Who（誰が）
急性期・地域包括ケア病棟を持つ200〜600床規模の病院の看護部長、診療情報管理部門、リハビリ職、そして退院支援に関わる医師・看護師が主な利用主体である
対象とする社会課題：入院を機に高齢患者が寝たきりに近づく「入院関連機能低下」を防げていない
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。
急性期病院では、看護師一人が七〜十名の患者を受け持ちながら、バイタルや食事量、リハビリの記録を電子カルテに入力し続けている。しかしそのデータは記録として残るだけで、機能低下の兆候を横断的に見る仕組みがない。経験則に頼った離床判断の遅れが、退院後の自宅復帰を阻んでいる。この事業は、記録の中に眠っている気づきを現場に返す仕組みをつくる。
※ 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450万円の申請資料も、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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「AIホスピタルウォッチ」は、急性期病院の看護師・リハビリ職が、電子カルテのバイタル・食事摂取量・排泄記録・離床時間、看護記録の自由記載を毎日自動収集し、AIが「入院関連機能低下(HAD)」の発症リスクを日次スコアリングして病棟ダッシュボードにアラート表示するシステムです。
朝の申し送りでダッシュボードを見ながら、AIが提案する離床・嚥下・認知刺激ケアの候補から選んで実施記録を入力するだけで対応が完結します。夜勤帯は対話型AIが音声入力で記録を継続収集し、記録負荷を増やしません。退院時にはADLスコア変化を自動レポート化し、退院支援カンファレンスや家族説明にそのまま使えます。
急性期病院に入院する75歳以上の高齢患者の約30〜40%が、原疾患治療中の安静や離床遅延によって歩行・ADLが低下する「入院関連機能低下(Hospitalization-Associated Disability)」を経験するとされ、退院後に自宅復帰できず施設入所に至るケースも少なくない。
看護師は1人あたり7〜10名の患者を受け持ち、バイタルや食事量、リハビリ介入記録など日々大量の情報を電子カルテに入力しているが、これらのデータは記録として蓄積されるのみで、機能低下の兆候を横断的に分析する仕組みがほとんどない。医師・看護師は経験則で「そろそろ離床を促そう」と判断しており、担当患者数が多い病棟ほど発見が遅れやすい。厚労省の入院基本料改定でADL維持向上等体制加算が導入されたが、対象患者の抽出や効果測定は依然として手作業に近く、専任のリハビリ職や看護師の負担が大きい。結果として、機能低下の兆候(食事摂取量の低下、離床時間の減少、夜間の不穏など)が記録上には存在していても、活用されないまま退院を迎える患者が多数存在する。
自然言語処理(NLP)により看護記録・申し送りメモの自由記載からリスク兆候語を抽出し、構造化バイタルデータと統合する。
時系列予測モデル(勾配ブースティング/LSTM等)が過去の退院患者データから学習したパターンに基づき、患者ごとにHAD発症確率を日次スコアリングする。最適化アルゴリズムが病棟の看護師・リハビリ人員配置と患者リスクを突き合わせ、優先介入すべき患者と実施可能なケアメニューを提案する。対話型AI(音声/チャットインターフェース)が夜勤帯や多忙時にも記録収集と現場スタッフへのケア提案通知を継続し、人手を増やさずにデータ密度を維持する。
病棟の電子カルテ・看護記録システムとAPI連携し、バイタル、食事摂取量、排泄記録、離床時間、看護師の自由記載(自然言語)を毎日自動収集する。
AIが自然言語処理でフリーテキストの看護記録から「ぼんやりしている」「食欲低下」「歩行時ふらつき」等のリスク兆候語を抽出し、構造化データと統合してHAD発症リスクスコアを日次算出、リスク上昇患者を病棟ダッシュボードにアラート表示する。看護師・リハビリ職はダッシュボードを朝の申し送りで確認し、AIが提案する「今日実施すべき離床・嚥下・認知刺激ケア」の候補メニューから選択して実施記録を入力するだけで、対応が完結する仕組みにする。夜勤帯では対話型AIアシスタント(院内タブレット/ナースコール連携)が看護師からの音声入力を受け付け、記録負荷を増やさずにデータ収集を継続する。退院時にはAIが入院前後のADLスコア変化を自動レポート化し、退院支援カンファレンスや家族説明資料としてそのまま使える形で出力する。
| HAD発症による施設入所率上昇に伴う病院の在院日数延長・退院調整コスト(300床規模、年間概算) | 年額 約800万円〜1,200万円 |
| ADL維持向上等体制加算の算定漏れによる機会損失(算定対象患者の一部未把握) | 年額 約100万円〜300万円 |
| 看護師・リハビリ職が手作業でリスク患者を抽出・突合する人件費(月20〜30時間相当) | 年額 約150万円〜250万円(時給2,500円換算) |
| 離床遅延・誤嚥性肺炎等の二次合併症発生による追加治療費・在院日数延長(病棟単位) | 年額 約300万円〜600万円 |
| SaaS月額利用料(300床、1床あたり1,200円換算) | 月額 36万円(年額432万円) |
| 初期導入・連携設定費(電子カルテAPI連携・院内ワークフロー設計) | 初年度一括 250万円 |
| 加算算定支援オプション | 月額 7万円(年額84万円) |
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急性期病院に入院する75歳以上の高齢患者の約30〜40%が、安静や離床遅延によってADLが低下する「入院関連機能低下」を経験するとされるが、看護師1人あたり7〜10名の患者を受け持つ現場では、バイタルや食事量、看護記録のフリーテキストは電子カルテに蓄積されるのみで、機能低下の兆候を横断的に分析する仕組みがない。
