Who（誰が）
200〜600床規模の中核病院・大学病院の臨床工学部門、医療安全管理部門、医療機器メーカー・保守業者の保守子会社が主な関係者となる
対象とする社会課題：医療機器の保守点検履歴が部門ごとに分断され、点検漏れ・法定点検未実施のリスクが放置されている
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。
人工呼吸器や輸液ポンプは、点検期限が一日でも過ぎれば命に関わる。それでも多くの病院では、数名の臨床工学技士が数千台の機器をExcelと紙台帳で管理している。担当者の異動で管理ノウハウが失われ、点検漏れが起きても誰も気づけない。これは個人の努力不足ではなく、仕組みが存在しないことが原因だと考え、この事業を始めた。
※ 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。
ボタンを押すとAIチャットが開き、このページに書かれた市場規模・事業モデル・KPIなどの情報を読み込んだ状態で、事業計画書やピッチ資料、要件定義書などの素案をその場で作成します。医療機器保守管理という専門領域の言葉遣いもそのまま反映されます。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
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MediTrust AIは、放射線科・臨床工学部・各診療科がそれぞれExcelや紙台帳で管理していた人工呼吸器・輸液ポンプなど医療機器3000〜8000台分の保守点検履歴を、クラウド上の一つの台帳に統合するサービスです。
臨床工学技士は初回に機器情報を登録した後、メーカーや保守業者から届く点検報告書をスマホで撮影するだけで、AI-OCRが機器ID・点検日・結果・交換部品を自動で読み取り台帳に反映します。ダッシュボードには点検期限が近い機器や異常兆候のある機器が優先度順に表示され、「今月点検期限が来る人工呼吸器は？」とチャットで問いかければ即座に回答が得られます。医療機器立入検査前には法定点検実施率レポートをワンクリックで生成でき、従来40時間かかっていた集計作業が2時間以内に短縮されます。
医療法上、病院には医療機器安全管理責任者の配置と保守点検計画の策定が義務付けられているが、実態は放射線科・臨床工学部・各診療科がExcelや紙台帳で個別に履歴管理しており、院内で統一されたデータベースが存在しない病院が多い。
特に人工呼吸器や輸液ポンプなど生命維持管理装置は約200〜400床規模の病院で3000〜8000台に及ぶが、担当臨床工学技士は数名〜十数名しかおらず、点検期限の把握は担当者の経験と手作業のスプレッドシートに依存している。その結果、点検期限切れの機器が稼働し続ける、修理履歴が引き継がれず同一故障を繰り返す、医療機器立入検査時に台帳不備を指摘されるといった問題が全国の中小病院で常態化している。担当者の異動・退職で管理ノウハウが失われるリスクも高く、属人化が課題解決を阻んでいる。医療機器メーカー・保守業者からの点検報告書もPDFや紙で個別に届くため、情報が分散しさらに管理を困難にしている。
AI-OCR/自然言語処理により紙・PDFの点検報告書から機器ID・点検日・結果を自動抽出し手入力の手間を削減する。
予知保全AI（時系列予測モデル）が機器の稼働年数・修理頻度・使用環境データから故障確率と最適点検時期を算出し、点検計画の優先順位付けを行う。対話型AI（LLMベースのチャットアシスタント）が院内スタッフからの自然言語の問い合わせに対し、台帳データを検索・要約して即答する。異常検知アルゴリズムが点検結果の数値（絶縁抵抗値・漏れ電流等）の異常パターンを検出し、故障の予兆をアラートとして通知する。
臨床工学技士が院内の医療機器台帳（型番・設置場所・法定点検周期・過去修理履歴）をクラウドに一元登録し、以降はメーカー・保守業者から届く点検報告書（PDF/紙）をスマホで撮影するだけでAI-OCRが機器ID・点検日・結果・交換部品を自動抽出してデータベースに反映する。
AIは機器ごとの故障履歴・使用頻度・製造年数から次回点検の適正時期と故障確率を予測し、点検期限が近い機器や異常兆候のある機器を優先度順にリスト化してダッシュボードに表示する。臨床工学技士や看護師長はチャット型AIアシスタントに「今月点検期限が来る人工呼吸器は？」「A病棟の輸液ポンプの故障履歴を教えて」と自然言語で問いかけるだけで即座に回答が得られる。医療機器立入検査前にはAIが法定点検実施率・未実施機器リストを自動集計したレポートをワンクリックで生成し、監査対応時間を大幅に削減する。院内の各部門（放射線科・手術室・ICU・臨床工学部）が同一プラットフォームにアクセスすることで、機器の貸出・移動履歴も横断的に追跡できる。
| 台帳管理・点検期限確認の人件費（臨床工学技士8名×月15時間×時給3500円換算） | 年間約504万円 |
| 立入検査での台帳不備是正対応（外部コンサル委託・残業対応、2年に1回100万円換算） | 年間約50万円の目安 |
| 修理履歴の未引き継ぎによる同一故障の繰り返し修理費 | 年間約150万円の想定 |
| 点検期限切れ機器の稼働継続に伴う代替機レンタル・緊急対応費 | 年間約80万円の想定 |
| SaaS月額利用料（3000台まで） | 月額35万円（年間420万円） |
| 初期導入・データ移行支援費（1施設あたり） | 初年度のみ100万円 |
| 監査対応レポート・故障予測ダッシュボードのアドオン | 月額5万円（年間60万円） |
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200〜400床規模の病院では人工呼吸器や輸液ポンプなど生命維持管理装置が3000〜8000台に及ぶが、管理する臨床工学技士は数名〜十数名にとどまり、点検期限の把握は担当者個人のスプレッドシートと経験に依存している。
放射線科・臨床工学部・各診療科がそれぞれ異なる台帳で管理しているため、修理履歴が引き継がれず同一故障を繰り返したり、医療機器立入検査で台帳不備を指摘されるケースが常態化している。担当者の異動・退職で管理ノウハウがそのまま失われ、点検漏れ・法定点検未実施のリスクが放置されやすい。メーカー・保守業者からの点検報告書もPDFや紙で個別に届くため、情報の分散がさらに管理を困難にしている。
