Who（誰が）
補聴器専門店・眼鏡チェーンの補聴器コーナーの技能者と、そこに通う高齢者・家族が主な利用者である
対象とする社会課題：補聴器を購入後も調整が続かず、使わなくなる高齢者が多い
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。
補聴器は買ってからが本番なのに、通院や付き添いの負担で来店が途絶え、調整されないまま「タンス補聴器」になっていく高齢者が多い。技能者ひとりが数百人の顧客を抱え、来店を待つだけでは手が回らない。日々の聞こえの変化をAIが拾い上げ、必要な人から先に声をかける仕組みがなければ、この悪循環は止まらないと考えた。
※ 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。
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補聴器を買った後、店に通わなくなった高齢者が『聞こえない』を抱えたまま補聴器をしまい込んでしまう問題を防ぐサービスです。
高齢者はスマホアプリまたは簡易据置端末で週1〜2回、AIから『今日聞き取りにくい場面はありましたか』と話しかけられ、1〜2分答えるだけで装用状況が記録されます。店舗の技能者は専用ダッシュボードを開くと、調整が必要そうな顧客が優先度順に並んでおり、電話一本で来店を促せます。家族にはLINEで見守り通知が届き、離れて暮らしていても異変に気づけます。来店を待つのではなく、AIが不調の兆候を先に見つけて動く仕組みに変えます。
国内の補聴器所有者は推計約210万人とされるが、実際に日常的に使用している割合は5割程度にとどまるとの調査もあり、購入後の未調整・不満足による「タンス補聴器化」が大きな課題となっている。
多くの高齢者は初回フィッティング後、数か月に一度の来店調整が必要だが、通院負担・付き添い者不在・体調不安などから来店が途絶えがちである。補聴器販売店側も、認定補聴器技能者の人数が限られる中で1人あたり数百人の顧客を抱えており、来店しない顧客への能動的なフォローに手が回っていない。結果として「聞こえが改善しない→使わなくなる→社会的孤立や認知機能低下のリスクが高まる」という悪循環が生じている。特に独居高齢者や地方在住者では、この離脱率がさらに高い傾向にある。
自然言語対話AIが高齢者との定期チェックイン(週1〜2回、1回1〜2分の音声/テキスト対話)を担い、聞こえの困りごとを聴取・要約する。
装用ログ・環境音データ・対話内容を機械学習モデルで解析し、フィッティング再調整が必要な確率をスコアリングして技能者に優先順位付けリストとして提示する。異常検知(装用時間の急減、特定周波数での聞き取り困難パターンの繰り返し等)は時系列予測モデルで行い、離脱兆候を平均1〜2か月前倒しで検知することを目指す。加えて生成AIが技能者向けに「推奨される調整ポイント」の簡易サマリーを自動作成し、来店時の説明準備を効率化する。
補聴器販売店が顧客に「みみケア・コンパス」のスマホアプリ(または簡易操作の据置端末)を提供し、日々の装用時間・聞こえの困りごと・簡単な聴力チェック結果をAIが自動収集する。
AIチャット対話機能が高齢者に「今日は聞こえにくかった場面はありましたか」など平易な言葉で問いかけ、回答内容と使用データを解析して調整が必要かどうかを判定する。判定結果は店舗の技能者向けダッシュボードに自動で優先度付きリスト表示され、来店勧奨の電話やオンライン相談のトリガーとなる。家族にもLINE等で見守り通知が届き、装用状況の低下を早期に把握できる。これにより「来店を待つ」フォローから「AIが異常を検知して能動的に働きかける」フォローへ転換する。
| 未調整による解約・返品対応(店舗1店舗あたり、年間数件発生と仮定) | 年間10万〜30万円の想定 |
| 技能者による来店しない顧客への電話フォロー人件費(月20時間程度) | 月4万〜6万円の想定 |
| タンス補聴器化による再購入・買い替え機会損失(1店舗あたり) | 年間20万〜50万円の目安 |
| 独居高齢者の社会的孤立・認知機能低下に伴う将来的な介護関連コスト増(自治体視点) | 対象者1人あたり年間数万円〜の目安(断定不可) |
| 店舗向けSaaS利用料(登録顧客数に応じた段階制) | 月額3万〜8万円 |
| エンドユーザー向け家族見守り・詳細レポートオプション | 月額300〜500円 |
| 自治体・地域包括支援センター連携パッケージ | 年間50万〜200万円 |
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補聴器所有者の約半数しか日常的に使用していないとされ、購入後の未調整・不満足による『タンス補聴器化』が起きている。
多くの高齢者は数か月ごとの来店調整が必要だが、通院負担や付き添い不在で来店が途絶えがちである。一方、認定補聴器技能者は1人あたり数百人の顧客を抱え、来店しない顧客を能動的にフォローする余力がない。この双方のギャップを埋めるため、AIが日々の状態を自動収集し異常を検知して店舗側に知らせる仕組みが必要である。
実証フェーズ(0-6ヶ月)はAI対話モデルの精度検証や業務フロー確立を伴う探索的な作業のため、要件が流動的な準委任契約が適している。
