Who（誰が）
自由診療比率の高いクリニックの事務・マーケティング担当者、および医療広告制作を担う代理店・制作会社の審査担当者
対象とする社会課題：医療機関の広告・Webサイト表現が医療法・医療広告ガイドラインに抵触するリスクを事前に発見できない
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。
自由診療クリニックの多くは広告の専門知識を持つ人材を院内に置けず、制作会社任せや院長の感覚で表現を作っている。厚労省への通報は後を絶たず、指導や炎上は経営を直撃する。事後の摘発ではなく、発信前に条文根拠を示して防ぐ仕組みがあれば、患者にも医療機関にも誠実な広告文化が広がるはずだと考えた。
※ 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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※ 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。
『MedAd Guard』は、クリニックの事務・マーケ担当者が広告原稿（Web LP、チラシ、SNS投稿、院内掲示テキスト・画像）をダッシュボードにアップロードまたはURL入力すると、AIが医療広告ガイドライン・医療法・景表法・薬機法の条文と過去の是正指導事例を照合し、数分以内に違反可能性箇所を条文根拠・リスクレベル（高中低）付きでハイライト表示するSaaSです。
担当者はチャットで『なぜNGか』『代替表現は』とAIに質問でき、修正案が3パターン自動生成されます。修正後は再チェック、最終的に審査済みPDFレポートが発行され、院内稟議や制作会社への差し戻し資料に使えます。月次では掲載済み広告URLを自動巡回し、規制改定への非対応を検知してアラートを送ります。
全国の診療所・クリニックは約10.5万施設、病院は約8100施設あるが、医療広告ガイドライン(2018年施行)と医療法6条の5に基づく広告規制の詳細を専門的に理解している事務担当者は少なく、多くは制作会社や院長の感覚に頼って広告・Webサイトを作成している。
厚労省の医療機関ネットパトロール事業には年間数千件の通報が寄せられ、著しい誇大表現（症例数の誇張、ビフォーアフター写真の不適切使用、患者体験談の掲載など）が是正指導の対象となっているが、事後対応が中心で予防的な仕組みが乏しい。特に自由診療（美容医療、審美歯科、AGA、不妊治療など）を扱うクリニックは集患のため表現が積極化しやすく、指導後の是正コストや行政処分・SNS炎上のレピュテーションリスクが経営を直撃する。院内には広告審査の専門知識を持つ人材がおらず、弁護士や薬事コンサルへの都度相談は1件数万円〜と高額でスピード感に欠ける。結果として、多くの中小クリニックが「知らずに違反」する状態が放置されている。
自然言語処理(NLP)モデルが広告テキストを条文単位・表現パターン単位で解析し、症例数誇張・最上級表現・体験談掲載・費用表示不備などの違反類型を分類する分類器を用いる。
画像解析AIはビフォーアフター写真の加工痕跡や、キャプション欠如などガイドライン抵触要素を検出する。生成AIが違反箇所に対する法令準拠の代替表現を複数案生成し、対話型AIチャットボットが担当者からの質問に条文根拠を示しながら回答する。さらに機械学習モデルが厚労省ネットパトロールの是正事例・行政処分事例を継続学習し、判定精度と新規規制（改定ガイドライン、新薬機法解釈）への追従を自動更新する。
クリニックの事務担当者やマーケティング担当者が、審査したい広告原稿（Web LP、チラシ、SNS投稿、院内掲示物のテキスト・画像）をダッシュボードにアップロードまたはURL入力すると、AIが医療広告ガイドライン・医療法・景品表示法・薬機法の該当条文と過去の指導事例データベースを照合し、数分以内に「違反可能性箇所」を該当条文とリスクレベル（高・中・低）付きでハイライト表示する。
担当者はチャット型AIに「この表現はなぜNGか」「代替表現の候補は」と対話形式で質問でき、AIは修正案を3パターン程度自動生成して提示する。修正後の原稿は再チェックにかけられ、最終的に「審査済みレポート（PDF）」が発行され、院内稟議や制作会社への差し戻し資料として使える。月次では新規掲載された広告物のURLを自動巡回監視し、表現の陳腐化や規制改定への非対応を検知してアラートを送るサブスクリプション運用も行う。
| 弁護士・薬事コンサルへの都度相談費用（月2〜4件想定） | 年間72万〜144万円（1件3万円〜×月2〜4件） |
| 行政指導後のLP・チラシ改修コスト（制作会社への差し戻し・再制作費） | 指導発生1回あたり10万〜50万円 |
| SNS炎上・レピュテーション対応（外部PR/危機対応コンサル起用） | 発生時50万〜200万円（発生頻度は低いが単価大） |
