Who（誰が）
電子カルテベンダー、医療機器商社、ヘルステックSaaS企業、大手病院グループなどが買い手候補となる
対象とする社会課題：入院前の説明と同意(IC)が患者の理解度に合わず、形式的な署名で終わっている問題
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。
手術前の説明は15分から30分程度の口頭が中心で、高齢の患者や外国人患者は署名の時点で内容を十分に理解できていないことが少なくない。看護師の追加説明は個人の力量に頼っており、理解度を確認し記録する仕組みはどこにも存在しない。その結果、術後に「聞いていなかった」という訴えが医療訴訟の一因にもなっている。理解のプロセスそのものを支える仕組みが必要だと考えた。
※ 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。
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『コンセントナビAI』は、入院前の患者がタブレットやスマホで疾患・手術・リスクの説明動画を視聴し、AIとの対話形式で理解度チェックを受ける仕組みです。
誤解している箇所をAIが自然言語処理で特定し、平易な言葉・図解・音声で難易度を調整しながら再説明します。理解度が80%程度に達すると、医師・看護師向けダッシュボードに「理解済み項目」と「要フォロー項目」が表示され、対面説明は要フォロー項目のみに絞って数分で完了できます。最終的な理解度レポートは電子カルテに連携し同意書に添付・保存されます。高齢者・外国人患者向けの音声読み上げ・多言語翻訳・大きな文字表示、家族の遠隔同席にも対応し、形式的な署名で終わっていたICを、患者本人が納得した上での同意に変えていきます。
日本の年間入院件数は約1500万件、手術件数は約300万件にのぼり、入院患者の約7割は65歳以上の高齢者である。
医師は多忙な外来・手術の合間に15〜30分程度の口頭説明で同意書への署名を求めるが、高齢者や外国人患者は医学用語の理解が難しく、署名時点で内容を正確に理解していないケースが多いとされる。看護師が追加説明を担うこともあるが、説明の質は個人差が大きく、理解度の確認や記録は標準化されていない。結果として術後の「聞いていなかった」というクレームや医療訴訟の一因となり、医療機関側にも大きなリスクとなっている。医師・看護師の人手不足の中で、患者一人ひとりの理解度に合わせた説明を行う仕組みは実質的に存在しない。
自然言語対話AI（LLMベース）が患者の回答テキスト・音声を解析し理解度スコアと誤解パターンを推定、個別最適化した説明文・図解・追加質問を自動生成する。
予測モデルが年齢・既往症・過去の理解度データから「説明が伝わりにくいリスク」を事前に推定し、医療者に重点説明箇所を提示する。音声認識・多言語翻訳AIにより高齢者・外国人患者の発話入力と理解を支援し、蓄積データから誤解パターンDBを継続的に更新する。
入院前の外来受診時、患者はタブレットやスマホでAI対話アプリにアクセスし、疾患・手術内容・リスクを説明する動画を視聴後、AIとの対話形式（選択式＋自由記述）で理解度チェックを受ける。
AIは回答内容を自然言語処理で解析し、誤解している箇所を特定して、平易な言葉・図解・音声で難易度を調整しながら再説明する。理解度が一定基準（正答率80%目安）に達すると、医師・看護師向けダッシュボードに「理解済み項目」と「要フォロー項目」が可視化され、対面説明は要フォロー項目に絞って短時間で実施できる。最終的な同意取得時にはAIが生成した理解度レポートを電子カルテに連携し、同意書に添付・保存する。高齢者や外国人患者には音声読み上げ・多言語翻訳・大きな文字表示などのUIを用意し、家族が遠隔から一緒に確認できる仕組みも提供する。
| 医師による術前説明の人件費（年間手術500件×20分、医師時給換算1万円） | 約167万円/年 |
| 看護師の追加説明対応工数（1件30分×500件、時給4000円換算） | 約100万円/年 |
| 説明不足クレーム対応（弁護士相談・院内調査、年間5件想定） | 約250万円/年 |
| IC不備が一因となる医療訴訟の示談金リスク（発生確率換算） | 500万円/件（数年に1件の想定） |
| SaaS月額利用料（300床規模・月額30万円） | 360万円/年 |
| 患者利用課金（年間500件×300円） | 約15万円/年 |
| 多言語・音声オプション（月額5万円） | 60万円/年 |
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医師は多忙な外来・手術の合間に15〜30分程度の口頭説明で同意書への署名を求めており、高齢者や外国人患者は医学用語の理解が難しく署名時点で内容を正確に理解していないケースが多い。
看護師が追加説明を担うこともあるが説明の質は個人差が大きく、理解度の確認や記録は標準化されていない。結果として術後の「聞いていなかった」というクレームや医療訴訟の一因となっており、医師・看護師の人手不足の中で患者一人ひとりの理解度に合わせた説明を行う仕組みは実質的に存在しない。まずは理解度の可視化と対面説明の絞り込みという、現場の負担軽減につながる部分からシステム化する必要がある。
PoCフェーズ（0〜6ヶ月）は理解度スコアの評価指標や説明生成の精度検証など仕様が固まっていないため、準委任契約で医師監修プロセスと並行しながら仮説検証を進めるのが適切です。
