Who（誰が）
200床以上の中規模〜大規模病院の事務部門・医療勤務環境改善責任者、および人事労務担当者・当直医師
対象とする社会課題：医師の宿日直許可制度を前提とした勤務時間管理の実務負担と法令リスク
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。
宿日直許可は、当直中の対応が本当に軽度・断続的だったかという実態の積み重ねで維持されている。だが多くの病院では、その実態把握が月末の自己申告と紙の日誌に委ねられ、逸脱に気づいたときには労基署の是正勧告が届いている。医師を守るための制度が、記録の負担ゆえに医師自身を追い詰める矛盾を、日々の記録を機械が拾うことで解消したい。
※ 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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宿日直パスは、病院の電子カルテやPHS通話記録、入退室管理システムと連携し、宿日直中に医師が対応した呼び出し回数・処置内容・対応時間をAIが自動でログ化・分析するSaaSです。
労務担当者はこれまでExcelや紙の日誌で月末に手作業集計していた業務から解放され、ダッシュボード上で医師別・当直枠別の稼働実態を一目で確認できます。AIが電子カルテの記載内容を『軽度・断続的』という労基署の許可基準に照らしてスコアリングし、逸脱リスクの高い当直枠を事前にアラート表示。医師はスマホで当直終了後に音声報告するだけで記録漏れを防げます。36協定・許可更新申請書のドラフトもAIが自動生成し、社労士のレビューを経て提出できるため、専任担当者が1〜2名しかいない地方の中規模病院でも、少人数体制のまま法令リスクを抑えた宿日直運用が可能になります。
2024年4月の時間外労働上限規制施行により、全国の病院（約8200施設）は医師の宿日直について労働基準監督署の許可を取得し、許可対象の宿日直時間は労働時間から除外できる制度を活用しているが、許可条件（軽度・断続的業務であること等）を満たしているかの実態把握が現場任せになっている。
人事担当者は当直中の実際の業務内容（救急対応・急変対応の頻度や時間）をExcelや紙の日誌で集計しており、月末に医師本人の自己申告に頼るため、許可基準からの逸脱（実態は通常勤務と同等の稼働）が発覚しにくい。地方の中規模病院（200-499床、全国約1400施設）では専任の労務担当者が1〜2名しかおらず、36協定違反や許可取消しのリスクを抱えたまま運用しているケースが多い。厚労省の医師の働き方改革推進室への相談件数も増加しており、許可基準の解釈が病院ごとにばらつき、労基署の是正勧告後に体制を急遽組み直す病院も少なくない。宿日直中の急変対応記録と通常勤務記録が混在し、給与計算・36協定管理・許可更新申請のいずれにも手作業の突合が必要な状態が、当事者である医師・事務・経営層すべてにとって負担となっている。
自然言語処理AIが電子カルテのフリーテキストとPHS通話ログを解析し、宿日直中の対応を「軽度・断続的」基準に沿って自動分類・スコアリングする。
時系列データを用いた予測モデルが、診療科・曜日・季節性から当直枠ごとの逸脱確率を算出し、許可取消しリスクを事前検知する。対話型AI（音声対応チャットボット）が医師からの当直報告を収集し、電子カルテ記録との自動突合により入力負担と記録漏れを削減する。最適化アルゴリズムが医師の勤務実績データから36協定上限に抵触しないシフト調整案を複数パターン自動生成し、労務担当者の意思決定を支援する。
病院の電子カルテ・院内PHS/ナースコール記録・入退室管理システムと連携し、宿日直中に発生した対応（呼び出し回数・処置内容・対応時間）をAIが自動抽出して時系列ログ化する。
ログをもとに自然言語処理AIが電子カルテの記載内容を解析し、対応が「軽度かつ断続的」という許可基準に該当するかを行為ごとにスコアリングし、逸脱リスクが高い当直枠を事前にアラートする。労務担当者はダッシュボード上で医師別・当直枠別の稼働実態を確認し、AIが自動生成した36協定・宿日直許可更新申請書のドラフトをそのまま労基署提出用に編集できる。医師本人はスマホアプリでAIチャットボットに当直終了後の対応内容を音声で報告するだけでよく、AIが自動的に電子カルテ記録と照合して整合性チェックを行う。経営層には月次でAIによる将来の宿日直許可リスク予測（過去6か月の稼働実態からの逸脱確率）がレポートされ、体制見直しの意思決定を支援する。
| 労務担当者の宿日直集計・突合作業（月20時間×時給換算3000円×2名想定） | 年間約144万円相当の工数コスト |
| 労基署是正勧告後の体制再構築費用（社労士スポット依頼・遡及割増賃金精算等） | 1回あたり100万〜300万円の想定 |
| 当直医の自己申告と実態のズレによる手当再計算・給与訂正対応 | 月5万〜10万円相当の事務工数 |
| 宿日直許可取消しに伴う当直体制の緊急組み直し（代替医師確保・時間外手当増） | 発生時500万円以上の想定損失 |
| SaaS月額利用料（300-499床プラン） | 月額15万円（年間180万円） |
| 導入コンサルティング費（初期API連携・許可基準策定支援、一時金） | 初年度のみ50万〜150万円 |
| 社労士連携オプション（許可更新申請書レビュー・労基署対応支援） | 月額3万〜8万円（年間36万〜96万円） |
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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2024年4月の時間外労働上限規制施行により、病院は宿日直許可の実態が許可基準（軽度・断続的業務であること）を満たしているかを継続的に証明する必要があるが、多くの病院ではExcelや紙の日誌による医師の自己申告集計に頼っており、実態把握が現場任せになっている。
