Who（誰が）
従業員300人未満を中心とする中小・中堅企業の人事担当者、産業医・保健師、がん拠点病院や難病相談支援センターの医療従事者、治療しながら働く従業員本人が主な利用者となる
対象とする社会課題：治療しながら働く人と企業・医療機関の情報断絶による離職・休職の増加
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。
がんや難病、通院を抱えながら働く人は国内に数百万人規模でいるのに、主治医の意見書は今も紙とFAXでやり取りされ、人事担当者は医学用語の解釈に何週間もかけている。その間に本人は申告をためらい、静かに退職を選ぶ。情報が届かないだけで失われる仕事と生活を、テクノロジーでつなぎ止めたい。
※ 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750万円の申請資料も、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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治療をしながら働く従業員が提出する主治医の診断書を、人事担当者がアプリにアップロードすると、AIが医学用語を平易な言葉に要約し、通院頻度や就業上の配慮事項を自動整理します。
従業員は週1回チャットボットに体調や希望する働き方を入力するだけで、AIが過去の類似ケースをもとに勤務シフトや業務量調整案を複数提示します。人事はダッシュボードで配慮案とリスクスコアを確認し、産業医の最終承認を経て就業措置を決定します。従来3〜4週間かかっていた情報共有から配慮開始までの期間を大幅に短縮し、中小企業でも産業医常駐なしで両立支援を回せる仕組みを目指します。
厚生労働省調査によれば、がんに罹患しながら働く人は約44.8万人、難病患者は約91万人、精神疾患で通院しながら就労する人を含めると国内で数百万人規模が「治療と仕事の両立」に直面している。
主治医の意見書は紙・FAXでのやり取りが主流で、人事担当者は医学用語を理解できず配慮事項の解釈に時間がかかり、平均して情報共有から配慮開始まで3〜4週間を要するケースが多い。特に従業員300人未満の中小企業では産業医の常駐がなく、両立支援コーディネーターの配置も進んでおらず、結果として本人が申告をためらい退職・休職に至る例が後を絶たない。患者側も「会社にどこまで開示すべきか」「治療スケジュールを伝えると評価が下がるのでは」という不安を抱え、医療機関側も企業側の実情を知らないまま診断書を書いている状態が続いている。
自然言語処理エンジンが診断書・意見書のフリーテキストを解析し、就業配慮に関わる医学情報を構造化データへ変換する。
対話型AI(チャットボット)が従業員の体調変化や不安を定期ヒアリングし、感情分析により早期に休職リスクの兆候を検知する。予測モデルは過去の類似疾患・治療パターンのデータベースを基に再発・休職確率をスコアリングし、最適化アルゴリズムが勤務シフトと業務量の調整案を人事・産業医向けに複数パターン自動生成する。
企業の人事・産業保健スタッフは、従業員から提出された主治医の診断書・意見書をアプリにアップロードすると、AIがOCRと自然言語処理で治療内容・通院頻度・就業上の配慮事項を構造化し、平易な言葉で要約したレポートを自動生成する。
従業員本人はチャットボット型AIと週1回程度対話し、体調・治療の進捗・希望する働き方を入力すると、AIが過去の類似ケースと突合して勤務シフトや業務量調整の複数案を提示する。人事担当者はダッシュボード上でAIが提示した配慮案・休職リスクスコアを確認し、産業医の最終承認を経て就業措置を決定する。医療機関側は連携医療機関ポータルから治療スケジュールの変更を入力でき、企業側のシフト調整AIにリアルタイムで反映される仕組みとし、双方の手続き負担を大幅に削減する。
| 治療両立断念による中途退職者の代替採用コスト(求人広告・紹介手数料、1名あたり) | 年間約100万円〜150万円 |
| 休職者の業務を補うための代替要員派遣・残業対応コスト | 年間約60万円(1名の休職につき) |
| 人事担当者が診断書を解釈するためにかかる人件費(1件あたり3〜4週間の調整工数) | 月換算で1件あたり約3万円相当の工数 |
| 産業医への都度スポット相談・意見書再作成の外部委託費用 | 1回あたり2〜5万円 |
| 企業向けSaaS(従業員100名規模、300円×100名) | 月額30,000円 |
| 産業医・保健師向け追加ライセンス(1事業所) | 月額30,000円 |
| 医療機関連携APIライセンス(診療所〜拠点病院向け) | 月額50,000円〜 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
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時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
マーケ会社の紹介を希望する※ 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。
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※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
主治医の意見書は紙・FAXでのやり取りが主流で、人事担当者は医学用語を理解できず配慮事項の解釈に平均3〜4週間を要している。
従業員300人未満の企業では産業医が常駐せず、両立支援コーディネーターも配置されていないため、本人が申告をためらい離職・休職に至る例が後を絶たない。医療機関側も企業の実情を知らないまま診断書を作成しており、患者・企業・医療機関の三者間で情報が分断されたままになっている。この断絶を埋めるため、診断書解析と配慮案提示を自動化する仕組みが必要になっている。
PoCフェーズ(0-6ヶ月)はOCR/NLP解析精度の検証や要件の揺れが大きいため準委任契約が適する。
