Who（誰が）
職員10〜50名規模の訪問介護・通所介護・グループホーム等を運営する中小介護事業者の管理者・サビ管が主な利用者であり、既存介護記録ソフト利用者を起点に導入する
対象とする社会課題：介護事業所が実地指導のたびに膨大な書類対応に追われ、本業の介護提供が圧迫される問題
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。
介護事業所の管理者やサビ管は、数年に一度の実地指導のたびに夜間や休日を削って書類を整え直している。本来は利用者と向き合うはずの時間が、様式の不備や記録の整合性確認に奪われている。指摘の多くは平時からの記録運用で防げるものなのに、日々の業務に追われて後回しにされてしまう。この構造を変え、書類のために現場を止める必要のない介護事業所を増やしたい。
※ 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。
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実地指導レディは、訪問介護・通所介護・グループホームなどを運営する管理者・サビ管向けに、介護記録ソフト（カイポケ、ワイズマン、ほのぼの等）とAPI連携し、日々のケア記録・勤務実績・加算算定情報を自動集約するダッシュボードです。
夜間バッチで都道府県別チェックリスト約200項目と突合し、翌朝までに『個別支援計画の見直し期限超過』『シフトと実績記録の不整合』などを優先度付きで通知します。管理者はチャットで『この利用者の書類は基準を満たしているか』と質問すれば、根拠条文と不足書類・修正案が返り、テンプレートへの自動差し込みまで完結します。実地指導通知が来た際は、過去180日分の記録から想定指摘論点を予測し、提出書類一式をワンクリックで生成する模擬指導レポートも提供し、直前の徹夜作業を日々5〜10分の確認作業に置き換えます。
全国に約24万事業所ある介護保険サービス事業者は、都道府県・市区町村から概ね3〜6年に1度の実地指導（運営指導）を受けるが、その際に求められる運営規程・重要事項説明書・個別支援計画・勤務表・加算算定根拠資料などの整合性確認に、事業所の管理者やサビ管が平均で60〜100時間を直前準備に費やしているとされる。
特に職員10〜30名規模の小規模事業所ではバックオフィス専任者がおらず、現場のケアマネや管理者が夜間や休日を使って書類を整えるケースが常態化している。指摘事項の多くは「記録の未整備」「様式の不備」「加算要件と実態の乖離」など平時からの記録運用で防げるものだが、日々の介護業務に追われ後回しにされやすい。結果として指導当日に指摘を受け、返還金請求や改善報告書提出、最悪の場合は指定取消しにまで至るリスクを常に抱えている。既存の介護記録ソフトは記録の入力効率化には対応しているが、実地指導基準に照らした自動チェックや書類の平時整備までは踏み込んでおらず、行政書士等への都度依頼はコストと即時性の面で限界がある。
自然言語処理AIが自治体ごとに異なる実地指導基準・条例・通知文書を継続的に取り込み、チェックリストへ自動変換・更新する。
異常検知AIが日々の介護記録・勤務データ・加算算定データを解析し、様式不備や記録と実態の乖離を統計的パターンとルールベースの併用で検出する。予測モデルが過去の指導事例データベース（自治体別・サービス種別の指摘傾向）を学習し、次回指導で指摘される可能性が高い項目をスコアリングして優先度提示する。対話型AI（LLMベースのチャットアシスタント）が管理者からの自然言語での質問に対し、根拠法令・通知を引用しながら回答し、不足書類のテンプレート自動生成まで行う。
介護事業所の管理者は、既存の介護記録ソフト（カイポケ、ワイズマン、ほのぼの等）や勤怠システムとAPI連携したダッシュボードに日々のケア記録・勤務実績・加算算定情報が自動集約される仕組みを利用する。
AIが毎日夜間バッチで記録内容を解析し、都道府県別の実地指導チェックリスト（約200項目）と突合して「個別支援計画の見直し期限超過」「サービス提供実績記録とシフトの不整合」「加算要件を満たさない可能性がある算定」などを検知し、翌朝までに管理者へ優先度付きアラートを自動送信する。管理者はチャット型AIアシスタントに「この利用者の書類は指導基準を満たしているか」と自然言語で質問すると、根拠条文と不足書類・修正案を提示され、テンプレートへの自動差し込みまで完結する。実地指導の通知が来た場合は、AIが過去180日分の記録から想定される指摘論点を予測し、提出用書類一式（運営規程、加算根拠資料、勤務表）をワンクリックで出力する模擬指導レポートを生成する。これにより管理者の書類準備時間は指導直前の集中作業から日々5〜10分のアラート確認へと分散され、心理的負担と実際の指摘リスクの双方が減少する体験を提供する。
