Who（誰が）
居宅介護支援事業所のケアマネジャー、保険者（市町村・広域連合）の点検担当職員、および将来的な買い手となる介護ソフトベンダー・自治体SIer・大手介護事業者
対象とする社会課題：介護支援専門員のケアプラン点検業務が人手不足と基準の複雑さで形骸化している
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。
1人のケアマネジャーが数十件のケースを抱え、点検する保険者職員も兼務で手一杯という状況が全国で続いている。基準に適合しているか誰も確認できないまま、必要なサービスが削られたり過剰なサービスが放置されたりする。人を増やせない現場に、AIによる点検の目を届けることで、利用者にもケアマネジャーにも安心できる仕組みを作りたい。
※ 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。
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※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
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※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
「プランナビ」は、居宅介護支援事業所のケアマネジャーがケアプラン第1〜7表をアップロードするだけで、AIが記載内容をOCR・NLPで構造化し、給付適正化基準や利用者のADL・認知機能の変化との整合性を自動チェックするサービスです。
画面には訪問介護と通所介護の目標不整合といった具体的な指摘とリスクスコアが表示され、ケアマネジャーは対話型AIに「なぜこの指摘が出たのか」「どう直せばよいか」を質問しながら修正できます。保険者側は同じ画面でAIが優先度付けした高リスク事例だけを効率的に点検でき、限られた人員でも実効性のある給付適正化が可能になります。月に一度、事業所には改善レポートが届き、点検を受ける前に自分でプランの質を確認する働き方に変わります。
全国約19万人のケアマネジャーは1人当たり平均35〜40件のケースを担当し、毎月のモニタリングと再アセスメントに追われながらケアプランを作成している。
介護保険法上、保険者(約1,700市町村)は給付適正化のためケアプラン点検を行う義務があるが、点検担当職員の多くは他業務と兼務で専門知識も限られ、実際に点検できるのは対象件数の数%程度に留まる。結果として、自立支援に資さない過剰サービスや、逆に必要なサービスが不足したまま放置されるケースが見過ごされやすい。厚労省のケアプラン点検支援マニュアルは存在するが、条文と個別ケースの照合作業は手作業に依存し、点検の質は担当者のスキルに大きく左右されている。ケアマネジャー側も、自分のプランが基準に適合しているか客観的に確認する手段がなく、不安を抱えながら作成を続けているのが実態である。
自然言語処理でケアプラン記載文と居宅サービス計画書の項目を構造化データに変換し、過去の点検指摘事例約数万件(パイロット期以降の蓄積データ)から学習した分類モデルが給付適正化基準からの逸脱リスクをスコアリングする。
異常検知モデルはサービス種別・回数・利用者状態の組み合わせから統計的に外れ値となるプランを抽出し、点検優先度を最適化する。対話AI(LLMベース)は根拠となる法令・通知・地域ルールを検索し、ケアマネジャー向けに平易な言葉で改善提案を生成する。
居宅介護支援事業所のケアマネジャーがケアプラン第1〜7表をシステムにアップロードすると、AIがOCRとNLPで記載内容を構造化し、給付適正化基準・自立支援適合性・利用者のADL/認知機能変化との整合性を自動チェックする。
チェック結果はリスクスコアと具体的な指摘事項(例:訪問介護と通所介護の目標不整合)としてダッシュボードに表示され、ケアマネジャーは対話型AIに「なぜこの指摘が出たか」「どう修正すればよいか」を質問しながら改善文例を参照できる。保険者側は同システムを点検業務支援ツールとして利用し、AIが優先度付けした高リスク事例のみを効率的に人手点検する運用に切り替えられる。導入事業所は月次でAIレポートを受け取り、点検対応前にセルフチェックする体験に変わる。
| 運営指導での書類不備発覚時の再提出・返還金対応事務(1事業所あたり年数件発生) | 年額 約60万円 |
| 点検担当職員が兼務で点検業務に割く人件費(業務時間の2割程度) | 年額 約200万円相当 |
| ケアマネ1人当たりのプラン確認・修正にかかる残業対応(月10時間×時給2,000円) | 年額 約24万円(1人当たり) |
| プラン不備に起因する利用者・家族からの不満対応・再アセスメント事務 | 1件あたり 約5万円、事業所全体で年数十万円 |
| 事業所向けSaaS(基本料+ケアマネ5名分) | 月額 約4万円(基本3万円+2,000円×5名) |
| 保険者向け点検支援システムライセンス | 年額 150万円〜300万円 |
| 導入研修・オンボーディング支援(初期1回) | 1件 10万円 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
マーケ会社の紹介を希望する※ 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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
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ケアマネジャー1人あたり月35〜40件のケースを抱え、モニタリングと再アセスメントに追われる中でケアプランの質を自己点検する余裕がない。
一方で保険者側の点検担当者も他業務と兼務で専門知識が限られ、対象件数の数%しか点検できていない。厚労省の点検支援マニュアルはあるものの、条文と個別ケースの照合は手作業に依存し、点検の質が担当者のスキル頼みになっている。結果として過剰サービスや必要サービスの不足が放置されやすく、ケアマネジャー自身も自分のプランが基準に適合しているか確認する手段を持てないまま作成を続けている。