地方の中規模病院（200〜499床）では専任の労務担当者が1〜2名しかおらず、許可基準からの逸脱や36協定違反に気づかないまま運用し、労基署の是正勧告を受けてから体制を急遽組み直すケースが少なくない。宿日直中の急変対応記録と通常勤務記録が混在しているため、給与計算・36協定管理・許可更新申請のいずれにも手作業の突合が発生しており、医師・事務・経営層すべてに負担がかかっている状態が続いている。
MVP開発は準委任契約を基本とすべきである。
電子カルテ・PHSシステムは病院ごとに仕様が異なりAPI連携の要件が開発途中で変動しやすく、AIスコアリングロジックも社労士監修のもと継続的な改善が前提となるため、請負契約の完成責任にはなじまない。ただし電子カルテ2社との連携仕様確定やパイロット3施設への導入など成果物が明確なマイルストーンは、準委任契約に出来高精算条項を組み込んで進捗管理することを推奨する。発注時は開発会社にHL7 FHIR規格対応の実績と医療情報システムの安全管理ガイドライン準拠経験を必須要件として明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 病院事務部門の労務担当者・医療勤務環境改善責任者 |
| セカンダリ | 宿日直勤務にあたる医師本人 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当者および提携社会保険労務士 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 電子カルテ連携取得機能 | 電子カルテのフリーテキスト記録→HL7 FHIR経由で取得→当直中の診療記録データを蓄積 |
| PHS・入退室記録連携機能 | 院内PHS通話ログ・入退室管理データ→API取得→呼び出し回数と対応時間を紐付け出力 |
| 時系列対応ログ生成機能 | カルテ・PHS・入退室の生データ→時刻順に統合処理→医師別当直枠の対応履歴を生成 |
| 許可基準AIスコアリング機能 | 対応履歴の記載内容→NLPで軽度・断続的基準に沿って分類→行為単位のスコアを出力 |
| 逸脱リスク予測・アラート機能 | 過去6か月の稼働実態→時系列予測モデルで逸脱確率算出→高リスク当直枠を担当者へ通知 |
| 労務担当者ダッシュボード機能 | スコアリング結果とアラート情報→医師別・枠別に集計→ダッシュボード画面に表示 |
| 36協定・許可更新申請書ドラフト生成機能 | 稼働実態データと許可基準判定結果→申請書テンプレートへ自動反映→労基署提出用ドラフトを出力 |
| 音声報告AIチャットボット機能 | 医師の当直終了後の音声報告→対話型AIがテキスト化・構造化→報告内容を記録として保存 |
| カルテ記録自動突合機能 | 音声報告の構造化データと電子カルテ記録→AIが内容照合→不整合箇所をフラグ表示 |
| AIシフト最適化提案機能 | 医師別勤務実績と36協定上限値→最適化アルゴリズムで調整案生成→複数パターンを担当者へ提示 |
| 経営層向け月次リスクレポート機能 | 月次の逸脱確率予測結果→経営指標に変換・要約→レポートPDFを自動配信 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
hospitals | hospital_id, name, bed_count, address, ehr_vendor, contract_plan |
doctors | doctor_id, hospital_id, name, department, employment_type, weekly_hours_limit |
duty_shifts | shift_id, hospital_id, doctor_id, shift_date, start_time, end_time, permit_type |
duty_logs | log_id, shift_id, event_time, event_type, source(ehr/phs/entry), description, duration_min |
scoring_results | score_id, shift_id, deviation_score, classification(軽度/断続的/逸脱), model_version, scored_at |
reports | report_id, hospital_id, report_type(協定/許可更新), period, status, draft_text, submitted_at |
sharoushi_reviews | review_id, report_id, sharoushi_id, comment, review_status, reviewed_at |
users | user_id, hospital_id, role(labor/doctor/exec), name, email, last_login_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード |
| 2 | 当直枠一覧 |
| 3 | 対応ログ詳細 |
| 4 | リスクアラート一覧 |
| 5 | 申請書ドラフト編集 |
| 6 | 音声報告入力 |
| 7 | 月次経営レポート |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(医療データのセキュア基盤・HIPAA準拠運用実績が豊富) |
| 2 | HL7 FHIR(電子カルテ連携の業界標準規格に準拠) |
| 3 | AWS Comprehend Medical(医療テキスト特化NLPで開発負荷軽減) |
| 4 | Amazon Transcribe Medical(医師音声報告の高精度文字化) |
| 5 | PostgreSQL(時系列ログとマスタ管理を統合的に扱える) |
| 6 | Auth0(医療機関向けアクセス制御・SSO対応が容易) |