| 事務担当者が手動で条文確認・原稿チェックする人件費 | 年間概算30万円（月10時間×時給2500円換算×12ヶ月の目安） |
| クリニック向けスタンダードプラン（月額審査件数・監視URL数中程度） | 月額5万円（年間60万円） |
| 代理店向けAPI従量課金（月間最低利用料込み） | 月額5万円〜（審査1件500〜1500円換算・月30件〜） |
| スポット審査サービス（非会員単発） | 1件2万円〜 |
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……
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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。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
全国約10.5万の診療所・約8100の病院のうち、医療広告ガイドラインを専門的に理解する事務担当者は少なく、多くが制作会社や院長の感覚に頼って広告・Webサイトを作成している。
厚労省の医療機関ネットパトロールには年間数千件の通報が寄せられているが、対応は事後的な是正指導が中心で予防の仕組みがない。特に自由診療クリニックは集患のため表現が積極化しやすく、指導後の是正コストや行政処分・SNS炎上のリスクが経営を直撃する。弁護士や薬事コンサルへの都度相談は1件数万円〜と高額でスピードも遅いため、多くのクリニックが『知らずに違反』する状態が放置されている。
MVP開発（法令DB構築、NLP分類エンジンのプロトタイプ、ダッシュボード基本機能）は要件が流動的で法令監修との擦り合わせが継続するため、準委任契約が適している。
Phase2以降のAPI連携や画像解析機能など仕様が固まった機能追加は請負契約に切り替える方が予算管理しやすい。発注時は、AI判定精度（誤検知率）の目標値を成果物の完成基準に含めず、あくまで努力目標として契約書に明記し、精度未達による契約解除条項を安易に設定しないよう注意する。また弁護士監修フローの実装範囲（誰がどの判定を最終承認するか）を要件定義書で明確化し、開発会社と監修弁護士との責任分界点を事前に文書化しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | クリニックの事務担当者・マーケティング担当者（自由診療比率の高い美容外科・皮膚科、歯科審美、AGA、不妊治療クリニック等） |
| セカンダリ | 医療広告制作を請け負う広告代理店・制作会社の担当者（API経由で審査工程を内製化） |
| 管理 | MedAd Guard運営側の弁護士監修担当者・カスタマーサクセス担当・システム管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 原稿アップロード・URL入力機能 | 担当者がLP画像・テキストまたはURLを入力→形式を判定→審査キューに登録 |
| NLP違反分類エンジン | 広告テキスト→条文・過去指導事例と照合し違反類型を分類→違反候補リストを出力 |
| 画像解析エンジン | ビフォーアフター写真等の画像→加工痕跡・キャプション欠如を検出→抵触要素リストを出力 |
| 違反箇所ハイライト・リスクレベル表示 | 違反候補リスト→該当条文と高中低のリスクレベルを付与→原稿上にハイライト表示 |
| チャット型AI質問応答機能 | 担当者の質問文→条文DBを検索し根拠条文を抽出→回答文を生成し表示 |
| 代替表現自動生成機能 | 違反箇所テキスト→法令準拠表現パターンを検索→修正案3パターンを生成し提示 |
| 再チェック機能 | 修正後原稿→NLP分類エンジンに再投入→残存違反箇所と改善結果を再表示 |
| 審査済みレポートPDF発行機能 | 確定した審査結果→レポートテンプレートに反映→PDFファイルを生成し出力 |
| 月次URL自動巡回監視アラート機能 | 登録済み広告URL→定期クロールし差分・新規表現を検出→変化があれば管理者へアラート送信 |
| 継続学習・規制改定追従モデル更新機能 | ネットパトロール是正事例・新ガイドライン→学習データに追加→分類モデルを再学習し更新 |
| API連携機能（代理店・制作会社向け従量課金審査） | 外部制作フローから原稿データをAPI送信→審査エンジンで処理→判定結果と課金ログを返却 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
clinics | clinic_id, name, diagnosis_type, address, contract_plan_id, created_at |
