Who（誰が）
従業員300〜3000名規模企業の人事・産業保健部門、休職中の従業員本人、産業医・保健師、社労士事務所やEAP事業者、健康保険組合が主な関係者となる。
対象とする社会課題：メンタル不調等による長期休職者の復職が進まず、離職・再休職を繰り返す問題
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。
産業保健スタッフが1〜2名で休職者10名以上を抱える現場では、一人ひとりに合わせた復帰プランを作る時間がない。結果として画一的な「試し出勤」しか用意できず、体調の波が見えないまま復職し、また休職する人が後を絶たない。この事業は、日々の小さな体調データを見える化し、産業医の判断を支えることで、遠回りに見える回復の道を歩きやすくする。
※ 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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リターンナビは、メンタル不調で休職した従業員がスマホアプリに毎日3分、睡眠・気分・活動量を入力すると、AIがその変化から回復トレンドを推定し「来週は在宅2時間、再来週は週2出社」といった段階的な復職プランを自動で提案するサービスです。
人事・産業保健スタッフはダッシュボードでAIの提案と根拠データを確認し、主治医の診断書内容も加味して承認・微調整するだけで、これまで経験と勘に頼っていた復職判断を客観データで補強できます。休職者にはAIチャットが毎朝声かけを行い、体調急変時は自動でスタッフに通知が届くため、専任スタッフ1〜2名で休職者10名以上を抱える中堅企業でも、無理なく安全に復職支援を継続できるようになります。
厚生労働省の調査では、メンタル不調による休職者のうち約4〜5割が復職後5年以内に再休職・退職しているとされる。
企業の産業医・保健師は多忙で、休職者一人ひとりに合わせた復帰プランを継続的に見直す時間がなく、多くは「試し出勤→フルタイム」という画一的な段階しか用意できていない。休職者本人も、体調の波が見えないまま「戻れる自信がない」不安を抱え、人事担当者は法的リスクを恐れて判断を先送りしがちである。従業員300〜3000人規模の中堅企業では専任の産業保健スタッフが1〜2名しかおらず、休職者が同時に10名以上いるケースも珍しくない。結果として、休職の長期化・再発・訴訟リスクが企業の人的コストとして年々積み上がっている。
①自己記入データ・活動量ウェアラブル連携データから時系列予測モデル(LSTM等)で体調回復曲線を推定し、無理のない負荷増加ペースを算出する。
②自然言語対話AIが毎日のチェックインを行い、テキストの感情分析で異変の兆候(希死念慮ワード等)を検知しアラートを発報する。③強化学習ベースの最適化エンジンが、業務内容・通勤時間・上長のフィードバックを踏まえて次段階の業務内容を個別最適化して提案する。④蓄積データを匿名化し、企業横断で「再休職につながりやすいパターン」を統計モデルで抽出し、産業医への提案精度を継続的に改善する。
休職者はスマホアプリで毎日の睡眠・気分・活動量・簡単な自己記入式チェックリスト(3分)を入力し、AIがそのデータから体調の回復トレンドを予測して、次の1〜2週間単位の業務復帰ステップ(在宅短時間→通勤なし業務→週3出社など)を自動生成する。
人事・産業保健スタッフはダッシュボードでAIが提示した復職プラン案と根拠データを確認し、必要に応じて主治医の診断書内容を加味して微調整・承認する。承認されたプランは対話型AIチャットが休職者に毎朝声かけを行い、体調の急変時には自動でアラートを産業保健スタッフに送る。復職後3ヶ月は同様のモニタリングを継続し、再休職の兆候をAIが検知した段階で早期に業務負荷を調整する提案を行う。この一連のフローにより、休職者は「見える化された小さな回復ステップ」を安心して進められ、企業側は属人的だった復職判断を客観データで補強できる。
| 再休職者が出た場合の代替要員の中途採用費用(紹介会社手数料、年3〜4名発生想定) | 年間300万円〜400万円 |
| 復職判断を巡る労務紛争・解雇無効訴訟対応の弁護士費用(発生時) | 1件あたり50万円〜200万円 |
| 産業保健スタッフ2名分の残業代(復職プラン作成・個別面談調整に月20時間超過想定) | 年間約72万円(月20時間×時給3,000円×12ヶ月) |
| 休職長期化に伴う人事担当者の管理工数(Excel管理・進捗確認の属人業務) | 年間約120万円相当(人事担当者の稼働時間換算) |
| SaaS利用料(休職者10名・最低契約人数) | 年間96万円(1名月額8,000円×10名×12ヶ月) |
| 導入・運用設計支援費(初期一括) | 初回100万円(税別、50万円〜150万円レンジの標準プラン) |
| 健保組合向けパッケージ(中規模健保・被保険者数に応じた年間契約) | 年間500万円 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
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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従業員300〜3000人規模の企業では産業保健スタッフが1〜2名しかおらず、休職者が同時に10名以上いても一人ひとりの体調変化を見ながら復職プランを見直す時間が取れていない。
結果として「試し出勤→フルタイム」という画一的な段階しか用意できず、厚労省調査でも休職者の約4〜5割が復職後5年以内に再休職・退職している。休職者本人も体調の波を客観的に把握できないまま「戻れる自信がない」不安を抱え、人事担当者は法的リスクを恐れて復職判断を先送りしがちである。日々の体調データを見える化し、AIが次の一歩を具体的に提案する仕組みがなければ、この属人化と先送りの構造は変わらない。
検証フェーズからβ版構築・パイロット運用までは要件が臨床監修医との協議で頻繁に変わるため準委任契約が適している。
