Who（誰が）
50〜300床の病院看護部門責任者、および複数施設を運営する介護法人本部の人事・施設長が主導し、買い手は勤怠SaaSベンダーや人材紹介大手を想定する。
対象とする社会課題：医療・介護現場の燃え尽き(バーンアウト)による離職・事故の増加
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。
師長も施設長も、職員一人ひとりの疲弊に気づいていないわけではない。ただ月末のシフト作成に追われ、勤怠データはあっても疲弊の兆候を読み取る余裕がない。気づいたときには退職の意思表示が出た後、という現場を何度も見てきた。データを配置判断に変える仕組みがあれば、辞める前に手を打てるはずだと考えた。
※ 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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「ケアパルス」は、病院の看護部門や介護施設の師長・施設長が、既存の勤怠システム(勤務実績・夜勤回数・連勤日数・有休消化率・残業時間)をAPI連携で取り込むだけで、職員一人ひとりの疲弊スコアを毎日自動算出するSaaSです。
ダッシュボードには『要注意職員』が赤・黄色で表示され、AIが『Aさんは3週連続夜勤のため休日を1日追加提案』のように理由付きでシフト再配置案を提示、師長はワンクリックで承認・修正できます。職員には週1回チャットボットが3問だけ体調・気分を尋ね、勤怠データと突き合わせて予兆精度を高めます。月末に手作業でシフトを組み、退職の意思表示後に偏りに気づく現状を、2〜4週間前倒しで応援体制を組める運用に変えます。
日本の看護職員の離職率は常勤で約11%、介護職員は約14%と全産業平均を上回り、特に急性期病棟や特養の夜勤専従者では過重労働が慢性化している。
師長・施設長は月末に手作業でシフトを組むため、特定の職員に夜勤や休日出勤が偏っても気づくのが退職の意思表示後になりがちである。50床規模の病棟で看護師が1人退職すると欠員補充まで平均4〜6ヶ月かかり、残った職員の負担がさらに増す悪循環が起きている。厚労省調査でも介護職員の離職理由の1位は『人間関係』ではなく『心身の負担が大きい』であり、勤務の偏りという定量データに現れる兆候が見過ごされている。現場には勤怠システムはあっても、そこから疲弊リスクを読み取り配置に反映する仕組みが存在しない。
時系列予測モデルが勤務データ(連勤日数・夜勤頻度・残業時間・有休取得率)から個人別の疲弊スコアを算出し、閾値超過を検知する異常検知アルゴリズムが早期アラートを発する。
自然言語対話AIが週次チェックインで職員の自由記述・選択式回答を解析し、感情変化をスコアに統合する。最適化エンジン(組合せ最適化)が疲弊スコア・資格要件・希望休を制約条件として、次月シフトの再配置案を複数パターン自動生成する。生成された案は自然言語で理由(例:『Aさんは3週連続夜勤のため休日を1日追加提案』)を添えて管理職に提示し、意思決定を支援する。
既存の勤怠管理システム(勤務実績・夜勤回数・連勤日数・有休消化率・残業時間)とシフト表をAPI連携で取り込み、AIが職員ごとの疲弊スコアを日次で算出する。
師長・施設長はダッシュボードで『要注意職員』を色分け表示され、AIが提案する『来月のシフト再配置案』をワンクリックで承認・修正できる。職員本人には週1回、チャットボットが『最近の体調・気分』を3問だけ尋ねる短い対話を送り、勤怠データと主観データを突き合わせて予兆の精度を高める。管理職向けには月次で『部署別バーンアウトリスクレポート』が自動生成され、法人本部が施設間の応援体制を組む判断材料になる。導入施設では、AIが人手不足を先読みして応援スタッフの派遣タイミングを2〜4週間前倒しで提案する運用を目指す。
| 看護師1名退職に伴う中途採用費用(紹介会社手数料含む、欠員補充まで4〜6ヶ月) | 1名あたり100万〜150万円/年 |
| 欠員期間の応援スタッフ・派遣看護師の追加人件費 | 1施設あたり月額15万〜30万円 |
| 師長・施設長の手作業シフト作成工数(月20〜30時間相当) | 1人あたり月額6万〜9万円相当(時給換算) |
| 疲労蓄積による医療・介護事故対応コスト(インシデント報告・再発防止研修等) | 1施設あたり年間数十万円規模の想定 |
| 施設向け月額SaaS利用料(職員100名まで) | 月額8万円〜 |
| 初期導入・データ連携支援費(一括) | 30万〜50万円 |
| 法人本部向け複数施設横断プラン(3施設以上) | 施設単価の20%増(例: 8万円×1.2=月額9.6万円/施設) |
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。
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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。
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看護師の離職率は約11%、介護職員は約14%と全産業平均を上回り、夜勤専従者を中心に過重労働が慢性化している。
師長・施設長は月末に手作業でシフトを組んでおり、特定職員への夜勤・休日出勤の偏りに気づくのは退職の意思表示後になりがちである。50床規模の病棟で看護師1人が退職すると欠員補充まで平均4〜6ヶ月かかり、残った職員の負担がさらに増す悪循環が生じている。勤怠システムはあっても、そこから疲弊リスクを読み取り配置に反映する仕組みが現場に存在しない。
MVP開発フェーズは要件変更が想定されるため準委任契約が向いており、AIモデルの精度検証やUI改善を反復しながら進める体制が必要である。
