Who（誰が）
全国約300の自治体医療政策担当課・地区医師会・休日夜間急患センター、および住民である保護者・患者本人が主な当事者となる。
対象とする社会課題：休日夜間診療所への軽症患者集中による医療現場の疲弊
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。
休日夜間の急患センターでは、開始直後の時間帯に軽症の患者が集中し、当直の医師や看護師が本当に緊急性の高い患者への対応に手が回らなくなる場面が続いている。住民は自分の症状の緊急度を判断できないまま『とりあえず今行く』を選び、現場の疲弊と離職につながっている。この構造的なミスマッチを解消することが、地域医療を支える人たちを守ることに直結する。
※ 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880万円の申請資料も、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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「ミライ問診」は、休日夜間に体調不安を抱えた住民がスマホアプリやLINEで症状を自然文入力すると、対話型AIが問診を進め、赤（今すぐ救急要請）・黄（休日夜間診療所受診推奨）・緑（翌日通常診療で可）の3段階で緊急度を判定するサービスです。
黄判定の住民には混雑予測グラフとともに空いている時間帯・診療所を提示し、そのままオンラインで整理券を発行します。診療所側は管理ダッシュボードで来院予測人数と待機列をリアルタイム確認でき、看護師のトリアージ判断や当直人員配置の参考にできます。19〜21時台に集中する軽症患者を分散させ、当直医療従事者の負担軽減と住民の受診体験改善を同時に実現します。
全国約550の休日夜間急患センターでは、開始直後の19〜21時台に受診者が集中し、実際には翌日の通常診療で対応可能な軽症者が待合室にあふれる状況が常態化している。
総務省消防庁の統計でも救急搬送の約半数が軽症扱いとされ、住民が自身の症状の緊急度を判断できず「とりあえず今行く」選択をしていることが背景にある。当直医師・看護師は限られた人数で対応せざるを得ず、本当に緊急性の高い患者への対応が遅れるリスクも生じている。特に小児科領域では、発熱した子どもを抱えた保護者が不安から早い時間帯に集中して来院する傾向が強く、自治体の医師会・行政もこの偏在を把握しながら有効な誘導手段を持てていない。既存の#7119（救急相談ダイヤル）は認知度・利用率が低く、電話がつながりにくい時間帯こそ本来の需要が集中している。この構造的なミスマッチが放置されたまま、当直医療従事者の疲弊と離職リスクが積み重なっている。
自然言語対話AI（LLMベース）が住民の自由記述の症状を聞き取り、既往歴・年齢・バイタル情報を踏まえて緊急度を3段階に分類する。
時系列予測モデルが過去の受診データ・気象データ・感染症流行情報を学習し、時間帯別・診療所別の来院者数を1時間単位で予測する。最適化アルゴリズムが予測混雑度をもとに受診時間の分散提案と当直人員配置案を同時に算出し、診療所側の意思決定を支援する。すべての緊急度判定結果は医療顧問医師が監修したルールベースの安全弁と組み合わせ、AIのみで最終判断させない設計とする。
住民はスマホアプリまたはLINE公式アカウントで症状を自然文で入力すると、対話型AIが問診を進め、赤（今すぐ救急要請）・黄（休日夜間診療所受診推奨）・緑（翌日通常診療で可）の3段階で緊急度を判定する。
黄判定の場合、AIの需要予測モデルが算出した時間帯別混雑予測グラフを提示し、比較的空いている時間帯や近隣の受診可能な診療所を具体的に提案、そのままオンラインで整理券（受付番号）を発行する。診療所側は管理ダッシュボードでリアルタイムの来院予測人数と現在の待機列を確認でき、看護師のトリアージ判断を支援する参考情報として活用する。さらにAIは天候・インフルエンザ流行情報・過去の受診実績から翌日の混雑度を予測し、自治体・医師会が当直医師や看護師の人員配置を前日までに調整できるよう提案する。住民にとっては「今行くべきか」が数分で分かり、診療所にとっては来院者数の見通しが立つという双方向の体験を実現する。
| 当直医師・看護師の疲弊対応（休日夜間手当の増額・追加人員の緊急雇用） | 1診療所あたり年間約600万円の目安 |
| 軽症者搬送による救急車出動コスト（1件あたり平均約4.5万円の行政負担） | 1自治体あたり年間約2000万円の目安 |
| #7119オペレーター人件費（つながらない時間帯の取りこぼし対応含む） | 1自治体あたり年間約1500万円の目安 |
| 診療所の待合室混雑によるクレーム対応・住民満足度低下（離職・訴訟リスク含む間接コスト） | 1診療所あたり年間約300万円の想定 |
| 自治体向けSaaS基本パッケージ（AI問診・整理券発行・混雑ダッシュボード） | 月額25万円（年間300万円） |
| 診療所向け人員最適化オプション | 1診療所あたり月額5万円（年間60万円） |
| 救急相談ダイヤル委託運営 | 年間2000万円〜 |
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全国約550の休日夜間急患センターでは開始直後の19〜21時台に受診者が集中し、翌日診療で対応可能な軽症者が待合室にあふれる状態が常態化している。
住民が自身の症状の緊急度を判断する手段がなく「とりあえず今行く」を選ぶことが背景にあり、既存の#7119も電話がつながりにくい時間帯こそ需要が集中する構造的ミスマッチを抱えている。当直医師・看護師は限られた人数で本当に緊急性の高い患者への対応が遅れるリスクを負いながら疲弊しており、自治体・医師会もこの偏在を把握しつつ有効な誘導手段を持てていない。この状況を放置すれば当直従事者の離職リスクがさらに積み上がるため、住民の受診行動そのものを平準化する仕組みが必要である。
PoCフェーズ（0-6ヶ月）は要件やAI判定ロジックの仕様が固まっていないため準委任契約が適しており、実証実験を通じた仕様変更を前提とした契約設計にすべきである。
正式版展開フェーズ以降は機能要件が固まった範囲（整理券発行、ダッシュボード等）は請負契約で成果物を明確化し、混雑予測モデルの精度改善など継続的なチューニングが必要な部分は準委任で分離発注することを推奨する。緊急度判定ロジックは医療事故リスクに直結するため、医療顧問医師のレビュー工程と受け入れ基準（精度・再現性の検証手順）を契約書に明記し、瑕疵担保・免責範囲を事前に協議しておく必要がある。自治体案件は補助金活用による予算確定時期のずれが生じやすいため、契約開始時期と検収時期に一定の柔軟性を持たせる条項を入れておくことが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 休日夜間に体調不安を抱える住民（特に発熱した子どもを抱える保護者） |