正式版リリース後もAIモデルのチューニングやダッシュボードUIの改善が継続するため、開発全体を通じて準委任を基本とし、画面デザインなど仕様が固まった部分のみ請負での切り出しを検討する。発注時は、AIの提案精度や再休職率低減効果を成果物の完成条件にしないこと、産業医の最終承認を必須とする運用ルールをシステム仕様書に明記すること、ISMS取得や個人情報保護法対応の責任分界点を契約書に明示することに注意する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | メンタル不調により休職中の従業員（アプリで日次チェックイン・AIチャットとやり取りする本人） |
| セカンダリ | 企業の人事担当者・産業保健スタッフ（産業医・保健師）、社労士事務所やEAP事業者の担当者 |
| 管理 | SaaS運営会社の管理者、および企業側のシステム管理者（人事部門責任者、アカウント・権限を管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 日次セルフチェック入力 | 休職者が睡眠・気分・活動量・チェックリストを入力→DB保存→予測モデル用データに変換 |
| ウェアラブル連携データ取得 | ウェアラブル機器の活動量・心拍データを自動取得→形式変換→予測モデルの入力データに統合 |
| 体調回復曲線予測(AI) | 日次データ・活動量を入力→LSTM時系列モデルで解析→回復曲線と負荷増加ペースを出力 |
| 復職ステップ自動生成(AI) | 回復曲線・業務内容・通勤時間を入力→AIが最適化計算→次1〜2週間の復帰ステップ案を出力 |
| 産業保健ダッシュボード承認 | AI生成プラン案と根拠データを表示→スタッフが確認・微調整→承認済みプランを確定・保存 |
| 主治医診断書取込 | 診断書テキスト・PDFを人事が登録→調整項目をAIが抽出→ダッシュボードのプランに反映 |
| 対話AI毎朝声かけ | 承認済みプランに基づき毎朝質問を送信→休職者の回答を取得→感情分析エンジンへ連携 |
| 異変検知アラート発報(AI) | チャット回答テキストを感情分析→希死念慮等の兆候を検知→産業保健スタッフへ即時アラート送信 |
| 業務内容個別最適化提案(AI) | 業務内容・上長フィードバック・通勤時間を入力→強化学習で最適化→次段階業務案を提案 |
| 匿名化データ統計分析(AI) | 企業横断の復職データを匿名化→統計モデルで再休職パターンを抽出→提案精度改善に反映 |
| 復職後モニタリング | 復職後3ヶ月の日次データを継続収集→再休職兆候をAIが検知→業務負荷調整提案を自動発行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | user_id, company_id, role(休職者/人事/産業医), name, email, hashed_password, created_at |
companies | company_id, name, contract_plan, contract_start_date, max_users, industry_type |
daily_checkins | checkin_id, user_id, date, sleep_hours, mood_score, activity_level, checklist_json, free_text |
wearable_data | record_id, user_id, date, steps, heart_rate_avg, sleep_stage_json, device_type |
recovery_plans | plan_id, user_id, phase_no, start_date, end_date, work_hours_per_day, work_type(在宅/通勤), status |
alerts | alert_id, user_id, detected_at, alert_type(希死念慮/急変等), severity, resolved_flag, assigned_staff_id |
plan_approvals | approval_id, plan_id, approver_id, approved_at, comment, edited_fields_json |
chat_logs | log_id, user_id, timestamp, sender(AI/user), message_text, sentiment_score |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 毎日チェックイン入力画面 |
| 2 | AIチャット対話画面 |
| 3 | 復職プラン確認画面 |
| 4 | 産業保健ダッシュボード |
| 5 | プラン承認・微調整画面 |
| 6 | アラート一覧・詳細画面 |
| 7 | 匿名化レポート閲覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(EC2/RDS/S3): ヘルスデータ管理でISMS対応実績が豊富 |
| 2 | PostgreSQL: 時系列データと関連テーブルの整合性管理に適合 |
| 3 | Python+PyTorch: LSTM等の時系列予測モデル構築に標準的 |
| 4 | FastAPI: AI推論APIを軽量・高速に提供できる |
| 5 | React Native: iOS/Android同時開発でアプリ工数を削減 |
| 6 | React+TypeScript: 管理画面の型安全な開発に採用 |
| 7 | Difyまたは自社LLM基盤: 対話AI・感情分析の迅速な実装に利用 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaSのSLA99.5%以上、月間ダウンタイム3.6時間以内を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS(ISO27001)取得、通信・保存データはAES256相当で暗号化、個人情報保護法・労働安全衛生法に準拠 |
