Who（誰が）
特別養護老人ホーム・有料老人ホーム・グループホームを運営する介護事業者（1法人平均5〜10施設）の施設長・ユニットリーダー・法人経営層
対象とする社会課題：介護施設の苦情・事故報告が現場任せで再発防止に活かされない
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。
介護施設では日々ヒヤリハットや事故が報告書に記録されるが、そのほとんどは分析されずキャビネットに眠り、同じ転倒や誤薬が繰り返される。人手不足の現場に分析専任者を置く余裕はない。報告を書いて終わりにせず、AIが傾向を読み解き、明日の申し送りに使える一言に変えることで、現場の負担を増やさずに再発を防げる仕組みが必要だと考えた。
※ 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1,000万円の申請資料も、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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「ミライケア・ラーニング」は、介護施設の職員がスマホで手書きの事故報告書を撮影・アップロードするだけで、AIがOCR・音声認識で自動テキスト化し、転倒・誤薬・誤嚥などの事故種別と原因を自動分類するサービスです。
これまで報告書作成に20〜30分かかっていた作業が5分程度に短縮され、現場は入力から解放されます。施設長やユニットリーダーは月次で自動生成される「今月の多発事故トップ3」レポートをタブレットで確認し、AIチャットボットが「明日の申し送りで使える一言」を提案してくれます。法人管理者は複数施設の事故傾向をダッシュボードで横串比較し、人員配置や設備投資の判断材料に使えます。紙とExcelに眠っていた事故データが、再発防止に直結する情報へと変わります。
全国の介護施設では年間数十万件のヒヤリハット・事故報告が紙やExcelで記録されているが、9割以上が「報告して終わり」で分析されずキャビネットに眠っている。
厚労省調査では特別養護老人ホームの介護事故報告件数は年々増加し、1施設あたり月10〜30件に達するが、専任の分析担当者を置けるのは大規模法人の一部に限られる。現場の介護職員（人手不足で1人あたり入居者3〜4人を担当）は報告書作成に平均20〜30分を要し、負担感から「軽微な事案は書かない」という過少報告も常態化している。さらに苦情対応記録と事故報告が別системで管理され、同じ利用者・同じ原因でも横断的に傾向を把握できず、同種の転倒・誤薬・誤嚥事故が施設や法人内で繰り返されている。行政監査でも「再発防止策の実効性」が問われるが、根拠となるデータ分析力が現場に不足している。
①OCR・音声認識AIが手書き報告書や口頭申し送りをテキスト化し入力負荷を削減、②自然言語処理（分類モデル）が事故・苦情内容を厚労省ヒヤリハット分類基準に沿って自動タグ付け、③時系列データと利用者属性・職員配置データを用いた予測モデルが「次に事故が起きやすい利用者・時間帯・フロア」をスコアリング、④対話型生成AIが月次レポートと改善提案文をテキスト生成し、現場職員からの質問（例：この事例に近い過去事例は？）にチャット形式で回答する。
これにより分析専門人材がいない施設でも高度なデータ分析結果を得られる。
施設職員はスマホやタブレットから既存の報告書（手書き写真・音声・テキスト）をそのままアップロードするだけで、AIが自動でOCR・音声認識によりテキスト化し、事故種別（転倒・誤薬・誤嚥・徘徊・スキントラブル等）と原因カテゴリを自動分類する。
苦情については自然言語対話型AIが「いつ・誰が・何に困ったか」を要約し、事故報告と突合して同一利用者・同一時間帯・同一職員配置など共通因子を抽出する。月次でAIが「今月の多発事故トップ3」「特定フロア・時間帯の傾向」「類似他施設での改善事例」をレポート化し、施設長・ユニットリーダー向けにチャットボットが「明日の申し送りで使える一言」を提案する。現場は分析作業から解放され、報告時間が平均30分から5分に短縮され、再発防止会議の議題がAIレポートを基に自動生成される。管理者はダッシュボードで法人内全施設の事故傾向を横串で比較し、優先的に人員配置や設備投資すべき施設を可視化できる。
| 事故報告書作成にかかる職員人件費（月20件×30分×時給1,600円換算） | 年間約19万2,000円（1施設あたり） |
| 行政監査対応の再発防止計画書を社労士・コンサルに外注する費用 | 年間約30万〜40万円（1施設あたり、年2〜3回発生想定） |
| 同種事故（転倒・誤薬）再発による治療費対応・家族対応・損害賠償リスク | 年間約50万〜100万円の想定損失（1施設あたり） |
| 紙・Excel管理による過去事例検索・データ突合にかかる管理職の作業時間 | 年間約12万円相当（月1回×2時間×時給5,000円換算） |
| 施設向け月額利用料（定員50名基準） | 月額3万円（年間36万円） |
| 法人向け統合管理オプション（10施設以上） | 月額10万円（年間120万円） |
| 行政監査対応レポート作成代行（スポット） | 1件5万円 |
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介護現場では年間数十万件のヒヤリハット・事故報告が紙やExcelで記録されているが、専任の分析担当者がいないため9割以上が分析されずキャビネットに眠っている。
1人あたり入居者3〜4人を担当する人手不足の職員が報告書作成に20〜30分を要し、負担感から軽微な事案を書かない過少報告が常態化している。苦情記録と事故報告が別管理のため同一利用者・同一原因の傾向把握ができず、同種の転倒・誤薬事故が繰り返される。行政監査では再発防止策の実効性が問われるが、現場にデータ分析力が不足しているため、AIによる自動分類・傾向分析が必要とされている。
