Who（誰が）
特養・老健・グループホームを運営する介護施設法人と、訪問診療を行う歯科医院チェーンおよび個人歯科医院が主な利用者であり、買収検討者は介護施設運営大手法人や歯科医療機器商社、医療介護プラットフォーム事業者となる想定
対象とする社会課題：介護施設入居者の口腔ケアが歯科医療につながらず誤嚥性肺炎や低栄養が多発している
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。
特別養護老人ホームや老健の入居者は、口腔内に異常があっても自力で歯科を受診できず、発見から受診まで数週間かかることが珍しくない。介護職員は専門知識が乏しく重症度を判断できず、歯科医院側も往診の優先順位をつける情報がない。この情報の断絶が、誤嚥性肺炎や低栄養という命に関わる結果を、施設の現場で繰り返し生み出してきた。
※ 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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デンタルブリッジAIは、介護施設の入居者の口腔ケアを歯科医療に確実につなげるプラットフォームです。
介護職員がタブレットやスマホで入居者の口腔内を撮影すると、AIが歯垢・歯肉炎・義歯不適合・粘膜潰瘍を自動検出してスコア化します。異常が見つかった場合はチャット型AIが緊急度を判定し、提携する訪問歯科医院へ口腔スコア推移や服薬情報を含む患者サマリー付きで往診依頼を自動送信します。歯科医師はダッシュボード上でAIが優先順位をつけたリストを確認しながら往診スケジュールを組み、往診後の処置結果も再びシステムに蓄積されて次回訪問タイミングが個別最適化されていきます。介護職員の「異常に気づいても判断ができない」、歯科医院の「往診の優先順位が見えない」という現場の断絶を、AIによる画像解析とトリアージ機能でつなぎ、誤嚥性肺炎や低栄養の発生を減らすことを目指します。
特別養護老人ホームや介護老人保健施設の入居者は要介護度が高く自力での歯科受診が困難で、口腔内の異常が発見されても訪問歯科につながるまでに数週間かかるケースが多い。
全国の介護施設約3.6万か所のうち、定期的な歯科連携体制を持つ施設は3割未満とされ、多くは介護職員が口腔チェック表に手書きで記録するのみで歯科医への情報伝達が形骸化している。結果として誤嚥性肺炎による救急搬送や、歯周病由来の摂食嚥下機能低下が繰り返され、年間医療費や入院日数の増加につながっている。介護職員は口腔ケアの専門知識が乏しく異常の重症度判断ができず、歯科医院側も往診依頼のトリアージ情報が不足しているため優先順位付けができない。両者をつなぐ標準化された情報共有基盤とトリアージの仕組みが存在しないことが、この課題が長年放置されてきた核心的な原因である。
画像解析AI(CNNベース)が口腔内写真から歯垢・歯周ポケット疑い・義歯不適合・粘膜異常を検出し重症度スコアを算出する。
自然言語対話AIが介護職員からの症状聞き取りを補助し、患者ごとの症状記述を構造化データに変換して歯科医への引き継ぎ文書を自動生成する。予測モデルが過去の口腔スコア推移・既往歴・服薬情報から誤嚥性肺炎リスクや口腔機能悪化の確率を算出し、往診優先度を数値化する。最適化アルゴリズムが歯科医師の稼働可能時間・移動距離・患者リスクを組み合わせて訪問ルートとスケジュールを自動提案する。
介護職員が入居者の口腔内をタブレットまたはスマートフォンで撮影し、AI画像解析エンジンが歯垢・歯肉炎・義歯不適合・粘膜潰瘍などを自動検出してスコア化する。
異常が検知された場合はチャット型AIが緊急度を判定し、提携する訪問歯科医院に自動で往診依頼と患者サマリー(口腔スコア推移・服薬情報・嚥下機能評価)を送信する。歯科医師はダッシュボード上でAIが生成した優先順位付きリストを確認し、往診スケジュールを最適化アルゴリズムで組み立てる。往診後の処置結果も再びシステムに記録され、AIが個々人の口腔状態の悪化予測モデルを継続的に更新することで、次回訪問タイミングを個別最適化する。介護施設のケアマネジャーは月次レポートで施設全体の口腔リスク傾向を把握し、栄養ケアや誤嚥予防計画に反映できる。
| 誤嚥性肺炎による救急搬送・入院1件あたりの医療費(自己負担除く社会的コスト目安) | 1件あたり50万円〜100万円、施設あたり年間2〜3件発生の想定 |
| 介護職員による口腔チェック表の手書き記録・情報伝達にかかる人件費(施設あたり) | 月額約3万円相当(1人あたり月5時間×時給1,500円換算) |
| 歯科往診依頼の電話・FAX調整にかかる事務コスト(歯科医院側) | 月額約2万円相当(往診コーディネーター業務の一部時間換算) |