| 管理者・サビ管の直前準備残業代相当（80時間×時給2,500円想定） | 年間20万円相当（実地指導年度のみ発生） |
| 行政書士・社労士への都度依頼費用（書類確認・作成代行） | 1回10〜20万円、拠点数分で年間30〜60万円 |
| 加算返還金（要件不備発覚時の平均的な返還額） | 1件あたり数万円〜数十万円、事業所により年間50万円超のケースも |
| 指摘対応・改善報告書作成に伴う機会損失（現場人員の稼働圧迫） | 年間10〜30万円相当（本業シフト調整コスト） |
| スタンダードプラン（職員10〜20名規模、記録ソフト1連携） | 月額2万円（年間契約で10%割引時 月額1.8万円） |
| スタンダードプラス（職員20〜35名規模、記録ソフト2連携） | 月額3.5万円（年間契約で10%割引時 月額3.15万円） |
| マルチ拠点プラン（複数拠点・複数連携システム対応） | 月額5万円（年間契約で10%割引時 月額4.5万円） |
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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介護保険サービス事業者は3〜6年に1度の実地指導のたびに、運営規程・重要事項説明書・個別支援計画・勤務表・加算算定根拠資料の整合性確認に管理者やサビ管が平均60〜100時間を直前準備に費やしている。
特に職員10〜30名規模の事業所ではバックオフィス専任者がおらず、夜間や休日にケアマネ自身が書類を整える状態が常態化している。指摘事項の多くは記録の未整備や様式不備など平時の運用で防げるものだが、日々の介護業務に追われ後回しにされ、返還金請求や指定取消しのリスクを常に抱えている。既存の介護記録ソフトは入力効率化止まりで、実地指導基準に照らした自動チェックや平時の書類整備までは対応できていない。
MVPフェーズはチェックリスト精度や介護記録ソフトとの連携仕様が固まっておらず試行錯誤が多いため、準委任契約が適している。
初期展開フェーズ以降、書類自動生成精度80%達成などの検収基準が明確になった段階で機能単位の請負契約へ切り替えるのが望ましい。発注時は自治体別基準の解釈差による手戻りが起きやすいため、チェックリストの内容作成は自社の元行政職員側の責任、開発会社は実装のみという責任分界を契約書に明記すること。またAIの誤検知・見落としによる指摘防止漏れの責任範囲についても、準委任・請負いずれの場合も利用規約の免責条項とあわせて事前に整理しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 訪問介護・通所介護・グループホーム等の管理者、サービス提供責任者、サービス管理責任者（サビ管） |
| セカンダリ | 現場のケアマネジャー・介護職員、提携先の行政書士・社会保険労務士 |
| 管理 | 自社（実地指導レディ運営元）のカスタマーサクセス担当、およびチェックリスト整備を担う元行政職員・ケアマネ資格保有者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 介護記録ソフトAPI/CSV連携データ取込 | カイポケ等のケア記録・勤務実績→API/CSV変換→ダッシュボード用DBへ日次自動格納 |
| 自治体別実地指導基準NLP取込・チェックリスト自動更新 | 都道府県の条例・通知文書PDF→NLP解析→約200項目チェックリストへ自動変換 |
| 日次異常検知バッチ処理 | ケア記録・勤務表・加算データ→ルールベース+統計モデル突合→不整合項目リスト出力 |
| 優先度付きアラート通知配信 | 検知した不整合項目→重要度スコア算定→翌朝までに管理者へメール/アプリ通知 |
| チャット型AIアシスタント質問応答 | 管理者の自然言語質問→根拠法令DB照合→回答文と不足書類一覧を生成表示 |
| 不足書類テンプレート自動生成・差し込み | 不足項目データ→該当様式テンプレート選定→利用者情報を自動差し込みしDL提供 |
| 指摘リスクスコアリング予測モデル | 自治体別過去指摘事例DB+当該事業所記録→機械学習予測→項目別リスクスコア一覧出力 |
| 模擬指導レポート生成 | 過去180日分の記録データ→想定指摘論点抽出→模擬指導レポートPDFを自動出力 |
| 提出書類一式ワンクリック出力 | 運営規程・加算根拠・勤務表データ→書式統合処理→提出用一式ZIPを即時出力 |
| 士業連携マッチング・紹介管理 | レビュー依頼リクエスト→提携行政書士/社労士の空き状況照合→送客先確定と手数料記録 |
