Who（誰が）
障害福祉サービス事業所、相談支援専門員、利用者家族、市区町村障害福祉課が利用者であり、買い手は自治体システムベンダーや福祉人材大手を想定する。
対象とする社会課題：障害福祉サービスの空き状況が可視化されず、利用者・家族が施設探しに膨大な時間と労力を費やしている
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。
重度知的障害のある子を持つ母親が放課後等デイサービスの空きを探すため十件以上の施設に電話をかけ、結果が出るまで二週間以上かかることも珍しくない。相談支援専門員も月に多くの空き問い合わせ対応に追われ、本来の支援に割く時間が奪われている。空き状況をリアルタイムで可視化し、家族と専門員が施設探しに費やす時間と労力を減らすことが、この事業の出発点である。
※ 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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AIケアマッチは、生活介護・就労継続支援・グループホーム・放課後等デイサービスなど障害福祉サービス事業所の空き状況を、施設担当者がスマホで日次10秒入力し、利用者家族と相談支援専門員がリアルタイムに確認・比較できる基盤です。
母親が『療育手帳あり、小学3年、駅から徒歩15分以内』とチャットで話すと、AIが条件を構造化し空きのある施設候補を提示します。相談支援専門員は担当ケースごとに条件マッチする施設一覧を自動生成される比較表で確認でき、これまで1件ずつ電話していた確認作業を画面上のフィルタ操作に置き換えます。未入力施設は過去データから空き予測AIが補完し、市区町村は地域全体の充足状況をダッシュボードで把握できるようになります。
全国に約12万事業所ある障害福祉サービス（生活介護、就労継続支援、グループホーム等）は、空き状況が各事業所の電話・FAXでしか確認できず、相談支援専門員は1人あたり月30件以上の空き問い合わせ電話を強いられている。
重度知的障害のある子を持つ40代の母親が、放課後等デイサービスの空きを探すために10件以上の施設に個別連絡し、結果が出るまで2週間以上かかるケースは珍しくない。市区町村の障害福祉課も紙台帳や不定期更新のExcel名簿に依存しており、リアルタイムの空き状況を把握できていない。相談支援専門員の人材不足（全国で約2万人、1人あたり平均40〜60世帯を担当）が深刻化する中、この非効率な情報収集業務が支援の質を圧迫している。結果として、利用者は「情報が見つからず放置される」か「たまたま知った施設に妥協して申し込む」という二択を迫られているのが現状である。
①予測モデルが施設の過去入退所データ・季節変動・地域人口動態から空き発生時期を事前予測し未入力期間を補完する、②自然言語対話AI（LLMベースのチャットボット）が利用者の曖昧な要望を構造化データに変換し施設DBとマッチングする、③レコメンドエンジンが利用者属性・障害特性・過去の利用実績との類似度から最適施設を順位付けする、④異常検知AIが極端に更新されない施設や不自然な空き情報を検出し、データ品質を維持する運用アラートを自動発報する。
施設側はスマホアプリまたはLINE連携で日次の空き状況（残席数、受入可能な障害種別・区分、曜日別稼働）を10秒程度の簡易入力で更新し、AIが過去の入退所パターンから未入力施設の空き予測を補完する。
利用者・家族はチャットボットに「療育手帳あり、小学3年、放課後デイ希望、駅から徒歩15分以内」のように話し言葉で条件を伝えると、自然言語処理AIが要件を構造化し、空き状況・立地・受入実績データを基にレコメンドリストを提示する。相談支援専門員向けには、担当ケースごとに条件マッチする施設候補を自動抽出し比較表を生成するダッシュボードを提供し、電話確認前のスクリーニング時間を大幅短縮する。マッチング後は施設への見学予約・仮申込みをアプリ内で完結でき、双方の対応履歴はAIが学習し次回以降の推薦精度向上に活用される。市区町村向けには地域全体の空き充足率・偏在状況を可視化するレポートをAIが自動生成し、政策立案に活用できるようにする。
| 相談支援専門員1人あたりの空き確認電話対応の人件費(月30件×約20分、時給2,500円換算) | 年間約30万円 |
| 母親・家族が施設探しに費やす時間の機会損失(平日昼休み・退勤後の電話対応、2週間以上) | 月額換算で数万円相当(パート収入の逸失分) |
| 自治体職員による紙台帳・Excel名簿の四半期集計事務コスト(1人あたり月数時間×時給) | 年間約15万円〜20万円 |
| 施設側の空床発生による機会損失(電話問い合わせのみで潜在利用者に情報が届かず空床が埋まらない) | 1事業所あたり年間数十万円規模の逸失収益の想定 |
| 自治体向けデータ分析SaaS(人口5万〜50万人規模) | 月額8万円〜25万円 |
| 相談支援事業所向け業務効率化プラン(専門員1名あたり) | 月額3,000円 |
| 施設向け有料オプション(見学予約自動化・稼働率AIレポート) | 月額5,000円〜15,000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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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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
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全国約12万事業所の空き状況は電話・FAXでしか確認できず、相談支援専門員は月30件以上の電話確認に追われている。
重度知的障害の子を持つ母親が放課後等デイサービスを探すのに10件以上へ個別連絡し2週間以上かかるケースも珍しくない。市区町村の障害福祉課も紙台帳や不定期更新のExcel名簿に頼り、リアルタイムの空き把握ができていない。相談支援専門員1人あたり40〜60世帯を担当する人材不足の中、この非効率な情報収集業務が支援の質そのものを圧迫している。
MVP開発は要件が固まりきっていない部分（チャットボットの応答精度、レコメンドロジックの調整）が多いため準委任契約が向く。
