Who（誰が）
市町村国保・国保組合・健保組合の保健師・データヘルス担当者を主要ユーザーとし、加入者本人もチャットボット経由で関与する構造である
対象とする社会課題：レセプト・健診データが放置され、重症化リスクの高い人に保健指導が届いていない
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。
地方の市町村国保では保健師の数が限られており、糖尿病性腎症や脳心血管疾患の予備群を抱えていても、優先順位をつけられないまま訪問や電話指導が後手に回っている。レセプトと健診データは同じ保険者の中にあるのに、突合されないまま眠っている。誰が本当に危ないかが分かれば、限られた保健師の時間を、透析導入を防げるかもしれない人に届けられる。
※ 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。
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「みらいカルテ」は、市町村国保や健保組合が保有するレセプトデータと特定健診データを月次で取り込み、AIが加入者一人ひとりの重症化リスク(6ヶ月/1年以内の入院・透析導入確率)をスコアリングして保健師用ダッシュボードに表示するSaaSです。
保健師は「透析リスク上位50名」「多剤併用疑い上位30名」といった優先リストから対象者を選び、AIが自動生成したレセプト・健診・過去指導履歴の1枚サマリーを見ながら電話・訪問・オンライン面談を行います。面談結果を入力すると次回フォロー時期と推奨アプローチが提案され、翌月のリストに反映されます。対象者にはLINEチャットボットが定期的に体調・服薬確認を行い、異常兆候があれば保健師に自動アラートを送ります。限られた保健師の人数(人口10万人規模で5〜10名)で、真にリスクの高い加入者から優先的に介入できる体制を作ります。
国民健康保険や被用者保険の保険者は、加入者の特定健診データとレセプト(診療報酬明細書)データを保有しているが、両者を突合して重症化リスクを判定し、保健指導につなげる作業は多くが人手に依存している。
例えば人口10万人規模の市町村国保では保健師が5〜10名程度しかおらず、糖尿病性腎症や脳心血管疾患の予備群を年間数千人単位で抱えていても、優先順位付けができず訪問や電話指導が後手に回っている。厚労省データでは糖尿病性腎症による人工透析導入は年間約1.6万人、生涯医療費は1人あたり年間500万円超に達するが、HbA1cが境界域の段階で介入できれば防げるケースが多いとされる。健診受診率も市町村国保で全国平均37%程度にとどまり、未受診者ほどリスクが高い層である可能性が高いにもかかわらず、データが分断されているため「誰が危ないか」を保険者側が把握しきれていない。結果として、限られた保健師のリソースが低リスク層への一律案内に消費され、真に介入が必要な層への指導が遅れるという構造的なミスマッチが続いている。
予測モデルはレセプト(傷病名・診療行為・投薬)と健診結果(血圧・血糖・脂質・腎機能等)を統合し、勾配ブースティング系のリスクスコアリングモデルで「6ヶ月/1年以内の重症化・入院・透析導入確率」を算出する。
自然言語生成AIが個人別サマリーレポートと保健指導シナリオ案を自動作成し、保健師の情報収集・準備時間を削減する。対話型AI(チャットボット)が対象者との定期的な体調・服薬コミュニケーションを担い、テキストからネガティブな体調変化の兆候をNLPで検知して保健師にエスカレーションする。さらに指導実績データを学習に還元する継続学習の仕組みにより、地域・疾患特性ごとにモデル精度を四半期ごとに更新する。
保険者(市町村国保・国保組合・健保組合)からレセプトデータと特定健診データを月次で受領し、AIが個人単位で疾患進行リスクをスコアリングして保健師向けダッシュボードに表示する。
保健師はダッシュボード上で「6ヶ月以内に人工透析リスクが高い上位50名」「重複受診・多剤併用の疑いがある上位30名」といった優先リストを確認し、そこから電話・訪問・オンライン面談の対象者を選ぶ。対象者との面談前には、AIがレセプト履歴・健診結果・過去の指導記録を要約した1枚サマリーを自動生成し、保健師の準備時間を短縮する。面談後は保健師が結果を入力すると、AIが次回フォロー時期と推奨アプローチ(食事指導/受診勧奨/服薬確認など)を提案し、次月のリスト作成にフィードバックされる仕組みとする。対象者本人向けにはLINE連携のチャットボットを用意し、簡単な体調確認や服薬状況の聞き取りをAIが対話形式で行い、異常兆候があれば保健師にアラートを送る。
| 糖尿病性腎症からの人工透析導入者1人あたりの生涯医療費(年間換算) | 年額500万円超/人 |
| 保健師が低リスク層への一律案内に費やす非効率な人件費(保健師1名分の稼働の一部) | 年額150万円相当(業務時間の3割程度と想定) |
| 重複受診・多剤併用による無駄なレセプト支出(加入者1万人規模の保険者想定) | 年額500万円〜1,000万円の目安 |
| データヘルス計画報告資料の作成に要する事務局の時間コスト | 年額100万円相当(2ヶ月分の人件費按分) |
| SaaS基本利用料(加入者1万人未満) | 月額30万円〜 |
| 加入者数従量課金(加入者1人あたり月額30〜50円) | 加入者1万人で月額30万〜50万円 |
| 保健指導代行オプション(1件あたり) | 1件4,000〜6,000円 |
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市町村国保では保健師が5〜10名程度しかおらず、糖尿病性腎症や脳心血管疾患の予備群を年間数千人単位で抱えていても、優先順位付けができず訪問・電話指導が後手に回っている。
健診受診率も全国平均37%程度にとどまり、未受診者ほどリスクが高い可能性があるにもかかわらず、レセプトと健診データが分断され「誰が危ないか」を保険者側が把握できていない。人工透析導入は年間約1.6万人、生涯医療費1人500万円超に達する一方、HbA1c境界域での介入で防げるケースが多いとされ、データ活用の遅れが直接的な機会損失になっている。結果として、限られた保健師リソースが低リスク層への一律案内に消費され、真に介入が必要な層への指導が遅れる構造が続いている。