一方、勤怠システムとのAPI連携部分やダッシュボードの基本機能など仕様が固まった範囲は請負契約で工数と納期を明確化するのが望ましい。発注時は疲弊スコアの予測的中率(1年目70%目標)を検収条件に含めず、PoC期間中の相関検証結果を踏まえて段階的に精度目標を契約に反映する運用注意が必要である。個人の健康・メンタル情報を扱うため、要件定義段階から個人情報保護法・労働安全衛生法対応とセキュリティ監査費用を契約範囲に明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 病院看護部門の師長、介護施設の施設長(シフト作成・管理職) |
| セカンダリ | 現場の看護師・介護職員(週次チェックイン回答者、スコア開示対象者) |
| 管理 | 法人本部の人事・経営企画担当者(複数施設横断の閲覧・応援体制判断者)、および自社カスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 勤怠データ連携機能 | 勤怠システムのCSV/API出力データ→形式変換・突合処理→統合データベースへ格納 |
| 疲弊スコア算出機能(AI) | 連勤日数・夜勤頻度・残業時間→時系列予測モデル→個人別疲弊スコアを日次算出 |
| 異常検知アラート機能(AI) | 日次疲弊スコア→閾値超過判定アルゴリズム→要注意職員アラートを管理職へ通知 |
| 週次チェックインチャットボット(AI) | 職員への3問送信→自由記述・選択回答を自然言語解析→感情変化スコアを統合 |
| シフト再配置最適化エンジン(AI) | 疲弊スコア・資格要件・希望休→組合せ最適化計算→複数シフト再配置案を生成 |
| AI提案理由説明生成機能 | 生成されたシフト案データ→自然言語生成処理→提案理由文を管理職画面に表示 |
| 要注意職員ダッシュボード | スコア・アラートデータ→色分け表示ロジック→要注意職員一覧をWeb画面に出力 |
| シフト承認・修正機能 | AI提案シフト案→管理職の承認/修正操作入力→確定シフト表をCSV出力 |
| 月次バーンアウトリスクレポート生成 | 部署別疲弊スコア集計→レポートテンプレート適用→PDF形式で法人本部へ配信 |
| 複数施設横断人材融通マッチング機能 | 施設別人員過不足データ→マッチングアルゴリズム処理→応援派遣候補と時期を提示 |
| 職員向けスコア開示・改善提案画面 | 個人疲弊スコア→開示用データ整形処理→本人向け改善提案をアプリ画面に表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, type, bed_count, plan_type, contract_start_date |
staff | staff_id, facility_id, name, qualification, employment_type, hire_date |
attendance_records | record_id, staff_id, work_date, shift_type, night_shift_flag, overtime_hours, consecutive_days |
checkin_responses | checkin_id, staff_id, sent_at, mood_score, free_text, fatigue_selfreport |
burnout_scores | score_id, staff_id, calculated_date, fatigue_score, risk_level, threshold_flag |
shift_proposals | proposal_id, facility_id, target_month, staff_id, proposed_change, reason_text, status |
alerts | alert_id, staff_id, alert_type, triggered_at, acknowledged_by, acknowledged_at |
reports | report_id, facility_id, period, turnover_rate, avg_fatigue_score, generated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・施設選択画面 |
| 2 | 疲弊スコアダッシュボード |
| 3 | 要注意職員一覧画面 |
| 4 | シフト再配置提案画面 |
| 5 | 職員別詳細スコア画面 |
| 6 | 週次チェックイン回答画面 |
| 7 | 部署別レポート閲覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(FastAPI): AIモデル推論APIの実装に適する |
| 2 | PostgreSQL: 時系列勤務データの管理に実績豊富 |
| 3 | AWS(ECS/RDS): インフラ運用コストと拡張性のバランスが良い |
| 4 | scikit-learn/Prophet: 疲弊スコアの時系列予測に利用 |
| 5 | OR-Tools: シフト再配置の組合せ最適化に適する |
| 6 | LINE WORKS API: 職員向けチェックイン対話の配信基盤 |
| 7 | Auth0: 施設・職員の認証基盤を短期構築できる |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を目標とし、月間許容ダウンタイムは約3.6時間以内とする | 可用性99.5%以上を目標とし、月間許容ダウンタイムは約3.6時間以内とする |
| 要配慮個人情報を含むデータはAES256で暗号化保存、通信はTLS1.3以上を必須とする | 要配慮個人情報を含むデータはAES256で暗号化保存、通信はTLS1.3以上を必須とする |
| ダッシュボード表示のレスポンスタイムは平均3秒以内を目標とする | ダッシュボード表示のレスポンスタイムは平均3秒以内を目標とする |
| 第三者機関による情報セキュリティ監査を年1回実施し、ISMS認証取得を目指す | 第三者機関による情報セキュリティ監査を年1回実施し、ISMS認証取得を目指す |
