Who（誰が）
地方の100〜500床規模の中核病院・二次救急病院の医事課・医局担当者、および当直を担う医師・看護師が主な利用者となる
対象とする社会課題：医師・看護師の当直明け連続勤務による疲労蓄積と医療安全リスク
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。
地方の二次救急病院では、当直翌日にそのまま外来や手術を担当する「当直明け連続勤務」が常態化している。勤務表はExcelでの手作業が中心で、公平な当直分担と休息確保を同時に満たす組み合わせを担当者が長い時間をかけて探している。疲労による医療事故のリスクは当直明け時間帯に集中するといわれ、医師の離職や労基署の是正勧告にもつながっている。仕組みで解決する必要がある。
※ 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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「ナイトブリッジAI」は、200床規模の地方中核病院の医事課担当者が抱える「当直明け連続勤務」の勤務表作成地獄を解消するクラウドサービスです。
担当者は既存の勤怠データや医師の希望休・専門資格をアップロードするだけで、AIが数分で翌月の勤務表案を自動生成します。「〇〇医師は木曜のみ当直可」とチャットで条件を追加すれば即座に再計算。生成された勤務表は医師のスマホに配信され、「今週の当直明けは14時以降が休息確保時間です」と個別通知、疲労度アンケートで異常があれば管理者にアラートが飛びます。月20時間かかっていた作業が40分に短縮され、経営層は当直明け連続勤務日数をダッシュボードで月次確認できます。
2024年4月の医師の働き方改革により時間外労働の上限規制(年960時間、地域医療確保暫定特例水準では1860時間)が施行されたが、地方の中核病院や二次救急を担う200床規模の病院では、当直翌日にそのまま外来・手術を担当する「当直明け連続勤務」が依然として常態化している。
ある地方総合病院の外科医(40代)は月4回の当直をこなし、当直明けの日も予定手術3件をこなさざるを得ず、日本医療機能評価機構の報告では疲労による医療事故のヒヤリハットが当直明け時間帯に集中する傾向が指摘されている。勤務表作成は多くの病院で事務担当者や医局長がExcelで手作業により行っており、診療科ごとの専門性・当直回数の公平性・休息時間確保・急な休暇対応を同時に満たす組み合わせは数百通り以上に及び、担当者は月20時間以上を作成作業に費やしている。人手不足の中で「公平な負担分散」と「安全な休息確保」を両立させる仕組みが整わず、労基署の是正勧告や医師の離職につながるケースも増えている。
最適化AI(制約充足・混合整数計画法をベースにした機械学習ハイブリッドモデル)が、当直回数の公平性・法定休息時間・専門資格要件・希望休を制約条件として勤務表を自動生成する。
自然言語処理による対話型AIアシスタントが、担当者の口語的な条件追加や医師個人からの休暇希望を解釈しシフト案に即時反映する。過去の当直実績・ヒヤリハット報告データを学習した予測モデルが、特定の勤務パターン(例:当直後4件以上の外来)が発生した際の疲労リスクスコアを算出し、閾値超過時に自動で警告と代替案を提示する。さらに医師の勤務履歴と疲労申告データを蓄積・学習することで、病院ごとに最適な当直間隔基準を継続的にチューニングする。
病院の医事課・医局担当者は、既存の勤怠システムや電子カルテの当直実績データ、医師ごとの希望休・専門資格・法定休息時間要件をクラウド管理画面にアップロードするだけで、AIが数分以内に翌月の勤務表案を自動生成する。
AIは当直翌日の連続勤務を原則禁止し、やむを得ない場合は代替要員候補と休息時間の確保パターンを提示、担当者はチャット型AIアシスタントに「〇〇医師は木曜のみ当直可」等の自然言語で条件を追加すると即座に案が再計算される。生成された勤務表は各医師のスマホアプリに配信され、AIチャットボットが「今週の当直明けは14時以降が休息確保時間です」等の個別通知とセルフチェック(疲労度簡易アンケート)を行い、異常値があれば管理者にアラートを出す。導入後は月20時間以上かかっていた勤務表作成が平均40分に短縮され、当直明け連続勤務日数を可視化したダッシュボードで経営層が労基対応状況を月次確認できる。
| 医事課担当者の勤務表作成人件費(月20時間×時給概算2,500円) | 年額約60万円 |
| 外科医1名あたりの離職・再採用コスト | 1名あたり1,200万円(発生都度) |
| 労基署是正勧告対応・是正報告書作成の事務工数 | 対応発生時に月10万円相当の工数損失 |
