Who（誰が）
都道府県・市区町村の防災部門、消防本部、災害拠点病院、BCP義務化対象の大規模施設管理者が導入主体となる
対象とする社会課題：災害対応職員の過重労働・心理的負担を早期検知し交代を促す仕組みの欠如
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。
発災直後の現場では、職員は何日も休まず対応を続け、限界が来ても『自分より大変な人がいる』と声を上げられない。管理者も紙の勤務表と目視だけでは、誰がどれだけ疲弊しているかを把握できず、交代が遅れて判断ミスや事故、離職につながってきた。この事業は、日々の業務ログから疲労の兆候を静かに拾い上げ、声を上げる前に交代を提案することで、現場の誰かが壊れる前に社会が気づける仕組みを目指す。
※ 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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「レジシフト」は、災害発生から72時間以上続く連続対応で疲弊する自治体職員・消防士・災害拠点病院看護師の負荷を、追加作業なしで可視化し交代を自動提案するSaaSです。
職員は普段使っているLINE WORKSやSlack、勤怠端末に作業ログや簡易チェックリストを入力するだけで、AIが勤務時間・睡眠報告・チャットの言葉遣いの変化から疲労スコアを算出します。管理者はダッシュボードで職員一人ひとりの状態を数値と色分けで確認し、閾値超過者が出るとAIが交代候補と引き継ぎ順を自動提示、ワンクリックで承認できます。対象職員には対話AIが配慮ある文面で交代を通知するため、管理者が言い出しにくい場面でも二次被害を防げます。
自治体職員・消防士・災害拠点病院の看護師などは、発災直後から72時間以上の連続対応を強いられることが多く、燃え尽き症候群や急性ストレス反応のリスクが高い。
東日本大震災や熊本地震では、避難所運営にあたった職員の約4割が1週間以上睡眠4時間未満の状態を続けたと報告されている。現場は人員不足のため「誰がどれだけ疲弊しているか」を客観的に把握する手段がなく、管理者の目視や本人の自己申告に依存し、限界を超えても声を上げられない職員が交代されないまま二次被害（判断ミス・事故・離職）につながっている。BCPには交代ルールが明文化されていても、実運用は紙の勤務表と口頭確認頼みで、リアルタイムの負荷把握ができていない。
自然言語処理が業務報告やチャットのテキストから表現変化・返信遅延・否定語増加などの疲労兆候を検出する。
時系列予測モデルが勤務時間・睡眠・活動量データから個人ごとのバーンアウトリスクを時間単位でスコア化する。最適化アルゴリズムがスキル・資格・疲労度を踏まえた最適な交代要員と引き継ぎ順序を自動算出する。対話AIが本人・管理者双方に負担の少ない言葉で状況説明と交代提案を行う。
職員は災害対応中、既存の業務端末やチャットツールに通常業務として作業ログ・簡易チェックリストを入力するだけで、追加の手間なく状態が記録される。
AIはこのログに勤務時間・睡眠報告・チャット発言のトーン変化を統合し、個人ごとの疲労・ストレス指数をリアルタイムで算出する。指数が閾値を超えると管理者ダッシュボードに自動警告が出て、資格・スキル・現在の疲労度を踏まえた交代候補と引き継ぎ順序がAIから提案される。管理者はワンクリックで承認・調整でき、対象職員には対話AIから配慮ある言葉で交代提案の通知が届く仕組みとなっている。
| 職員の燃え尽き症候群・急性ストレス反応による休職・離職コスト（代替職員採用・研修費含む、100名規模拠点想定） | 年間約500万円 |
| 判断ミス・二次事故（搬送・投薬ミス等）対応にかかる賠償・対応工数コスト | 年間約300万円の想定 |
| 紙の勤務表・口頭確認による管理者の疲労把握・シフト調整の人件費（1拠点あたり管理者2名×月20時間換算） | 年間約150万円 |
| BCP監査・訓練不備による補助金減額・指摘対応コスト | 年間約50万円の目安 |
| SaaS利用料（100名までの拠点プラン） | 年間180万円 |
| 導入・連携支援費（初年度のみ、API連携+初期研修） | 初年度一括50万〜150万円 |
| データ分析レポート提供オプション（年次BCP改善提案書付き） | 年間30万円 |
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東日本大震災・熊本地震では避難所運営職員の約4割が1週間以上睡眠4時間未満という状態でも交代されず、判断ミスや離職につながった。
現場は人員不足のため疲労状態の把握が管理者の目視と本人の自己申告頼みで、限界を超えても声を上げられない職員を見逃す構造がある。BCPに交代ルールがあっても紙の勤務表と口頭確認の運用ではリアルタイム性がなく、机上訓練で終わっている。既存の勤怠・チャットツールに新規の入力負担なく統合できる仕組みがなければ、災害時に現場は使ってくれない。
初期の検証・開発フェーズ（0-6ヶ月）はAIモデルの精度が固まっておらず要件変更が頻発するため準委任契約が適切で、精度検証結果に応じてスコープを調整できるようにすべきである。