初期展開フェーズ以降、機能仕様が固まった標準SaaS機能の追加開発については請負契約への切り替えも検討できる。発注時はAIの検知精度・誤検知率を成果物の完成基準にせず、継続的な精度改善を前提とした稼働ベースの契約であることを明記する必要がある。また技能者フィードバックを反映する運用体制の構築は開発会社単独では完結しないため、自社側の役割分担を契約書に明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 補聴器を使用する高齢者本人 |
| セカンダリ | 高齢者の家族、補聴器店舗の認定補聴器技能者 |
| 管理 | 店舗管理者・本部担当者、みみケア・コンパス運営側のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| AI定期チェックイン対話 | 週1〜2回のプッシュ通知→音声/テキストで聞こえの困りごとを聴取→要約テキストを保存 |
| 装用時間ログ収集 | 補聴器連動アプリ/端末の稼働データ→時間帯別集計→日次装用時間グラフを出力 |
| 簡易聴力セルフチェック | 端末から提示する音刺激への反応入力→周波数別閾値推定→簡易聴力スコアを記録 |
| 異常検知スコアリング | 装用ログ・対話要約・聴力スコア→時系列予測モデルで解析→再調整要否確率を算出 |
| 優先度付き技能者ダッシュボード | 顧客別異常スコア一覧→リスク順にソート→店舗端末に優先度リスト表示 |
| 来店勧奨トリガー通知 | スコアが閾値超過した顧客ID→架電/オンライン予約リンク生成→技能者宛にアラート送信 |
| 家族見守り通知 | 装用状況の低下検知→通知文生成→LINE公式アカウント経由で家族へ送信 |
| 調整ポイント自動サマリー生成 | 対話履歴・ログ・聴力データ→生成AIが要約→来店前説明用メモを技能者画面に表示 |
| 技能者フィードバック反映 | 来店後の実際の調整内容入力→誤検知ラベル付与→異常検知モデルへ再学習データとして反映 |
| 店舗契約・課金管理 | 登録顧客数・利用機能の選択→月額料金を自動計算→請求書データを店舗管理者に発行 |
| 匿名化データ提供基盤 | 店舗別装用実態データ→個人情報を除去し集計→メーカー向けレポートとして年次出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | user_id, 氏名, 生年月日, 性別, 電話番号, 家族連絡先ID, 店舗ID, 補聴器モデル, 登録日 |
stores | store_id, 店舗名, 所在地, 契約プラン, 契約開始日, 担当技能者ID, 課金ステータス |
technicians | technician_id, store_id, 氏名, 認定資格番号, 対応顧客数, 稼働状況 |
wear_logs | log_id, user_id, 装用開始時刻, 装用終了時刻, 装用時間合計, 環境音レベル, 端末種別 |
chat_sessions | session_id, user_id, 実施日時, 対話内容要約, 困りごとタグ, 感情スコア |
risk_scores | score_id, user_id, 判定日, 異常検知スコア, 推定要因, 優先度ランク, 対応状況 |
visit_recommendations | rec_id, user_id, 生成日, 推奨調整ポイント, 来店勧奨ステータス, 対応技能者ID |
family_notifications | notif_id, user_id, 家族LINE_ID, 通知内容, 送信日時, 既読フラグ |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 高齢者向け対話チェックイン画面 |
| 2 | 装用状況カレンダー画面 |
| 3 | 技能者向け優先度ダッシュボード |
| 4 | 顧客詳細・調整履歴画面 |
| 5 | 家族見守り通知一覧画面 |
| 6 | 店舗契約・課金管理画面 |
| 7 | メーカー向けデータ分析画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(データ基盤・医療情報準拠のセキュリティ運用実績) |
| 2 | OpenAI API(自然言語対話生成の精度と開発速度) |
| 3 | Amazon Transcribe(高齢者音声対話のテキスト化) |
| 4 | Prophet/時系列異常検知(装用ログの離脱兆候検知) |
| 5 | React Native(高齢者向けアプリの単一コード対応) |
| 6 | LINE Messaging API(家族通知の到達率確保) |
| 7 | Auth0(医療情報準拠の認証・アクセス制御) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: ダッシュボード・通知機能の稼働率99.5%以上(月間停止時間3.6時間以内)を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: 異常検知バッチ処理は全登録顧客分を1日1回実行し6時間以内に完了させる想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 聴覚・健康データは医療情報準拠の暗号化(保存時AES-256、通信時TLS1.2以上)で管理する想定 |
| 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に準拠し、第三者認証(ISMS等)取得を3年目までに目指す |
