Who（誰が）
訪問介護・通所介護・小規模多機能事業所を運営する法人(職員50名未満の中小事業所が中心、全国約2.8万カ所)
対象とする社会課題：介護現場の記録・請求・ケアプラン作成が分断され、職員の非対人業務時間が膨張している
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。
訪問介護の現場では、同じ利用者の情報を記録・請求・ケアプランに三度入力する作業が当たり前になっており、サービス提供責任者やケアマネは夜間や休日に持ち帰り作業をして疲弊している。特に中小事業所では専任事務員を雇う余裕もなく、記録漏れや請求ミスが起きやすい。この分断をひとつのプラットフォームでつなぎ直すことが、現場に人と向き合う時間を取り戻す道だと考えている。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資680万円の申請資料も、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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訪問介護・通所介護の現場職員がスマホやタブレットに向かって「〇〇さん、体温36.8度、食事8割摂取、歩行時ふらつきあり」と話しかけるだけで、AIが音声を自動でケア記録の構造化データに変換し、同じデータから介護報酬の請求レセプト下書きとケアプラン更新候補まで一気通貫で生成するSaaSです。
従来は記録ソフト・レセプトソフト・ケアプラン作成ソフトに同じ内容を3回入力していた作業が1回で完結し、サービス提供責任者やケアマネの夜間・休日の持ち帰り作業を減らします。管理者はダッシュボードで請求進捗・加算取りこぼし・記録未入力者を一覧確認でき、返戻リスクや職員の負担増を早期に把握できます。
訪問介護・通所介護事業所の現場職員は、1利用者あたり1日平均20〜30分をケア記録・介護報酬請求・ケアプラン更新の重複入力に費やしており、全国約210万人の介護職員のうち約4割が「記録業務が負担」と回答している(厚労省・介護labor調査ベース推計)。
記録ソフト、レセプトソフト、ケアプラン作成ソフトがそれぞれ別ベンダーで分断されているため、同じ内容を3回入力する二重・三重入力が常態化し、特に50床未満の中小事業所(全体の約7割)ではITリテラシーの高い専任事務員を雇えず、サービス提供責任者や介護支援専門員(ケアマネ)が夜間・休日に持ち帰り作業をしている。結果として離職率は業界平均14.3%(他産業平均より高水準)で、記録業務の負担が離職理由の上位に挙がる。既存の介護ソフトは「記録」「請求」「ケアプラン」いずれかに特化しており、法改正(2024年介護報酬改定など)への追従も個別対応のため現場のシステム連携コストが下がらない。誰も一気通貫で解決していないため、職員は結局手書きメモやExcelを併用し、記録漏れ・請求ミスによる返戻(平均で月間請求の3〜5%発生)も後を絶たない。
音声・自然言語処理AIが訪問介護員の口頭報告やフリーテキストをケア記録の構造化データ(ADL項目、バイタル、特記事項)に変換する。
ルールベース+機械学習のハイブリッドエンジンが介護報酬の算定要件・加算条件と記録データを突合し、請求レセプトの候補を自動生成、返戻リスクの高い項目をアラート表示する。時系列予測モデルが利用者ごとのADL推移・転倒リスク・体調変化を予測し、ケアプラン更新のタイミングと見直し内容を提案する。対話型AIアシスタントがケアマネとの質疑応答を通じて不足情報を補い、ケアプラン文書の草案をテンプレートに沿って自動作成する。
訪問介護員やケアマネがスマートフォンやタブレットに向かって「〇〇さん、体温36.8度、食事8割摂取、歩行時ふらつきあり」と話しかけるか、簡易フォームに要点だけ入力すると、AIが自然言語をSNSライクな介護記録フォーマットに自動整形する。
同じデータから、AIが介護報酬算定ルール(区分・加算要件)を照合して請求レセプトの下書きを自動生成し、事務員は最終確認とワンクリック送信をするだけになる。さらにAIは日々の記録の変化傾向(ADL低下、体重減少、転倒リスク上昇など)を検知し、次回のケアプラン更新時に「見直し候補項目」と根拠データをケアマネに提示、ケアマネは対話形式でAIに追加質問しながら数分でケアプラン原案を完成させる。現場職員は1回の入力で記録・請求・ケアプラン全てに反映される体験となり、入力時間を1利用者あたり従来の1/3程度に圧縮することを目指す。管理者はダッシュボードで事業所全体の請求進捗・加算取りこぼし・記録未入力者を一覧で把握できる。
