対象とする社会課題:訪問介護ヘルパーの移動時間ロスによる人手不足の悪化
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。
訪問介護のヘルパーは、利用者宅を回るだけで実労働時間の多くを移動に費やしている。人手不足が叫ばれる一方で、その人手の力が道路の上で消えている。管理者は経験と勘だけでシフトを組み、改善の手がかりを持てずにいる。移動のムダを減らせれば、増員なしで現場の余力を取り戻せる。それがヘルパー不足の緩和につながると信じている。
※ 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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「ケアルートAI」は、訪問介護事業所の管理者が毎朝Excelや紙で1〜2時間かけて組んでいるヘルパーの訪問シフトを、AIが数分で自動作成するSaaSです。
管理者が利用者の訪問予定・要介護度・訪問内容(入浴介助、服薬確認等)を入力すると、AIが道路交通データとヘルパーの資格・熟練度を踏まえて最適な訪問順序を提示します。ヘルパーは専用アプリで当日のルートを受け取り、訪問後はワンタップで報告できます。急なキャンセルが出た場合もAIが数秒で代替ルートを再計算し、管理者はワンクリックで承認するだけで済みます。移動時間を15〜25%削減し、1人あたりの訪問可能件数を増やすことで、人手不足に悩む事業所の実働時間を最大化します。
訪問介護事業所では、1人のヘルパーが1日5〜8件の利用者宅を訪問するが、移動時間の非効率な配置により実労働時間の約20〜30%が移動に費やされているという調査結果がある。
特に地方や郊外では利用者宅が分散し、ヘルパー1人あたりの移動距離が1日30km超になるケースも珍しくない。事業所の管理者はExcelや紙の台帳で手作業でシフトを組んでおり、経験と勘に依存した非効率な訪問順序が常態化している。厚労省統計では訪問介護員の人手不足率は業界平均を大きく上回り、2025年には全国で約30万人の介護人材が不足すると推計されている。移動効率の悪さは実質的な稼働時間の圧縮につながり、1人当たりの対応可能件数を減らし、結果としてヘルパー不足感をさらに悪化させている。中小規模の事業所ほどITツール導入の予算・人材が不足し、この非効率が放置されがちである。
スケジューリング最適化AI(数理最適化+機械学習)が、道路交通データ・訪問所要時間の実績値・ヘルパーの資格スキルを組み合わせて訪問順序と担当割り当てを毎朝自動生成する。
予測AIが過去の訪問記録から利用者ごとの実際の滞在時間を学習し、標準時間より精度の高いスケジュールを提示することで移動・待機のロスを削減する。自然言語対話AI(チャットボット)がヘルパーからの当日変更申請や利用者家族からの問い合わせに一次対応し、管理者の電話・事務対応工数を削減する。異常検知AIが直前キャンセルや遅延発生時に即座にリスケジュール案を複数提示し、管理者がワンクリックで承認できる仕組みを提供する。
訪問介護事業所の管理者が朝、利用者の訪問予定・要介護度・訪問内容(入浴介助、服薬確認等)をシステムに入力すると、AIが交通状況・道路データ・各ヘルパーの熟練度や資格条件を踏まえて最適な訪問順序と割り当てを自動生成する。
ヘルパーはスマートフォンアプリで当日のルートと訪問先情報を受け取り、訪問完了後にワンタップで記録・報告ができ、AIが記録内容から次回訪問時間の予測精度を継続的に改善する。突発的なキャンセルや利用者の状態変化があった場合は、AIがリアルタイムで代替ルートを再計算し、他のヘルパーへの負荷分散も自動提案する。管理者向け管理画面では、AIが日次・週次の移動時間削減率や稼働率をダッシュボード表示し、経営判断に活用できる。利用者家族向けには訪問予定時刻の変動をチャットボットが自動通知し、問い合わせ対応の負担も軽減する。
| 管理者のシフト作成人件費(週10時間相当×時給2,000円換算) | 月額約80,000円 |
| 移動時間ロスによる稼働機会損失(ヘルパー30名×移動ロス月40時間×時給1,200円) | 月額約1,440,000円相当 |
| 直前キャンセル・変更対応の電話工数(管理者1日1時間×時給2,000円) | 月額約44,000円 |
| 非効率ルートによるガソリン代・車両維持費の増加分(ヘルパー30名分) | 月額約90,000円 |
| SaaS月額基本料(ヘルパー20〜50名未満区分) | 月額80,000円 |
| ヘルパー従量課金(30名×500円) | 月額15,000円 |
| 合計月額目安(基本料+従量課金) | 月額約95,000円 |
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訪問介護ヘルパーは1日5〜8件の利用者宅を回るが、移動時間の非効率な配置により実労働時間の20〜30%が移動に費やされているという調査結果がある。
特に地方・郊外では1日の移動距離が30kmを超えるケースもあり、非効率なルートがそのままヘルパーの疲弊と稼働件数の低下につながっている。中小規模の事業所ではExcelや紙の台帳で経験と勘に依存したシフト作成が常態化しており、管理者の作業負荷も大きい。2025年に約30万人の介護人材不足が見込まれる中、移動時間ロスの削減は人手不足対策として即効性のある打ち手になる。
MVP開発は要件が固まりつつも最適化アルゴリズムの精度検証やUI改善が繰り返し発生するため、準委任契約が向く想定です。