| 口腔衛生管理体制加算の未取得による介護報酬の機会損失(入居者100名施設) | 年間約600万円(月50単位×100名×10円×12ヶ月換算) |
| 介護施設向けSaaS月額利用料(入居者50名規模) | 月額80,000円 |
| AIカメラアタッチメント付きタブレットレンタル | 月額3,000円 |
| 介護報酬加算取得コンサルティング(年間契約) | 年額100,000円(月換算約8,333円) |
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特養・老健・グループホームの入居者は要介護度が高く自力での歯科受診が困難だが、定期的な歯科連携体制を持つ施設は全国約3.6万か所のうち3割未満にとどまる。
多くの施設では介護職員が口腔チェック表に手書きで記録するのみで歯科医への情報伝達が形骸化しており、異常発見から訪問歯科につながるまで数週間を要するケースが多い。介護職員は専門知識不足から重症度判断ができず、歯科医院側も往診依頼のトリアージ情報が不足しているため優先順位付けができない。この標準化された情報共有基盤の不在が、誤嚥性肺炎の救急搬送や摂食嚥下機能低下の繰り返しという結果を招いている。
実証フェーズ(0-6ヶ月)はAI画像解析モデルの精度検証を繰り返しながら仕様が変わるため準委任契約が適する。
初期展開フェーズでMVP機能仕様が固まった段階で、機能単位の請負契約に切り替えることを推奨する。特にAI検知精度F1スコア0.85以上という定量目標を契約に盛り込む場合は、達成責任の所在を曖昧にせず、検証データセットと評価方法を発注前に文書化しておく必要がある。医療情報を扱うため、安全管理ガイドライン準拠のクラウド基盤採用と第三者認証取得の工程を契約スコープに明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 介護施設の介護職員（口腔チェック・撮影の実施者、日々の一次入力者） |
| セカンダリ | 訪問歯科医院の歯科医師・歯科衛生士（ダッシュボード確認、往診トリアージと対応）、施設のケアマネジャー（月次レポート閲覧） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当（介護福祉士出身者を想定、施設オンボーディングと運用支援）、システム管理者（AI精度監視・アカウント管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 口腔内写真撮影・アップロード | タブレットで口腔内を撮影→画質チェック→クラウドへ患者IDと紐付け保存する |
| AI画像解析・重症度スコア化 | 口腔写真→CNNが歯垢/歯肉炎/義歯不適合/粘膜異常を検出→部位別スコアを出力 |
| 症状聞き取り対話AI | 介護職員の音声・テキスト入力→NLPが構造化→症状項目別の記録データを生成 |
| 患者サマリー自動生成 | 口腔スコア推移・服薬情報・嚥下評価→自動編集→歯科医向け引き継ぎ文書を出力 |
| 緊急度判定トリアージ | 画像スコアと症状データ→予測モデルが誤嚥性肺炎リスク算出→緊急度ランクを表示 |
| 往診依頼自動送信 | 緊急度ランクが閾値超→提携歯科医院を選定→往診依頼とサマリーを自動送信 |
| 歯科医師向け優先順位ダッシュボード | 複数患者のリスクスコア→優先度順に並べ替え→歯科医師画面にリスト表示 |
| 往診スケジュール最適化 | 歯科医の稼働時間・移動距離・患者リスク→最適化アルゴリズム計算→訪問順路を提案 |
| 処置結果記録・予測モデル更新 | 往診後の処置内容入力→データベース登録→悪化予測モデルを再学習し更新 |
| ケアマネ向け月次レポート | 施設内全入居者の口腔リスク集計→月次バッチ処理→PDFレポートを自動配信 |
| 介護報酬加算取得書類作成支援 | 口腔ケア記録データ→加算要件テンプレートに自動転記→申請書類ドラフトを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | id, name, address, capacity, contract_plan, monthly_fee, contract_start_date |
residents | id, facility_id, name, birth_date, care_level, medication_info, swallowing_function_score |
dental_clinics | id, name, address, contact_person, available_hours, service_area |