users | user_id, clinic_id, name, email, role, last_login_at |
documents | document_id, clinic_id, type, source_url, file_path, uploaded_by, status, created_at |
scan_results | result_id, document_id, violation_rule_id, risk_level, highlighted_text, confidence_score, created_at |
violation_rules | rule_id, law_name, article_no, category, description, example_text, updated_at |
correction_suggestions | suggestion_id, result_id, suggested_text, pattern_no, adopted_flag |
monitoring_urls | url_id, clinic_id, target_url, check_frequency, last_checked_at, alert_status |
contracts | contract_id, clinic_id, plan_type, monthly_fee, scan_quota, start_date, end_date |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード画面 |
| 2 | 原稿アップロード画面 |
| 3 | 審査結果ハイライト画面 |
| 4 | AIチャット質問画面 |
| 5 | 修正案比較画面 |
| 6 | 監視URL管理画面 |
| 7 | 審査レポート出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(S3/ECS) - インフラ拡張性と可用性確保 |
| 2 | Python/FastAPI - API開発速度と機械学習連携の容易さ |
| 3 | GPT-4 API - 修正案生成とチャット対話の自然言語処理 |
| 4 | BERT(日本語特化モデル) - 条文単位の違反分類精度 |
| 5 | OpenCV - ビフォーアフター画像の加工痕跡検出 |
| 6 | PostgreSQL - 条文・審査ログの構造化管理 |
| 7 | Auth0 - 医療機関向け認証・権限管理の外部委託 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaSダッシュボードの月間稼働率99.5%以上を目標とし、計画メンテナンスは月1回深夜2時間以内に限定する。 |
| 性能 | 性能: テキスト5000字以内の原稿について平均3分以内、95パーセンタイルで5分以内にAI審査結果を返却する。 |
| セキュリティ | セキュリティ: 患者写真等の個人情報を含み得るアップロードデータは保存時AES-256暗号化、通信はTLS1.2以上を必須とする。 |
| データ保持 | データ保持: 審査ログ・レポートは契約期間+5年間保存し、退会後90日以内にユーザーデータを削除する。 |
| 精度モニタリング | 精度モニタリング: 誤検知率を月次計測し18ヶ月以内に10%未満を達成、閾値超過時は弁護士監修チームがモデル再学習を実施する。 |
| 監視スケーラビリティ | 監視スケーラビリティ: 月次URL自動巡回は登録1000件時でも24時間以内に全件巡回を完了できる構成とする。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 自由診療クリニックの広告原稿を数件借りて、弁護士監修のもとで人手で審査し、条文根拠と修正案案をExcel等にまとめて提示、需要と有用性を確かめる。 | 弁護士への監修謝金と自分の稼働時間のみで、外部委託費はほぼかからない水準 |
| ②最小システム | 条文・過去の指導事例をデータベース化し、既存の汎用AIモデルをプロンプト設計で組み込んだ簡易アップロード画面を作り、違反箇所のハイライトと修正案提示だけを実装する。 | AI利用料（API従量課金）とクラウドインフラ費用が主で、外注は最小限に抑えられる水準 |
| ③本開発 | ビフォーアフター写真の画像解析、月次URL自動巡回監視、対話型チャットボット、審査済みレポートのPDF自動生成までを含む正式版を外部開発会社と協働して構築する。 | 外注開発費で数か月分の予算が必要になる水準で、法令DBの継続メンテナンス費用も別途発生する |
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……
