう |
| 産業医向け勉強会・研究会への参加 | 産業医が集まる研究会や勉強会に参加し、面談優先順位付けで困っていることを聞かせてほしいとお願いする |
| 医療ITベンダー・医療経営コンサルタントからの紹介 | 提携候補のベンダーや経営コンサルタントの担当者に、既存の取引先病院を紹介してもらえないか依頼する |
| 病院経営者向け医療経営セミナーでの直接営業 | 医療経営セミナーに参加し、名刺交換した経営者や看護部長にトライアル導入の相談を持ちかける |
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 | 法人設立後まもない代表者（創業者本人の自己資金があること） | 運転資金の融資枠として利用でき、融資総額は880万円を想定している。着金まで時間差があるため早期の申請が望ましい |
| 信用保証協会の創業関連保証（制度融資） | 法人設立後の中小企業・小規模事業者 | 公庫融資と併用することで金融機関からの追加調達の道を確保し、資金の底（67.6万円）に備える安全網になる |
| 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（導入側の病院、または登録IT導入支援事業者としての当社） | 導入病院側の初期費用負担を軽減できるため、営業時に導入障壁を下げる材料として案内できる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（販路開拓・広報活動を行う事業者） | 医療経営セミナー出展や営業資料作成など、初期の販路開拓費用の一部に使える可能性がある |
| 自治体の創業助成事業（東京都中小企業振興公社の創業助成事業等、各自治体版あり） | 対象自治体内で創業する事業者 | 事務所賃借料・人件費・広告費等の一部が対象となり得るため、代表1名体制の期間の固定費補填に使える可能性がある |
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。
メンタルヘルス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的な表示です。