初期の実証フェーズ(0-6ヶ月)はリスクモデルの精度や業務フローが未確定のため準委任契約が適切で、保健師の実運用テストを通じた仕様変更を前提とした契約にすべきである。
正式版開発以降(13ヶ月目以降)は機能要件が固まるため請負契約に切り替え、AUC0.75達成などの精度基準を検収条件に明記することを推奨する。発注時は医療情報システムの安全管理ガイドライン準拠を契約書上の必須要件とし、ISMS等第三者認証の取得時期を成果物に含めること、また継続学習によるモデル更新の責任範囲(保守契約か追加開発か)を事前に切り分けておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市町村国保・国保組合・健保組合に所属する保健師(ダッシュボードで優先リスト確認、面談準備・実施・結果入力を行う) |
| セカンダリ | 特定健診・保健指導の対象加入者本人(LINEチャットボットで体調・服薬状況を回答する) |
| 管理 | 保険者側のデータヘルス計画担当者・システム管理者(契約管理、権限設定、国への報告資料出力を行う) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| レセプト・健診データ取込機能 | 保険者システムから月次CSV/API受領→フォーマット変換・検証→統合DBへ格納 |
| データ突合・名寄せ機能 | レセプトIDと健診受診者IDを入力→氏名・生年月日で突合→個人単位統合レコードを出力 |
| AIリスクスコアリング機能 | 傷病名・投薬・検査値を入力→勾配ブースティングで6ヶ月/1年重症化確率を算出→スコア一覧を出力 |
| 保健師向け優先リストダッシュボード | リスクスコアを入力→透析リスク上位50名等を抽出→保健師画面に一覧表示 |
| 個人別サマリー自動生成機能 | レセプト履歴・健診結果・指導記録を入力→NLGで1枚要約を生成→保健師端末に表示 |
| 面談結果入力・次回提案機能 | 保健師が面談結果を入力→AIが次回時期と推奨アプローチを推論→提案を画面表示 |
| LINEチャットボット対話機能 | 対象者のLINEメッセージを入力→対話AIが体調・服薬状況を聞き取り→回答をDB保存 |
| NLP異常兆候検知・アラート機能 | チャット回答テキストを入力→NLPで悪化兆候を検知→保健師にアラート通知を送信 |
| 継続学習モデル更新機能 | 指導実施結果データを入力→四半期ごとに再学習→更新済みスコアリングモデルを反映 |
| データヘルス計画レポート生成機能 | 指導実績・進行抑制データを入力→国提出様式に整形→PDF/Excelレポートを出力 |
| 保健指導代行オプション連携・請求管理機能 | 代行依頼件数を入力→提携保健師の実施実績を集計→保険者向け請求データを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
insurers | insurer_id, name, type(国保/健保/協会けんぽ), member_count, contract_plan |
members | member_id, insurer_id, birth_date, gender, address_area, insured_status |
health_checkups | checkup_id, member_id, checkup_date, bmi, blood_pressure, hba1c, egfr, ldl |
receipts | receipt_id, member_id, visit_date, disease_code, procedure_code, drug_code, amount |
risk_scores | score_id, member_id, model_version, risk_type, score_value, calculated_date |
guidance_records | record_id, member_id, staff_id, method(訪問/電話/オンライン), result, next_action |
ai_summaries | summary_id, member_id, generated_date, summary_text, scenario_suggestion |
chatbot_logs | log_id, member_id, timestamp, message_text, sentiment_flag, escalated_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・権限選択画面 |
| 2 | ハイリスク者優先リスト画面 |
| 3 | 個人別AIサマリー詳細画面 |
| 4 | 面談・指導結果入力画面 |
| 5 | チャットボットアラート一覧画面 |
| 6 | データ連携・取込状況管理画面 |
| 7 | KPI・実績レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(医療情報ガイドライン準拠のセキュア環境構築が容易) |
| 2 | LightGBM(表形式医療データでの精度と説明性のバランス) |
| 3 | FastAPI(Python資産活用しモデル連携APIを高速開発) |
| 4 | PostgreSQL(レセプト・健診の構造化データを安定管理) |
| 5 | LINE Messaging API(対象者接点として普及率が高い) |
| 6 | OpenAI API(サマリー生成・服薬相談の自然言語対応) |
| 7 | Auth0(医療情報アクセスの多要素認証・権限管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上、計画停止は深夜帯月1回2時間以内とする想定 |