特にPoC・パイロット展開フェーズ(0-12ヶ月)は実証結果次第で仕様変更が頻発するため、請負では発注者・開発会社双方にリスクが偏ります。一方、既存介護ソフトとのAPI連携部分など仕様が明確に固まった機能は、範囲を切り出して請負契約にする分割発注も検討に値します。発注時は移動時間削減率やシフト作成時間削減率などのKPIを検収基準に含め、成果測定の責任範囲を契約書上で明確にしておくことが望ましいです。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 訪問介護事業所の管理者(シフト作成・承認・ダッシュボード確認を行う、従業員10〜100名規模の事業所責任者) |
| セカンダリ | 訪問介護ヘルパー(スマホアプリでルート確認・訪問報告を行う現場スタッフ) |
| 管理 | ケアルートAI運営側のカスタマーサクセス担当・システム管理者(事業所ごとのアカウント管理、API連携設定、障害対応を行う) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 訪問予定入力機能 | 管理者が利用者情報・要介護度・訪問内容を入力→システムが検証・保存→AI最適化用データセットを生成 |
| AIスケジューリング最適化機能 | 訪問データ・交通情報・ヘルパー資格→数理最適化AIが計算→最適訪問順序と担当割当を自動生成 |
| ヘルパー向けモバイルアプリ配信機能 | 確定ルート情報→アプリへ配信→ヘルパーが当日の訪問順序・訪問先詳細をスマホで確認 |
| ワンタップ訪問完了記録機能 | ヘルパーが訪問完了をワンタップ入力→記録データを送信→実績データベースに保存 |
| 滞在時間予測AI機能 | 過去の訪問記録→機械学習AIが学習→利用者別の実滞在時間を予測しスケジュールに反映 |
| リアルタイム異常検知・再スケジューリング機能 | キャンセル・遅延情報→異常検知AIが解析→代替ルート案を複数生成し管理者へ提示 |
| ヘルパー変更申請対応チャットボット | ヘルパーの当日変更申請メッセージ→対話AIが解析→承認候補案を管理者へ自動提示 |
| 利用者家族向け問い合わせ対応チャットボット | 利用者家族からの問い合わせ・訪問時刻変動→チャットボットが自動応答し家族へ通知 |
| 管理者ダッシュボード機能 | 日次・週次の実績データ→AIが集計・分析→移動時間削減率・稼働率をダッシュボード表示 |
| 既存介護ソフトAPI連携機能 | カイポケ等の利用者データ→API経由で取得・変換→本システムのスケジュールに反映 |
| データ分析レポート配信機能 | 事業所の稼働データ→匿名化・統計処理→経営改善レポートを月次で自動配信 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
事業所 | 事業所ID, 事業所名, 規模区分, 住所, 契約プラン, 契約開始日 |
ヘルパー | ヘルパーID, 事業所ID, 氏名, 資格種別, 熟練度スコア, 稼働可能曜日, 保有免許 |
利用者 | 利用者ID, 事業所ID, 氏名, 住所, 要介護度, 訪問内容区分, 標準滞在時間 |
訪問予定 | 予定ID, 利用者ID, ヘルパーID, 予定日, 予定開始時刻, 予定終了時刻, ステータス |
訪問実績 | 実績ID, 予定ID, 実際開始時刻, 実際終了時刻, 移動時間, 記録メモ |
ルート最適化結果 | 最適化ID, 事業所ID, 対象日, 生成日時, 総移動時間, 割当詳細JSON |
キャンセル・変更申請 | 申請ID, 予定ID, 申請種別, 申請理由, 申請日時, 承認ステータス |
問い合わせログ | ログID, 利用者ID, 家族連絡先, 問い合わせ内容, ボット回答内容, 対応日時 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 管理者ダッシュボード画面 |
| 2 | 訪問予定入力画面 |
| 3 | ルート自動生成結果画面 |
| 4 | ヘルパー当日ルート表示画面 |
| 5 | 訪問完了報告画面 |
| 6 | キャンセル・再スケジュール承認画面 |
| 7 | 家族向け通知・問い合わせ画面 |
| # | 技術(採用理由) |
|---|---|
| 1 | Python(OR-Tools) 数理最適化計算の実装が容易 |
| 2 | TensorFlow 滞在時間予測モデル学習に利用 |
| 3 | Google Maps API 交通状況・移動時間データ取得 |
| 4 | AWS(ECS/RDS) スケーラブルな基盤構築が可能 |
| 5 | React Native 管理画面とアプリ共通開発で効率化 |
| 6 | Dialogflow 家族問い合わせ対応の自然言語処理 |
| 7 | Auth0 事業所・ヘルパー認証基盤を短期構築 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上を目標とし、月間ダウンタイムは約3.6時間以内に抑える想定 |
| 性能 | 性能: ヘルパー50名・訪問件数300件規模の最適化計算を3分以内に完了させる想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 要介護度等の個人情報はAES-256で暗号化、通信はTLS1.2以上を必須とし個人情報保護法に準拠 |
