Who（誰が）
市区町村の母子保健担当部署・保健師と、産科医療機関・助産院の担当者が主な利用者であり、当事者である産後の母親も対象となる
対象とする社会課題：産後の母親の孤立と産後うつの早期発見の遅れ
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。
産後の母親の多くが、1か月健診の後は次の乳幼児健診まで保健師と接点のないまま数か月を過ごす。悩みを言葉にできないまま孤立が進んでも、支援は申請を待つ仕組みのままだ。日々の記録に埋もれた小さなサインをAIがすくい上げ、保健師が動き出すきっかけに変える。それが今、現場に必要だと感じている。
※ 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。
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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「母子コネクトAI」は、市区町村の保健センターの保健師が使う産後孤立早期発見システムです。
産婦健診の場でタブレットからEPDS(エジンバラ産後うつ病質問票)の回答や自由記述、電話相談の内容を入力すると、AIがテキストの感情トーンとリスクキーワードを解析し、既往の健診間隔などと組み合わせて孤立リスクスコアを算出します。保健師はダッシュボード上で赤・黄・緑に色分けされたリスト画面を見て、次に訪問・電話すべき母親の優先順位を確認できます。母親側にはLINEで24時間相談できるAIチャットボットを提供し、不眠や食欲不振などの相談から危険なキーワードや相談頻度の急変を検知すると、自動で保健師に通知が届きます。「申請を待つ」体制から「AIが先に見つけて声をかける」体制へ転換します。
日本では年間約77万人が出産するが、核家族化と里帰り出産の減少により、産後の母親の約6割が身近に相談相手がいないと感じている。
産後うつの発症率は約10〜15%とされ、多くは1ヶ月健診から次の乳幼児健診まで数ヶ月間、保健師との接点がないまま孤立が進行する。保健師1人あたり担当する母子は数百件に及び、紙やExcelでの記録管理では相談記録・健診結果・EPDS(エジンバラ産後うつ病質問票)のスコアが分断され、リスクの高い母親を見落としがちである。実際、産後の自殺は妊産婦死亡原因の第1位という報告もあり、初産婦・単身赴任家庭・パートナーの育児参加が少ない家庭ほどリスクが高いにもかかわらず、支援は「申請主義」で待ちの姿勢になっている。
自然言語処理(NLP)により相談記録・自由記述のセンチメントとリスクキーワードを抽出し、EPDSスコアや健診間隔などの時系列データと統合した機械学習モデルで孤立・産後うつリスクを予測する。
異常検知アルゴリズムが相談頻度や内容の急激な変化パターンを検出し、閾値を超えた場合に保健師へ即時アラートを発する。対話AI(チャットボット)は母親との日常会話を通じて継続的にデータを収集し、モデルの精度向上に還元される学習ループを構築する。
市区町村の母子保健担当と保健センターがタブレット端末で産婦健診時のEPDS質問票と自由記述、電話・来所相談の記録を入力すると、AIが自然言語解析でテキストの感情トーンとキーワードを抽出し、既往の健診データや相談頻度の時系列変化と組み合わせて孤立リスクスコアを算出する。
保健師はダッシュボード上でリスクの高い母親を色分け表示で確認し、訪問・電話の優先順位を自動で提案される形で決定できる。加えて、母親側にはLINE連携のAI対話チャットボットを提供し、育児の悩みや不眠・食欲不振などの日常相談に24時間応答しつつ、危険なキーワードや相談頻度の急変を検知した場合は自動で保健師に通知が飛ぶ。これにより「申請を待つ」体制から「AIが先に見つけて声をかける」体制へ転換し、保健師1人あたりの対応可能件数を実質的に増やす。
| 保健師による紙・Excel記録の突合作業(月20時間×時給2,500円換算) | 年間約60万円(保健師1人あたり) |
| 産後うつ見落としによる緊急訪問・時間外対応(月10時間×時給2,500円換算) | 年間約30万円(保健師1人あたり) |
| 産後うつ重症化に伴う医療費・訪問看護等の行政負担(1件あたり平均15万円、見落とし数件想定) | 年間100万〜300万円の想定(自治体規模による) |
| 虐待リスク顕在化時の児童相談所連携・緊急対応コスト | 1件あたり数十万円〜、発生時に想定外支出 |
| 自治体向けSaaS利用料(中核市プラン) | 月額20万円(年額240万円) |
| 導入・研修費(初期セットアップ・データ移行・操作研修一式) | 初年度一括100万円の想定 |
| 分析レポート提供オプション | 年額30万円 |
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保健師1人あたり数百件の母子を担当しているが、相談記録・健診結果・EPDSスコアが紙やExcelで分断され、リスクの高い母親を見落としがちな状況にある。
1ヶ月健診から次の乳幼児健診まで数ヶ月間、保健師との接点がないまま孤立が進行するケースが多い。産後うつの発症率は約10〜15%とされ、産後の自殺は妊産婦死亡原因の第1位という報告もあるにもかかわらず、支援は母親からの申請を待つ「申請主義」に留まっている。初産婦や単身赴任家庭などリスクの高い層ほど自ら相談しにくい傾向があり、行政側から先に気づき声をかける仕組みが必要とされている。
PoCフェーズ(0-6ヶ月)はAIモデルの精度検証と保健師の業務フローに合わせた仕様調整を繰り返すため、準委任契約が適した想定である。