| 当直明け疲労由来のヒヤリハット・医療事故対応コスト(損害賠償・調査工数含む) | 年間数十万円〜数百万円の想定(事案による) |
| SaaS基本プラン(医師50名規模・月額) | 150,000円/月 |
| SaaS+疲労分析オプション(ウェルビーイングダッシュボード) | 200,000円/月 |
| SaaS+疲労分析+労基対応レポート代行フルパッケージ | 230,000円/月 |
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2024年4月の医師の働き方改革で時間外労働の上限規制が施行されたが、地方の200床規模病院では当直翌日にそのまま外来・手術を担当する連続勤務が常態化している。
勤務表作成は事務担当者や医局長がExcelで手作業で行い、診療科の専門性・当直回数の公平性・休息時間・急な休暇対応を同時に満たす組み合わせは数百通りに及び、担当者は月20時間以上を費やしている。日本医療機能評価機構の報告では疲労による医療事故のヒヤリハットが当直明け時間帯に集中する傾向があり、労基署の是正勧告や医師離職につながるケースも増えている。人手不足の中で「公平な負担分散」と「安全な休息確保」を両立させる仕組みが整っていない。
PoC・アルゴリズム検証フェーズ（0-6ヶ月）は要件が病院ごとに大きく異なり試行錯誤が前提となるため、準委任契約が適している。
MVP機能が固まった初期導入・機能拡充フェーズ以降は、スコープと受入基準を明確化できるため請負契約への切り替えを推奨する。ただし病院ごとの就業規則差異に対応するカスタム設定支援は継続的な調整作業が発生するため、導入後も一定期間は準委任での運用サポート契約を併用することが望ましい。発注時は「当直明け連続勤務ゼロ化」等の効果指標を受入条件に含めず、機能実装と動作検証の完了を検収基準とする点に注意する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 病院の医事課担当者・医局長（勤務表作成・条件設定を行う） |
| セカンダリ | 当直・外来・手術を担当する医師・看護師（スマホアプリで勤務表確認・疲労度アンケート回答） |
| 管理 | 病院経営層・事務局管理者（労基対応ダッシュボードの確認、契約・利用状況の管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 勤務データ取込機能 | 勤怠システム・電子カルテのCSVデータをアップロード→形式検証と正規化→AI生成用データセットとして格納 |
| AI勤務表自動生成機能 | 当直実績・希望休・専門資格データを入力→制約充足/混合整数計画法で最適化計算→翌月勤務表案を数分で出力 |
| チャット型AIアシスタント条件反映機能 | 担当者が自然言語で条件を入力→NLPで制約条件へ変換し再計算→更新済み勤務表案を即時表示 |
| 疲労リスクスコア算出・警告機能 | 当直実績とヒヤリハット履歴を入力→学習済み予測モデルでリスクスコア算出→閾値超過時に警告と代替案を提示 |
| 当直明け連続勤務チェック・代替要員提示機能 | 生成済み勤務表案を入力→当直翌日勤務の有無を判定→代替要員候補と休息確保パターンを提示 |
| 医師向けスマホアプリ配信・個別通知機能 | 確定勤務表データを入力→医師個人アカウントに紐付け→当直明け休息時間等の個別通知を配信 |
| セルフチェック(疲労度アンケート)機能 | 医師がアプリで疲労度質問に回答→回答データを疲労スコアと突合し蓄積→異常値判定結果を出力 |
| 管理者向け異常値アラート機能 | 疲労スコア・アンケート異常値データを入力→閾値判定処理→管理者へアラート通知を送信 |
| 労基対応ダッシュボード機能 | 当直明け連続勤務日数・勤務実績データを入力→月次集計とグラフ化→経営層向けダッシュボードに表示 |
| 労基対応レポート自動生成機能 | 月次勤務実績データを入力→労基署提出様式に自動整形→専門家レビュー付きレポートPDFを出力 |
| 当直間隔基準の継続学習チューニング機能 | 病院ごとの勤務履歴・疲労申告データを蓄積→機械学習で当直間隔基準を再学習→最適化エンジンのパラメータを更新 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
hospitals | hospital_id, name, bed_count, region, contract_plan, contract_status |