| 自治体向けチェックリストAPIライセンス提供 | ベンダー/保険者のAPIリクエスト→契約認証・利用量計測→最新チェックリストJSON返却 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, service_type, prefecture, staff_count, contract_plan |
users | user_id, facility_id, name, role, email, last_login_at |
care_records | record_id, facility_id, user_care_id, service_date, content, source_system |
shift_records | shift_id, facility_id, staff_id, work_date, start_time, end_time |
addition_records | addition_id, facility_id, addition_type, requirement_status, calculated_amount |
checklist_items | item_id, prefecture, service_type, category, requirement_text, legal_reference |
alerts | alert_id, facility_id, item_id, severity, detected_at, status |
documents | document_id, facility_id, doc_type, template_id, generated_at, file_url |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード |
| 2 | アラート一覧 |
| 3 | チェックリスト詳細 |
| 4 | チャットアシスタント |
| 5 | 書類生成・出力 |
| 6 | 事業所設定・連携管理 |
| 7 | 模擬指導レポート |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（可用性とスケーラビリティ確保のため） |
| 2 | PostgreSQL（構造化データ管理の実績と信頼性） |
| 3 | Python/FastAPI（AI処理とAPI開発の生産性） |
| 4 | LangChain（RAG構築とLLM連携の効率化） |
| 5 | OpenAI API（自然言語対話・文書生成品質） |
| 6 | Airflow（夜間バッチ解析の安定運用） |
| 7 | Auth0（認証・権限管理の外部委託で工数削減） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 夜間バッチ処理は全事業所分を毎日23時〜翌5時の6時間以内に完了させる想定 | 夜間バッチ処理は全事業所分を毎日23時〜翌5時の6時間以内に完了させる想定 |
| システム可用性は月間99.5%以上を目標とし、計画停止は深夜帯のみ実施する想定 | システム可用性は月間99.5%以上を目標とし、計画停止は深夜帯のみ実施する想定 |
| 介護記録・個人情報は介護保険法・個人情報保護法に準拠し保存時AES-256暗号化を行う | 介護記録・個人情報は介護保険法・個人情報保護法に準拠し保存時AES-256暗号化を行う |
| API連携は最低1日1回の同期を保証し、連携失敗時は3回まで自動リトライする | API連携は最低1日1回の同期を保証し、連携失敗時は3回まで自動リトライする |
| 監査ログ（アラート・書類生成・アクセス履歴）は5年間保持し改ざん検知機能を付与する | 監査ログ（アラート・書類生成・アクセス履歴）は5年間保持し改ざん検知機能を付与する |
| 法令・チェックリストDBは月次更新を運用ルール化し、改定後14日以内の反映を目安とする | 法令・チェックリストDBは月次更新を運用ルール化し、改定後14日以内の反映を目安とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数事業所に対し、既存の実地指導チェックリストを人力で突合し、書類の不備を洗い出して報告書として渡す。書類準備時間が本当に減るか、対価を払ってもらえるかを確かめる | 人の作業時間と交通費のみ、外部発注はほぼ不要な水準 |
| ②最小システム | 1つの介護記録ソフトからのCSV出力またはAPI連携で記録データを取り込み、都道府県別チェックリストと自動突合してアラートを出すダッシュボードを構築する | 外注エンジニアへの数か月分の開発費とクラウド利用料の水準 |
| ③本開発 | 複数の介護記録ソフト対応、自治体別チェックリストの自動更新、チャット型AIアシスタントによる根拠条文提示・書類テンプレート自動生成までを実装し全国展開に備える | AIエンジニア・バックエンドエンジニアの人件費と法令データベース構築費を含む本格的な開発費の水準 |