一方、MVP機能が確定した後の本格導入フェーズ(Phase2以降)は、EPDS入力・ダッシュボード等の機能要件を固めた上で請負契約に切り替える方が自治体の調達プロセス(入札・プロポーザル)との整合性が取りやすい。発注時は、個人情報・医療情報を扱う前提でセキュリティ要件(ISMS準拠、自治体の情報セキュリティポリシー適合)を契約書に明記し、AIの誤判定リスクについて最終判断は保健師が行う旨を仕様書レベルで合意しておく必要がある。複数年契約や補助金活用を前提とする場合は、単年度予算の制約と開発スケジュールのずれが生じやすいため、フェーズごとの検収基準を事前に細かく定義することが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村保健センターの保健師(母子保健担当、1人あたり数百件の母子を担当) |
| セカンダリ | 産後の母親(LINEチャットボット利用者)、産科医院・助産院の医療従事者 |
| 管理 | 自治体の母子保健担当課の管理者(利用状況・予算管理)、システム運営会社のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| EPDS質問票・自由記述入力機能 | 保健師がタブレットでEPDS回答と自由記述を入力→母子記録DBに保存 |
| 相談記録入力機能 | 電話・来所相談の内容を保健師が入力→構造化して相談履歴DBに登録 |
| NLP感情・リスクキーワード抽出機能 | 自由記述・相談テキストを入力→NLP解析でセンチメントとキーワードを抽出 |
| 孤立・産後うつリスクスコア算出機能 | EPDS値・NLP特徴量・健診間隔を機械学習モデルに入力→リスクスコアを出力 |
| 異常検知アラート機能 | 相談頻度・内容の時系列データを解析→急変検知時に保健師へ即時通知 |
| リスクダッシュボード表示機能 | 算出済みリスクスコアを入力→色分け一覧として保健師画面に表示 |
| 訪問優先順位自動提案機能 | リスクスコアと対応履歴を入力→訪問・電話の優先順位リストを生成 |
| LINE連携AIチャットボット対応機能 | 母親のLINEメッセージを入力→AIが日常相談に24時間自動応答 |
| チャットボット対話データ学習還元機能 | 対話ログを匿名化・前処理→リスク予測モデルに再学習データとして反映 |
| 医療機関健診データ連携機能 | 産科・助産院の健診結果をAPI連携で取込→母子記録に統合表示 |
| 年次分析レポート生成機能 | 自治体単位の集計データを統計処理→孤立傾向レポートをPDF出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, plan_type, population, contract_start_date, contract_status |
staff | id, municipality_id, name, role, email, phone |
mothers | id, municipality_id, name, birth_date, address, delivery_date, parity, family_structure |
health_checkups | id, mother_id, checkup_date, checkup_type, epds_score, free_text_notes |
consultation_records | id, mother_id, staff_id, consultation_date, channel, free_text, sentiment_score |
chatbot_logs | id, mother_id, timestamp, message_text, sentiment_score, risk_keyword_flag |
risk_scores | id, mother_id, calculated_at, score, risk_level, model_version, contributing_factors |
alerts | id, mother_id, alert_type, triggered_at, status, assigned_staff_id, resolved_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | リスクダッシュボード |
| 3 | 母親詳細プロフィール |
| 4 | 相談記録入力画面 |
| 5 | EPDS問診入力画面 |
| 6 | アラート一覧管理画面 |
| 7 | 分析レポート閲覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(自治体セキュリティ要件・実績対応のため) |
| 2 | Python/FastAPI(NLP・ML処理をAPI提供しやすいため) |
| 3 | 日本語BERT系モデル(感情・キーワード抽出精度確保のため) |
| 4 | PostgreSQL(時系列・構造化データを堅牢管理するため) |
| 5 | React(ダッシュボードの動的表示に適するため) |
| 6 | LINE Messaging API(母親接点を既存習慣に統一するため) |
| 7 | AWS Cognito(自治体ポリシー準拠の認証基盤のため) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上(月間停止許容時間約3.6時間以内)を目標とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS・プライバシーマーク取得を前提とし、通信・保存データはAES-256相当で暗号化 |
