Who（誰が）
中小規模の病院・クリニック（1日外来患者50〜300名）の院長・事務長・看護師長、および受診する患者本人が主な利用者となる
対象とする社会課題：外来診察の待ち時間が不透明で患者の負担が大きい
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。
外来の待合室では、いつ呼ばれるか分からないまま何十分も拘束され続ける患者がいる。高齢者も、乳幼児を連れた保護者も、仕事の合間に来た会社員も、同じ不安を抱えている。病院側も口頭案内や番号表示板に頼るしかなく、看護師や受付事務が『あとどれくらいですか』という問い合わせ対応に追われている。私たちは、この誰も悪くないのに誰も報われない状況を、AIによる予測と通知で変えたいと考えている。
※ 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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「ミテルネ」は外来診察の待ち時間を可視化するAIサービスです。
患者は受付でQRコードを読み込むだけで専用LINE/Webアプリに接続し、順番が近づくとスマホに通知が届くため、待合室に拘束されず院外のカフェや駐車場で待機できます。医師・看護師は診察開始・終了をワンタップで記録するだけで、AIが入退室ログと過去の診療科別平均診察時間から残り患者の待ち時間を5分単位で自動更新します。受付スタッフは混雑状況と遅延要因をダッシュボードで把握でき、「あとどれくらいか」という問い合わせ対応はチャットボットに任せられます。中小病院・クリニックでも大きな投資なく導入でき、患者満足度向上と受付・看護業務の負担軽減を同時に実現します。
日本の外来患者は平均待ち時間が1時間を超える病院も珍しくなく、厚労省の受療行動調査でも外来患者の約2割が「1時間以上待った」と回答している。
特に高齢者や乳幼児連れの保護者、仕事の合間に受診する会社員にとって、いつ呼ばれるか分からない待合室での長時間拘束は大きなストレスとなる。病院側も受付順や診察科ごとの進捗をアナログな番号表示板や口頭案内に頼っており、患者からの「あとどれくらいですか」という問い合わせ対応に看護師や受付事務の時間が割かれている。電子カルテや receptionシステムは普及しているものの、診察の進捗データを患者向けにリアルタイムで予測・通知する仕組みは大病院の一部を除きほとんど存在しない。結果として、患者は院内に拘束され続けるか、外出先で呼び出しを聞き逃すリスクを抱えたまま過ごしている。この課題は中小規模のクリニックほど深刻で、システム投資余力の乏しさから放置されてきた。
①時系列予測モデルが診療科・医師・時間帯別の過去診察時間データと当日の実績を組み合わせ、患者ごとの呼び出し予測時刻を5分単位で逐次更新する。
②異常検知アルゴリズムが急患対応や検査待ちなどの遅延要因を検知し、予測精度が下がった際に自動で幅を持たせた通知(例:「予定より10-15分遅れています」)に切り替える。③自然言語処理による対話AIが患者からのテキスト問い合わせに24時間自動応答し、院内スタッフの負担を軽減する。④蓄積データを用いた最適化アルゴリズムが将来的に予約枠の配分提案(混雑緩和のための時間帯調整案)を病院側に提示する。
受付システムや電子カルテと連携したAIエンジンが、各診察室の入退室ログ・過去の診療科別平均診察時間・当日の予約状況をリアルタイムに解析し、患者ごとの「あと何分で呼ばれるか」を予測してスマートフォンに通知する。
患者は受付時に発行されるQRコードを読み込むだけで専用LINE/Webアプリに接続し、順番が近づくとプッシュ通知を受け取り、院外のカフェや駐車場で待機できる。医師や看護師は診察開始・終了をワンタップで記録するだけでよく、AIが自動的に残り患者の待ち時間を再計算し続ける。受付スタッフ向け管理画面には混雑状況と遅延要因(急患対応・検査待ちなど)がダッシュボード表示され、患者からの問い合わせ対応を大幅に削減できる。患者向け画面ではチャットボットが「あと何人待ちですか」「トイレに行っても大丈夫ですか」といった質問に自然言語で自動応答する。
| 受付スタッフの問い合わせ対応にかかる人件費(1日30件×2分×時給1,200円換算) | 月額約26,000円の目安 |
| 患者の待機時間による機会損失(会社員患者が有給・半休を余分に消化するケース) | 患者1人あたり年間数千円〜数万円の逸失価値の目安 |
| 待ち時間クレームによる口コミ評価低下・再来院率の低下 | 新患獲得機会の損失として月数万円規模の想定 |
| 番号表示板・アナログ案内設備の維持・更新費用 | 年額5万円〜10万円程度の目安 |
| 月額基本利用料(外来患者数中規模プラン) | 月額50,000円 |
| 患者アプリ従量課金(通知配信300名想定) | 月額3,000円 |
| データ分析オプション | 月額20,000円 |
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日本の外来患者の約2割が1時間以上待たされているにもかかわらず、多くの中小病院はアナログな番号表示板と口頭案内に頼っている。
受付スタッフは「あとどれくらいですか」という問い合わせ対応に日常的に時間を取られ、看護師の本来業務を圧迫している。電子カルテやレセプトシステムは普及しているが、診察の進捗をリアルタイムに患者へ通知する仕組みは大病院の一部を除きほとんど存在せず、システム投資余力の乏しい中小クリニックほど放置されてきた。
検証フェーズ・型化フェーズは要件が固まりきらず、電子カルテ連携仕様の調整やAI予測モデルの精度改善を運用しながら進める必要があるため準委任契約が向く。
