Who（誰が）
自治体の消防・保健福祉部門、医師会・医療機関、住民（子育て世帯・高齢者）を主対象とし、看護師相談窓口運営事業者と医療監修医が運営を支える体制
対象とする社会課題：救急外来のコンビニ受診による医療現場の疲弊と医療費増大
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。
夜中に子どもが熱を出した母親も、腰の痛みに不安を覚える独居高齢者も、頼れる先は救急外来しかないのが今の現実です。#7119は多くの地域でまだ届かず、住民は「行くしかない」と流れてしまう。その結果、本当に緊急な患者への対応が遅れ、救急医は疲弊していきます。誰もが夜中でも迷わず相談できる一次判断の窓口を、AIで低コストに広げることが必要だと考えました。
※ 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。
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「ミテル」は、夜間や休日に子どもの発熱や自分の腰痛で不安になった住民が、スマホのチャットに症状を入力すると、AIが対話形式で聞き取りを行い、5段階（即救急車〜自宅療養）で受診の目安を示すサービスです。
緊急度が高いと判定されれば119番発信ボタンと近隣の救急告示病院情報がすぐ表示され、中等度以下なら夜間・休日診療所やオンライン診療への案内、翌日受診の目安時刻が提案されます。判定に自信が持てないケースは看護師の有人相談窓口へ自動的に引き継がれます。自治体の広報や母子手帳アプリから利用でき、住民が救急外来に駆け込む前に「本当に今行くべきか」を自分で判断できるようにすることで、軽症搬送を減らし、救急医の負担を軽くします。
日本の救急搬送件数は年間約620万件に達し、そのうち軽症搬送が約半数を占めるとされ、深夜・休日の救急外来が「コンビニ受診」化している。
夜間に子どもが発熱した30代の母親や、腰痛で不安になった60代の独居高齢者など、医学的判断に迷う住民が「不安だから念のため」で救急外来を訪れるケースが多発している。結果として、真に緊急性の高い患者の対応が遅れ、救急医の疲弊・離職も進んでいる。既存の電話相談（#7119）は全国展開が3割程度の自治体に留まり、夜間の相談員不足やコールセンター運営コストの高さが普及の壁になっている。住民側もアプリや検索では信頼できる医学的目安を得られず、結局「行くしかない」という判断に流れやすい。この構造的なミスマッチは自治体・医療機関単独では解決が難しく、AIを活用した低コストな一次判断支援の仕組みが求められている。
自然言語対話AI（LLMベースの医療用チャットボット）が症状の聞き取りと緊急度の一次スクリーニングを担い、救急医学会・小児救急電話相談の判定ロジックをルールベース＋機械学習のハイブリッドモデルで再現する。
過去の受診結果データ（実際の緊急度と転帰）を学習データとして蓄積し、地域・季節・流行疾患（インフルエンザ等）の傾向を反映した予測精度の継続的改善を行う。判定の自信度スコアが閾値を下回る場合は自動的に有人窓口へエスカレーションする最適化ロジックを実装し、誤判定リスクを抑制する。さらに自治体向けには、地域内の受診相談件数・緊急度分布をダッシュボードで可視化し、救急外来の混雑予測や人員配置の意思決定を支援する予測分析機能を提供する。
住民はスマートフォンのチャットアプリ「ミテル」に症状を自然文または選択形式で入力し、AIが症状の緊急度を対話形式で聞き取りながら5段階（即救急車〜自宅療養）の目安を提示する。
AIは日本救急医学会のトリアージ基準や小児救急電話相談の判定プロトコルを学習データとして構造化し、年齢・既往症・バイタル情報（体温・脈拍等を入力可能な場合）を踏まえて重症度を予測する。緊急度が高いと判定された場合は即座に119番発信ボタンと近隣救急告示病院の情報を表示し、中等度以下では地域の夜間・休日診療所やオンライン診療への誘導、翌日受診の目安時刻を提案する。判定に自信度が低いケースは有人の看護師相談窓口（提携先のコールセンター）へシームレスに引き継がれる。自治体の広報・母子手帳アプリ・地域医療連携ネットワークと連携し、住民が普段使うチャネルからアクセスできるようにする。利用後はSMSで受診結果のフィードバックを収集し、AIの判定精度を継続的に改善する。
| #7119運営コスト（相談員人件費・コールセンター運営費） | 自治体規模により年間数千万円〜数億円 |
| 軽症救急搬送に伴う出動コスト（人口10万人規模、年間約2,480件×1件約4.5万円で試算） | 年間約1.1億円 |
| 救急医の時間外勤務手当・離職に伴う採用コスト | 医師1名の離職・再採用で年間数百万円規模 |
| 軽症患者の時間外診療報酬・薬剤費等の医療費増分 | 1自治体あたり年間数千万円規模の想定 |
| 自治体向けライセンス（人口10万人規模） | 年額300万円〜 |
| 医療機関向け混雑予測ダッシュボード | 月額5万円〜15万円（医師会・病院単位） |
| 健保組合向け健康経営ライセンス（従業員1,000人規模） | 年額20万円（従業員1人あたり200円） |
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総務省消防庁のデータでは救急搬送約620万件のうち軽症搬送が約半数を占め、夜間に不安を抱えた住民が「念のため」で救急外来に駆け込む構造が救急医の疲弊を招いている。