初期導入フェーズ以降のSaaS本体開発は機能仕様が固まった部分から請負契約に切り出し、AIモデルのチューニングや医療監修対応は準委任で継続するハイブリッド構成を推奨する。医療情報を扱うため、要件定義段階で個人情報保護法・医療情報ガイドラインへの準拠事項を発注者側の医療監修医・顧問弁護士と共に文書化し、契約書に責任分界点（AI誤判定時の免責範囲、産業医承認必須の運用ルール）を明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員50〜999人規模の企業の人事担当者・産業保健スタッフ |
| セカンダリ | 治療しながら働く従業員本人、産業医・保健師、連携医療機関の担当者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当・システム管理者（利用状況監視、権限設定、医療機関側連携担当の登録管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 診断書OCR/NLP解析機能 | 診断書・意見書画像/PDFを入力→OCRと自然言語処理で治療内容・配慮事項を構造化→構造化データを出力 |
| 配慮事項要約レポート生成機能 | 構造化された診断情報を入力→平易な日本語に要約→人事向け要約レポートPDFを出力 |
| 従業員チャットボット定期ヒアリング機能 | 従業員の体調・治療進捗入力を受付→AI対話で深掘り質問→回答ログをDB保存し出力 |
| 感情分析による休職リスク兆候検知機能 | チャット回答テキストを入力→感情分析エンジンで不安・悪化兆候を判定→アラートフラグを出力 |
| 休職・再発リスクスコアリング機能 | 疾患・治療履歴・対話データを入力→類似ケース予測モデルで算出→リスクスコア(0-100)を出力 |
| 勤務シフト・業務量調整案自動生成機能 | リスクスコアと配慮事項を入力→最適化アルゴリズムで複数案を計算→シフト調整案リストを出力 |
| 人事向けダッシュボード機能 | 解析結果・リスクスコア・調整案を入力→一覧画面に集約表示→承認待ちタスクとして出力 |
| 産業医最終承認ワークフロー機能 | 人事が選択した調整案を入力→産業医が承認/差戻し操作→確定した就業措置を出力 |
| 医療機関連携ポータル機能 | 主治医が治療スケジュール変更を入力→企業側システムへAPI連携→更新通知を出力 |
| リアルタイムシフト再反映機能 | 医療機関からの治療スケジュール更新を入力→シフト調整AIが再計算→更新後の勤務案を出力 |
| 健保組合向け統計分析レポート機能 | 契約企業群の匿名化利用データを入力→離職率・配慮効果を集計→年次統計レポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, employee_count, industry_code, contract_plan, contract_start_date |
employees | employee_id, company_id, department, hire_date, disease_category, consent_flag |
medical_documents | document_id, employee_id, upload_date, file_path, ocr_status, doctor_name, hospital_id |
structured_medical_data | data_id, document_id, treatment_type, visit_frequency, restriction_items, expiry_date |
checkin_records | checkin_id, employee_id, checkin_date, condition_score, free_text, sentiment_score |
risk_scores | score_id, employee_id, calculated_date, leave_probability, model_version, factors_json |
accommodation_plans | plan_id, employee_id, proposed_shift, workload_adjustment, status, approved_by, approved_date |
medical_institutions | institution_id, institution_name, api_key, contract_plan, contact_person |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・権限選択画面 |
| 2 | 診断書アップロード画面 |
| 3 | 解析結果要約確認画面 |
| 4 | 従業員チャットボット画面 |
| 5 | 人事向けダッシュボード |
| 6 | 配慮案承認・産業医確認画面 |
| 7 | 医療機関連携ポータル |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(東京リージョン): 医療情報ガイドライン準拠のクラウド基盤 |
| 2 | Amazon Textract: 診断書OCRの日本語手書き対応 |
| 3 | BERT系医療特化NLPモデル: 医学用語の構造化抽出 |
| 4 | Python/FastAPI: NLP推論APIの高速実装 |
| 5 | PostgreSQL: 構造化医療データの厳格な整合性管理 |
| 6 | React/Next.js: ダッシュボード・チャットUIの高速開発 |
| 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99.5%以上、月間計画外停止2時間以内を目標とする想定 | 可用性99.5%以上、月間計画外停止2時間以内を目標とする想定 |
| 通信はTLS1.2以上で暗号化し、保存データはAES-256で暗号化する想定 | 通信はTLS1.2以上で暗号化し、保存データはAES-256で暗号化する想定 |