正式版リリース以降は画面・機能要件が明確になるため、ダッシュボードやレポート出力などコア機能は請負契約で発注し、電子カルテ連携部分はベンダーごとの仕様差が大きいため個別見積の請負として分離するのが望ましいです。発注時は医師監修テンプレートの承認フローとAI生成物の医療安全上の責任範囲を契約書に明記し、薬機法・個人情報保護法対応の責任分担（開発会社側の実装確認と病院側の運用確認）も条項として切り分ける必要があります。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 入院前の患者（特に65歳以上の高齢者、外国人患者） |
| セカンダリ | 説明・同意取得を担う医師・看護師 |
| 管理 | 病院の医療情報システム部門・医事課、システム提供会社のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 説明動画配信機能 | 患者IDと術式情報→該当疾患・手術内容の動画を自動選択配信→視聴履歴を記録 |
| AI対話理解度チェック機能 | 患者の選択式・自由記述回答→LLMが解析し理解度スコアと誤解箇所を推定→結果を出力 |
| 個別最適化再説明生成機能 | 特定された誤解箇所データ→AIが難易度を調整した平易文・図解・音声を生成→再説明として提示 |
| 理解度伝達リスク予測機能 | 年齢・既往症・過去の理解度履歴→予測モデルが説明が伝わりにくいリスクを算出→重点説明箇所を医療者へ提示 |
| 医療者向けダッシュボード | 患者ごとの理解済み・要フォロー項目データ→集計処理→一覧画面で医師・看護師に表示 |
| 電子カルテ連携・レポート出力機能 | AI生成の理解度レポート→API経由で電子カルテへ送信→同意書データとして添付保存 |
| 多言語翻訳・音声読み上げ機能 | 患者の言語・表示設定→翻訳AIが説明文・音声を生成→画面と音声で提示 |
| 音声認識入力機能 | 患者の発話音声→音声認識AIがテキスト変換→対話AIへ回答データとして送信 |
| 家族遠隔同席確認機能 | 家族の招待リンクアクセス→説明動画と理解度状況を共有→遠隔から同時確認を可能化 |
| 誤解パターンDB更新機能 | 全患者の誤答・誤解ログ→AIが分類集計→誤解パターンDBを継続的に更新 |
| 同意取得・電子署名保存機能 | 理解度基準達成後の同意入力→電子署名を付与→同意書とカルテに紐付け保存 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
patients | patient_id, hospital_id, name, birth_date, gender, language, family_contact_id |
hospitals | hospital_id, name, bed_count, contract_plan, emr_system_type |
procedures | procedure_id, name, category, risk_level, template_id |
consent_sessions | session_id, patient_id, procedure_id, status, start_at, completed_at, comprehension_score |
dialogue_logs | log_id, session_id, turn_no, question_text, answer_text, score, misunderstanding_tag |
comprehension_reports | report_id, session_id, final_score, understood_items, follow_up_items, pdf_url |
misunderstanding_patterns | pattern_id, procedure_id, keyword, frequency, suggested_explanation |
staff_users | user_id, hospital_id, name, role, department |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 患者向け動画視聴画面 |
| 2 | AI対話・理解度チェック画面 |
| 3 | 理解度レポート表示画面 |
| 4 | 医師向けダッシュボード |
| 5 | 要フォロー項目確認画面 |
| 6 | 同意書電子署名画面 |
| 7 | 管理者利用状況管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4等LLM(テンプレ制約対話生成、誤情報リスク低減) |
| 2 | Whisper(高齢者・外国人向け音声認識) |
| 3 | DeepL API(多言語翻訳、外国人患者対応) |
| 4 | AWS(医療データ向けセキュリティ・可用性確保) |
| 5 | FHIR/HL7(電子カルテ連携の標準規格対応) |
| 6 | PostgreSQL(理解度ログ・患者データの構造化管理) |
| 7 | React Native(タブレット/スマホ両対応UI開発) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.9%以上（外来診療時間帯の停止は月間1時間以内）を目標とする想定 | 可用性99.9%以上（外来診療時間帯の停止は月間1時間以内）を目標とする想定 |
| AI対話・動画表示のレスポンスタイムは3秒以内（4G/Wi-Fi環境）を目安とする | AI対話・動画表示のレスポンスタイムは3秒以内（4G/Wi-Fi環境）を目安とする |
| 患者データは個人情報保護法・医療情報システムの安全管理ガイドラインに準拠しAES256で暗号化保存 | 患者データは個人情報保護法・医療情報システムの安全管理ガイドラインに準拠しAES256で暗号化保存 |
| ピーク時（外来混雑時間帯）に同時アクセス最大1000患者/施設まで処理可能な設計とする | ピーク時（外来混雑時間帯）に同時アクセス最大1000患者/施設まで処理可能な設計とする |