既存の電話相談#7119は全国3割程度の自治体にしか普及しておらず、相談員不足とコールセンター運営コストの高さが導入の壁になっている。住民側もアプリや検索では信頼できる医学的目安を得られず、結局「行くしかない」という判断に流れやすい。この一次判断のミスマッチをAIによる低コストなスクリーニングで補い、有人相談への引き継ぎと組み合わせることで、誤判定リスクを抑えつつ救急外来の負荷を下げる仕組みが必要とされている。
PoC構築フェーズ（0-6ヶ月）は要件が医療監修医との協議で変わりやすいため準委任契約が適しており、判定精度80%という目標値は成果物の完成条件ではなく努力目標として契約書に明記すべきである。
初期導入拡大フェーズ以降、機能仕様が固まった管理画面やダッシュボード開発は請負契約に切り替え、検収基準（判定精度、エスカレーション率などのKPI値）を事前に定義しておく。医療情報を扱うため、個人情報保護法対応と薬事法上のプログラム医療機器（SaMD）に該当しないことの確認を発注前に弁護士・薬事コンサルと行い、契約書に免責範囲と誤判定時の責任分担を明記することが必須である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 夜間・休日に症状の緊急度判断に迷う住民（子育て中の保護者、独居高齢者など） |
| セカンダリ | 看護師相談窓口の相談員、地域医師会・医療機関の担当者 |
| 管理 | 自治体の保健福祉部門・消防局の担当者、システム運営事業者のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 症状聞き取り対話AI | 利用者の症状テキスト入力→LLMが対話形式で追加質問し聞き取り→構造化症状データを生成 |
| 緊急度判定エンジン | 構造化症状データ→ルールベース＋MLモデルで重症度を予測→5段階緊急度判定を出力 |
| 自信度スコア・エスカレーション制御 | 判定結果と自信度スコア→閾値未満を検知→看護師相談窓口へ自動転送 |
| 119番発信・救急病院表示 | 緊急度「即救急車」判定→近隣救急告示病院を検索→119発信ボタンと病院情報を表示 |
| 受診先誘導機能 | 中等度以下の判定結果→地域夜間休日診療所DBを照合→受診施設と推奨受診時刻を提示 |
| 有人窓口連携ハンドオフ | エスカレーション対象データ→提携コールセンターAPIへ引き継ぎ→看護師が対話を継続 |
| SMS受診結果フィードバック収集 | 受診後の利用者へSMS送信→実際の受診結果を回答取得→精度検証用データとして保存 |
| AI学習・モデル更新パイプライン | 蓄積された受診結果データ→地域・季節傾向を反映し再学習→判定モデルを更新配信 |
| 自治体向け混雑予測ダッシュボード | 地域別相談件数・緊急度データ→集計と混雑予測分析→自治体担当者画面に可視化 |
| 医療機関向け受診動向データ提供 | 地域受診動向データ→医師会向けに匿名加工集計→月次レポートをWeb画面で提供 |
| 外部チャネル連携（母子手帳アプリ等） | 自治体配布チャネル情報→APIでアプリ内起動リンクを設置→住民がワンタップで起動 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | user_id, 氏名, 生年月日, 性別, 電話番号, 居住自治体コード, 登録日時 |
consultations | consultation_id, user_id, 開始日時, 終了日時, 入力症状テキスト, 年齢, 既往症, 体温, 脈拍, ステータス |
triage_results | result_id, consultation_id, 緊急度レベル, 自信度スコア, 判定根拠ロジックID, 推奨アクション, 判定日時 |
escalations | escalation_id, consultation_id, 引継先窓口ID, 引継理由, 引継日時, 対応看護師ID, 対応結果 |
facilities | facility_id, 施設名, 種別, 住所, 緯度, 経度, 診療時間, 電話番号 |
feedback | feedback_id, consultation_id, 実際受診先, 実際診断結果, 転帰, 回答日時 |
municipalities | municipality_id, 自治体名, 人口, ライセンス契約ID, 契約開始日, 契約金額 |
triage_rules | rule_id, バージョン, 対象年齢区分, 症状分類, 判定基準内容, 監修医ID, 更新日時 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 症状入力チャット画面 |
| 2 | 緊急度判定結果画面 |
| 3 | 119番発信誘導画面 |
| 4 | 近隣医療機関案内画面 |
| 5 | 有人相談引継画面 |
| 6 | 受診結果フィードバック画面 |
| 7 | 自治体向け混雑予測ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4系LLM（自然文症状聞き取りの精度確保） |
| 2 | Python/FastAPI（AI推論APIの高速開発） |
| 3 | PostgreSQL（構造化診療データの信頼性ある保存） |
| 4 | AWS（自治体データ連携基盤の可用性確保） |
| 5 | Amazon SageMaker（判定モデルの継続学習運用） |
| 6 | Twilio SMS API（受診結果フィードバック収集） |
| 7 | Metabase（自治体向けダッシュボード可視化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 24時間365日稼働、月間稼働率99.9%以上を目標（SLA） |