| 性能 | 性能: リスクスコア算出結果は入力完了から3秒以内にダッシュボードへ反映する想定 |
| ネットワーク | ネットワーク: 自治体LGWAN接続環境での動作保証および閉域網対応を必須とする |
| バックアップ・復旧 | バックアップ・復旧: 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内を目標とする |
| アクセス管理 | アクセス管理: 保健師個人単位のID・権限管理を行い、操作ログを90日以上保存し監査に対応する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数自治体の保健師に協力してもらい、既存のEPDSと相談記録をExcelで集約し、リスクの高そうな母親を人手でスコアリングして、実際の見落としケースと比較する | AI利用料と交通費・打ち合わせ費用だけの水準 |
| ②最小システム | 入力フォームとシンプルなダッシュボードだけを作り、EPDSと自由記述からリスクスコアを自動表示する最小機能で数自治体の保健師に使ってもらい、判断時間が減るかを確かめる | 外注で数か月分の開発費の水準 |
| ③本開発 | チャットボット連携・異常検知アラート・自治体向けSaaS基盤を整備し、複数自治体での本格運用と医療機関連携オプションの提供に耐える体制を構築する | 初期投資の水準感（システム開発費全体に相当する規模） |
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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 |
|---|---|---|
| 中核市の母子保健担当課(保健センター)の保健師統括・課長級職員 | 現場の業務フローと導入ニーズを直接把握し、PoC協力自治体の候補にできるため | 地域保健対策推進協議会や母子保健関連の研修会・自治体保健師会経由で紹介依頼 |
| 自治体の情報政策課・DX推進課のセキュリティ担当者 | SaaS導入時の調達要件・セキュリティポリシー適合を事前確認するため | 母子保健担当課からの庁内紹介、または自治体DX関連セミナーで名刺交換 |
| 保健師出身のドメインエキスパート候補(元自治体保健師) | EPDS運用実務とリスク判断基準の設計監修を依頼するため | 日本公衆衛生学会や母子保健推進協議会の会員名簿・人脈経由で接触 |
| 産科医院・助産院の院長 | 健診データ連携オプションの実用性検証とフィードバック収集のため | 日本産婦人科医会・助産師会の地域支部を通じた紹介 |
| 母子保健衛生費補助金を所管する厚労省子ども家庭局の担当者 | 国庫補助スキームの活用可能性と自治体導入時の予算根拠を確認するため | 厚労省の母子保健施策説明会・自治体向け説明会に参加し名刺交換 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域の保健師会・母子保健推進協議会 | 「保健師の訪問優先度判断にかかる時間を減らす仕組みを一緒に検証してほしい」と伝え、PoCの無償モニターとして数自治体の担当保健師に会ってもらう |
| 母子保健関連の学会・展示会 | ブースやポスター発表で「EPDSと相談記録を組み合わせたリスクスコアリング」のデモを見せ、名刺交換した保健センター担当者に個別ヒアリングを申し込む |
| 産科医療機関・助産院への紹介依頼 | 「健診時にAIが自由記述を解析して気になる母親を見つける仕組みを作っている」と説明し、連携先の自治体保健センターを紹介してもらう |
| こども家庭センター・子育て支援NPO | 「申請主義で見落とされがちな母親を早期に見つけたい」という課題意識を共有し、現場担当者から自治体の母子保健担当への橋渡しを依頼する |
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（創業融資） | 法人設立から間もない代表者（実質的な創業者） | 自治体向けSaaSは受注から検収・支払いまで時間がかかるため、着金までの人件費・外注費のつなぎとして 500万円 の融資枠を運転資金に充てる想定 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の少ない法人・個人事業主） | 母子保健関連の学会・展示会への出展費、自治体向けの提案資料作成費、ウェブサイト・チラシ等の販路開拓費に使える枠がある |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的な製品・サービス開発を行う中小企業・小規模事業者 | AIリスクスコアリングモデルやチャットボット機能などのシステム開発費の一部を対象にできる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・創業後5年未満の事業者 | 自己資金 100万円 に加えて、賃借料や広告費・専門家費用などの立ち上げ経費を補助対象にできる可能性がある |
| 研究開発型スタートアップ支援事業（SBIR制度） | 研究開発型のスタートアップ（政府調達との連携を目指す事業者） | NLP・異常検知アルゴリズムの研究開発要素を持つため、国の研究開発補助と将来の政府調達（自治体・国機関向け）への橋渡しとして候補になる |
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。
母子保健×AIに取り組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。
※ バッジは閲覧・登録などの自動集計にもとづく相対的な表示です