| ISMS認証またはPマーク取得、医療情報システムガイドライン第6版準拠を1年目末までに完了する想定 | ISMS認証またはPマーク取得、医療情報システムガイドライン第6版準拠を1年目末までに完了する想定 |
| 診断書アップロードから要約レポート生成まで平均2営業日以内(従来3〜4週間)を目標とする | 診断書アップロードから要約レポート生成まで平均2営業日以内(従来3〜4週間)を目標とする |
| アクセスログ・操作履歴を5年間保存し、監査証跡として四半期毎に点検する想定 | アクセスログ・操作履歴を5年間保存し、監査証跡として四半期毎に点検する想定 |
| 同時アクセス1000ユーザー時でもダッシュボード応答時間3秒以内を目標とする | 同時アクセス1000ユーザー時でもダッシュボード応答時間3秒以内を目標とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | いくつかの病院・企業から提供を受けた実際の診断書を人手でExcelに書き起こし、配慮案のたたき台を作成して、精度や所要時間の感覚をつかむ。 | AI利用料と資料作成の交通費程度／外部委託なしで代表が対応できる水準 |
| ②最小システム | OCRとNLPで診断書を構造化し要約レポートを自動生成する最小限のWebアプリを用意し、実際の人事担当者に触ってもらいフィードバックを得る。 | 外注での開発費が数か月分程度＋クラウド利用料 |
| ③本開発 | ダッシュボード・従業員向けチャットボット・医療機関ポータルを統合したSaaS本体を構築し、産業医承認フローや本人同意取得フローを実装する。 | エンジニア採用費・インフラ費・保健師や社労士の採用費を含む本格的な投資 |
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。
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……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| がん診療連携拠点病院の医療連携室・地域医療連携センターの相談員 | 診断書デジタル化のPoC協力先候補で、患者の実情や意見書運用の実態を把握できる | 都道府県がん診療連携拠点病院一覧から地域連携室に直接電話・紹介状経由でアポ取得 |
| 従業員300人未満の中小企業の人事労務担当者（産業医非常駐企業） | 配慮開始までの遅れや申告のためらいなど、現場の一次情報と導入ニーズを確認するため | 商工会議所の勉強会・健保組合の企業向けセミナーで名刺交換しヒアリング依頼 |
| 両立支援コーディネーター資格を持つ社会保険労務士 | 代理店候補であり、企業への配慮案運用実務や制度理解の監修役として不可欠 | 労働者健康安全機構の両立支援コーディネーター養成研修修了者名簿・社労士会経由で紹介依頼 |
| 健康保険組合連合会または単一健保組合の保健事業担当者 | 統計分析レポート販売先であり、加入企業への導入促進チャネルとなるため | 健保連の地方支部が開催するデータヘルス関連セミナーに参加し名刺交換 |
| 都道府県産業保健総合支援センターの両立支援促進員 | 全国展開フェーズの提携候補で、中小企業への公的な周知チャネルを持つため | 厚労省委託事業の窓口一覧から所在地を確認し、事業説明のアポイントを申し込む |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| がん拠点病院・難病相談支援センターの相談窓口 | 「治療と仕事の両立支援に関する情報提供のご案内をしたい」と伝え、地域の両立支援コーディネーターに面談を依頼し、実際に困っている企業の紹介を仰ぐ。 |
| 社労士事務所への直接訪問 | 「顧問先企業で休職・復職対応に困っている人事担当者はいないか」と尋ね、無料トライアルの案内を渡して紹介をお願いする。 |
| 健保組合の担当者への打診 | 「加入企業向けに両立支援の効果測定を一緒にやりたい」と伝え、モデル企業となってくれそうな加入企業の紹介を依頼する。 |
| 人事担当者向けオンラインコミュニティ・勉強会 | 「治療と仕事の両立の実務課題について情報交換したい」と投稿し、反応してくれた担当者に個別に無料トライアルへ誘導する。 |
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（創業融資） | 新たに法人を設立し事業を始める創業者 | 自己資金100万円に対して創業融資750万円を活用し、NLPエンジンの開発費や産業保健有資格者の採用費など初期投資に充てられる。着金は設立からしばらく後になる見込みなので、その間の運転資金の計画に組み込んでおく。 |
| IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社が提供するSaaSを導入する顧客企業側がこの補助金を使えるため、営業時に導入費の負担を下げる提案材料として提示できる。 |
| 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・新サービスの開発を行う中小企業 | OCR・NLPによる診断書解析エンジンのプロトタイプ開発費（PoCフェーズ）の一部を補助対象として検討できる可能性がある。 |
| 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 | 代表一名体制での立ち上げ期に、営業資料作成やウェブサイト整備、代理店開拓のための販路開拓費として活用を検討できる。 |
| 東京都創業助成事業（自治体の創業支援策の一例） | 都内で創業予定、または創業から一定期間内の事業者 | 法人設立後の賃借料・広告費・人材採用費など運営費の一部を助成する制度で、代表一名体制での初期運営費の補填先として候補になる。 |
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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。