| 性能 | 性能: チャット初回応答は平均3秒以内、ピーク時同時接続5,000セッションに対応の想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報保護法および医療機器プログラム(SaMD)ガイドライン準拠、通信は全てTLS1.3以上で暗号化 |
| データ保管 | データ保管: 症状・判定データは5年間保存、統計利用時は匿名加工、アクセスログは1年間保持 |
| 運用 | 運用: 医療監修医による判定ロジックの月次レビュー実施、誤判定報告は24時間以内に一次対応 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 3年目時点で50自治体・数百万人規模の同時アクセスに耐えるクラウド構成の想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 医療監修医とともに紙やスプレッドシートで模擬相談フローを作り、身近な世帯や自治体担当者に対面でヒアリングして、緊急度判定の型と会話の分岐を固める。 | 印刷代と医療監修医への謝礼程度のみ |
| ②最小システム | 既存のAI対話APIとルールベースを組み合わせた簡易チャットを協力自治体向けに用意し、実際の相談ログで自信度が低い場合の有人窓口へのエスカレーション動作を検証する。 | AI利用料とサーバー費のみで、外注は最小限 |
| ③本開発 | 自治体データ連携基盤・匿名加工処理・混雑予測ダッシュボードを本格実装し、複数自治体・医師会に横展開できる仕様に仕上げる。 | 外注開発でまとまった人件費相当を想定 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 救急科専門医（大学病院または救命救急センターの医長級） | トリアージ基準の医学的妥当性検証と監修体制構築の要となるため | 日本救急医学会の学術集会や専門医名簿経由で紹介依頼、大学病院広報窓口へ連絡 |
| 市消防局救急課の課長・救急担当係長 | 軽症搬送データの提供元であり自治体導入の実質的な意思決定に関与するため | 総務省消防庁の地方版救急医療体制連絡会議や自治体主催の防災・救急セミナーで接触 |
| #7119運営事業者（コールセンター運営会社の事業責任者） | 有人エスカレーション連携の実務パートナーであり業務委託契約の相手方となるため | 各都道府県の救急안내センター運営委託先を消防庁公表資料で特定し直接アプローチ |
| 自治体保健福祉部の医療政策担当課長 | ライセンス予算の確保・議会説明を担う実質的な購買決定者であるため | 自治体のDX推進課・医療政策課への提案アポイントを首長部局経由で申込 |
| 地域医師会の会長または在宅医療担当理事 | 夜間・休日診療所への誘導フローの実現には医師会の合意形成が不可欠なため | 都道府県医師会の地域医療連携部会や在宅医療推進協議会への出席依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域の消防局・保健福祉部への直接アプローチ | 「軽症搬送削減につながる実証データを見てほしい」と伝え、パイロット導入の面談を依頼する |
| 地域医師会・地域医療連携協議会 | 医療監修医の紹介を通じて定例会に出席し、混雑予測データの試験提供を申し出る |
| 母子手帳アプリ運営企業との提携 | 「夜間の小児相談機能として組み込みたい」と提案し、無償トライアル導入を依頼する |
| 既存の救急安心センター事業（#7119）運営事業者への協業提案 | 「有人窓口の前段の一次スクリーニングとして試してほしい」と伝え、試験連携を依頼する |
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 新規開業資金（創業融資） | 新たに法人を設立する創業者本人 | 自己資金100万円を土台に、運転資金として融資額900万円を想定でき、着金までのつなぎ期間の資金計画に組み込める |
| 東京都 創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業する法人・個人事業主 | 自治体向けデータ連携基盤やAIモデル整備などの初期投資の一部を助成対象費用として申請できる可能性がある |
| IT導入補助金（サービス等生産性向上IT導入支援事業） | ITツールを開発・提供する中小企業 | 自治体・医師会向け混雑予測ダッシュボード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 |
| AMED（国立研究開発法人日本医療研究開発機構）の医療分野研究開発関連事業 | 医療AI・診断支援技術を開発する事業者 | 救急トリアージ判定モデルの開発やデータセット整備を研究開発事業として申請できる可能性がある |
| 総務省 地域社会のデジタル化推進関連事業（自治体向けAI・ICT実装支援） | 自治体と連携してAI・ICTサービスを実装する事業者 | 自治体向けライセンス導入の実証事業として、導入初期の自治体側負担を軽減する枠組みに活用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。
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。
救急医療・自治体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的な表示です。