PoC・機能検証フェーズ（0-6ヶ月）はAI-OCR精度やダッシュボードUXの試行錯誤が前提となるため準委任契約が適し、要件が固まらない段階で仕様凍結を求める請負契約は手戻りコストが大きい。
初期導入フェーズ以降、監査対応レポート機能や台帳登録機能など要件が明確化した部分は請負契約で成果物・検収基準を明確にすると発注側のコスト管理がしやすい。医療情報を扱うためISMS/プライバシーマーク取得や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に明記し、委託先のアクセスログ管理・暗号化方式を検収条件に含めることが必須である。AI-OCRモデルの学習データ（保守業者フォーマット）の著作権・利用権について、契約時に権利帰属を明確にしておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 臨床工学技士（機器台帳登録・点検報告書の撮影登録・点検期限管理を日常的に行う担当者） |
| セカンダリ | 看護師長・各診療科スタッフ（機器の貸出状況・故障履歴の照会、チャットでの問い合わせ利用者） |
| 管理 | 医療安全管理部門の責任者・システム管理者（ユーザー権限設定、監査レポート出力、部門横断データ管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 医療機器台帳登録・管理 | 型番・設置場所・法定点検周期を入力→DB登録→検索可能な機器一覧を表示 |
| AI-OCR点検報告書読取 | 撮影したPDF/紙画像を入力→AI-OCRで機器ID・点検日・結果を抽出→台帳へ自動反映 |
| 予知保全AI故障予測 | 稼働年数・修理履歴・使用環境を入力→時系列予測モデルで解析→故障確率と推奨点検時期を出力 |
| 対話型AIアシスタント | 自然言語の質問を入力→台帳・履歴データを検索要約→チャット形式で回答を返す |
| 異常検知アラート | 絶縁抵抗値・漏れ電流の点検数値を入力→異常パターンを検知→担当者へ通知を送信 |
| 点検期限優先度ダッシュボード | 全機器の点検期限・故障確率データを集計→優先度順に並替→ダッシュボード画面に表示 |
| 監査対応レポート自動生成 | 法定点検実施状況を入力→未実施機器を自動集計→立入検査用レポートをPDF出力 |
| 機器貸出・移動履歴追跡 | 部門間の貸出・返却操作を入力→履歴をタイムスタンプ付きで記録→移動履歴一覧を表示 |
| 部門横断アクセス権限管理 | 利用者の所属部門・役職を入力→権限マスタと照合→閲覧編集範囲を制御して表示 |
| 初期データ移行支援 | 既存Excel/紙台帳データを入力→フォーマット変換・名寄せ→新DBへ一括登録 |
| 保守業者連携PDF受信 | 保守業者からのPDF点検報告書メール添付を受信→自動振分→OCR処理キューへ登録 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
hospitals | hospital_id, name, bed_count, address, contract_plan, contract_start_date |
devices | device_id, hospital_id, department_id, model_number, serial_number, install_date, legal_inspection_cycle_months, manufacturer |
inspection_schedules | schedule_id, device_id, next_due_date, priority_score, predicted_failure_probability |
inspection_records | record_id, device_id, inspected_at, result, insulation_resistance, leak_current, replaced_parts, inspector_name |
repair_history | repair_id, device_id, repaired_at, failure_content, repair_cost, vendor_name |
device_movements | movement_id, device_id, from_department_id, to_department_id, moved_at, moved_by |
ocr_documents | document_id, device_id, file_path, ocr_status, extracted_data_json, uploaded_at |
users | user_id, hospital_id, name, role, department_id, last_login_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 機器台帳一覧画面 |
| 2 | 機器詳細・履歴画面 |
| 3 | 点検期限ダッシュボード |
| 4 | OCR撮影取込画面 |
| 5 | チャットアシスタント画面 |
| 6 | 監査対応レポート出力画面 |
| 7 | 貸出・移動履歴画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（医療情報ガイドライン準拠のVPC構成が可能） |
| 2 | Amazon Textract（帳票OCRの日本語対応実績で採用） |
| 3 | PostgreSQL（機器台帳の関係データ管理に適する） |
| 4 | Python/FastAPI（AI-OCR・予測モデル連携が容易） |
| 5 | React/TypeScript（現場スタッフ向けUI開発の生産性） |
| 6 | OpenAI API（自然言語問い合わせ応答の実装工数削減） |