| 性能 | 性能: ダッシュボードのリスト表示は加入者10万人規模でも応答時間3秒以内の目安 |
| 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ガイドライン準拠、通信・保存データはAES256相当で暗号化 |
| 認証・認可 | 認証・認可: 保健師アカウントは多要素認証必須、権限を保険者単位・保健師単位で分離管理 |
| 監査・ログ | 監査・ログ: 個人データへのアクセスログを最低5年保持し、四半期ごとに監査レビューを実施 |
| バックアップ | バックアップ: データは日次バックアップ、リージョン分離で災害時RPO24時間以内を目標 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数自治体から提供を受けたレセプト・健診データをエクセルやBIツールで手動突合し、リスクスコアリングのロジック案を作って保健師に見せ、優先順位付けの感覚が合っているか確認する | データ利用料と保健師との打ち合わせの交通費程度 |
| ②最小システム | CSVアップロード方式で、API連携なしの簡易ダッシュボードを構築し、実データでハイリスク者リストと1枚サマリーを自動生成できるか検証する | 外注開発で数か月分の費用感、クラウド利用料は小規模構成 |
| ③本開発 | 医療情報の安全管理ガイドラインに準拠したセキュアクラウド環境を構築し、既存ベンダーとのAPI連携・チャットボット・継続学習基盤を含む正式版を開発する | セキュリティ対策・ISMS等の認証取得費用を含め、外注中心で半年〜1年分の開発費用感 |
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……
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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……
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 |
|---|---|---|
| 市町村国保の国保年金課・データヘルス計画担当職員 | 実証自治体の意思決定者であり、レセプト・健診データ提供の可否を判断する立場 | 都道府県国保連合会の紹介、または厚労省データヘルス計画関連の説明会・研修会経由で接触 |
| 都道府県国保連合会の保健事業支援担当 | 市町村国保への紹介・実証事業の斡旋窓口となり、複数自治体への横展開の鍵を握る | 国保連合会の保健事業支援・データヘルス計画支援部門へ直接アポイント申請 |
| 市町村国保の保健師(統括保健師・保健指導リーダー) | 実際にダッシュボードを使う現場担当者であり、業務フロー適合性の検証に不可欠 | 国保年金課経由で紹介を受け、保健事業担当者会議等で顔合わせ |
| 健診・レセプト管理システムベンダーの事業提携担当 | 既存システムとのAPI連携が導入障壁を下げる鍵となり、代理店契約の候補 | 業界展示会(医療情報学連合大会等)やベンダー公式サイトの提携窓口から接触 |
| 健保組合(中小企業向け)の常務理事・保健事業担当 | 被用者保険側の顧客層開拓のため、健保連合会経由とは別ルートの意思決定者を把握 | 健康保険組合連合会や地域産業保健センターの紹介、健保セミナーでの名刺交換 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 国保連合会経由の紹介 | 都道府県国保連合会の担当窓口に、データヘルス計画の実行支援ツールとして資料を持参し、加盟保険者への周知・紹介を依頼する |
| 地域医師会・薬剤師会との連携 | 地域医師会の理事や事務局に対し、重複受診・多剤併用の検知に役立つ仕組みだと説明し、勉強会での紹介を依頼する |
| 既存の健診・レセプト管理ベンダーとの連携 | 既存ベンダーの営業担当に、自社のAPI連携で顧客の追加提案ができると伝え、代理店契約や共同提案の機会を相談する |
| 保健師の学会・研究会での直接コンタクト | 地域の保健師研究会や自治体保健師の勉強会に参加し、業務の悩みを聞きながら実証協力を依頼する |
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（新創業融資制度） | 創業前・創業後まもない法人・個人事業主 | レセプト・健診データ連携やクラウド基盤構築の運転資金として利用でき、融資額は650万円を想定。設備資金は別枠で相談可能 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者（創業直後の代表1名体制も対象になりやすい） | 国保連合会・地域医師会への訪問営業費用やパンフレット・展示会出展など販路開拓費用の一部を補助対象にできる |
| IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入・提供する中小企業 | 保健師向けダッシュボードやチャットボットの開発・導入初期費用の一部が対象になり得る（自社ツールが登録ITツールとして認定される場合） |
| 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） | 革新的なサービス開発・生産性向上に取り組む中小企業 | リスクスコアリングモデルや継続学習基盤といったシステム開発費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 東京都内で創業する（予定の）事業者 | 本社を東京都内に置く場合、人件費や賃借料など創業初期の運営費の一部を助成対象にできる |
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。
同じ課題に取り組む仲間が、コミュニティに集まっています。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。
※ バッジは閲覧・保存などの行動をもとにした自動集計による相対表示です。