| 性能 | 性能: チャット応答3秒以内、AI予測バッチは日次1回全休職者分を30分以内に完了する想定 |
| バックアップ/災害対策 | バックアップ/災害対策: データバックアップは日次実施、RPO24時間・RTO4時間以内を目標とする |
| 運用 | 運用: 異変検知アラートは発報から5分以内にスタッフへ通知、24時間以内の一次対応を運用ルール化する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 同時利用休職者数3000名、ダッシュボード同時アクセス300セッションまで対応可能な設計とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 産業医の協力を得て、休職者数名分のチェックリスト回答をスプレッドシートで手動集計し、復職ステップの案を人手で作成して精度と手間を確認する | 産業医への相談料と交通費程度の水準感 |
| ②最小システム | スマホの簡易入力フォームとダッシュボードを外部ツールで組み合わせ、AIによる回復トレンド予測は簡易ロジックで代替して数社パイロットで運用する | 外部SaaSの利用料と外注デザイン費の水準感 |
| ③本開発 | 時系列予測モデルと対話型AIチャット、アラート機能を自社開発し、ISMS取得を見据えたデータ管理体制を整えて正式版としてリリースする | エンジニア複数名の人件費と外注開発費が数か月分かかる水準感 |
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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10年の収支と資金の集め方、財務、KPI、資本政策、そして図解付きのフル事業計画書・AI実装仕様書……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 従業員300〜3000名規模企業の嘱託産業医(臨床監修候補) | AIプランの臨床的妥当性検証と監修体制構築に不可欠なため | 産業医科大学同窓会や日本産業衛生学会の名簿経由で紹介依頼 |
| EAP事業者(従業員支援プログラム提供会社)の事業責任者 | 既存の休職者支援導線に相乗りでき代理店提携の第一候補となるため | 日本EAP協会の会員企業リストから中堅事業者へ直接アプローチ |
| 中堅~大手企業を顧客に持つ社会保険労務士事務所の代表社労士 | 復職判断業務の実務代行者であり販売チャネルとして最重要のため | 全国社会保険労務士会連合会の名簿や勉強会・セミナーで接点構築 |
| 健康保険組合連合会または単一健保組合の保健事業担当者 | 健保パッケージ販売軸の意思決定者であり被保険者への一括提供が可能なため | 健保連の保健事業セミナーや自治体主催の健康経営イベントで名刺交換 |
| 従業員1000名規模企業の人事部長または専任保健師 | 現場の休職者管理の課題感とAI活用への抵抗感を直接ヒアリングするため | 健康経営銘柄企業のIR担当窓口や人事系交流会(HR勉強会)経由で打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 提携候補のEAP事業者への紹介依頼 | 「休職者対応で手一杯な企業を紹介してほしい、まずは無料でパイロット導入したい」と伝え、既存クライアント企業への橋渡しを依頼する |
| 社労士事務所との勉強会 | 「産業保健スタッフの工数削減の実例を紹介したい」と勉強会開催を提案し、顧問先の人事担当者を紹介してもらう |
| 産業医・保健師の個人的なつながり | 知人の産業医に「復職判断のたたき台をAIで作る仕組みを試してほしい」と依頼し、産業医契約先の企業に打診してもらう |
| 健康保険組合の担当者への直接アプローチ | 「加入企業の休職者対応で困っている事例はあるか」とヒアリングし、パッケージ導入前のモニター企業を紹介してもらう |
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 | 新たに事業を始める個人・法人の代表者 | 開発費や当初の人件費に充てる運転資金の柱になり、融資額は 500万円 を想定した資金計画に組み込める |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者（法人・個人事業主） | 社労士事務所向け説明会資料やホームページ・展示会出展など、代理店開拓の販路開拓費の一部を補助対象にできる |
| 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 | 休職者向けアプリや人事・産業保健向け管理画面の導入・利用料の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業者 | 創業初期の人件費・賃借料・広報費の一部をカバーでき、代表1名体制の期間の固定費負担を軽くできる |
| 研究開発型スタートアップ支援事業（NEDO SBIR制度） | 研究開発型のスタートアップ企業 | 体調回復曲線を予測するAIモデルの精度向上や強化学習エンジンの開発費が研究開発費として対象になり得る |
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。
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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。
この領域に取り組む仲間がコミュニティに複数います。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・登録データにもとづく自動集計の相対表示です。