パイロット導入フェーズ以降、UI・API連携仕様が固まった段階では請負契約に切り替え、拠点ごとの導入・連携支援費（50万〜150万円）を成果物ベースで精算する形が発注側の予算管理上も望ましい。発注時は「疲労指数の的中率」など定量KPIを検収基準に含めると評価が曖昧になりやすいため、まず「ログ連携が正常に動作すること」「アラート通知が閾値通り発火すること」など機能検収を基準にし、精度目標は別途SLA的な運用フェーズの指標として切り分けることを推奨する。個人の心理データを扱う契約のため、業務委託契約書に匿名化・データ利用範囲・再委託先の管理体制を明記する条項を必ず盛り込む。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 災害対応にあたる自治体職員・消防士・災害拠点病院の看護師（作業ログ・チェックリスト入力、交代通知の受信） |
| セカンダリ | 防災訓練担当者・BCPコンサルタント（平時訓練モジュールの利用、年次レポートの活用） |
| 管理 | 防災部門・消防本部・病院の管理者（ダッシュボード閲覧、交代提案の承認、システム設定） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 作業ログ・チェックリスト入力 | 職員が業務端末で入力→勤怠システムへ自動記録→個人別ログDBに保存 |
| チャット連携データ収集 | Slack/LINE WORKS発言→API経由で取得→テキスト解析用データストアに蓄積 |
| 疲労兆候検出(NLP) | チャット・報告文→表現変化/返信遅延/否定語増加を解析→疲労兆候スコアを出力 |
| バーンアウトリスク予測(時系列モデル) | 勤務時間・睡眠報告・活動量データ→時系列予測モデルで演算→個人別リスク指数を時間単位で出力 |
| 閾値超過アラート | 個人別リスク指数→設定閾値と比較→超過時に管理者ダッシュボードへ自動警告表示 |
| 交代候補最適化 | スキル・資格・疲労指数一覧→最適化アルゴリズムで演算→交代候補と引き継ぎ順序を提案 |
| 対話AI通知 | 交代提案内容→対話AIが配慮ある文面生成→対象職員・管理者へチャット通知送信 |
| 管理者ダッシュボード表示 | 全職員の疲労指数・アラート・提案一覧→集計処理→ダッシュボード画面に一覧表示 |
| 交代承認・調整操作 | 管理者のワンクリック操作→承認結果を記録→勤務表・引き継ぎ指示を自動更新 |
| オフラインキャッシュ同期 | 通信断絶時のログ→端末内キャッシュに一時保存→復旧後にサーバーへ一括同期 |
| データ分析レポート生成 | 年間の疲労指数・交代実績データ→統計分析→BCP改善提案書PDFを自動出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
organizations | org_id, name, type(自治体/消防/病院), contract_plan, member_count |
users | user_id, org_id, name, role, qualification, contact_info |
work_logs | log_id, user_id, start_time, end_time, task_type, input_source |
sleep_reports | report_id, user_id, report_date, sleep_hours, self_rating |
chat_messages | message_id, user_id, timestamp, text, sentiment_score, reply_delay |
fatigue_scores | score_id, user_id, calculated_at, fatigue_index, risk_level |
rotation_proposals | proposal_id, target_user_id, candidate_user_id, priority_order, status |
skills_certifications | cert_id, user_id, qualification_name, expiry_date, skill_level |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 管理者ダッシュボード |
| 2 | 職員疲労指数一覧 |
| 3 | 交代提案承認画面 |
| 4 | 個人状態チェック入力 |
| 5 | アラート通知一覧 |
| 6 | 平時訓練シミュレーション |
| 7 | 年次分析レポート閲覧 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(自治体調達実績とオフライン同期構成が容易) |
| 2 | Python/FastAPI(AI処理とAPI連携を一体構築しやすい) |
| 3 | PyTorch(時系列バーンアウト予測モデル構築に実績多い) |
| 4 | BERT系NLPモデル(日本語チャット文の疲労兆候検出用) |
| 5 | PostgreSQL(勤務・睡眠・スコアの時系列データ管理に適する) |
| 6 | LINE WORKS API(自治体・消防で既導入率が高い) |
| 7 | Slack API(病院・民間施設のチャット連携用) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 災害時稼働率99.5%以上、単一障害点排除の冗長構成とする |