成果物確定型の請負契約では、ベンダーごとに異なる連携仕様への対応で手戻りが発生しやすい。拡販フェーズ以降、API連携・UI標準化が完了した範囲は請負契約に切り替え、開発範囲と金額を明確化するのが望ましい。発注時は電子カルテベンダーとの連携仕様確認に時間がかかる前提でスケジュールに余裕を持たせ、検証フェーズの成果物（予測誤差±5分の達成状況、UI検証結果）を契約継続判断の材料として契約書に明記すべきである。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 外来患者（高齢者、乳幼児連れの保護者、仕事の合間に受診する会社員など） |
| セカンダリ | 医師・看護師（診察開始終了を記録する現場スタッフ） |
| 管理 | 受付事務スタッフ・病院管理者（混雑状況の把握とシステム運用管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| QRコード受付連携機能 | 受付発行QRコードを読取→患者IDと受診科を照合→アプリ接続用トークンを発行する |
| 待ち時間予測エンジン(時系列予測モデル) | 入退室ログ・過去診察時間・当日予約→AIが解析→呼出予測時刻を5分単位で更新表示 |
| 異常検知・遅延通知切替機能 | 入退室ログの遅延兆候→異常検知アルゴリズムが判定→幅通知(例10-15分遅れ)に自動切替 |
| プッシュ通知配信機能 | 更新された予測時刻→通知エンジンが判定→順番接近時にスマホへプッシュ通知送信 |
| 患者向けチャットボット対応 | 患者のテキスト質問→自然言語処理AIが解析→待ち人数・外出可否等を自動応答 |
| 診察開始・終了記録機能 | 医師・看護師のワンタップ操作→診察状態を記録→AI予測モデルへ実績データ連携 |
| 受付スタッフ向け混雑ダッシュボード | 各診察室の進捗・遅延要因データ→集計処理→混雑状況を管理画面に可視化表示 |
| 電子カルテ/レセプトAPI連携機能 | 電子カルテの予約・受診データ→標準APIで取得→AI予測エンジンへリアルタイム連携 |
| 予約枠最適化提案機能 | 蓄積された診察時間・混雑データ→最適化アルゴリズムが分析→予約枠配分案を病院に提示 |
| データ分析レポート出力機能 | 月次の待ち時間・混雑傾向データ→集計処理→PDF/画面形式のレポートを病院側に出力 |
| 個人情報匿名加工・セキュリティ管理機能 | 患者の個人情報・診療データ→匿名加工処理→暗号化保存しアクセスログを監査記録 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, plan_type, ehr_vendor, contract_status, created_at |
departments | department_id, facility_id, department_name, avg_exam_minutes |
doctors | doctor_id, facility_id, department_id, name, avg_exam_minutes |
patients_queue | queue_id, facility_id, patient_token, department_id, doctor_id, checkin_time, status |
exam_logs | log_id, queue_id, doctor_id, exam_start_time, exam_end_time, delay_reason |
predictions | prediction_id, queue_id, predicted_call_time, confidence_range, updated_at |
notifications | notification_id, queue_id, channel, sent_at, content, read_flag |
chat_logs | chat_id, queue_id, question_text, answer_text, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 患者用QRチェックイン画面 |
| 2 | 患者用待ち時間表示画面 |
| 3 | 患者用チャットボット画面 |
| 4 | 受付スタッフ管理ダッシュボード |
| 5 | 医師用診察開始終了操作画面 |
| 6 | 混雑・遅延要因分析画面 |
| 7 | 施設向け契約・請求管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(EC2/RDS) 医療データの可用性とスケーラビリティ確保 |
| 2 | Python(FastAPI) 予測AIとAPI基盤の開発効率が高い |
| 3 | Prophet/LightGBM 時系列診察時間予測に実績あり |
| 4 | LINE Messaging API 患者接点として普及率が高い |
| 5 | React 受付ダッシュボードのUI開発が容易 |
| 6 | Dify/OpenAI API 自然言語問い合わせ対応を早期実装 |
| 7 | AWS KMS+匿名加工基盤 医療情報ガイドライン対応のため |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 診療時間帯(平日8-19時)のシステム稼働率99.5%以上を目標とする |
| 性能 | 性能: 待ち時間予測の再計算を5分間隔以内で完了し通知遅延を1分未満に抑える想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 医療情報ガイドライン(3省2ガイドライン)準拠の暗号化通信・アクセス権限管理を実装 |