| 理解度レポート・対話ログは電子カルテ保存規定に合わせ最低5年間保存、日次バックアップを実施 | 理解度レポート・対話ログは電子カルテ保存規定に合わせ最低5年間保存、日次バックアップを実施 |
| 対応言語は日本語含め初期10言語（英語・中国語・韓国語等）を目安に段階拡張する想定 | 対応言語は日本語含め初期10言語（英語・中国語・韓国語等）を目安に段階拡張する想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 既存の説明動画とスプレッドシート形式の理解度チェック問題を用意し、看護師が対面で結果を採点・記録する形で、理解度の可視化自体に医療者側の需要があるかを確認する | 既存資料の作成費と協力病院への交通費程度 |
| ②最小システム | 動画視聴＋選択式の理解度チェックのみをWebアプリ化し、対話AIによる誤解パターン特定と再説明の一部だけを1〜2病院のパイロットで試し、理解度スコアと説明時間短縮の効果を測る | 外注開発と生成AIの利用料が中心で、数か月分の開発費相当 |
| ③本開発 | 電子カルテ連携・多言語音声対応・医師承認テンプレートの管理機能を実装し、薬機法・個人情報保護対応を完了させたうえで有償導入病院を拡大していく | 臨床実証・規制対応の専門家費用を含めた開発費で、初期投資の大部分を占める水準 |
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。
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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 |
|---|---|---|
| 大学病院・中核病院の医療安全管理部門の担当医師または看護部長 | IC業務の課題感と導入意思決定の実権を持つため | 医療安全学会や病院経営セミナーでの名刺交換、紹介経由でアポイント |
| 手術部門（外科系）の診療科長クラスの医師 | 現場のIC運用実態と対面説明短縮ニーズを把握するため | 臨床アドバイザー候補として大学医局経由で紹介依頼 |
| 電子カルテベンダーの医療機関向け営業・SE責任者（富士通Japan、NEC等） | API連携の技術要件と提携販売チャネルの可能性を確認するため | HIMSS Japan・医療情報学会展示ブースでの接触 |
| 薬機法・医療機器プログラム(SaMD)対応の行政書士または薬事コンサルタント | 本サービスの医療機器該当性を早期に判定する必要があるため | 医療機器申請支援会社（例：シバタ製作所系コンサル等）への相談予約 |
| 病院の情報システム部門（CIO相当）の担当者 | 電子カルテ連携・院内ネットワークセキュリティ要件を確認するため | PoC候補病院内で医療安全担当者からの紹介 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 臨床アドバイザーの医師・看護師からの紹介 | 「先生が普段お世話になっている医療安全管理室や外科の部長に、まず一度だけ話を聞かせてもらえないか紹介してほしい」と具体的な部署名を挙げて頼む |
| 医療情報系の学会・展示会（例: 日本医療情報学会連合大会、HOSPEX Japan） | ブース来場者やポスター発表の聴講者に「今の同意説明で困っていることを、5分だけ聞かせてほしい」と声をかけ、名刺交換後に個別ヒアリングの約束を取る |
| 電子カルテベンダー・医療機器商社の既存営業チャネル | 「御社の既存顧客病院のうち、手術件数の多い病院を1〜2件、同意説明の課題について一緒に話を聞きに行かせてほしい」と同行訪問を依頼する |
| 病院の医療安全管理室・患者相談窓口への直接アプローチ | 「同意関連のクレームや相談対応で困っている事例があれば、匿名化した範囲で教えてほしい」と業務改善の相談という形で接点をつくる |
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） | 法人設立から間もない代表者（実質的な創業者） | 運転資金として活用できる制度で、融資合計 650万円 を想定した資金計画のベースになる。着金は設立後しばらくしてからのため、その間の自己資金 100万円 での立ち回りが前提になる |
| AMED（国立研究開発法人日本医療研究開発機構）の医療AI・デジタルヘルス関連研究開発事業 | 医療AI・医療機器の研究開発を行う法人・研究チーム | 臨床データを用いた理解度スコアの検証やAIモデルの精度向上に関する研究開発費として、臨床アドバイザーとの共同申請で候補になりうる |
| IT導入補助金 | SaaSやITツールを導入する中小企業（今回は導入先の病院側が対象になりうる） | 病院側がコンセントナビAIを導入する際の初期費用負担を軽減できる可能性があり、導入病院への提案材料として使える |
| ものづくり補助金（革新的サービス開発・生産プロセスの改善） | 革新的なサービス・システムを開発する中小企業 | 自然言語処理・音声認識を組み込んだ理解度診断システムの開発費（外部委託費含む）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 | 都内で創業する法人・個人事業主 | 創業初期の人件費・広報費・専門家活用費（薬機法対応の専門家招聘費など）の一部を助成対象にできる可能性がある |
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AI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。