| 性能 | 性能: 疲労指数の算出・アラート表示は入力から5分以内に完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 心理・個人データはAES-256で暗号化、管理者には指数のみ開示し発言内容は非開示 |
| データ保持 | データ保持: ログ・指数データは3年間保存、匿名化処理後に分析用途へ二次利用 |
| オフライン対応 | オフライン対応: 通信断絶時も72時間分のログをローカルキャッシュ可能とする |
| 監査 | 監査: 承認・交代操作の履歴を5年間保持し、アクセスログを月次監査する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 身近な自治体の模擬訓練データを使い、勤務時間・睡眠報告・チャット文面をExcelとスプレッドシートで手作業集計し、疲労指数の算出ロジックが実務感覚と合うかを確認する。 | 人件費のみで、外部発注はほぼ不要な水準 |
| ②最小システム | チャット連携APIと簡易ダッシュボードだけを外注または自作で用意し、身近な自治体・消防本部でのパイロットで警告表示と交代提案の承認フローを試す。 | 外注で数か月分の開発費とクラウド利用料程度 |
| ③本開発 | 時系列予測モデルと最適化アルゴリズムを本格実装し、既存勤怠・チャットベンダーとのAPI連携先を増やし、オフラインキャッシュと一括同期機能も実装する。 | エンジニア複数名の人件費とサーバー費用を含む本格投資水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 市区町村防災危機管理部門の課長・BCP担当者 | BCP運用の意思決定権を持ち、現場の予算・交代ルールの実態を把握している | 地方創生交付金説明会や自治体向け防災専門展示会で紹介を依頼する |
| 消防本部の警防課・総務課の管理職 | 72時間連続対応の交代運用課題を実務として抱える当事者 | 消防庁主催BCPセミナーや消防関連展示会で名刺交換し面談設定 |
| 災害拠点病院の看護部長・BCP事務局担当者 | 看護師の疲労管理と院内BCP整備の実務当事者で導入判断に関与 | 日本災害医学会や病院経営者向けBCPセミナーで接点を作る |
| 防災コンサル・BCPベンダーの営業責任者 | 自治体への導入実績と販売網を持つ提携販売チャネル候補 | 防災産業展・BCP関連展示会の商談ブースで提携提案を行う |
| LINE WORKS・Slack等チャットツール企業のAPI連携担当者 | 既存ツール連携が導入障壁を下げる鍵となる技術パートナー | 各社パートナープログラム窓口に技術連携提案書を提出する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体防災部門への直接アプローチ | 防災危機管理課の窓口に「BCPの交代ルールを実運用で助ける仕組みを検証したい」と説明し、模擬訓練での試験利用を無償で依頼する。 |
| 消防本部・消防学校のつながり | 知人や紹介経由で消防本部の教育担当者に連絡し、「訓練時の疲労の見える化を一緒に試してほしい」と伝え、模擬訓練データの提供を依頼する。 |
| 防災コンサル・BCPベンダーとの提携紹介 | BCP策定コンサルに「クライアントの運用改善提案に使えるAIがある」と伝え、既存クライアントへの紹介・同席デモを依頼する。 |
| 災害医療・看護系の学会や病院防災担当者コミュニティ | 学会の勉強会・研究会に参加し、「看護師の連続勤務の負担把握で困っていないか」と聞き、拠点病院の防災担当者への接続を依頼する。 |
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） | 創業前後の個人事業主・法人代表者 | 自己資金100万円に対し、運転資金の融資を受けて開発体制を整える際の中心的な資金調達手段となる。融資総額は500万円の想定で、着金までにタイムラグがあるため、その間は自己資金でのつなぎが必要になる。 |
| 中小企業庁「小規模事業者持続化補助金」 | 従業員数の少ない小規模事業者 | 自治体・消防本部向けの営業資料作成やWebサイト整備、展示会出展など販路開拓にかかる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（サービス等生産性向上IT導入支援事業） | ITツールを導入・提供する中小企業 | 勤怠・チャットツールとのAPI連携開発や、自治体側の導入コスト低減を訴求する際の参考制度として、顧客提案の材料にもなる。 |
| NEDO シード期研究開発型スタートアップ支援事業（NEP等） | 研究開発型のシード期スタートアップ | 疲労予測AIモデルの精度検証や時系列予測モデルの研究開発にかかる費用の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| 自治体の創業支援制度（東京都創業助成事業等、名称は自治体により異なる） | 当該自治体内で創業する事業者 | 法人設立後の賃借料・広告費・専門家活用費などの一部支援を受けられる場合があり、代表1名体制の期間の固定費負担を軽くできる。 |
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参加しています。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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です