| 7 | LightGBM（故障確率予測の実装・チューニング実績） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基盤の月間稼働率99.9%以上を目標とし、計画停止は月1回2時間以内に限定する |
| 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第6.0版に準拠し通信はTLS1.2以上、保存データはAES256で暗号化する |
| 性能 | 性能: AI-OCR処理は1件あたり平均5秒以内、チャットアシスタントの応答は3秒以内を目安とする |
| 認証・監査 | 認証・監査: 多要素認証を必須化し、アクセスログを5年間保存して立入検査時に提出可能な状態を維持する |
| バックアップ | バックアップ: 日次バックアップを実施しRPO24時間・RTO4時間以内での復旧を目標とする |
| 認証取得 | 認証取得: 稼働開始1年以内にISMS認証、プライバシーマークの取得を完了する計画とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 臨床工学部門の数施設にヒアリングし、既存のExcel台帳・紙台帳・点検報告書を回収して機器種別ごとの点検周期ルールを手作業で整理し、AI-OCR化すべきフォーマットを絞り込む | ヒアリングの交通費と印刷代程度 |
| ②最小システム | 主要な保守業者数社分の報告書フォーマットに対応したAI-OCR試作と、点検期限アラート付きの簡易ダッシュボードを作り、現場で実際に使えるかを検証する | 外注または業務委託で数か月分の費用感 |
| ③本開発 | クラウドデータベース、チャット型AIアシスタント、監査対応レポート自動生成機能を実装し、3省2ガイドライン準拠のセキュリティ環境（ISMS認証取得含む）を構築する | エンジニア複数名分の人件費とクラウド利用料、認証取得費用を含む中期的な投資 |
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。
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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 |
|---|---|---|
| 200〜600床規模病院の臨床工学部門技士長（医療機器安全管理責任者） | 台帳管理の実態と点検漏れの痛みを最も具体的に把握している当事者 | 日本臨床工学技士会の支部研修会・学術大会に出展し名刺交換から接点を作る |
| 病院の医療安全管理部門長（医療安全管理者） | 立入検査対応・院内規程の決裁権を持ち導入予算の承認ルートを握る | 臨床工学技士長からの紹介、または病院機能評価機構関連セミナーで接触 |
| 医療機器保守業者（メーカー系保守子会社）の営業企画担当者 | 点検報告書フォーマットのデータ提供と代理店提携の可否を判断する相手 | 国際モダンホスピタルショウのブース訪問、または展示会後のアポ依頼 |
| 日本臨床工学技士会の事業担当理事または事務局担当者 | 会員向け導入事例の公式紹介・研修会での紹介枠を得るための窓口 | 技士会事務局に事業提案書を送付しヒアリングアポイントを依頼 |
| 病院の情報システム部門長（医療情報部・CIO相当） | クラウド利用の安全管理ガイドライン適合審査を通す実務上の関門 | 臨床工学部門経由で紹介を受け、セキュリティ要件のすり合わせ会議を設定 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 臨床工学技士会の勉強会・研究会 | 「医療機器台帳の属人化と立入検査対応で困っていませんか、無償トライアルで一緒に検証させてください」と声をかけ、現場担当者の個人的な人脈から紹介をたどる |
| 医療機器保守業者（メーカー系保守子会社） | 「点検報告書のデータ化で御社の報告業務も効率化できます、共同で導入病院に提案させてください」と提携営業として持ちかける |
| 国際モダンホスピタルショウ等の展示会 | ブースで「点検期限切れリスクをその場でチェックできます」とデモを見せ、名刺交換後に無償トライアルの案内を送る |
| 既存の電子カルテ・資産管理システムベンダーの担当者 | 「連携先として臨床工学部門向けの点検管理を補完できます」と協業を持ちかけ、既存導入病院への紹介を依頼する |
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 新創業融資制度 | 税務申告を2期終えていない法人・個人事業の創業者 | 医療機関向けのオンボーディング支援員やエンジニアの人件費、クラウド環境構築費に充てる創業融資として想定。融資額は500万円を目安に、着金は設立からおよそ2か月目の想定 |
| 信用保証協会 創業関連保証（制度融資） | 創業前後の法人・個人事業者 | 公庫融資に加えて民間金融機関からの追加調達を検討する際、無担保・無保証人型の保証を受けられる制度として候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の上限あり、要件は年度で変わる） | 展示会（国際モダンホスピタルショウ等）出展費用やパンフレット・営業資料作成、Webサイト整備などの販路開拓費用の一部を補助対象に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（本事業は導入支援側だが、自社の業務システム導入にも活用余地あり） | 自社の会計・労務・営業管理ツール導入や、AI-OCR基盤の一部外部サービス利用にかかる費用の補助対象になり得る |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定・創業から一定期間内の中小企業者 | 設立初期の賃借料・人件費・広告費等の運営経費の一部を助成対象にできる可能性があり、自己資金100万円を補う手段として候補になる |
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。
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