Who（誰が）
訪問看護ステーションの管理者・常勤看護師、二次医療圏単位で連携する複数法人、地域医師会・看護協会、そして買収検討企業の医療介護ICT・人材プラットフォーム事業部門が主な関係者となる。
対象とする社会課題：訪問看護ステーションの人員不足による24時間緊急対応の破綻リスク
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。
小規模な訪問看護ステーションほど、たった数人の看護師が夜も休日も交代なく呼び出しを受け続けている。体調を崩したり連休が重なったりすれば代わりがおらず、看取り期の利用者が不本意な救急搬送になることもある。法人の壁を越えて空き時間と技能を共有できれば、ひとりの看護師に背負わせずに24時間対応を守れるはずだと考えた。
※ 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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N-Relayは、訪問看護ステーションが1法人だけで24時間オンコール体制を抱え込まず、近隣エリアの空き看護師と助け合える広域プラットフォームです。
参加ステーションは毎朝スマホで看護師の空き時間・資格・移動可能範囲を登録し、夜間に利用者宅で急変が起きると担当看護師が症状を音声入力、AIが緊急度を判定し最短距離・スキル一致の代替看護師を3名まで自動打診します。打診を受けた看護師はAIが要約したカルテ・既往歴を30秒で確認してから訪問し、帰社後は音声から看護記録の下書きが自動生成され担当ステーションに即共有されます。これにより、1人の看護師が月10回以上呼ばれる過重労働と、代替要員不在による不本意な救急搬送を減らします。
全国約1.5万カ所の訪問看護ステーションのうち約6割が看護師5人未満の小規模事業所であり、24時間対応加算を取得していても実際には管理者や少数の常勤看護師が輪番でオンコールを担い続け、月10回以上の夜間呼び出しで離職に至るケースが後を絶たない。
利用者Aさん(78歳、独居、末期がん在宅療養)の看取り期には夜間の疼痛急変対応が必須だが、担当ステーションの看護師が体調不良や連休で不在になると代替要員がおらず、家族が救急車を呼び不本意な入院搬送になる事例が全国で頻発している。厚労省調査でも訪問看護師の年間離職率は約15%と病院看護師の倍近く、主因は「オンコール負担」が最上位である。既存の解決策は同一法人内でのシフト調整に限られ、法人を超えた広域での看護師の空き時間・移動可能範囲・対応可能疾患の共有基盤が存在しないため、隣接エリアに余力があっても活用できない構造的な非効率が放置されている。
①需要予測AI: 過去の緊急コール履歴・利用者の疾患ステージ・気象データ・曜日パターンから翌日以降の緊急訪問発生確率を地域単位で予測しシフト計画を支援する。
②自然言語トリアージAI: 音声・テキストで入力された症状情報を緊急度スコア(高/中/低)に分類し対応優先順位を判定する。③マッチング最適化AI: 移動距離・保有資格・過去対応実績・現在の疲労度(直近勤務時間)を制約条件とした組合せ最適化で最適な代替看護師を数秒で提示する。④記録生成AI: 訪問中の音声メモや入力データから看護記録の草案を自動生成し記入時間を短縮する。
参加ステーションは日次でスマホアプリに稼働可能な看護師の空き時間・保有資格(緩和ケア認定・小児対応等)・移動可能半径をワンタップ登録し、AIがそれを需要予測モデルと突合して当日夜間の対応可能人員マップを自動生成する。
利用者宅で急変が発生すると、担当ステーションのスタッフがアプリに症状(疼痛、呼吸苦、発熱等)を音声入力し、自然言語処理AIが緊急度をトリアージ判定した上で、最短移動時間・保有スキル・過去の対応実績を考慮した最適化アルゴリズムが広域内の代替看護師候補を3名に絞って自動打診する。看護師はチャット型AIアシスタントとの対話でカルテ要約・既往歴・直近のバイタル推移を30秒で把握してから訪問先へ向かえるため、初対面の利用者でも安全に対応できる。訪問後はAIが音声記録から看護記録の下書きを自動生成し、担当ステーションへ即時共有することで情報連携の断絶を防ぐ。管理者は週次レポートでAIが算出した地域全体の需給ギャップ予測(曜日別・天候別の急変発生率予測)を確認し、翌週の人員配置を調整する。
| オンコール手当・夜間呼び出し対応の人件費(輪番担当の時間外割増含む) | 1事業所あたり年間約180万円の想定 |
| 看護師離職による採用・教育コスト(離職率15%、1人あたり採用費用込み) | 1事業所あたり年間約120万円の目安 |
| 代替要員不在による不本意な救急搬送・入院(在宅看取り失敗による診療報酬機会損失含む) | 利用者1人あたり1回発生で搬送・入院関連コスト数十万円規模の想定 |
| 夜間対応不能による24時間対応加算の算定不安定化・返還リスク | 1事業所あたり年間十数万円〜の目安 |
| 月額プラットフォーム利用料(看護師5人未満ステーション向け) | 月額35,000円 |
| 緊急代行マッチング従量課金(依頼元ステーション負担、1件あたり) | 1件8,000円 |
| AI看護記録連携オプション(レセプトソフトAPI連携込み) | 月額15,000円 |
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全国の訪問看護ステーションの約6割は看護師5人未満の小規模事業所で、24時間対応加算を取っていても実際は管理者や少数の常勤看護師が輪番でオンコールを回し続けており、月10回以上の夜間呼び出しが常態化して離職の主因になっている。
利用者Aさんのように独居で看取り期にある人が夜間に疼痛急変を起こしても、担当看護師が体調不良や連休で不在だと代わりがおらず、家族が救急車を呼んで不本意な入院搬送になる事例が全国で起きている。既存の解決策は同一法人内のシフト調整止まりで、法人を超えて近隣の空き看護師を探す仕組みが存在しないため、隣のエリアに余力があっても使えない構造的な非効率が放置されている。