| サ責・ケアマネ2〜3名分の記録・請求二重入力による残業代(月20時間×時給2,000円×2名想定) | 年間約96万円 |
| ケアマネの休日持ち帰りによるケアプラン作成作業(月8時間×時給2,500円) | 年間約24万円 |
| 請求返戻対応の再確認・再提出作業(月間請求300件中4%=12件×30分×時給1,500円) | 年間約10.8万円 |
| 記録負担起因の離職1名発生時の採用・教育コスト(採用費50万円+研修30万円想定) | 年間約80万円 |
| 月額SaaS利用料(利用者50名未満プラン) | 月額8万円(年間96万円) |
| 分析・加算最適化レポートアドオン | 月額2万円(年間24万円) |
| データ移行・導入支援(初回のみ) | 初期費用20万円 |
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訪問介護・通所介護の現場では、記録ソフト・レセプトソフト・ケアプラン作成ソフトがそれぞれ別ベンダーのため、職員は同じ利用者の同じ情報を3回入力しており、1利用者あたり1日20〜30分が重複入力に費やされている。
50床未満の中小事業所(全体の約7割)は専任事務員を雇えず、サービス提供責任者やケアマネが夜間・休日に持ち帰り作業をしている実態がある。結果として介護職員の離職率は業界平均14.3%と高水準で、記録業務の負担が離職理由の上位に挙がっている。既存ソフトは単機能特化のため法改正のたびに個別対応が必要となり、現場の入力負担も請求ミス(月間請求の3〜5%が返戻)も解消されていない。
音声認識精度のチューニングや制度変更への追従など要件が流動的なPoC・基盤構築フェーズ(0-6ヶ月)は準委任契約が適する。
国保連連携や請求レセプト生成など仕様が固まった機能の正式リリース(6-12ヶ月以降)は請負契約とし、返戻率改善などの検収基準を数値で明記する。発注時はAI提案の誤りによる誤請求が生じた場合の責任分界点(開発側の実装不備か、承認した職員側の確認不足か)を契約書に明記し、Human-in-the-loop設計をどこまでシステムで担保するか仕様書レベルで具体化する必要がある。国保連との接続テストは外部審査期間が読みにくいため、固定納期・固定金額の一括請負は避け、マイルストーン単位での契約が望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 訪問介護員・通所介護職員、サービス提供責任者(日々のケア記録入力) |
| セカンダリ | ケアマネジャー(ケアプラン作成・見直し)、事務員(請求内容確認・送信) |
| 管理 | 事業所管理者・経営者(ダッシュボードで請求進捗・加算取りこぼしを把握)、開発側のシステム管理者(制度改定に伴う算定ルールDB更新) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 音声・自然言語記録構造化 | 職員の音声/テキスト入力→AIが自然言語解析→ADL・バイタル等の構造化記録を出力 |
| 算定ルール突合レセプト自動生成 | 構造化記録を入力→介護報酬算定ルールと突合→レセプト下書きを自動生成 |
| 返戻リスクアラート | レセプト下書きを入力→過去返戻パターンと照合→リスク高項目を警告表示 |
| ADL推移・転倒リスク予測 | 時系列記録データを入力→予測モデルが分析→ADL低下・転倒リスクスコアを出力 |
| ケアプラン見直し候補提示 | リスクスコアと記録推移を入力→AIが変化を検知→見直し候補と根拠データを提示 |
| 対話型ケアプラン草案作成 | ケアマネとの質疑応答を入力→AIが不足情報を補完→ケアプラン草案を自動生成 |
| 管理者ダッシュボード | 事業所の記録・請求データを入力→集計処理→進捗・加算取りこぼし・未入力者を一覧表示 |
| 国保連電子請求連携 | 確定レセプトを入力→国保連送信フォーマットに変換→電子請求として送信 |
| 請求代行・返戻対応管理 | 返戻通知を入力→原因分析し再請求データを作成→国保連へ再送信 |
| 既存ソフトデータ移行支援 | 既存ソフトの利用者・記録データを入力→フォーマット変換→本システムへ一括取込 |
| 加算最適化・離職リスク分析レポート | 蓄積された記録・請求データを入力→統計分析→加算取りこぼし診断と離職リスクを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities(事業所) | id, name, service_type, prefecture, plan_type, contract_start_date |