| 運用 | 運用: 誤検知率は技能者フィードバックを月次反映し、6か月ごとにモデル精度(適合率70%以上)を検証する想定 |
| 拡張性 | 拡張性: 導入店舗数750店舗・登録顧客数十万人規模までデータ基盤をスケール可能な構成とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 既存の電話・訪問フォローの実態を店舗にヒアリングし、スプレッドシートで来店状況と装用時間の入力を代行して、異常検知の判断基準の仮説を人手で確かめる | 交通費と面談時間の確保のみで、外部発注は行わない水準感 |
| ②最小システム | 既存の対話AIサービスとノーコードツールを組み合わせ、簡易チャットボットと技能者向けの簡易リスト表示だけを数店舗のパイロットに提供し、対話の反応率と技能者の使い勝手を確かめる | 外部のAI利用料と簡易開発の外注費のみ、数か月分の水準感 |
| ③本開発 | 時系列異常検知モデルとダッシュボードを自社エンジニアチームで本格開発し、店舗向けSaaSとして複数店舗に有償展開できる状態まで仕上げる | 外注ではなく開発チームの人件費が中心となる、複数か月にわたる本格投資の水準感 |
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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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 補聴器専門店の店長・認定補聴器技能者(独立系または眼鏡チェーン内) | 現場のフォロー業務の実態と導入抵抗感を直接把握するため | 日本補聴器販売店協会加盟店リストから地域店舗に直接訪問アポ |
| 補聴器メーカー国内法人の営業企画担当者(リオン・GNヒアリング等) | OEM/バンドル提携の可能性と技術要件をすり合わせるため | 展示会(国際福祉機器展H.C.R.)出展ブースで名刺交換し商談設定 |
| 地域包括支援センターの主任ケアマネジャーまたはセンター長 | 高齢者見守り連携の実務要件と自治体予算の使途を確認するため | 市区町村の高齢福祉課経由で管轄センターへ紹介依頼 |
| 市区町村の高齢福祉部門(介護保険課・高齢者支援課)の係長級職員 | 自治体連携パッケージの契約プロセスと予算枠組みを把握するため | 自治体の地域包括ケア関連の公募・実証事業窓口に問合せ |
| 認定補聴器技能者出身のフリーランス相談員またはOB技能者 | AI判定ロジックの妥当性検証とプロダクト監修者候補を探すため | 公益財団法人テクノエイド協会の認定者名簿・研修会経由で接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 認定補聴器技能者の勉強会・研修会 | 技能者向けの研修会や地域の勉強会に参加し「来店しない顧客のフォローで困っていることを聞かせてほしい」と伝えてヒアリング機会をもらう |
| 補聴器卸商社の営業担当への同行依頼 | 取引のある卸商社に連絡し「営業訪問に同行させてほしい、店舗の困りごとを直接聞きたい」と頼み、既存の信頼関係を借りて店舗に会う |
| 地域の補聴器専門店への直接訪問 | 近隣の補聴器専門店に電話で「フォロー業務の実態を教えてほしいだけ」と伝え、購入や導入の話は一切せずに30分程度のヒアリングを依頼する |
| 業界展示会・補聴器関連イベント | 補聴器工業会等が主催する展示会に来場者として参加し、名刺交換の場で「来店が途絶えた顧客への対応を今どうしているか」を聞いて回る |
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） | 創業前・創業後まもない法人・個人事業主 | 自己資金100万円に対して融資合計760万円を受け、AI開発・営業体制構築の初期費用に充てられる想定。運転資金枠と設備資金枠を分けて申請できる点がこの事業の対話AI開発と重なる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者でITツールを導入する事業者 | 自社が開発するダッシュボード・アプリを補聴器専門店へ導入してもらう際、店舗側の導入コスト負担を下げる訴求材料になる。店舗の導入抵抗を下げる営業ツールとして候補 |
| 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） | 創業初期の販路開拓費（展示会出展・パンフレット作成・営業活動費）に使える可能性があり、補聴器専門店・卸商社への営業活動立ち上げ期の費用を補う候補になる |
| ものづくり補助金（革新的サービス開発・試作品開発支援類型） | 中小企業・小規模事業者 | AI異常検知モデルや対話エンジンの試作開発費が対象になりうる。実証フェーズでのシステム試作費用の一部を補う候補として検討に値する |
| 自治体の創業助成事業（例: 東京都等が実施する創業助成制度） | 都道府県・市区町村内で創業する事業者 | 本社所在地の自治体が実施する創業助成に該当すれば、賃借料・人件費等の一部が対象になりうる。将来の自治体連携パッケージの実績づくりにもつながる |
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。
同じ課題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。