Who（誰が）
離島・へき地で常勤医師1〜2名体制の診療所医師と、外来の合間に対応する提携専門医（内科・皮膚科・循環器科など約15科）
対象とする社会課題：離島・へき地の医師が専門医に即座に相談できず、診療の質と安全性が地域間で格差化している課題
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。
離島やへき地の診療所では、常勤医師が一人か二人という体制が珍しくない。専門外の症状に直面したとき、相談できる相手がいないまま深夜に一人で判断を迫られる医師がいる。その孤立は誤診や不要な搬送につながり、患者にも医師自身にも重い負担を残す。AIが症例を整理し、専門医の助言を数十分で届けることで、この「相談の非対称性」を解消したい。
※ 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。
ボタンを押すとAIチャットが開き、離島・へき地医療の課題とドクターブリッジAIの事業モデルを読み込んだ状態で、資料の素案をその場で一緒に作成します。まずは気になる資料を選んでください。
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離島や山間部の診療所で働く医師が、深夜や休日に専門外の症例（皮疹、不整脈所見など）に迷ったとき、スマホやタブレットで症状・検査値・画像を入力するだけで、AIが数十秒で鑑別診断候補と緊急度スコア（1〜5）を返し、さらに待機中の専門医にチャットで自動転送します。
専門医は外来の合間やスキマ時間に要約された相談内容を確認し、5〜15分で回答。従来は半日〜数日かかっていた専門医相談が30分以内で完結する体験に変わり、不要な救急搬送の削減とへき地医師の孤立感の軽減を目指すサービスです。
全国の離島・へき地診療所の約1,100施設では、常勤医師が1〜2名という体制が多く、専門外の症例（皮膚科、循環器、精神科等）に直面した際に即座に相談できる専門医がいない。
日本医師会の調査では、へき地勤務医の約7割が「専門医への相談手段が不十分」と回答しており、結果として不要な救急搬送（1件あたり数十万円のコストとヘリ搬送で数時間のロス）や、逆に必要な搬送判断の遅れが発生している。専門医側もへき地支援に関心はあっても、外来・手術の合間に電話やメールで長時間の相談対応をする余裕がなく、既存の医師間紹介ネットワーク（地域医療支援病院経由の紹介状ベース）は数日単位のタイムラグがある。当事者像として、離島の診療所に赴任して2年目の40代総合診療医が、深夜に高齢患者の皮疹や不整脈所見に迷い、独力で判断せざるを得ない状況が典型例である。この構造的な「相談の非対称性」は医師の孤立と燃え尽き、ひいては離島医療の担い手不足を加速させている。
第一に自然言語処理・医療画像解析AIが、入力された症状記述・検査画像・バイタルデータから鑑別診断候補と緊急度スコアを算出する(トリアージ工程)。
第二にAIが過去の相談ログと専門医の稼働状況を最適化アルゴリズムで照合し、最も適切な専門医に最短時間でマッチングする(割当工程)。第三に対話型AIが専門医の回答を要約・翻訳（専門用語→現場で使える指示文）し、へき地医師向けのフォーマットに自動整形して返信する(応答生成工程)。第四に蓄積された症例・転帰データを機械学習モデルが継続的に再学習し、地域特性（離島特有の感染症動向、高齢化率等）を反映したトリアージ精度の予測モデルを月次更新する(予測改善工程)。
へき地の医師はスマートフォンまたはタブレットの専用アプリで、患者の症状・検査値・画像（皮膚病変、心電図、レントゲン等）を入力すると、AIがまず類似症例データベースと診療ガイドラインを照合し、鑑別診断候補と緊急度スコア（トリアージレベル1〜5）を数十秒で提示する。
次にAIは「どの専門診療科のどのレベルの相談が必要か」を判定し、待機中の提携専門医（内科・皮膚科・循環器科など約15科)にチャット形式で自動的に要約付き相談依頼を転送する。専門医は自分のスキマ時間（外来の合間、当直明けなど）にAIが要約した「患者背景・懸念点・AIの一次所見」を確認し、5〜15分でコメントを返信、AIはその回答を医療用語のまま診療所側に整形して届ける。相談履歴と転帰（搬送要否、治療結果）はすべてAIが学習データとして蓄積し、次回以降の類似症例での一次判定精度を継続的に改善する。この結果、へき地医師は「一人で抱え込む」状態から「AIが一次整理し、専門医が要点だけ確認する」体験に変わり、平均相談開始までの時間を従来の半日〜数日から30分以内に短縮することを目指す。