医師・看護師は経験則で離床タイミングを判断しており、担当患者数が多い病棟ほど発見が遅れやすい。ADL維持向上等体制加算の対象患者抽出や効果測定も手作業に近く、専任のリハビリ職・看護師の負担が大きい。結果として、記録上には存在する兆候(食事摂取量低下、離床時間減少、夜間の不穏等)が活用されないまま退院を迎える患者が多数存在する。
PoCフェーズ(電子カルテ連携仕様の確定・NLPモデルの精度検証)は要件が実データ検証の中で変化するため準委任契約が向く。
仕様を固定した請負では、電子カルテベンダーごとの連携仕様差異やモデル精度改善の手戻りコストが発注者に転嫁されやすい。本番実装フェーズ(ダッシュボード・対話型AI等)は要件確定後に機能単位で請負契約へ切り替え、リスクスコアの陽性的中率や応答速度など検収基準を数値で明記する。発注時は電子カルテAPI仕様の変更リスクと追加改修費用の扱いを契約書に事前に取り決めておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 病棟看護師・リハビリ職(理学療法士・作業療法士) |
| セカンダリ | 看護部長・診療情報管理部門・退院支援担当者 |
| 管理 | 病院情報システム部門の担当者、および自社カスタマーサクセス担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 電子カルテ連携データ自動収集 | 電子カルテのバイタル・食事量・排泄記録・離床時間をAPI経由で取得し日次DBに蓄積する |
| 看護記録NLPリスク兆候抽出 | 看護師の自由記載テキストを入力しNLPで「食欲低下」等のリスク語を抽出しタグ付き出力する |
| 構造化データ統合処理 | 抽出リスク語と構造化バイタル・ADLデータを患者IDで突合し統合レコードを生成する |
| HAD発症リスクスコア算出 | 統合データを勾配ブースティング/LSTMモデルに入力し患者ごとの日次リスク確率を出力する |
| 病棟ダッシュボードアラート表示 | リスクスコアを閾値判定しリスク上昇患者を病棟ダッシュボード画面に色分け表示する |
| ケアメニュー最適化提案 | 患者リスクと看護師・リハビリ人員配置を最適化アルゴリズムに入力し優先介入患者とケア候補を提示する |
| ケア実施記録入力 | 提案メニューから看護師が実施項目を選択し入力すると実施記録として電子カルテに保存する |
| 夜勤対話型AIアシスタント記録収集 | 夜勤看護師の音声入力を対話型AIが受け取り記録データに変換し当日リスク評価に反映する |
| 退院時ADL変化自動レポート生成 | 入院時と退院時のADLスコアを比較しカンファレンス・家族説明用レポートをPDF出力する |
| 加算算定要件充足レポート自動生成 | 対象患者データからADL維持向上等体制加算の要件充足状況を集計し監査対応帳票を出力する |
| 地域ベンチマークレポート生成 | 複数病院の匿名化データを集計し地域比較レポートを年次で自治体・医療法人本部向けに出力する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
patients | patient_id, hospital_id, name_hash, birth_date, gender, admission_id_current |
admissions | admission_id, patient_id, ward_id, admit_date, discharge_date, primary_diagnosis, discharge_destination |
vital_records | record_id, admission_id, recorded_at, temperature, spo2, blood_pressure, pulse, intake_amount |
nursing_notes | note_id, admission_id, recorded_at, author_staff_id, free_text, extracted_keywords |
adl_scores | score_id, admission_id, measured_at, barthel_index, walking_status, transfer_status |
risk_scores | score_id, admission_id, score_date, had_risk_probability, model_version, contributing_factors |
care_recommendations | recommendation_id, admission_id, score_id, care_type, proposed_at, executed_flag, executed_by |
hospitals | hospital_id, name, bed_count, ehr_vendor, contract_plan, contract_start_date |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 病棟ダッシュボード |
| 2 | 患者詳細・リスク推移 |
| 3 | ケア提案実施記録入力 |
| 4 | 夜勤音声入力アシスタント |
| 5 | 退院時ADLレポート |
| 6 | 加算算定支援レポート |
| 7 | 施設管理・契約設定 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | HL7 FHIR(電子カルテ標準連携規格で複数ベンダー対応) |
| 2 | AWS医療ガイドライン対応リージョン(セキュリティ要件充足) |
| 3 | Python/PyTorch(NLP・時系列モデル開発の標準基盤) |
| 4 | LightGBM(高速な勾配ブースティングでリスクスコアリング) |
| 5 | 医療特化日本語BERT(看護記録フリーテキスト抽出精度向上) |
| 6 | 音声認識API(夜勤対話型入力で記録負荷を軽減) |
| 7 | SAML/SSO連携(病院既存認証基盤との統合) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 病棟業務時間帯(24時間365日)の稼働率99.5%以上を目標とする |