初期の検証フェーズ（OCR精度検証・UIプロトタイプ）は要件が流動的なため準委任契約が適しており、精度目標（正解率80%等）を成果指標として月次でレビューする運用が望ましい。
初期導入フェーズ以降、機能仕様が固まったMVP開発部分は請負契約に切り替え、納品物と検収基準（例：事故分類精度90%、報告時間5分達成）を明確化すべきである。介護記録システムとのAPI連携部分は先方仕様への依存度が高いため、連携先ごとに個別の作業範囲・責任分界点を契約書に明記することが必要である。AI誤分類による責任問題を避けるため、成果物には「参考情報である」旨の免責条項を発注仕様書段階から盛り込むこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 介護施設の現場職員（介護福祉士・ヘルパー）およびユニットリーダー |
| セカンダリ | 施設長、法人本部の管理部門担当者、社会保険労務士等の外部専門家 |
| 管理 | ミライケア・ラーニング運営側の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 |
|---|---|
| OCR・音声認識テキスト化 | 手書き報告書写真/音声データ→OCR・音声認識AI→構造化テキストを自動生成 |
| 事故種別・原因自動分類 | テキスト化された報告内容→NLP分類モデル→厚労省基準の事故種別・原因タグを自動付与 |
| 苦情内容要約対話 | 苦情の音声・テキスト入力→対話型AIが要約→いつ・誰が・何に困ったかを構造化表示 |
| 事故・苦情突合分析 | 分類済み事故データと苦情要約→AIが利用者・時間帯・職員配置を突合→共通因子リストを出力 |
| 事故予測スコアリング | 利用者属性・職員配置・過去事故時系列データ→予測モデル→次に事故が起きやすい利用者/時間帯をスコア表示 |
| 月次AIレポート生成 | 1ヶ月分の分類・突合データ→生成AI→多発事故トップ3と改善提案文を自動作成 |
| 現場向けチャットボット相談 | 職員の質問文（例：類似事例は？）→生成AIが過去事例DB検索→回答文をチャット表示 |
| 施設ダッシュボード | 施設内の事故・苦情分類データ→集計処理→月次推移グラフとフロア別傾向を画面表示 |
| 法人統合ダッシュボード | 傘下施設のダッシュボードデータ→法人単位で横断集計→施設間比較ランキングを表示 |
| 介護記録システムAPI連携 | カイポケ・ほのぼの等の既存記録データ→API取得→本サービスDBへ自動同期し二重入力を防止 |
| 行政監査対応レポート作成代行 | 分析済み事故傾向データ→AI生成＋専門家レビュー→再発防止計画書PDFを1件5万円で納品 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, corp_id, name, type, capacity, address, floor_count |
staff_accounts | staff_id, facility_id, name, role, login_email, password_hash, last_login_at |
residents | resident_id, facility_id, name_masked, birth_date, care_level, floor_no, room_no |
incident_reports | report_id, facility_id, resident_id, staff_id, incident_type, category_code, occurred_at, location, raw_input_type, raw_file_url, ocr_text, status |
complaint_records | complaint_id, facility_id, resident_id, reported_at, summary_text, complainant_type, related_incident_id |
classification_labels | label_id, category_name, parent_category, mhlw_code, description |
monthly_reports | report_id, facility_id, target_month, top3_incidents_json, trend_summary_text, generated_at |
risk_scores | score_id, facility_id, resident_id, target_date, risk_type, score_value, model_version |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 報告書アップロード画面 |
| 2 | OCR結果確認・修正画面 |
| 3 | 事故分類タグ確認画面 |
| 4 | 施設ダッシュボード画面 |
| 5 | 法人横断比較画面 |
| 6 | 月次AIレポート画面 |
| 7 | チャットボット相談画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS Textract（手書き帳票OCRの精度と日本語対応実績） |
| 2 | Whisper API（音声申し送りのテキスト化に対応） |
| 3 | GPT-4系API（要約・分類・レポート生成の生成AI基盤） |
| 4 | PostgreSQL（構造化データと監査ログの整合管理） |
| 5 | Elasticsearch（過去事例の類似検索を高速化） |