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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 |
|---|---|---|
| 医療広告ガイドラインに精通した弁護士（医療法務専門の法律事務所所属） | AI判定の法的監修体制を初期構築し、誤判定リスクを担保するため | 医療法務系法律事務所のセミナー・医師会顧問弁護士紹介経由で接触 |
| 美容外科・美容皮膚科クリニックの事務長またはマーケティング担当者 | 現場の広告審査業務フローと違反表現の実態をヒアリングするため | 美容医療クリニックの開業コンサル会社経由で紹介依頼 |
| 医療広告制作代理店の営業責任者（美容・自由診療専門） | API連携先候補として制作フローへの組み込み可能性を検証するため | 美容医療マーケティング展示会・広告代理店協会のイベントで名刺交換 |
| 都道府県医師会の広報・法規担当職員 | 医療広告ガイドライン運用の現場実務と会員クリニックへの周知経路を把握するため | 医師会事務局への訪問アポイントを開業コンサル紹介で取得 |
| 厚生労働省の医療機関ネットパトロール事業受託事業者の担当者 | 是正指導事例データの傾向と学習データ整備の方向性を把握するため | 厚労省委託事業の公開情報から受託事業者を特定し問い合わせ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 医師会・クリニック開業コンサルタントへの紹介 | 「医療広告ガイドライン違反を未然に防ぐツールを開発したので、加盟クリニックにモニター利用してもらえないか」と依頼し、開業コンサル経由で紹介を受ける。 |
| 医療広告制作会社への直接営業 | 「制作した広告の入稿前チェック工程にAPIで組み込めるか試したい」と伝え、実際の入稿前原稿を借りて無償トライアルを実施させてもらう。 |
| 医療経営セミナー・自由診療クリニック向け勉強会での声かけ | セミナー会場で「厚労省の是正指導事例を基にした無料簡易診断を今だけ実施している」と案内し、名刺交換した院長・事務長に個別デモを申し込んでもらう。 |
| SNS・noteでの是正事例解説記事発信 | 「ネットパトロールで指導を受けた実例とNGポイント」を解説する記事を投稿し、記事末尾から無料の原稿診断フォームへ誘導する。 |
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（新規開業資金） | 新たに事業を始める方、または創業後まだ税務申告を2期終えていない法人・個人事業主 | 採用前の代表1名体制でも無担保・無保証人で借入できる制度で、本事業では創業融資の合計を610万円と想定。着金は設立から2か月目ごろのため、自己資金100万円と合わせて法令DB構築やクラウド費用の初期資金計画を立てる。 |
| 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、または創業から一定期間内の中小企業・個人事業主 | 弁護士監修費や広告費、人件費の一部を助成対象にできるため、医療広告ガイドライン監修体制の立ち上げ費用や初期の営業活動費を補う候補になる。 |
| 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（法人・個人事業主） | SaaSダッシュボードのLP制作、医療経営セミナーへの出展費、パンフレット制作費などの販路開拓費を補助対象にできるため、最初の10院を探す営業活動のコスト負担を下げられる。 |
| 特定創業支援等事業（市区町村の創業支援等事業計画に基づく認定） | 市区町村が実施する創業相談・セミナーを受講した創業予定者・創業間もない事業者 | 認定を受けると法人設立時の登録免許税の減免や、公庫の創業関連融資での金利優遇等の特例を利用できる場合があり、限られた自己資金100万円を有効に使える。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（クリニック側）、および登録済みのITベンダー | 自社をITツール登録事業者として登録できれば、導入するクリニック側の費用負担が下がり、月額サブスクリプション契約の導入ハードルを下げる営業材料として使える。 |
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・ヘルスケア領域の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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。順位そのものを保証するものではありません