| 不要な救急搬送（ヘリ搬送）コスト | 1件あたり数十万円、診療所あたり年間想定10件前後で数百万円規模 |
| 専門医への電話・メール相談にかかる医師の時間損失 | 月あたり数時間×時間単価換算で年間十数万円相当の機会損失 |
| へき地医師の孤立・燃え尽きによる離職・欠員補充コスト | 医師1名の採用・引き継ぎコストとして年間数百万円規模 |
| 搬送判断の遅れによる医療事故・訴訟リスクの保険料上乗せ分 | 診療所あたり年間数十万円の目安 |
| 診療所向け月額利用料（相談件数無制限プラン） | 月額5万円〜8万円 |
| 専門医相談マッチング手数料（謝礼3,000〜5,000円の15%） | 1件あたり450円〜750円 |
| 自治体・都道府県包括委託契約 | 年間800万円〜1,500万円 |
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離島・へき地の診療所約1,100施設は常勤医1〜2名体制が多く、専門外の症例に直面しても即座に相談できる専門医がいない。
へき地勤務医の約7割が「専門医への相談手段が不十分」と回答しており、独力判断による不要な救急搬送（1件数十万円・搬送に数時間）や、逆に搬送判断の遅れが生じている。既存の紹介状ベースの連携は数日単位のタイムラグがあり、専門医側も外来・手術の合間に長時間対応する余裕がない。この相談の非対称性を解消するため、AIが一次整理し専門医が要点だけ確認する仕組みが必要になっている。
初期のPhase1〜2はSaMD該当性の判断やAIトリアージ精度検証と並行して仕様が頻繁に変わるため、準委任契約が適している。
特に医療監修責任者によるAI出力レビュー工程やPMDA相談の結果反映は仕様変更を伴いやすく、固定範囲の請負では対応しづらい。ただしPhase3以降、要件が固まった機能（謝礼計算、レポート機能等）については請負での追加発注も検討可能である。発注時は医療監修レビューの工数と責任範囲を契約書に明記し、AI誤診断時の責任分界（診断ではなく参考所見である旨の免責）を条項に含めることが必須である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 離島・へき地診療所の常勤医師（1〜2名体制、総合診療医が中心） |
| セカンダリ | 提携専門医（内科・皮膚科・循環器科等15診療科、地域医療支援病院・大学病院所属） |
| 管理 | 運営事業者の医療監修責任者、カスタマーサポート担当、都道府県へき地医療対策部局の担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 症状・検査データ入力機能 | 症状記述・検査値・画像を入力→必須項目チェックと正規化→構造化データをAI診断エンジンへ送信 |
| AIトリアージ診断機能 | 構造化症状・画像データを入力→類似症例DBとガイドラインを照合→鑑別診断候補とトリアージレベル1〜5を出力 |
| 専門医自動マッチング機能 | トリアージ結果と診療科・専門医稼働状況を入力→最適化アルゴリズムで割当計算→最適専門医へ相談依頼を自動転送 |
| チャット型相談機能 | 診療所医師と専門医のメッセージを入力→リアルタイム配信と既読管理→双方向チャット画面に表示 |
| 専門医回答要約・整形機能 | 専門医の回答文を入力→専門用語を現場向け指示文に要約翻訳→定型フォーマットで診療所へ返信出力 |
| 相談履歴・転帰記録機能 | 相談内容・回答・搬送要否・転帰を入力→症例データとして構造化保存→学習用データセットとして蓄積出力 |
| AIモデル月次再学習機能 | 蓄積症例・転帰データを入力→機械学習モデルを地域特性反映で再学習→更新版トリアージ予測モデルを配信 |
| 専門医稼働状況管理機能 | 専門医の勤務予定・応答可否を入力→稼働状況を集計更新→マッチングエンジンへ稼働可否情報を提供 |
| 利用状況ダッシュボード機能 | 施設別相談件数・応答時間・精度指標を入力→集計と可視化処理→自治体・診療所管理者向け画面に表示 |
| 匿名化データ二次活用機能 | 匿名化症例データを入力→地域別疾患動向を統計分析→製薬・研究機関向け疫学レポートを生成出力 |
| 課金・請求管理機能 | 利用施設の相談件数と専門医謝礼を入力→月額料金と手数料15%を自動計算→請求書発行と入金管理を出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