oral_scan_records | id, resident_id, captured_at, image_url, plaque_score, gingivitis_score, denture_fit_score, mucosa_score, staff_id |
visit_requests | id, resident_id, clinic_id, urgency_score, status, requested_at, scheduled_at, summary_text |
visit_results | id, visit_request_id, dentist_id, treatment_detail, next_visit_recommend_date, completed_at |
risk_predictions | id, resident_id, aspiration_pneumonia_risk, oral_decline_probability, predicted_at, model_version |
users | id, name, role, facility_id, clinic_id, email, password_hash |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 口腔撮影・記録画面 |
| 2 | AI検知結果一覧画面 |
| 3 | 往診依頼ダッシュボード |
| 4 | 歯科医スケジュール最適化画面 |
| 5 | 患者サマリー閲覧画面 |
| 6 | 施設別月次レポート画面 |
| 7 | 管理者設定・契約管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(医療情報ガイドライン準拠のクラウド基盤構築) |
| 2 | PyTorch(CNN画像解析モデルの開発・学習に採用) |
| 3 | FastAPI(AI推論APIを高速に構築するため) |
| 4 | React(タブレット向けUIを柔軟に開発するため) |
| 5 | PostgreSQL(構造化データと画像メタデータを一元管理) |
| 6 | Firebase Cloud Messaging(往診依頼を即時通知するため) |
| 7 | OptaPlanner(往診スケジュール最適化アルゴリズム実装) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| AI画像解析のレスポンスタイムは撮影から結果表示まで3秒以内を目安とする | AI画像解析のレスポンスタイムは撮影から結果表示まで3秒以内を目安とする |
| システム可用性は月間稼働率99.5%以上を目安とし、往診依頼機能は24時間稼働とする | システム可用性は月間稼働率99.5%以上を目安とし、往診依頼機能は24時間稼働とする |
| 医療情報システムの安全管理ガイドライン(3省2ガイドライン)準拠のクラウド基盤を採用し通信・保存データはAES256相当で暗号化する | 医療情報システムの安全管理ガイドライン(3省2ガイドライン)準拠のクラウド基盤を採用し通信・保存データはAES256相当で暗号化する |
| AI異常検出のF1スコアは0.85以上を維持し、月次で精度モニタリングと再学習を実施する想定 | AI異常検出のF1スコアは0.85以上を維持し、月次で精度モニタリングと再学習を実施する想定 |
| 患者データのアクセスログは5年間保存し、施設・歯科医院ごとにロールベースアクセス制御を適用する | 患者データのアクセスログは5年間保存し、施設・歯科医院ごとにロールベースアクセス制御を適用する |
| データバックアップは日次で取得し、障害発生時のRPOは24時間以内・RTOは8時間以内を目安とする | データバックアップは日次で取得し、障害発生時のRPOは24時間以内・RTOは8時間以内を目安とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 職員が撮影した口腔写真を歯科医師とエンジニアが目視で確認しExcelでスコアリング、往診依頼は電話・メールで手動運用して需要とAI検知の勘所を確かめる | 交通費と歯科医師への監修謝礼だけの水準感 |
| ②最小システム | 撮影データをクラウドフォームで収集し既存の画像認識APIで簡易スコア化、往診依頼をチャットツールで自動通知する最小限のダッシュボードを構築する | 外注で数か月分の開発費とAI利用料の水準感 |