staff_users(職員) | id, facility_id, name, role, license_no, hire_date |
care_recipients(利用者) | id, facility_id, name, birth_date, care_level, insurance_no |
care_records(ケア記録) | id, recipient_id, staff_id, recorded_at, adl_data, vital_data, free_text, input_method |
billing_claims(請求レセプト) | id, recipient_id, facility_id, service_month, claim_status, amount, addition_codes |
care_plans(ケアプラン) | id, recipient_id, care_manager_id, plan_version, goals, services_included, created_at |
risk_predictions(リスク予測) | id, recipient_id, prediction_type, score, predicted_at, model_version |
claim_rejections(返戻履歴) | id, claim_id, rejection_reason, rejection_date, resolved_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・職員選択画面 |
| 2 | 音声・簡易記録入力画面 |
| 3 | 利用者別記録一覧画面 |
| 4 | 請求レセプト確認画面 |
| 5 | ケアプラン提案・編集画面 |
| 6 | 事業所管理ダッシュボード |
| 7 | 返戻・加算アラート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Whisper API(音声認識、日本語現場発話の精度確保) |
| 2 | GPT系LLM(自然言語→ADL構造化データ変換) |
| 3 | PostgreSQL(利用者ごとの時系列履歴管理に適合) |
| 4 | AWS ECS/RDS(介護データの可用性・段階的拡張) |
| 5 | 国保連電子請求連携モジュール(請求送信の必須基盤) |
| 6 | Python/FastAPI(算定ロジック・予測モデルのAPI化) |
| 7 | React/TypeScript(タブレット現場UIの開発効率) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上を目標とし、計画停止を除くダウンタイムを月3.6時間以内に抑える想定 |
| 性能 | 性能: 音声入力から構造化記録への反映を平均5秒以内、同一事業所で同時50端末利用に耐える設計とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 要配慮個人情報を扱うためISMS認証取得を目指し、通信・保存データはAES256相当で暗号化する |
| 制度対応 | 制度対応: 介護報酬改定の施行日30日前までに算定ロジックをテスト・リリース完了する運用体制とする |
| バックアップ/復旧 | バックアップ/復旧: 記録・請求データは日次バックアップとし、RTO4時間・RPO24時間以内を目安に復旧できる設計とする |
| 監査ログ | 監査ログ: 記録・請求・ケアプランの全操作履歴を5年間保存し、レセプト訂正履歴を追跡可能にする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | モデル事業所数カ所で、職員の口頭報告を人が手作業でSNSライクな記録フォーマットに整形し、既存のレセプトソフトへの転記時間を計測して削減効果の仮説を検証する | 交通費と簡易な記録用シート・スプレッドシート費用程度 |
| ②最小システム | 音声入力を自然言語処理APIで構造化データに変換し、介護報酬算定ルールの一部だけをルールベースで突合してレセプト下書きを自動生成する最小機能を実装し、実際の請求業務で試す | AI利用料（音声認識・自然言語処理API）と外注エンジニアの数週間分の稼働 |
| ③本開発 | 国保連への電子請求連携、ケアプラン提案の対話型AI、管理者ダッシュボードを含めた正式版を開発し、有料SaaSとして複数事業所へ本格導入する | 外注または正社員エンジニアで数か月分の開発費用に加え、国保連接続開発費・算定ルールDB構築費 |