clinics | clinic_id, name, prefecture, region_type, contract_plan, monthly_fee, contract_status |
physicians | physician_id, name, specialty, hospital_id, license_no, availability_status, hourly_rate |
consultations | consultation_id, clinic_id, physician_id, patient_hash_id, triage_level, status, created_at, responded_at |
clinical_inputs | input_id, consultation_id, symptom_text, vital_data, image_url, image_type, input_timestamp |
ai_assessments | assessment_id, consultation_id, differential_diagnosis, triage_score, confidence, model_version |
physician_responses | response_id, consultation_id, physician_id, raw_comment, formatted_instruction, response_time_sec |
outcomes | outcome_id, consultation_id, transfer_required, transfer_cost, final_diagnosis, recorded_at |
billing_records | record_id, clinic_id, physician_id, consultation_id, fee_type, amount, commission_rate, invoiced_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 症例入力画面 |
| 2 | AIトリアージ結果画面 |
| 3 | 専門医マッチング待機画面 |
| 4 | 専門医回答チャット画面 |
| 5 | 相談履歴一覧画面 |
| 6 | 専門医稼働状況管理画面 |
| 7 | 自治体向け利用状況ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS HealthLake（医療データ標準化・保管に対応） |
| 2 | Amazon Bedrock（医療特化LLM連携で要約生成） |
| 3 | PyTorch（画像解析モデルの学習・推論に採用） |
| 4 | FHIR規格（医療機関間データ連携の標準化のため） |
| 5 | Twilio（チャット・通知のリアルタイム配信基盤） |
| 6 | Auth0（医師資格認証込みの多要素認証実装） |
| 7 | Redash（KPI・精度指標の可視化とレポート自動化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 24時間365日稼働、稼働率99.9%以上（深夜相談対応のため計画停止は月1回2時間以内） |
| 応答性能 | 応答性能: AIトリアージ推論は平均30秒以内、専門医への相談転送通知は3分以内に送信 |
| セキュリティ | セキュリティ: 3省2ガイドライン準拠、通信はTLS1.3、保存データはAES256で暗号化 |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 二次利用データは仮名化基準に基づき復元不可能な形式に加工した上で提供 |
| 精度維持 | 精度維持: トリアージAIと専門医判断の一致率を月次モニタリングし85%以上を維持 |
| BCP対応 | BCP対応: データは3世代バックアップ、離島の回線断絶時はオフライン入力後の自動同期に対応 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証（ウィザード・オブ・オズ方式） | チャットツールとメールだけで、へき地医師からの症例情報を代表者が受け取り、提携医師に転送して回答をそのまま返す。AIなしで「相談が本当に欲しい体験か」を確かめる | 通話・通信費と協力医師への謝礼程度で、外部発注は行わない水準 |