特に自然言語処理AIの精度検証やUI改善は反復試行が前提となるため、成果物確定を前提とする請負では手戻りコストが発注側に転嫁されやすい。ただし施設向け入力アプリなど仕様が明確な画面は請負での部分発注も可能なので、フェーズごとに契約形態を分けることを推奨する。発注時は要配慮個人情報（障害種別・手帳情報）を扱う前提でセキュリティ要件・ISMS準拠事項を契約書に明記し、開発会社側の再委託範囲とデータ持ち出し制限を必ず確認すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 障害福祉サービスを探す利用者・家族、および施設の空き情報を入力する事業所担当者 |
| セカンダリ | 相談支援専門員（比較表・ダッシュボード利用）、市区町村障害福祉課担当者（地域レポート閲覧） |
| 管理 | AIケアマッチ運営事務局（施設マスタ管理、データ品質監視、自治体・専門員アカウント管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 空き状況簡易入力機能 | 施設職員が残席数・受入区分をスマホ/LINEで10秒入力→空き情報DBへ即時反映 |
| 空き予測補完AI | 過去入退所データ・季節変動を入力→AIが空き発生時期を予測→未入力施設を補完表示 |
| 自然言語要件構造化チャットボット | 利用者の話し言葉の要望を入力→LLMが構造化条件に変換→検索クエリを生成 |
| レコメンドエンジン | 利用者属性・障害特性・空き状況を入力→類似度算出→施設候補の順位付きリストを出力 |
| 相談支援専門員向け比較表ダッシュボード | 担当ケースの条件を入力→AIが条件マッチ施設を抽出→比較表を自動生成 |
| 見学予約・仮申込み機能 | 利用者が候補施設を選択→予約リクエストを送信→施設側へ通知・承認結果を返信 |
| 異常検知AI（データ品質監視） | 施設の更新履歴・空き情報を入力→異常パターンを検知→運用担当へアラート発報 |
| 自治体向け充足率レポート自動生成 | 地域内の空き・利用データを入力→AIが集計分析→充足率・偏在マップを自動生成 |
| 推薦精度学習機能 | マッチング後の対応履歴・成約結果を入力→AIが学習→推薦モデルのパラメータを更新 |
| 施設DB・検索管理機能 | 施設基本情報・受入条件を登録→検索インデックス更新→利用者・専門員へ一覧表示 |
| 匿名化データ提供機能 | 利用実績・空き状況データを匿名化処理→統計データセットを生成→研究機関へ提供 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, service_type, address, lat, lng, capacity, accepted_disability_types, municipality_id, status |
facility_vacancy | vacancy_id, facility_id, date, available_slots, weekday_pattern, updated_by, updated_at, is_ai_predicted |
facility_staff_users | staff_user_id, facility_id, name, phone, line_user_id, role, last_login_at |
users_family | user_id, guardian_name, child_age, disability_certificate_type, disability_grade, preferred_area, contact_line_id |
support_specialists | specialist_id, name, office_id, license_no, assigned_case_count, contract_plan, contract_status |
matching_cases | case_id, user_id, specialist_id, facility_id, status, requested_conditions_json, matched_at, contract_result |
municipalities | municipality_id, name, prefecture, population, contract_plan, contract_start_date, dashboard_access_key |
anomaly_alerts | alert_id, facility_id, alert_type, detected_at, severity, resolved_flag, notified_to |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 空き状況簡易入力(施設用) |
| 2 | チャットボット相談画面 |
| 3 | レコメンド候補一覧 |
| 4 | 相談支援員ダッシュボード |
| 5 | 施設比較表自動生成画面 |
| 6 | 見学予約・仮申込み画面 |
| 7 | 自治体向け充足率マップ |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(ECS/RDS) - 自治体要件の可用性・監査ログ対応 |
| 2 | OpenAI API(GPT-4系) - 曖昧な話し言葉の要件構造化 |
| 3 | Python/FastAPI - 予測・レコメンドAIの実装速度 |
| 4 | Next.js/React - 職員・自治体向け管理画面の開発効率 |
| 5 | PostgreSQL+PostGIS - 立地検索・地理空間クエリ対応 |
| 6 | LINE Messaging API - 施設側の10秒入力導線を低コスト実現 |
| 7 | Auth0 - 自治体・施設・専門員の権限分離認証 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上（ダウンタイム月3.6時間以内）を目安 |