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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 |
|---|---|---|
| 職員50名未満の訪問介護事業所の経営者・管理者 | PoCモデル事業所として現場の入力実態と課題感を直接検証できるため | 地域の介護経営者セミナーや訪問介護事業者連絡会の勉強会に参加し名刺交換する |
| 居宅介護支援事業所の主任ケアマネジャー | ケアプラン更新業務の実務フローと対話型AIへの要求水準を把握するため | 地域介護支援専門員協議会の定例会・研修会に見学参加し個別に声をかける |
| 都道府県国民健康保険団体連合会(国保連)の電子請求システム担当職員 | 電子請求(伝送)接続の技術仕様・審査基準を早期に確認するため | 国保中央会の介護伝送関連問い合わせ窓口に事業計画を添えて面談を申し込む |
| 既存の介護記録ソフトベンダーの事業提携担当者 | データ連携API開放の可否と代理店提携条件を探るため | ベンダーの導入事例展示会・介護テック系展示会(CareTEXなど)のブースで名刺交換する |
| 元ケアマネ・元介護事業所経営者のドメインエキスパート候補 | 介護報酬算定ロジック設計とHuman-in-the-loop運用設計の監修者を確保するため | 介護経営コンサルタント紹介会社や知人ケアマネの紹介で個別面談を設定する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域の居宅介護支援事業所連絡会・ケアマネ勉強会 | 「記録と請求とケアプランが1回入力で終わる仕組みを一緒に試してもらえませんか」と、無料モニター参加を条件にヒアリング枠をお願いする |
| 訪問介護・通所介護事業所への直接訪問（飛び込み・紹介） | サービス提供責任者に「夜間の持ち帰り作業を減らせるか一緒に検証したい」と伝え、実際の記録業務を見せてもらう約束を取り付ける |
| 社会保険労務士事務所との紹介ネットワーク | 顧問先の介護事業所を多く抱える社労士に「離職率改善につながる業務改善ツールとして紹介してもらえないか」と依頼する |
| 自治体・介護事業者連合会主催の経営者向けセミナー | 登壇や協賛を打診し、セミナー後の個別相談枠で「まず現状の入力時間を一緒に測らせてほしい」と声をかける |
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 新規開業資金（創業融資） | 税務署に開業届を出す前後の法人成り創業者。自己資金 100万円 を元手に法人設立した場合が対象 | 運転資金の融資枠を活用し、国保連連携開発や人件費の立ち上げ資金に充てられる。融資合計は 680万円 を想定し、着金までの資金繰りを見込んで動く |
| 都道府県が実施する介護分野生産性向上推進事業（介護ロボット・ICT導入支援事業） | 訪問介護・通所介護事業所などICT導入を検討する介護保険サービス事業者 | 導入先の事業所側がこの補助を使ってSaaS利用料や初期費用の負担を軽くできるため、営業トークとして提示でき導入ハードルが下がる |
| 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（介護事業所側が申請主体） | ケアログAIをIT導入補助金の対象ツールとして登録できれば、顧客の初期費用・月額費用の実質負担が下がり成約率が上がる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会議所・商工会の管轄地域にある小規模事業者（自社側も対象になりうる） | 展示会出展費・チラシ制作費・ウェブ広告費などセミナー集客や販促の初期費用の一部に充てられる |
| 東京都 創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 都内で創業から一定期間内の中小企業者・個人 | 人件費・賃借料・専門家謝金などの一部を助成対象にでき、代表1名体制からの採用初期費用の軽減に使える（本社所在地が対象地域の場合のみ） |
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。
同じ介護・高齢化領域に挑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表示です