Who（誰が）
居宅介護支援事業所のケアマネジャー、地域包括支援センター、住宅改修対応の工務店、市区町村の高齢福祉課担当者が利用者となる
対象とする社会課題：高齢者の住宅改修助成申請の手続き負担が改修の遅れと転倒事故リスクを生んでいる
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。
要介護・要支援の高齢者が使える住宅改修の助成は、上限20万円まで出るのに、5種類以上の書類と自治体ごとに異なる要件が壁になり、多くの人が使わないまま転倒のリスクを抱え続けている。書類を作るケアマネジャーも一人で数十件を抱え、差し戻しのたびに改修が数週間遅れる。この手続きの重さを引き受ける仕組みがなければ、防げる事故は防げないままだと考えた。
※ 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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「てすりAI」は、要介護高齢者の住宅改修助成申請をケアマネジャー・工務店・自治体の三者間で自動化するSaaSです。
ケアマネや家族がLINEまたは電話ボイスボットで段差の場所や転倒歴を話すだけでAIが必要な改修項目を推定し、工務店が撮影した改修前後の写真をアップロードすると「住宅改修が必要な理由書」の下書きと見積書の項目突合を自動生成します。ケアマネは平均40分かかっていた書類作成を10分程度に短縮でき、ダッシュボードで自治体の受理状況を確認、AIが差し戻しリスクを事前にアラートするため、書類不備による数週間の遅延を減らし、転倒事故を防ぐ改修の着手を早めます。
要介護・要支援認定を受けた高齢者は全国で約690万人おり、そのうち転倒予防のための住宅改修(段差解消・手すり設置等)は介護保険で上限20万円まで助成されるが、事前申請・住宅改修が必要な理由書・見積書・完成後写真など5種類以上の書類が必要で、申請前に着工すると助成対象外になる落とし穴もある。
実際に住宅改修費を利用しているのは対象者のごく一部にとどまり、年間支給件数は約20万件、支給総額は推定300億円規模と、潜在需要に対して利用率が低い状態が続いている。書類作成の実務は主にケアマネジャー(1人あたり担当35件前後)が担っており、多忙な業務の中で書類不備による申請差し戻しが発生すると数週間の遅延が生じる。高齢者本人や家族はITリテラシーが低く、工務店側も自治体ごとに異なる助成要件を把握しきれず、結果的に「改修すれば防げた転倒事故」が起き続けている。この構造的な非効率は、単一の自治体や事業者の努力では解消できず、書類作成・要件判定・進捗管理を横断的に自動化する仕組みが不足していることが根本原因である。
自然言語対話AIがLINE/電話ボイスボットとして高齢者・家族・ケアマネからヒアリングし、必要事項を構造化データに変換する。
画像解析AIが改修前後の写真から改修箇所・工事内容を推定し、見積書OCRの項目と自動照合して理由書のドラフトを生成する。自治体ごとに異なる助成要件を学習した判定AIが対象者の条件を照合し、適用可能な助成制度と申請書テンプレートを自動選定する。さらに過去の差し戻し事例を学習した予測モデルが、書類の不備リスクを事前スコアリングして申請前に警告する。
ケアマネジャーまたは家族がLINEまたは電話ボイスボットで住宅の状況(段差の場所、転倒歴、要介護度)を対話形式で入力すると、AIが必要な改修項目を推定し、適用可能な介護保険・自治体独自助成の組み合わせを提示する。
工務店が撮影した改修前後の写真をアップロードすると画像解析AIが「住宅改修が必要な理由書」の下書きと見積書の項目突合を自動生成し、ケアマネジャーは内容を確認・修正するだけで申請書一式が完成する。生成された書類はダッシュボード上で自治体の受理状況が可視化され、不備が疑われる箇所はAIが事前にアラートを出して差し戻しリスクを減らす。ケアマネジャーは平均40分かかっていた書類作成作業を10分程度に短縮でき、高齢者は自分のスマホやケアマネ経由のタブレットで進捗を確認できる体験となる。
| ケアマネジャーの書類作成人件費(1件40分×担当35件×時給2,500円換算/月) | 約5.8万円/月/人 |
| 差し戻し再作成による時間ロス(差し戻し率35%×再作成1〜2時間×時給2,500円) | 約3万円/月/事業所 |
| 改修遅延中の転倒事故による医療費・入院対応コスト(想定事例ベース) | 1件あたり数十万円の想定 |
| 工務店の申請差し戻しによる工事キャンセル・機会損失(年2〜3件×工事単価15万円想定) | 約30〜45万円/年/工務店 |
| ケアマネ事業所向けSaaS利用料(利用者数無制限) | 20,000円/月 |
| 工務店成功報酬(申請受理・工事完了1件あたり) | 20,000円/件 |
| 自治体ライセンス料(審査補助AI機能含む) | 600,000円/年 |
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要介護・要支援認定者約690万人のうち住宅改修助成を利用しているのはごく一部で、ケアマネジャー1人あたり35件前後の担当業務の中で5種類以上の書類作成に時間を取られている。
書類不備による申請差し戻しは平均35%発生し、数週間の遅延が転倒事故リスクを放置する結果につながっている。自治体ごとに異なる助成要件を工務店・家族が把握しきれず、事前申請前に着工してしまい助成対象外になる事例も後を絶たない。この非効率は単一事業者の努力では解消できず、書類作成・要件判定・進捗管理を横断的に自動化する仕組みが必要である。