| ③本開発 | 自社CNNモデルの学習とPMDA事前相談を踏まえた非該当設計、介護記録システムとのAPI連携、最適化アルゴリズムによるスケジューリング機能まで実装する | 外注で数か月〜半年分の開発費と機械学習エンジニアの人件費の水準感 |
上記の要件定義書をもとに、システムベンダー（開発会社）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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
10年の収支と資金の集め方、財務、KPI、資本政策、そして図解付きのフル事業計画書・AI実装仕様書……
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……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 訪問歯科専門の医療法人理事長(歯科医師) | AI往診トリアージの実運用可否と診断責任分界を最初に握る相手だから | 日本訪問歯科協会や地域歯科医師会の紹介、医療材料商社の営業同行で接触 |
| 特別養護老人ホームの施設長・生活相談員 | 口腔ケア加算取得ニーズと現場導入の意思決定権を持つため | 全国老人福祉施設協議会の地域支部や介護経営者向けセミナーで名刺交換 |
| 都道府県歯科医師会の在宅歯科医療連携担当理事 | 地域の訪問歯科医院ネットワークへの一括紹介ルートを持つため | 歯科医師会の在宅医療連携室に実証事業の趣旨で公式に面会依頼 |
| 介護施設運営大手法人の介護DX推進部門責任者 | 複数施設への横展開で導入母数を一気に確保できるため | 介護DX展示会(CareTEX等)の出展社ブースで直接名刺交換 |
| 市区町村介護保険課・地域包括ケア推進担当職員 | 口腔衛生管理体制加算や介護DX補助金の要件・予算枠を把握するため | 自治体の介護DX補助金公募説明会に参加し担当窓口に直接相談 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域の特養・老健への直接訪問 | 施設長や生活相談員に電話・訪問し、口腔チェックのAI実証に無償で協力してほしいと伝え、共同研究という形で導入してもらう |
| 地域歯科医師会経由の紹介 | 歯科医師会の勉強会や研修会に参加し、訪問診療を行う医院に往診先探しの手間を減らす実証への協力を依頼する |
| 介護DX関連の展示会・セミナー | 口腔衛生管理体制加算の取得支援をテーマにブース出展し、興味を持った施設担当者にその場で実証モニターを依頼する |
| 歯科材料商社の営業同行 | 歯科材料商社の営業担当に同行させてもらい、既存の取引先歯科医院にツールの試用を紹介してもらう |
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 新規開業資金（創業融資） | 法人設立前後の創業者 | 運転資金の立ち上げ資金として利用でき、この事業では融資合計 500万円 を実証フェーズの人件費・端末調達費に充てる想定 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（商工会・商工会議所の管轄地域で創業する法人） | 介護施設・歯科医院向けのチラシ作成や展示会出展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 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・提供する中小企業・小規模事業者 | SaaSダッシュボードやチャット型AIの外部委託開発費・ITツール導入費の一部が対象になり得る |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定または創業後5年未満の中小企業者 | 実証フェーズの人件費・賃借料・広告費など創業初期の運転費用の一部を助成対象にできる可能性がある |
| 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） | 革新的な設備投資・サービス開発を行う中小企業・小規模事業者 | AI画像解析エンジンの開発やAIカメラアタッチメントの試作費用が設備投資枠の対象になり得る |
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。
医療・ヘルスケア領域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・登録データにもとづく自動集計の相対表示です