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 |
|---|---|---|
| 介護記録ソフトベンダーのAPI連携・事業提携担当者（カイポケ運営元、ワイズマン、ほのぼの等） | データ連携の技術的可否と提携条件を早期に確認しないと事業前提が崩れるため | 各社の代理店・パートナー窓口フォームから連絡し、業界カンファレンス出展時に名刺交換 |
| 元都道府県・市区町村介護保険課職員で実地指導（運営指導）を担当していた人物 | 自治体別チェックリストの精度と実務感覚を初期構築段階で検証する必要があるため | 介護経営コンサル会社や社労士事務所の紹介、介護系人材の転職エージェント経由で接触 |
| 職員10〜30名規模の訪問介護・通所介護事業所の管理者またはサビ管 | PoC実証導入の協力先確保と、実際の書類準備の困りごとを一次情報で把握するため | 地域介護経営者団体（民間介護事業推進委員会等）の勉強会に参加し直接依頼 |
| 都道府県社会保険労務士会・行政書士会の介護分野専門部会の役員 | 士業連携マッチングの提携枠組みと紹介手数料スキームの実現性を確認するため | 各会の窓口に事業説明資料を送付し、部会主催の勉強会・セミナーで登壇機会を得る |
| 都道府県介護保険課の指導監査担当係長級職員 | 実地指導基準・通知文書のデータ利用可否と自治体向けライセンス提供の実現性を探るため | 情報公開制度で通知文書を取得後、事業説明の面談依頼を担当課へ正式に申請 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 既存介護記録ソフトベンダーの営業担当者への直接アプローチ | カイポケやワイズマン等の営業担当に「実地指導の書類対応で困っている既存ユーザーを紹介してほしい、無料で導入支援するので実証事業所として使わせてほしい」と依頼する |
| 地域の介護経営者団体・研修会 | 民間介護事業推進委員会等の地域勉強会に参加し「実地指導対策の無料相談会をやるので参加者を紹介してほしい」と主催者に頼み、名刺交換した管理者に個別フォローする |
| 社労士・行政書士事務所からの紹介 | 介護専門の社労士・行政書士事務所に「実地指導直前で困っている顧客がいたら、書類自動生成の無料トライアルを紹介してほしい」と提携交渉する |
| 介護業界向けSNS・メディアでの情報発信 | 介護経営者が読むnoteやX（旧Twitter）で「実地指導の準備で夜間残業していませんか」と課題提起の投稿をし、コメントやDMで相談してきた管理者に個別ヒアリングを申し込む |
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（新創業融資制度） | 法人設立から間もない代表者（実質的な創業者） | 自己資金100万円を元に運転資金の融資を受けられる制度で、この事業の想定では融資合計は500万円の範囲で着金は設立から2か月目ごろとなる想定。AIモデル開発や初期の営業体制構築の立ち上げ資金に充てられる候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の少ない事業者） | 地域の介護経営者向けセミナー開催やホームページ・チラシ等の販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性があり、初期の営業活動立ち上げに使える候補になる |
| 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 | この事業自体はSaaS提供者側だが、自社の業務システム（勤怠・会計・営業管理等）導入時に活用できる候補になる。またベンダー登録すれば導入事業所側の費用負担軽減の訴求材料にもなり得る |
| ものづくり補助金（革新的サービス開発・試作品開発支援） | 革新的な製品・サービス開発に取り組む中小企業 | 異常検知AIや予測モデルなど、自治体別チェックリストの自動変換・更新機能の試作開発費用の一部を補助対象にできる可能性がある候補になる |
| 東京都創業助成事業 | 東京都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業者 | 法人設立初期の人件費・賃借料・広告費等を助成対象にできる可能性があり、代表1名で動く創業初期の固定費負担を軽減する候補になる |
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。
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