| 拡張性 | 拡張性: 同時接続患者数300名規模までダッシュボード・通知処理が劣化なく動作すること |
| 運用 | 運用: 障害発生時は30分以内に一次対応を開始する保守体制(平日日中)を整備する想定 |
| データ保存 | データ保存: 診療ログ・通知履歴を最低3年間保存し監査要求に対応できる体制とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット施設で受付スタッフが診察開始・終了を手元のスプレッドシートやチャットに手入力し、代表が電話やLINEで患者に残り時間を伝える運用を数日試し、予測のズレと患者の反応を確認する | 自己資金の範囲内で対応できる程度。外注は使わず、交通費とヒアリング用の簡単なツール利用料のみ |
| ②最小システム | QRコード発行と簡易な待ち時間予測ロジックだけを実装したLINE連携アプリを作り、1〜2施設で実際に通知を配信して予測誤差と問い合わせ削減の効果を確認する | 小規模な外部開発者への短期発注と、AI予測処理のクラウド利用料程度。設備投資は発生しない設計 |
| ③本開発 | 主要電子カルテベンダーとのAPI連携、異常検知による通知幅の自動切替、管理画面ダッシュボードを含めた本番仕様を構築し、複数施設への同時展開に対応できる状態にする | 外注開発を数か月単位で継続する規模感。加えてデータサイエンティストや営業担当の採用費用が必要になる想定 |
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 内科・小児科クリニックの院長(1日外来100〜200名規模) | 現場の待ち時間課題とワークフローを直接把握し初期パイロット候補を探るため | 地域医師会の勉強会・医療機器展示会(HOSPEXなど)で名刺交換し個別面談を依頼 |
| 中小クリニック向け電子カルテベンダーのAPI連携担当者 | データ連携仕様と提携条件を確認しないと開発計画が立たないため | ベンダー公式サイトの開発者窓口・パートナー営業部門へ問い合わせフォームから接触 |
| 病院の外来受付事務長または看護師長 | 受付フローへの変更負荷と現場の運用受容性を確認する必要があるため | パイロット候補院長からの紹介、または看護管理者向け研修会での接点作り |
| 地域医師会のIT・医療情報担当理事 | 会員クリニックへの紹介チャネルとして医師会経由の信用獲得が有効なため | 医師会事務局へ資料送付後、担当理事との面談をアポイント調整 |
| 医療情報分野に詳しい弁護士または医療情報技師 | 個人情報保護法・医療情報ガイドライン対応の初期設計を誤らないため | 医療スタートアップ支援団体や弁護士会の医療ITセミナー経由で紹介依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域医師会の勉強会・懇親会 | 医師会の会合に来賓・見学者として参加させてもらい、「受付業務の負担軽減の仕組みを試験導入させてほしい」と院長に直接依頼する |
| 電子カルテ・レセプトベンダーの既存顧客への同行営業 | 連携交渉中のベンダー担当者に同行し、既存導入先の院長へ「今の受付システムに待ち時間通知を追加できないか試したい」と紹介してもらう |
| 知人・紹介経由の開業医クリニック | 個人的なつながりのある開業医に「無料でパイロット導入させてほしい、代わりに使い勝手のフィードバックが欲しい」と持ちかける |
| 医療機器展示会・医療IT系セミナーへの出展・参加 | 小間や名刺交換の場で「受付の問い合わせ対応が減る仕組みを実際の外来で試してみませんか」と声をかけ、その場で訪問日程を約束する |
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（旧 新創業融資制度） | 法人設立前後の創業者（実質的な代表者） | 自己資金と組み合わせて運転資金を借りられる制度で、この事業では創業融資の合計額 750万円 を電子カルテ連携開発やデータサイエンティスト採用の先行資金に充てる想定 |
| 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 | 自社のSaaSを医療機関に導入してもらう際、導入先クリニックが本補助金を使ってミテルネの初期導入費を圧縮できるため、営業時の提案材料になる |
| 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（創業直後の法人も対象になり得る） | 展示会出展費用や営業資料・Webサイト作成費など、拡販フェーズ前の販路開拓費の一部をカバー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（省力化投資等の枠） | 生産性向上に資するITシステムを開発・導入する事業者 | AI予測モデルや院内フロー省力化ツールの開発費の一部が対象になり得るため、型化フェーズでのAPI連携開発費の補填候補になる |
| 自治体の創業助成事業（例：東京都創業助成事業など、自治体ごとに名称・要件は異なる） | 都内・当該自治体内で創業した個人・法人 | 賃借料や人件費の一部助成があり、代表1名体制から採用を始める時期（売上が立ち始めてから）の人件費負担を軽くできる候補になる |
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……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
医療・ヘルスケア領域に取り組む創業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・登録などの自動集計にもとづく相対表示です。