| 性能 | 性能: チャットボット応答2秒以内、比較表生成5秒以内の想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 要配慮個人情報は暗号化保存し、ISMS認証取得・年1回第三者監査を実施 |
| データ鮮度 | データ鮮度: 空き情報72時間以内更新率を1年目60%、3年目90%以上に維持 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 施設登録1万事業所・同時アクセス5,000ユーザーへの対応を想定 |
| バックアップ | バックアップ: 日次バックアップ実施、RPO24時間・RTO4時間以内を目安 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数施設にLINE公式アカウントやスプレッドシートで空き情報を毎日聞き取り、相談支援専門員や家族からの問い合わせに人力で回答し、需要と情報更新の手間を検証する | 自身の稼働と交通費・通信費程度で、外部発注は基本的に発生しない水準 |
| ②最小システム | 既存のチャットボット構築サービスとフォーム入力アプリを組み合わせ、施設側の日次入力と利用者側の要望聞き取りを半自動化し、マッチング成立率を測る | 外部のノーコード・ローコードツール利用料と、AIチャット部分の外部API利用料が主な費目 |
| ③本開発 | 予測モデル・レコメンドエンジン・異常検知AI・自治体向けダッシュボードを本格実装し、自治体協定に基づく複数拠点での本番運用に耐える基盤を構築する | 外注による数か月規模の開発費と、継続的なAI利用料・サーバー運用費がかかる水準 |
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……
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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 |
|---|---|---|
| 市区町村障害福祉課の相談支援担当係長 | 自治体の空き情報管理実態と協定締結の意思決定フローを把握するため | 自治体ホームページの障害福祉課代表電話に問い合わせ訪問打診 |
| 基幹相談支援センターのセンター長 | 相談支援専門員の日次業務動線とペインを直接確認しMVP要件を固めるため | 市区町村障害福祉課からの紹介、または厚労省地域生活支援事業の委託先一覧から連絡 |
| 放課後等デイサービス事業所の管理者（複数法人） | 空き情報入力の運用負荷とインセンティブ設計の受容性を検証するため | WAM NET事業所検索で近隣事業所を抽出し飛び込み・電話でアポ取得 |
| 全国手をつなぐ育成会連合会等の当事者団体の地域支部担当者 | 利用者家族の実際の探索行動とチャットボットUXへの要望を収集するため | 団体公式サイトの問い合わせフォームから協力依頼を送付 |
| 既存の福祉施設管理システムベンダーの事業提携担当者 | ケアプランデータ連携APIの技術要件と競合関係を早期に確認するため | 福祉系展示会（国際福祉機器展等）や業界紙広告経由で接点を作る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 基幹相談支援センターへの訪問 | 「相談支援専門員の空き情報確認の電話業務を減らす無料の試作品を作っています、1件だけ実際のケースで試させてもらえませんか」と依頼する |
| 相談支援専門員向け研修会・勉強会への参加 | 自己紹介の場で「放課後デイの空き探しに時間がかかっている方、試作のチャットボットを一緒に試しませんか」と個別に声をかける |
| 障害者団体（育成会等）の親の会イベント | 「施設探しで困った経験を教えてほしい、その場で試作アプリを触ってもらいたい」と保護者に直接依頼する |
| 放課後等デイサービス・グループホームへの直接訪問 | 「日々の空き状況入力を10秒で済ませられる試作品を無料で使ってほしい、使い勝手のフィードバックだけもらえれば十分」と伝える |
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（または新規開業資金） | 創業前〜創業後まもない法人・個人事業主 | 運転資金の融資枠として想定しており、融資合計 500万円 をチャットボット開発やダッシュボード構築の外注費・人件費に充てる計画の中心になる制度 |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（ITツールを導入する側の事業者向けだが、自社が提供するSaaSがITツール登録製品になれば導入先の自治体・相談支援事業所の負担軽減にもつながる） | 相談支援事業所向け業務効率化プランや施設向け有料オプションをITツール登録製品として申請できれば、導入先の初期費用ハードルを下げ契約獲得を後押しできる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業直後の法人も対象になり得る） | チラシ・展示会出展・Webサイト改修など、障害者団体イベントや自治体窓口向けの営業・広報費の一部をカバーできる可能性がある |
| 独立行政法人福祉医療機構（WAM）社会福祉振興助成事業 | 社会福祉に関する調査研究・情報基盤整備を行う団体・事業者 | 障害福祉分野の情報流通基盤という事業目的が助成対象領域と重なるため、パイロット版の実証費用の一部を補助対象として検討できる |
| 自治体の創業支援事業計画に基づく創業支援等事業者の支援（例: 各都道府県・市区町村の創業助成事業） | 特定創業支援等事業の支援を受けた創業者 | 自治体との協定締結を目指す事業モデルのため、創業支援を受けた自治体自体が最初の導入先候補にもなり、法人設立時の登記免許税減免等の付帯メリットも活用できる |
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。
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。
この領域に取り組む仲間がコミュニティで情報交換しています。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・登録データにもとづく自動集計の相対表示です