doctors | doctor_id, hospital_id, name, department, qualification, employment_type, join_date |
shift_requests | request_id, doctor_id, target_date, request_type, priority, comment |
shift_schedules | schedule_id, hospital_id, doctor_id, work_date, shift_type, is_night_duty, is_post_duty_work |
rest_time_rules | rule_id, hospital_id, department, min_rest_hours, max_night_duty_count, valid_from |
fatigue_reports | report_id, doctor_id, report_date, fatigue_score, sleep_hours, free_comment |
risk_alerts | alert_id, hospital_id, doctor_id, alert_date, risk_score, alert_type, status |
chat_logs | log_id, hospital_id, user_id, message_text, intent_type, applied_schedule_id, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 勤務表アップロード画面 |
| 2 | AI生成勤務表確認画面 |
| 3 | チャット条件追加画面 |
| 4 | 医師別マイシフト画面 |
| 5 | 疲労度セルフチェック画面 |
| 6 | 労基対応レポート画面 |
| 7 | 経営層ダッシュボード画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(OR-Tools) 制約充足・最適化計算に最適 |
| 2 | PostgreSQL 勤務データの整合性管理に適する |
| 3 | AWS(ECS/Fargate) 病院ごとの負荷変動に対応可能 |
| 4 | OpenAI API 自然言語の条件解釈に活用 |
| 5 | React/Next.js 管理画面のUI開発効率が高い |
| 6 | Flutter 医師向けスマホアプリを1コードで両OS対応 |
| 7 | Auth0 医療情報アクセスの認証基盤を安全に構築 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月次稼働率99.5%以上(許容ダウンタイム月3.6時間以内)を目安に運用 |
| 性能 | 性能: 医師50名規模の勤務表生成を5分以内、チャットアシスタント応答を3秒以内に完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 医療情報を扱うため三省二ガイドライン準拠、通信はTLS1.2以上・保存データはAES-256相当で暗号化 |
| 運用 | 運用: 障害発生時は4時間以内の復旧を目標とし、データバックアップは日次取得・30日分保持 |
| 拡張性 | 拡張性: 3年目導入目標270施設・医師約1万人規模まで水平スケール可能なクラウド構成とする |
| 監査 | 監査: 勤務表変更・アラート対応等の操作ログを5年間保存し労基署提出時の証跡として利用可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 2〜3病院から既存の当直実績データ（Excel）と就業規則を受け取り、代表自身が制約条件を整理して手動または簡易ツールで勤務表案を作成し、当直明け連続勤務ゼロ化が実現できるかを確認する | 代表の作業時間が中心で、外部費用はデータ加工用ソフトの利用料程度 |
| ②最小システム | クラウド管理画面と制約充足エンジンの最小版のみを構築し、チャット機能やスマホアプリは省いて、担当者が条件を入力すると勤務表案が自動生成される状態を数病院で試験運用する | 外部エンジニアへの一部委託を含み、数か月分の開発費相当 |
| ③本開発 | 自然言語対話型アシスタント、医師向けスマホアプリの通知・疲労申告機能、経営層向けダッシュボードを本格開発し、代理店経由での複数病院展開に対応できる状態にする | クラウドインフラ・AIモデル開発を含む本格的な外注・人件費規模 |
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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……