MVP開発フェーズ（0-6ヶ月）は要件が変動しやすく自治体要件データベースの仕様確定に時間がかかるため準委任契約が適しています。
初期導入フェーズ以降、対話AI・書類生成AIの機能仕様が固まった段階では請負契約に切り替えて成果物とスケジュールを明確化することを推奨します。自治体ごとの助成要件改定が頻発するため、月次更新作業を保守契約として別途準委任で切り出すことが望ましいです。発注時は差し戻し率低減・書類作成時間短縮といったKPIを検収基準に含め、パイロット事業所での実測データをもとに支払い条件を設定することを推奨します。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 居宅介護支援事業所のケアマネジャー（申請書類の作成・確認を行う主体） |
| セカンダリ | 高齢者本人・家族、住宅改修対応のリフォーム工務店 |
| 管理 | 市区町村の助成事務担当者、事業運営側のカスタマーサクセス・自治体折衝担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| LINE/電話ボイスボット対話ヒアリング | 音声・テキスト入力→対話AIが段差箇所等を聞取り→構造化データ出力 |
| 改修項目AI推定 | 住宅状況データ入力→AIが必要改修項目を推定→改修項目リスト出力 |
| 助成制度マッチング判定 | 要介護度・住所入力→自治体別要件DB照合→適用可能助成制度一覧出力 |
| 改修前後写真アップロード・画像解析 | 工務店撮影写真入力→画像解析AIが改修箇所・工事内容推定→解析結果出力 |
| 見積書OCR項目突合 | 見積書PDF入力→OCR読取後に工事内容と自動照合→不一致箇所リスト出力 |
| 理由書ドラフト自動生成 | 画像解析結果・見積突合結果入力→AIが理由書文面生成→ドラフトPDF出力 |
| 申請書テンプレート自動選定 | 適用助成制度入力→自治体別テンプレート判定AIが選択→書式データ出力 |
| 差し戻しリスク事前スコアリング | 作成中申請書データ入力→予測モデルが過去差し戻し事例と照合→リスクスコア・警告出力 |
| ケアマネ確認・修正編集画面 | AI生成書類入力→ケアマネが内容確認し修正操作→確定済み申請書一式出力 |
| 自治体受理状況ダッシュボード | 自治体API連携データ入力→受理・審査状況を集約→進捗可視化画面出力 |
| 自治体要件データベース月次更新 | 自治体担当者確認情報入力→要件DB更新処理→最新判定ルール反映出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | user_id, role(ケアマネ/家族/工務店/自治体), name, phone, line_user_id, created_at |
care_recipients | recipient_id, name, birth_date, care_level, address, fall_history, care_manager_id |
care_offices | office_id, office_name, address, contract_plan, monthly_fee, contract_status |
municipalities | municipality_id, name, requirement_version, api_endpoint, license_status |
renovation_requirements | requirement_id, municipality_id, item_type, upper_limit_amount, required_docs, updated_at |
applications | application_id, recipient_id, office_id, municipality_id, status, submitted_at, rejection_count |
documents | document_id, application_id, doc_type(理由書/見積書/写真), file_url, ocr_result, risk_score |
contractor_transactions | transaction_id, contractor_id, application_id, fee_amount, payment_status, completed_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | LINE対話ヒアリング画面 |
| 2 | ボイスボット通話画面 |
| 3 | 写真アップロード画面 |
| 4 | 理由書ドラフト確認画面 |
| 5 | 申請進捗ダッシュボード |
| 6 | 差し戻しリスクアラート画面 |
| 7 | 自治体受理状況管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Dialogflow CX（LINE/電話対話AIの自然言語処理基盤） |
| 2 | AWS Lambda（サーバーレスで申請処理を低コスト運用） |
| 3 | Amazon Rekognition（改修前後写真の画像解析に活用） |
| 4 | Amazon Textract（見積書OCRで項目自動抽出） |
| 5 | PostgreSQL（自治体要件・申請データの構造化管理） |