MVP部分（空き時間登録、トリアージ・マッチングの基本画面、記録生成の基本機能）は要件を確定できるため請負契約が向くが、AIモデル（需要予測・トリアージ・最適化）の精度チューニングは実データを見ながら継続改善が必要なため準委任契約が適する。
特にトリアージAIは医療安全に直結するため、精度検証の完了基準（一致率90%等）を契約書に明記し、検証未達時の追加改修範囲を事前に取り決めておくこと。個人情報・医療情報を扱うため、委託先のセキュリティ監査体制と再委託先の範囲を契約時に必ず確認する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 加盟訪問看護ステーションの看護師（オンコール担当者・代行対応者）および管理者 |
| セカンダリ | 利用者本人・家族、地域医師会・看護協会・地域包括支援センターの担当者 |
| 管理 | プラットフォーム運営会社のカスタマーサクセス担当およびシステム運用管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 稼働情報登録機能 | 看護師の空き時間・保有資格・移動可能半径を入力→日次集計→当日対応可能人員マップを自動生成する。 |
| 需要予測AI機能 | 過去コール履歴・気象・曜日データを入力→AIが確率予測→翌日以降の緊急訪問発生確率を地域別に出力する。 |
| 音声症状入力機能 | 現場看護師が症状を音声入力→音声認識でテキスト化→症状テキストをトリアージAIへ送信する。 |
| 自然言語トリアージAI | 症状テキストを入力→NLPで緊急度を解析→高中低の緊急度スコアを出力する。 |
| マッチング最適化AI | 緊急度・移動距離・資格・疲労度を入力→組合せ最適化計算→代替看護師候補3名を自動提示する。 |
| 打診・応諾チャット機能 | 候補看護師へ自動打診を送信→看護師が応諾/辞退を選択→依頼元ステーションへ結果を通知する。 |
| カルテ要約AIアシスタント | 利用者IDを入力→既往歴・直近バイタルをAIが要約→チャットで30秒以内に看護師へ提示する。 |
| 訪問後記録生成AI | 訪問中の音声メモを入力→AIが音声解析・要約→看護記録の下書きを自動生成し共有する。 |
| 記録確認・編集機能 | AI生成記録草案を入力→看護師が確認・修正→確定記録を保存しステーションへ即時共有する。 |
| 週次需給ギャップレポート | 稼働実績・予測データを入力→AIが集計分析→曜日別天候別の需給ギャップ予測を配信する。 |
| レセプトソフトAPI連携 | 確定看護記録を入力→API変換処理→カイポケ等外部レセプトシステムへ自動送信する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
stations | station_id, name, address, medical_area_code, contract_plan, contact_person, phone |
nurses | nurse_id, station_id, name, qualification_flags, license_no, hire_date, employment_status |
availability | availability_id, nurse_id, date, start_time, end_time, movable_radius_km, fatigue_score |
patients | patient_id, station_id, name, birth_date, disease_stage, care_plan_summary, family_contact |
emergency_requests | request_id, patient_id, requesting_station_id, symptom_text, triage_score, created_at, status |
matching_results | matching_id, request_id, candidate_nurse_id, rank, distance_km, accepted_flag, response_time_sec |
visit_records | record_id, matching_id, nurse_id, visit_start, visit_end, vitals_json, ai_draft_text, final_text |
billing_transactions | transaction_id, station_id, type, amount, target_month, matching_id, paid_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 稼働時間登録画面 |
| 2 | 緊急コール音声入力画面 |
| 3 | トリアージ結果確認画面 |
| 4 | 代替看護師候補提示画面 |
| 5 | カルテ要約閲覧画面 |
| 6 | 訪問記録下書き編集画面 |
| 7 | 管理者週次需給レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(医療情報向け高可用性・監査ログ対応) |
| 2 | Amazon Transcribe Medical(医療用語対応の音声認識) |
| 3 | GPT系API(症状トリアージ・記録文生成) |
| 4 | Python+OR-Tools(看護師マッチングの組合せ最適化) |
| 5 | PostgreSQL(医療データの整合性・トランザクション管理) |
| 6 | React Native(iOS/Android共通の現場向けアプリ) |
| 7 | Auth0(医療情報アクセスの多要素認証・権限管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 夜間緊急対応のためシステム稼働率99.9%以上(月間ダウンタイム43分以内)を目標とする。 |