| 6 | AWS S3（報告書写真・音声ファイルの安全な保管） |
| 7 | Auth0（施設・法人単位の権限管理とSSO対応） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上（月間停止許容2.16時間以内）を目標とする想定 |
| 処理性能 | 処理性能: 報告書アップロードからOCR・分類結果表示まで平均10秒以内の応答を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報保護法・医療情報ガイドライン準拠、通信・保存データはAES-256相当で暗号化 |
| データ保存 | データ保存: 事故・苦情記録および操作ログを介護保険関連記録保存義務に準じ5年間保持 |
| バックアップ | バックアップ: 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内での復旧を目標とする |
| 同時接続 | 同時接続: 1法人あたり最大100ユーザーの同時アクセスに対応する設計を想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力施設から実際の手書き報告書やExcelデータを預かり、人手でテキスト化・分類ルールを作り、月次レポートのひな形をExcelで手作りして施設長に見せて反応を確かめる | 協力施設への訪問交通費と、レポート作成にかかる人件費相当の時間だけ |
| ②最小システム | OCR・音声認識と分類はAPIを組み合わせた簡易画面で動かし、アップロードから月次レポート表示までの一連の流れを数施設で試し、報告時間の短縮を実測する | 外部AI APIの利用料と、簡易画面を外注で数か月分作る費用の水準 |
| ③本開発 | 厚労省のヒヤリハット分類基準に沿った分類モデルを自社で学習させ、介護記録システムとのAPI連携、法人向けダッシュボード、監査対応レポート生成まで含めて本格開発する | 自然言語処理エンジニアとOCR開発の人件費を中心とした、まとまった開発投資の水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 特別養護老人ホームの施設長・生活相談員 | 現場の報告業務の実態とニーズを把握し実証協力を得るため | 地域の介護福祉士会や社会福祉法人経営者協議会の紹介、知人の元施設長経由で紹介依頼 |
| 介護記録システムベンダー（カイポケ運営会社、ワイズマン等）の事業開発担当 | API連携の技術的可否と代理店提携の条件を確認するため | 各社の問い合わせ窓口・展示会（CareTEX等）のブースで名刺交換し商談設定 |
| 介護事業を担当する社会保険労務士（顧問候補） | 行政監査対応レポートの記載要件と実地指導の実務を確認するため | 介護福祉士会・社労士会の紹介、または既存の介護コンサル会社経由で紹介依頼 |
| 損害保険会社（損保ジャパン・あいおいニッセイ同和損保）の介護保険商品開発部門担当者 | 事故データ提供・共同商品開発の条件とデータ形式要件を確認するため | 各社の法人営業窓口またはインシュアテック関連のカンファレンスで接点構築 |
| 介護経営コンサルティング会社の代表・シニアコンサルタント | 販売代理店提携の可能性と法人向け営業ルートの紹介を得るため | 介護経営セミナー・介護報酬改定説明会に参加し名刺交換後アポイント打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 介護経営コンサルタント経由の紹介 | 顧問先の特養・老健の事故報告業務が現場任せになっていないか聞いてもらい、無償の試験導入を提案してもらう |
| 介護記録システムベンダーの代理店担当 | 既存システムとの連携デモを見せ、乗り換えではなく追加機能として案内してもらう形で紹介を依頼する |
| 介護報酬改定・実地指導対策セミナー | 行政監査で問われる再発防止策の実効性という論点で登壇し、名刺交換した施設長に個別デモの日程を持ちかける |
| 介護福祉士会・施設長のオンラインコミュニティ | ヒヤリハット報告の書きにくさという悩みを投稿してもらい、実際に困っている施設長に直接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（創業融資） | 法人設立前後で事業を始める創業者 | 融資額は1,000万円を想定し、AI開発の外注費や当初半年の代表者の生活費・運営資金の候補になる |
| 信用保証協会の制度融資（創業関連保証） | 自治体の創業支援窓口を利用する創業者 | 公庫融資と併用できる枠として、設備資金や追加の運転資金を確保する候補になる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する介護施設側の中小事業者 | 導入先の介護施設がこの補助金を使えれば、月額利用料の初期負担を下げて導入提案がしやすくなる候補になる |
| ものづくり補助金（革新的サービス開発・試作品開発支援枠） | 新サービス・新システムの開発を行う中小企業 | OCR・音声認識・分類モデルなどのAI機能開発費の一部を補助する候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 販路開拓に取り組む小規模事業者 | 介護経営コンサルタントや介護ソフトベンダーとの代理店提携構築、セミナー出展など営業活動の費用に使える候補になる |
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。
介護テック領域に取り組む起業家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・登録などの集計にもとづく相対表示です。