| 6 | Twilio（電話ボイスボットの通話基盤として実績豊富） |
| 7 | Auth0（介護情報を扱うためアクセス制御を標準化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaSダッシュボードの月間稼働率99.5%以上を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: 対話ボイスボットの応答は3秒以内、画像解析結果は1枚あたり10秒以内を目安とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 介護情報を扱うためISMS認証取得と通信・保存データのAES256暗号化を実施の想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: アクセス制御は事業所・自治体ごとにロールベース権限を設定し操作ログを1年間保存する想定 |
| 運用 | 運用: 自治体要件データベースは月次更新を必須とし、更新遅延は5営業日以内を目安とする想定 |
| 拡張性 | 拡張性: ケアマネ事業所800件・自治体20件同時アクセス時でも応答遅延を2秒以内に抑える設計目標 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 主要な自治体の助成要件を人手で調べてExcel台帳化し、数事業所のケアマネジャーの書類作成を実際に手作業で代行して需要とニーズを確かめる | 人件費と交通費程度で済む水準 |
| ②最小システム | LINEボイスボットと簡易な書類テンプレート生成機能だけを作り、複数の自治体分の要件データを登録して実際の申請書一式を出力できるかを検証する | 外注で数か月分の開発費がかかる水準 |
| ③本開発 | 画像解析AI・自治体API連携・差し戻しリスク予測モデルを組み込み、複数のケアマネ事業所・工務店・自治体が同時に使える本番システムに仕上げる | 前述の初期投資（AI開発費・要件データベース構築費）が本格的にかかる水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 居宅介護支援事業所の管理者・主任ケアマネジャー | 書類作成の当事者であり導入判断者、現場の差し戻し実態を把握できる | 介護支援専門員協会の研修会・地域ケア会議に参加し名刺交換で接触 |
| 市区町村介護保険課の住宅改修助成担当者 | 助成要件・事前申請ルールの正確な情報源であり自治体ライセンス導入の窓口 | 高齢福祉課代表電話で担当者を指名し、制度説明資料を持参して訪問予約 |
| 地域包括支援センターの主任介護支援専門員 | ケアマネへの紹介経路であり地域の相談件数・実態データを持つ | 自治体の高齢福祉課経由でセンター一覧を入手し電話でアポイント |
| リフォーム工務店組合の理事・事務局長 | 成功報酬モデルの受容性と現場の見積書作成実務を確認できる | 都道府県建築組合連合会のWebサイトから加盟工務店組合事務局に連絡 |
| 介護保険システムベンダーの営業担当者 | 自治体受理システムとのAPI連携可否・競合状況を把握できる | 介護保険関連の展示会(CareTEX等)でブース訪問し名刺交換 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 介護支援専門員協会・ケアマネ団体の勉強会 | 「書類の差し戻しを減らす作成支援ツールを検証したい、無償モニターとして使ってほしい」と伝え、数件のケアマネ事業所に声をかける |
| 地域のリフォーム工務店組合 | 「見積書と改修理由書の突合を無料で試せる、費用は成約したときだけ発生する」と説明し、パイロット参加の工務店を探す |
| 地域包括支援センターへの直接訪問 | 「書類作成時間を短くする試作品を見てほしい、感想を聞かせてほしい」と伝え、短時間のヒアリング枠を依頼する |
| 自治体の高齢福祉課への提案 | 「申請差し戻しを減らす仕組みを実証したい、受理状況の可視化を無償で試してほしい」と持ちかけて協力を依頼する |
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（旧・新創業融資制度） | 新たに事業を始める個人・法人 | 融資額は500万円を想定し、対話AI・書類生成AIの開発費や当面の運転資金の柱にできる |
| 信用保証協会の制度融資（創業関連保証） | 創業間もない中小企業・法人 | 公庫融資と併用することで資金の底（615万円規模の累積赤字）に備える追加の資金源になる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・開発する中小企業・小規模事業者 | 対話AI・画像解析AI・書類生成AIの開発費や自治体要件データベース構築費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者 | ケアマネ団体・工務店組合への説明会開催やパンフレット作成など販路開拓の費用に使える |
| 自治体の創業支援事業（例: 各自治体の創業助成事業） | その自治体内で創業する事業者 | 自治体ライセンス販売のターゲットである高齢福祉課と早期から接点を持ちながら、運営費の一部補助を受けられる |
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。
同じ高齢化・介護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。