フェーズ1のMVP開発・パイロット検証（0〜6ヶ月）はAIモデルの精度検証や点検基準辞書の要件が流動的なため準委任契約が適しており、精度目標（適合率80%以上）は契約書ではなく検証計画書で合意する形が望ましい。
フェーズ2以降の正式版SaaS開発は機能要件が固まるため請負契約に切り替え、対話AI機能などLLM関連は精度保証が難しい部分を切り出して準委任で継続する混合発注を推奨する。発注時は、AI誤判定による運営指導リスクの責任分界（最終判断はケアマネジャー・点検職員が行う旨）を利用規約・契約書双方に明記し、開発会社の責任範囲を「AI判定支援ツールの提供」に限定する条項を必ず入れること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 居宅介護支援事業所のケアマネジャー（1人あたり35〜40件担当、月次モニタリング・再アセスメント業務を行う） |
| セカンダリ | 市町村・広域連合の給付適正化点検担当職員（他業務兼務、専門知識に限りがある） |
| 管理 | 事業所管理者（契約・従量課金管理）、保険者側システム管理者（ライセンス・辞書更新管理）、自社カスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| ケアプラン電子データ取込機能 | ケアマネが第1〜7表(PDF/画像)をアップロード→形式検証→解析待ちデータとして登録 |
| OCR・NLP構造化変換機能 | アップロード原本をOCR・NLPで解析→項目別構造化データに変換→DBへ登録 |
| 給付適正化基準逸脱リスクスコアリング機能 | 構造化データを分類モデルに入力→過去指摘事例と照合→逸脱リスクスコアを出力 |
| サービス外れ値異常検知・優先度付け機能 | サービス種別・回数・利用者ADLを異常検知モデルで解析→外れ値抽出→点検優先度リストを生成 |
| 対話型AI改善提案機能 | ケアマネの質問文をLLMが受理→根拠法令・通知を検索→平易な改善提案文を生成し返答 |
| 事業所向けダッシュボード表示機能 | リスクスコアと指摘事項を集計→事業所別ダッシュボードに可視化→ケアマネが閲覧・確認 |
| 保険者向け点検支援ダッシュボード機能 | 管内事業所の高リスク事例を優先度順に整理→点検担当者向け画面に表示→人手点検対象を選定 |
| 月次AIレポート自動生成・配信機能 | 月次の指摘傾向・改善状況を集計→レポートを自動生成→事業所へPDF・メールで配信 |
| 点検基準辞書管理・自動更新機能 | 制度改正・通知情報を顧問が確認→点検基準辞書を更新→AI判定ロジックに自動反映 |
| 匿名化統計データ・ベンチマークレポート生成機能 | 全事業所の利用データを匿名化・集計→地域別・規模別傾向を分析→ベンチマークレポートを生成 |
| 事業所・ユーザー・課金管理機能 | 契約事業所とケアマネ人数を登録→従量課金額を月次計算→請求書を自動発行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
offices | office_id, office_name, address, contract_plan, contract_status, created_at |
care_managers | cm_id, office_id, name, license_no, email, role |
users_care | user_id, office_id, birth_date, care_level, adl_score, cognitive_score |
care_plans | plan_id, cm_id, user_id, plan_period, table_type, upload_file_url, status |
plan_items | item_id, plan_id, service_type, frequency, goal_text, target_flag |
check_results | result_id, plan_id, risk_score, rule_id,指摘内容, checked_at |
rule_master | rule_id, category, law_ref, condition_json, updated_at |
insurers | insurer_id, name, license_type, contract_start, contract_end |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 事業所向けダッシュボード |
| 3 | ケアプランアップロード画面 |
| 4 | AI点検結果一覧画面 |
| 5 | 指摘詳細・対話AI画面 |
| 6 | 保険者向け優先度一覧画面 |
| 7 | 契約・請求管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS Textract(帳票OCR読取に実績あり) |
| 2 | Python/FastAPI(NLP・MLモデルAPI構築が容易) |
| 3 | spaCy/GiNZA(日本語係り受け解析に対応) |
| 4 | LightGBM(異常検知・リスクスコアリング高速学習) |
| 5 | OpenAI API(対話AIの改善提案生成に活用) |
| 6 | PostgreSQL(構造化データ・監査ログ管理) |
| 7 | Next.js/React(ダッシュボードUI迅速構築) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性はSLA99.5%以上を目安とし、月間許容ダウンタイムは3.6時間以内とする | 可用性はSLA99.5%以上を目安とし、月間許容ダウンタイムは3.6時間以内とする |
| 介護保険関連の個人情報は個人情報保護法・ISMS準拠で管理し、通信はTLS1.2以上で暗号化する | 介護保険関連の個人情報は個人情報保護法・ISMS準拠で管理し、通信はTLS1.2以上で暗号化する |