| 運用 | 運用: データバックアップを日次で取得し30日間保持、障害時はRTO4時間・RPO1時間を目標とする |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 契約事業所500拠点・登録ヘルパー1万人規模まで水平スケール可能な構成とする |
| 監査・ログ | 監査・ログ: 操作ログ・AI提案履行履歴を1年間保持し、管理者が閲覧・エクスポート可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 代表自身がExcelと地図アプリを使い、数事業所分の訪問予定を人力でルート最適化して提示し、移動時間がどれだけ減りそうかを事業所の管理者と一緒に確認する。システムは作らない | 自身の作業時間と交通費、地図サービスの無料枠のみで足りる水準 |
| ②最小システム | 訪問予定をスプレッドシートやノーコードツールに入力すると、簡易な最適化ロジックが訪問順序を自動提案する画面だけを作り、数事業所で毎朝の運用に実際に使ってもらって定着するか確かめる | 地図・交通データAPIの利用料と、ノーコード/簡易開発の外注費が中心で、本格開発より抑えられる水準 |
| ③本開発 | スマートフォンアプリでのルート受信・ワンタップ報告、AIによる再スケジュール提案、既存介護ソフトとのAPI連携までを備えた本番システムを構築し、契約拠点数を段階的に増やしていく | 機械学習エンジニアとアプリ開発の外注・採用費が中心で、創業融資と自己資金を合わせた資金の大半を投入する水準 |
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 訪問介護事業所の管理者(従業員20〜50名規模の法人) | PoC協力先として現場の移動時間データと運用課題を直接把握するため | 地域の介護事業者連絡会や訪問介護協議会経由で紹介を依頼する |
| 地域包括支援センターの主任ケアマネジャー | 複数事業所への紹介ルートと行政窓口との橋渡し役になるため | 市区町村高齢福祉課に問い合わせ、センター訪問のアポイントを取る |
| 介護記録ソフトベンダー(カイポケ運営会社・ワイズマン等)の事業提携担当者 | API連携の技術要件と提携条件を早期にすり合わせるため | 介護ITの展示会(CareTEX等)や問い合わせフォームから接触する |
| 都道府県訪問介護協議会・介護福祉士会の事務局担当者 | 業界内の信用獲得とパイロット事業所募集の協力を得るため | 各都道府県の福祉士会公式サイトから事務局に問い合わせる |
| 都道府県・市区町村の介護保険課担当者 | 運営基準や記録保存義務など制度上の要件を確認するため | 自治体の介護保険課窓口へ事業説明とヒアリングを申し込む |
| チャネル(目標件数) | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域包括支援センターへの直接訪問 | 近隣の地域包括支援センターに「訪問介護事業所のシフト作成の負担を減らすツールを作っている、事業所紹介をお願いしたい」と説明し、紹介状代わりの一枚資料を渡す |
| 介護経営者向け業界団体・勉強会 | 全国訪問介護事業協会や地域の介護経営者交流会に参加し「移動時間の悩みを聞かせてほしい」と一次情報収集の立場でヒアリング依頼をする |
| 既存介護ソフトベンダーからの紹介 | カイポケ・ワイズマン等の営業担当に「請求機能はそのまま、シフト最適化だけ追加できる連携先を探している」と伝え、乗り換え不要な提案として紹介をもらう |
| 介護福祉士会・訪問介護事業所の管理者コミュニティ(SNS・note) | シフト作成の悩みを扱う記事を書き「1ヶ月無料で試せる管理者を数事業所だけ募集」と告知し、コメント経由で個別に打診する |
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 新創業融資制度 | 税務署への開業届提出前後で、まだ実績が少ない法人・個人事業主 | 自己資金100万円からのスタートでも無担保・無保証人で申請できる枠があり、開発初期の人件費・API利用料に充てる運転資金として 800万円 規模の調達候補になる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者(この場合は導入先である訪問介護事業所側が対象) | 顧客である訪問介護事業所がケアルートAIを導入する際の初期費用負担を補助対象にできる可能性があり、営業提案時の導入ハードルを下げる材料になる |
| 介護分野の生産性向上支援事業(都道府県の地域医療介護総合確保基金を活用したICT・介護ロボット導入支援) | 介護保険サービス事業所(訪問介護事業所) | 介護記録・シフト管理システムの導入費用を都道府県単位で補助する仕組みがあり、顧客側の導入決裁を後押しできる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会・商工会議所の管轄地域にある小規模事業者 | 創業初期のホームページ制作・展示会出展・チラシ作成など販路開拓費用の一部をカバーできる可能性がある |
| 自治体の創業助成事業(例: 東京都創業助成事業など、都道府県・市区町村ごとの創業支援制度) | 創業予定者・創業後一定期間内の中小企業 | オフィス賃料や人件費の一部を助成する制度が多く、代表1名体制からの立ち上げ期の固定費負担を軽くできる |
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。