| ②最小システム（簡易トリアージ＋チャット連携） | 既存のノーコード・チャットツールと簡易な問診フォームを組み合わせ、緊急度の目安表示と専門医への自動転送だけを実装し、応答速度と満足度を検証する | 外注開発費として数か月分の人件費相当、AI利用料は従量課金の範囲で試す水準 |
| ③本開発（AIトリアージ・要約AI・学習基盤の統合） | 医療画像解析・自然言語処理AIによる鑑別診断候補の算出、専門医マッチングの最適化、回答要約の自動整形までを一体のシステムとして構築し、薬事対応と並走させる | 専任エンジニア体制と医療監修費を含む本格開発費で、薬事コンサル費用も別枠で見込む水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 都道府県健康福祉部のへき地医療対策担当課長 | 自治体包括契約の入口であり実証フィールドの許可権者 | 厚労省へき地保健医療計画の県担当窓口に直接電話・訪問依頼 |
| 離島・へき地診療所に勤務する総合診療医（実証協力医） | 現場ニーズと入力UIの実運用検証が事業成立の前提 | 自治体のへき地医療支援機構経由で紹介を依頼 |
| 地域医療支援病院・大学病院の診療科部長（医療監修責任者候補） | 専門医ネットワーク構築とAI監修体制の要となる人物 | 大学医局の地域医療連携室に紹介依頼、学会人脈経由も可 |
| 医療機器プログラム(SaMD)専門の薬事コンサルタント | 薬機法該当性判断とPMDA相談の実務を最初期に固める必要 | 医療機器薬事コンサル会社に初回相談を申込み |
| 都道府県立へき地医療支援機構の事務局長 | 診療所への一括導入チャネルと専門医派遣網の実務窓口 | 県のへき地医療対策課経由で紹介を受ける |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県のへき地医療支援機構への持ち込み | 「一県だけ無償の実証にご協力いただけないか」と持ちかけ、担当課に離島医療圏の診療所を紹介してもらうよう依頼する |
| 地域医療支援病院・大学病院の医局訪問 | 総合診療科・へき地医療支援部門の医局を訪ね、専門医の空き時間相談への協力を「まず数名から試させてほしい」と依頼する |
| 医師専用コミュニティ（m3.com、MedPeer等）への投稿 | 「離島・へき地で勤務中の先生、症例相談の負担を一緒に検証してくれませんか」と実証参加を呼びかける投稿を行う |
| 日本医師会・へき地医療関連の学会・研究会での登壇 | 調査データを引きながら「相談手段が不十分」という課題を共有し、実証に協力してくれる診療所を名刺交換で募る |
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） | 法人設立直後の創業者（代表者本人の自己資金があること等の条件あり） | 設立初期の運転資金を借入で確保できる制度で、この事業では融資総額 500万円 を軸に着金までの資金繰りを設計する候補になる |
| 厚生労働省「へき地保健医療対策事業費補助金」 | へき地医療拠点病院・診療所を所管する都道府県 | 自治体側の導入予算の裏付けとなる制度で、自治体包括契約を提案する際にこの補助金の活用可能性を説明材料にできる |
| PMDA「薬事戦略相談」（医療機器プログラム関連相談） | SaMD（プログラム医療機器）に該当し得るシステムを開発する事業者 | AIトリアージ機能が薬機法上のSaMDに該当するかどうかを早期に整理でき、規制リスクを下げる相談窓口として候補になる |
| AMED（国立研究開発法人日本医療研究開発機構）の医療AI関連研究開発事業 | 医療AIの研究開発を行う企業・大学等との連携体 | トリアージAIの精度改善や地域特化モデルの開発費の一部を、研究開発型の補助事業として調達できる可能性がある |
| 都道府県・市区町村の創業助成事業（例：東京都中小企業振興公社「創業助成事業」等、自治体ごとに名称は異なる） | 設立から一定期間内の中小企業・個人事業主 | 自己資金 100万円 に加えて、営業担当やUI/UX設計者を採用する前の外注費・広報費の一部を補える候補になる |
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……
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医療・ヘルスケア領域の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。
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