| 性能 | 性能: 症状入力からマッチング候補提示まで平均10秒以内、トリアージ判定は3秒以内で応答する想定。 |
| セキュリティ | セキュリティ: 通信・保存データをAES256で暗号化し、アクセスログを1年間保持する。 |
| アクセス制御 | アクセス制御: 利用者情報へのアクセスは職員単位でロールベース制御し、二要素認証を必須とする。 |
| 運用 | 運用: システム障害検知後5分以内に自動アラートし、30分以内の一次復旧対応を目標とする。 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 加盟1,500事業所・同時アクセス3,000ユーザーまで性能劣化なく対応できる設計とする。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 2医療圏の数法人にスプレッドシートとLINEグループでオンコールの空き状況を手入力してもらい、実際に代行依頼が発生するか、対価を払う意思があるかを確かめる | ヒアリング交通費と印刷物程度で、システム費はかからない水準 |
| ②最小システム | 空き時間登録とマッチング打診を簡易アプリで実装し、AIトリアージは音声入力を人が仮判定する運用で代替、記録生成はまだ行わず精度検証用のデータを蓄積する | 外注またはノーコードツールで数週間〜1か月分の開発費とAPI利用料程度 |
| ③本開発 | 需要予測AI・自然言語トリアージAI・最適化マッチングAI・記録生成AIを外部エンジニアチームで本実装し、レセプトソフト連携APIとセキュリティ監査を実施する | 外注で数か月分の開発費とセキュリティ監査費用・音声認識APIライセンス費用がまとまってかかる水準 |
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 都道府県看護協会の訪問看護推進課・担当理事 | 加盟ネットワーク組成の紹介経路であり業界内の信頼性担保に不可欠なため | 都道府県看護協会の訪問看護支援室へ電話・メールでアポイント申請し事業概要を送付 |
| 二次医療圏内の訪問看護連絡協議会の代表世話人 | パイロット医療圏の複数事業所へ一括で説明会を開く窓口になるため | 看護協会からの紹介、または協議会の定例会に見学参加を依頼して接触 |
| パイロット候補の訪問看護ステーション管理者(看護師5人未満の小規模法人) | 実際のオンコール負担・離職課題の当事者でありPhase1実証の協定相手になるため | 看護協会・協議会経由の紹介、または訪問看護総合支援センターの一覧から直接架電 |
| 地域医師会の在宅医療担当理事 | ガバナンス委員会の中立性担保と在宅医への周知・信頼形成のため | 地域医療連携推進法人または医師会事務局へ在宅医療部会の紹介を依頼 |
| 対象二次医療圏を所管する市区町村の地域医療構想・在宅医療推進担当職員 | 在宅医療推進事業費補助等の委託事業獲得と行政お墨付きの取得のため | 市区町村の地域包括ケア推進課へ在宅医療・介護連携推進事業の窓口を照会 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 訪問看護連絡協議会経由の紹介 | 協議会の会合に参加し「小規模ステーションのオンコール負担を法人間で分け合う仕組みを試験的に作りたい、パイロット参加できる管理者を紹介してほしい」と依頼する |
| 地域医師会・地域包括支援センターへの直接訪問 | 在宅医療連携の担当者に「夜間急変で入院搬送になった事例を減らしたい、まず2医療圏で試験運用に協力してくれるステーションを紹介してほしい」と説明する |
| 都道府県看護協会のセミナー・勉強会での紹介 | 離職防止をテーマにした勉強会に登壇の機会をもらい「オンコール輪番の負担を法人を越えて分散する仕組みを一緒に検証したい」と参加者に直接声をかける |
| 既存訪問看護ステーション管理者への直接ヒアリング（知人・SNS経由） | 知人経由やSNSの訪問看護コミュニティで「夜間オンコールで困っている実態を聞かせてほしい」とヒアリングを申し込み、そこから試験導入への協力を打診する |
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 新規開業資金 | 法人設立から間もない代表者（自己資金 100万円 を投じて創業する者） | 運転資金と設備資金を別枠で調達できる制度で、本事業のAI開発費・クラウド費・人件費の立ち上げ資金として想定する融資合計 500万円 の主な出し手になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数が少ない法人・個人事業者） | 看護協会・地域医師会向けのパンフレット作成や展示会出展など、パイロット医療圏での営業・広報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（自社および導入先の加盟ステーション側） | レセプトソフト連携APIやAI看護記録連携オプションのようなITツール導入費用について、加盟ステーション側の導入コスト負担を下げる訴求材料になる |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 都内で創業予定・創業後一定期間内の中小企業者 | 実証設計フェーズの人件費・賃借料等を対象にできる可能性があり、パイロット医療圏を東京都内に置く場合の初期費用の補完になる |
| 地域医療介護総合確保基金 | 都道府県（事業実施主体は都道府県だが、在宅医療・訪問看護の体制構築事業として民間事業者が委託・連携する形で関わる） | 自治体向け地域導入コンサル料の収益の柱と接続でき、二次医療圏単位での体制構築支援を自治体の政策事業として位置づけられる |
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。
医療・ヘルスケア領域の創業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。
※ バッジは閲覧・登録などの集計にもとづく相対的な表示です