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 |
|---|---|---|
| 200床規模の地方中核病院の事務長・医事課長 | 勤務表作成の実務課題と予算権限を持ち、PoC導入の意思決定者になり得るため | 地域医療構想推進法人や医療コンサル会社の紹介、または病院経営セミナーで接点を作る |
| 二次救急病院の外科・救急科の医局長 | 当直明け連続勤務の当事者であり、現場のニーズと制約条件を具体的に把握できるため | 医事課長経由でヒアリング機会を設定、または医師会の勉強会で直接接触 |
| 医療情報システムベンダー(電子カルテ・勤怠システム提供会社)の事業開発担当 | API連携と代理店提携により導入病院への販路を確保できるため | 医療IT展示会(HOSPEX等)や既存顧客の紹介で商談を設定する |
| 地域医療構想推進法人・都道府県医療政策課の担当者 | 地域の医師偏在対策や働き方改革推進事業と連携し公的な導入後押しを得るため | 都道府県の医療政策担当課に事業説明資料を持参しアポイントを取る |
| 医療専門の社会保険労務士・労働法に詳しい顧問弁護士 | 労基法・医師の働き方改革関連法令への適合性を制度設計段階で確認するため | 医療機関向け労務コンサルを行う社労士事務所に業務委託の打診を行う |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 医療コンサルティング会社への直接アプローチ | 「当直明け連続勤務の是正でお困りの病院様に、勤務表作成AIの無料PoCをご紹介できないか」と持ちかけ、既存クライアント病院への紹介を依頼する |
| 医師会・地域医療構想推進法人の勉強会 | 医師の働き方改革をテーマにした地域の勉強会・分科会に参加し、「当直明け連続勤務を可視化するツールの実証にご協力いただける病院を探している」と発言し名刺交換する |
| 医療情報システム関連の展示会・カンファレンス | 電子カルテ・勤怠システムベンダーが出展する展示会に足を運び、「連携APIで当直明け勤務のリスクを自動検知する仕組みを一緒に検証しないか」とベンダー担当者に声をかける |
| 知人経由の医事課・医局長への直接紹介 | 医療関係の知人・元同僚に「Excelでの勤務表作成に月20時間以上かけている病院を知らないか」と聞き、該当者がいれば直接ヒアリングの機会をもらう |
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 新創業融資制度 | 法人設立から間もない創業者（原則無担保・無保証人） | 自己資金100万円での法人設立に対し、運転資金と設備資金を別枠で借りられる制度で、この事業では融資合計 700万円 を想定しており、クラウド開発費・人件費の立ち上げ資金に充てられる候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業直後の法人も対象になり得る） | 医療コンサル・ベンダーとの代理店開拓、展示会出展、Webサイト・営業資料作成など販路開拓費用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（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・creation直後の中小企業（本社所在地等の要件あり） | 自己資金100万円のみで始める初期段階で、人件費・広告費・専門家活用費の一部を助成する候補になり、公庫融資と並行して活用を検討できる |
| IT導入補助金 | IT導入支援事業者に登録したITツールを導入する中小企業（この場合は顧客である病院側が申請者） | 自社のSaaSをIT導入支援事業者登録すれば、導入先の病院がこの補助金を使って初期導入費・年間利用料の一部をカバーできるため、営業提案の材料になる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（通称ものづくり補助金） | 中小企業・小規模事業者でサービス開発・生産性向上に取り組む事業者 | 最適化AIエンジンやチャット型アシスタントなど本開発フェーズのシステム開発費の一部を補助対象にできる可能性がある |
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。
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的な表示です。