| OCR・NLP構造化処理は1件(第1〜7表一式)あたり平均30秒以内で完了する想定とする | OCR・NLP構造化処理は1件(第1〜7表一式)あたり平均30秒以内で完了する想定とする |
| データは日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内を目安とする | データは日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内を目安とする |
| 制度改正告示後30日以内に基準辞書を更新・反映する運用体制とする | 制度改正告示後30日以内に基準辞書を更新・反映する運用体制とする |
| 同時ログインは事業所300件・ケアマネジャー1,500名規模まで性能劣化なく対応する想定とする | 同時ログインは事業所300件・ケアマネジャー1,500名規模まで性能劣化なく対応する想定とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | ケアマネジャー数名から実際のケアプラン第1〜7表を紙やPDFで受け取り、担当者が厚労省の点検支援マニュアルと基準辞書を手作業で照合し、指摘事項を表にまとめて本人に返す。AIを使わずに需要と指摘の精度基準を確かめる。 | 人件費と資料印刷代程度で、外部ツール利用料はほぼかからない |
| ②最小システム | OCRと基準辞書に基づくルールベースの簡易チェックのみを実装したWebアプリを作り、アップロードされたケアプランに対して自動で指摘リストを返す。異常検知モデルや対話型AIはまだ実装しない。 | 既存AI APIの利用料と、外注でのプロトタイプ開発費が数か月分かかる水準 |
| ③本開発 | NLPによる構造化、異常検知モデル、対話型AI、保険者向けダッシュボードを統合したSaaSとして開発し、複数の事業所・保険者で並行運用できる体制を整える。 | 開発チームの人件費が数か月から半年分かかる水準に加え、法令・通知データベースの整備費が別途必要 |
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。
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 居宅介護支援事業所の管理者・主任ケアマネジャー(職員10名以上の中規模チェーン) | 現場のプラン点検の困りごとと運用フローの実態を把握するため | 地域のケアマネ連絡会・居宅介護支援事業者連絡協議会の例会に参加し紹介を得る |
| 市町村介護保険課の給付適正化事業担当職員 | 点検業務の実務負荷と保険者側のニーズ・調達手続きを確認するため | 厚労省の給付適正化事業計画公開情報から担当課を特定し電話で面談依頼 |
| 国民健康保険団体連合会(国保連)の介護給付適正化担当者 | 国保連が保有する給付実績データとの連携可能性・紹介経路を探るため | 都道府県国保連の代表窓口に事業説明資料を送付しアポイントを取る |
| 主要介護記録ソフトベンダー(カイポケ・ケアカルテ等)の事業開発担当者 | API連携によるケアプランデータ取得経路を確保するため | 介護報道機関の展示会(CareTEX等)で名刺交換しAPI連携を打診 |
| 地域包括支援センターの主任介護支援専門員 | 地域ケア会議・自立支援型ケアマネジメントの運用実態を把握するため | 市町村の高齢福祉課経由でセンター長に紹介を依頼し訪問する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域包括支援センター経由の紹介 | 圏域の地域包括支援センターを訪問し「ケアプラン点検の負担を減らすAIツールを試験導入してくれる事業所を探している」と説明し、管内の事業所を紹介してもらう |
| 居宅介護支援事業所への直接アプローチ | 職員数の多い事業所の管理者に電話や訪問で「モニタリングの時間を減らせるか一緒に検証したい、まず無償で試してほしい」と依頼する |
| 介護支援専門員向けの研修会・勉強会 | 主任介護支援専門員研修や地域の事例検討会に参加し「点検で困っている事例を教えてほしい、代わりにAIで一緒に確認させてほしい」と声をかける |
| 国保連合会・自治体の給付適正化担当への紹介 | 給付適正化事業の担当課に「点検業務の効率化を一緒に検証したい」と持ちかけ、担当課から管内事業所への紹介を依頼する |
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 新創業融資制度 | 実質的な創業者、法人設立後まもない事業者 | 自己資金100万円に加えて創業融資500万円を受けることで、AI/MLエンジニアの採用やドメインエキスパートの確保などの初期資金に充てられる候補になる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・開発して業務効率化を行う中小企業・小規模事業者 | OCRやNLPを用いたケアプラン点検システムの開発・導入にかかる費用の一部を補助する候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者 | 事業所・保険者への営業資料作成、展示会出展、Webサイト改修など販路開拓にかかる費用を補助する候補になる |
| 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 | 異常検知モデルや対話型AIなど新規性の高いシステム開発にかかる費用を補助する候補になる |
| 自治体の創業支援制度（例：東京都創業助成事業） | 本社所在地の自治体で創業予定・創業後一定期間内の事業者 | 法人設立後の賃借料・広告費等の運営経費を助成する候補になる。介護分野のデジタル化に独自の補助枠を設ける自治体もあるため、本社所在地の制度を確認する価値がある |
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・登録などの実績にもとづく自動集計の相対表示です。