| 性能 | 性能: ダッシュボードのリスクスコア表示は患者200名規模で3秒以内に表示完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン準拠、通信はTLS1.2以上で暗号化する |
| データ保護 | データ保護: 日次バックアップを実施しRPO24時間以内・RTO4時間以内の復旧を目標とする |
| 相互運用性 | 相互運用性: HL7 FHIR規格に対応し主要電子カルテベンダー2〜3社との連携を先行実装する |
| 監査対応 | 監査対応: アクセスログを5年間保存し年1回の第三者セキュリティ監査を実施する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携病院の看護記録・退院時ADLデータをExcel等で人手収集し、リスク兆候語（食欲低下・ふらつき等）の抽出ルールと退院時ADL変化との関係を人力で確認する | ヒアリング・交通費と簡易な分析作業のみで、外部発注はほぼ不要な水準 |
| ②最小システム | 電子カルテからのデータを手動エクスポートまたは簡易APIで取得し、NLPでリスク兆候抽出とスコアリングを行う簡易ダッシュボードを構築、看護師に日次で確認してもらいフィードバックを得る | AI利用料とクラウド費が中心で、外注する場合は数か月分の開発費水準 |
| ③本開発 | HL7 FHIR準拠の本番連携、夜勤帯の対話型AIアシスタント、退院時レポート自動生成機能を実装し、複数病院への展開に対応できる基盤を整える | 開発体制を組んでの中長期投資となり、セキュリティ監査費用も別途必要な水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 地域包括ケア病棟を持つ急性期病院の看護部長 | HAD予防の現場課題当事者であり、PoC実施可否の意思決定に近い立場 | 看護部長会や病院学会での交流、または知人医療者からの紹介で接点を作る |
| 急性期病院の診療情報管理部門・医事課責任者 | ADL維持向上等体制加算の算定実務を担い、費用対効果を判断できる | 病院経営セミナーや診療情報管理士会の勉強会で名刺交換し個別訪問を依頼 |
| 電子カルテベンダー(富士通Japan/NEC等)の医療ソリューション営業担当 | API連携・アドオン販売の実現可能性と代理店契約の窓口になる | 展示会(HOSPEX Japan等)や既存の医療IT業界人脈経由で担当窓口を紹介してもらう |
| 大学病院リハビリテーション科の教授・臨床研究責任者 | 共同研究としてエビデンス構築し、モデル精度検証への協力を得るため | リハビリ学会・老年医学会の発表者に直接コンタクトし共同研究を打診 |
| 地域医療連携推進法人の事務局長 | 複数病院への一括アプローチが可能で、地域単位の導入交渉窓口になる | 厚労省公表の認定法人リストから該当法人を特定し事務局に電話でアポ依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 大学病院リハビリテーション科への共同研究打診 | 「HADの発症予測モデルの共同研究にご協力いただけないか、データ提供と評価いただく代わりに無償でPoC導入する」と教授・科長宛に依頼する |
| 地域医療連携推進法人の看護部長会 | 法人事務局に「ADL維持向上等体制加算の算定支援ツールのご紹介機会をいただけないか」と申し出て、看護部長会での短時間説明を依頼する |
| 電子カルテベンダー担当者経由の紹介 | 既存の電子カルテ導入担当者に「アドオン連携の実証先として、貴社の既存顧客病院を1〜2件ご紹介いただけないか」と依頼する |
| 看護系学会・展示会でのブース出展・名刺交換 | 「離床遅延の見逃しを日次で自動アラートするツールのPoC協力病院を募集中」と伝え、名刺交換後に個別説明の日程を取る |
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） | 法人設立前後の創業者（実質的な経営者が対象） | 自己資金100万円に対し、運転資金・設備資金を含めた創業融資として730万円規模の着金が見込め、PoCフェーズの人件費やクラウド費に充てられる候補になる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業後5年未満の中小企業・個人事業主 | 人件費・専門家経費・広告費などが対象になり得るため、看護師・PT出身のプロダクトアドバイザー起用や病院向け営業資料作成の費用負担を軽くできる候補になる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 新製品・新サービス開発を行う中小企業・小規模事業者 | NLPリスクスコアモデルやダッシュボードの本開発費用の一部を補助対象にできる可能性があり、③本開発フェーズの投資回収を早める候補になる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業（この場合は導入先の病院側、またはITベンダー登録した自社経由） | 自社をIT導入支援事業者として登録すれば、導入病院側の初期導入・連携設定費の負担感を下げられ、営業のクロージング材料として候補になる |
| 医薬品医療機器総合機構（PMDA）薬事戦略相談 | 医療機器・プログラム医療機器（SaMD）の開発を検討する事業者 | リスクスコア表示や介入提案がSaMD該当性を持つかどうかを事業初期に有償相談で確認でき、規制対応の手戻りを避けるための候補になる |
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。
医療・ヘルスケア領域の創業者コミュニティで話題になっています。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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対的な表示です。