| 7 | Amazon SageMaker(逸脱リスク予測モデルの学習・運用基盤) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 夜間当直帯を含め月間SLA99.5%以上を維持し、障害時は2時間以内に復旧対応する |
| 性能 | 性能: 当直終了後の音声報告からログ突合完了までを平均30分以内で処理する |
| セキュリティ | セキュリティ: 医療情報システムの安全管理ガイドラインに準拠し、通信はTLS1.2以上で暗号化する |
| データ保持 | データ保持: 労基署対応用の監査ログ・許可申請関連データを最低3年間保存する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 同時接続200施設・医師数最大1万人規模までの負荷に対応できる構成とする |
| 連携標準 | 連携標準: 電子カルテ連携はHL7 FHIR規格を優先採用し、主要ベンダー3社（富士通Japan・NEC・ソフトウェア・サービス）と個別API接続を段階的に整備する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数施設の宿日直記録（電子カルテ抜粋・PHS記録）を人手で受け取り、Excelと目視チェックで許可基準への逸脱有無を判定して結果を返し、実際にペインがあるか・お金を払う意思があるかを確認する | 自分の作業時間と病院訪問の交通費のみ |
| ②最小システム | 電子カルテ1〜2社分のデータ形式に限定し、簡易な逸脱スコアリングロジックと閲覧用ダッシュボードだけを作り、パイロット病院で実データを使って予測精度と運用の使いやすさを検証する | 外注開発を数か月分依頼する規模、AI利用料は少額 |
| ③本開発 | HL7 FHIR規格への対応、複数電子カルテベンダーとの本格連携、音声チャットボット、36協定シフト最適化、社労士連携オプションまでを実装し、全国展開に向けた本番運用基盤を構築する | 専任エンジニア数名体制で継続開発する規模、クラウド運用費が別途発生 |
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 |
|---|---|---|
| 所轄労働基準監督署の監督課担当官（宿日直許可審査担当） | 許可基準の実務解釈と是正勧告事例を把握し、AIスコアリング設計の前提を確認するため | 厚労省医師の働き方改革推進室経由、または管轄労基署に電話で監督課宛にアポイント依頼 |
| 都道府県医療勤務環境改善支援センターの相談員・アドバイザー | 宿日直運用の相談実態と紹介チャネル構築の可能性を確認するため | 都道府県庁医療政策課のセンター事務局に電話・メールで訪問予約 |
| 200〜499床規模の中規模病院の事務部長／医療勤務環境改善責任者 | PoCパイロット候補として現場の集計負担と許可運用の実態を直接ヒアリングするため | 日本医師会・病院団体（日本病院会等）の紹介や既存人脈経由で訪問打診 |
| 電子カルテベンダー（富士通Japan・NEC等）の医療機関担当営業マネージャー | API連携仕様とHL7 FHIR対応状況を確認し提携交渉の糸口を作るため | ベンダーの医療ソリューション部門窓口に代理店提携の問い合わせを送付 |
| 医療特化型社会保険労務士法人の代表社労士 | 許可更新申請書レビュー業務の提携可能性と法令改定情報の監修体制を確認するため | 都道府県社会保険労務士会の医療労務専門部会名簿から紹介依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県 医療勤務環境改善支援センター | 「宿日直許可の運用実態把握を無料で試験的にお手伝いしたい」と伝え、相談窓口経由で困っている中規模病院を紹介してもらう |
| 電子カルテベンダーの営業担当 | 「連携パートナーとして無償のパイロット導入先を紹介してほしい」と依頼し、既存の導入先病院にアプローチしてもらう |
| 医師会・病院協会の勉強会 | 「働き方改革の実務担当者向け勉強会で、無料の実態診断を提供したい」と申し出て、事務長・労務担当者に直接名刺交換する |
| 医療特化型社会保険労務士法人 | 「顧問先の宿日直許可更新の作業を一緒に楽にしたい」と提案し、社労士から顧問先病院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 | 実績のない法人設立直後の創業者 | 無担保無保証で創業時の運転資金を借りられる制度で、融資額は500万円を想定し、電子カルテ連携開発やエンジニア確保の当面の資金に充てられる |
| IT導入補助金（中小企業庁） | SaaSを導入する側の中小規模病院・医療法人 | 導入病院側が本サービスの月額利用料や初期コンサル費の一部を補助対象にできる可能性があり、営業時の導入障壁を下げる訴求材料になる |
| 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・創業から一定期間内の中小企業 | 賃借料や人件費、専門家活用費の一部が助成対象になり得るため、社労士連携体制の構築費や初期の営業人件費の負担を軽くする候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金（商工会議所・商工会） | 小規模事業者（創業初期の法人も対象になり得る） | 販路開拓（医療勤務環境改善支援センターや医師会向けの営業資料作成・展示会出展等）にかかる費用の一部を補助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） | 生産性向上に資するシステム投資を行う中小企業 | 電子カルテ・PHSとのAPI連携開発やAIスコアリングモデルのシステム開発費の一部を補助対象にできる可能性がある |
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。
医療労務・電子カルテ連携に取り組む仲間がコミュニティにいます。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。