| 勤怠・スコアデータは日次差分バックアップ、週次フルバックアップでRPO24時間以内を維持 | 勤怠・スコアデータは日次差分バックアップ、週次フルバックアップでRPO24時間以内を維持 |
| 同時アクセス職員1万名規模までの処理能力を確保しスケールアウト構成とする | 同時アクセス職員1万名規模までの処理能力を確保しスケールアウト構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット施設の勤怠データ（CSV）を手作業で受け取り、エクセルや簡易スクリプトで連勤日数・夜勤頻度・残業時間を集計し、疲弊スコアの試算を人手で作って師長に見せ、反応と実際の離職・休職との相関を確認する | 外注は使わず、代表とドメインエキスパートの作業時間のみ。交通費とヒアリング用の茶菓子程度 |
| ②最小システム | 勤怠データを定期的にアップロードするだけの簡易画面と、疲弊スコアを色分け表示するダッシュボードを最小限の機能で作り、複数施設で同時に試せるようにする。API連携は行わずCSVアップロードのみとする | 外注で数か月分の開発費とクラウドインフラ費用の月額分 |
| ③本開発 | 勤怠システムとのAPI連携、異常検知アルゴリズム、週次チェックインのチャットボット、シフト再配置の最適化エンジンを本格実装し、ISMS認証取得に向けたセキュリティ設計も組み込む | 機械学習エンジニアの人件費とAPI連携開発費、クラウドインフラ費用が継続的にかかる水準 |
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……
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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……
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 |
|---|---|---|
| 急性期病院の看護部長・看護師長(50〜300床規模) | 夜勤シフト作成の当事者で疲弊スコアの現場ニーズを検証できる | 日本看護協会や地域看護協会主催の管理職向け研修会に登壇・参加して接触 |
| 介護老人福祉施設の施設長・法人本部の人事担当役員 | 複数施設運営法人は応援体制の意思決定者でありSaaS購買権限を持つ | CareTEX・HOSPEX Japan等の展示会ブースで名刺交換し個別商談を設定 |
| 勤怠管理システムベンダー(ジョブカン・KING OF TIME等)の事業提携担当者 | API連携と販売代理店契約により導入障壁を下げ販路を確保できる | 各社の法人提携窓口・パートナープログラム申込フォームから打診 |
| 地域看護協会・介護福祉士会の研修担当者 | 現場管理職への信頼性ある紹介経路となり導入セミナーを共催できる | 都道府県看護協会の研修事業担当課に事業説明資料を持参し面談依頼 |
| 医療・介護労務に詳しい社会保険労務士 | 個人情報・労安衛法対応や労組説明会の設計を実務レベルで確認できる | 医療機関顧問実績のある社労士事務所に個人情報保護対応の相談で接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 医療・介護系展示会（CareTEX、HOSPEX Japan） | 小間出展や来場での名刺交換の際に「シフト作成の手間と離職の兆候を見える化するAIです、貴施設のシフト表と勤怠データを見せてもらえれば無料で疲弊スコアの試算をお見せします」と伝え、PoC参加を打診する |
| 地域看護協会・介護福祉士会の提携セミナー | 師長・施設長向け研修会で「勤務の偏りが退職の3か月前から見えていた事例」を紹介し、セミナー参加者に個別デモの予約を案内する |
| 既存勤怠システムベンダーの代理店紹介 | ジョブカンやKING OF TIMEの営業担当に「既存の勤怠データをそのまま活かせる追加機能です」と説明し、既存顧客への同行訪問を依頼する |
| 看護部長・施設長のSNS・note経由の直接アプローチ | 離職率や夜勤偏在の記事を発信し、コメントやDMで「貴施設の勤怠データ1か月分でも疲弊スコアの試算ができます」と個別に声をかける |
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） | 法人設立後まもない創業者、自己資金や事業計画を提示できる者 | 運転資金の融資枠として活用でき、融資総額は500万円を想定。着金は設立から2か月目ごろのため、初期のAPI連携開発費やクラウドインフラ費用の立て替えに充てられる |
| 信用保証協会 創業関連保証制度 | 創業前後の中小企業・法人 | 公庫融資と併用や自治体制度融資の保証付けとして活用でき、金融機関からの追加調達がしやすくなる |
| 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（従業員数が少ない法人・個人事業主） | CareTEXやHOSPEX Japanなどの展示会出展費用、パンフレット・LP制作費など販路開拓の経費の一部に活用できる可能性がある |
| 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 | SaaS型の疲弊スコア算出システムやダッシュボードの導入支援費用の一部として、導入施設側が申請できる可能性があり、営業時の提案材料になる |
| 自治体の創業助成事業（例: 東京都中小企業振興公社 創業助成事業） | 都内等で創業予定・創業間もない中小企業者 | 人件費（ドメインエキスパートや機械学習エンジニアの採用費）や広告費の一部を助成対象にできる可能性があり、代表1名体制からの採用初期費用の負担軽減に使える |
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。
メンタルヘルス領域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。