| セカンダリ | 休日夜間診療所の当直医師・看護師、自治体医療政策担当課・地区医師会職員 |
| 管理 | 自治体・医師会側のシステム管理者、および事業者側の医療顧問医師・カスタマーサポート担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| AI症状問診対話機能 | 症状の自由記述文を入力→LLMが追加質問し聞き取り→症状構造化データを出力 |
| 緊急度3段階判定機能 | 構造化症状・既往歴・年齢を入力→AIとルールベースで判定→赤黄緑3段階結果を出力 |
| 医療顧問ルールベース安全弁 | AI判定結果を入力→医師監修ルールで危険信号を再チェック→必要時赤判定へ強制修正して出力 |
| 混雑予測モデル | 過去受診数・気象・感染症流行データを入力→時系列予測モデルで計算→1時間単位の来院予測人数を出力 |
| 受診時間分散提案機能 | 黄判定結果と混雑予測を入力→空き時間帯を算出→推奨受診時間と混雑グラフを出力 |
| オンライン整理券発行 | 受診希望診療所と時間帯を入力→受付順を割当→整理券番号と来院案内を出力 |
| 診療所向け管理ダッシュボード | リアルタイム来院予測と待機列データを入力→集計処理→看護師向け画面に混雑状況を表示 |
| 当直人員配置最適化提案 | 翌日混雑予測と当直可能人員数を入力→最適化アルゴリズムで計算→推奨人員配置案を出力 |
| 救急相談ダイヤルAI一次対応 | 電話またはチャット入力を受付→AIが緊急度判定しオペレーターへ引継ぎ→対応記録を出力 |
| 匿名化疾病動向レポート生成 | 問診・受診履歴を入力→匿名化と集計処理→地域疾病流行動向レポートを生成 |
| 自治体向け契約・課金管理 | 契約プランと利用実績データを入力→月次課金計算→請求書データを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | user_id, line_user_id, age, gender, address_area, registered_at |
consultations | consultation_id, user_id, symptom_text, dialogue_log, created_at |
triage_results | triage_id, consultation_id, level(赤/黄/緑), rule_flag, doctor_reviewed |
clinics | clinic_id, name, address, capacity, open_hours, municipality_id |
tickets | ticket_id, user_id, clinic_id, reserved_slot, status, issued_at |
congestion_forecasts | forecast_id, clinic_id, target_hour, predicted_count, weather, flu_index |
staff_assignments | assignment_id, clinic_id, date, proposed_staff_count, approved_flag |
municipalities | municipality_id, name, contract_plan, contract_start, monthly_fee |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 症状入力チャット画面 |
| 2 | 緊急度判定結果画面 |
| 3 | 混雑予測・受診提案画面 |
| 4 | 整理券発行画面 |
| 5 | 診療所管理ダッシュボード |
| 6 | 人員配置提案画面 |
| 7 | 自治体契約管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4o API(自然文問診の対話精度が高い) |
| 2 | LangChain(対話フローとルールベース連携を効率化) |
| 3 | LightGBM(時間帯別混雑予測の学習・運用が容易) |
| 4 | AWS(医療情報の可用性・監査対応がしやすい) |
| 5 | PostgreSQL(問診・予測データの構造化管理に適する) |
| 6 | LINE Messaging API(住民の低摩擦なアクセス経路確保) |
| 7 | Twilio(コールセンターAIとオペレーター連携が容易) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.9%以上を維持し、深夜メンテナンスは月1回2時間以内に限定する想定 |
| 性能 | 性能: AI問診の応答時間は平均3秒以内、混雑予測モデルは1時間ごとに再計算する目安 |
| セキュリティ | セキュリティ: 医療情報システム安全管理ガイドラインに準拠し、全通信をTLS1.3で暗号化する |
| データ保存 | データ保存: 問診対話ログは5年間保存、匿名化処理は受診後24時間以内に完了させる想定 |
| 運用 | 運用: システム障害発生時は15分以内に一次対応を開始し、緊急度判定ロジック変更は医療顧問承認を必須とする |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: ピーク時間帯（19〜21時）でも同時アクセス1万人まで応答遅延5秒以内で対応する目安 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | AIを使わず、代表者自身がLINEでのチャット対応を模擬し、症状聞き取りから赤黄緑の振り分けまでを人力で行い、住民と診療所双方の反応を確認する。 | 通信費と交通費程度／医療顧問への相談は無償協力を依頼する想定 |
| ②最小システム | 既存の対話AIサービスを組み合わせた簡易プロトタイプを構築し、1〜2自治体でのPoCにて緊急度判定と整理券発行の基本フローを検証する。 | AI利用料とノーコードツールの利用料が中心／外注する場合は数か月分の開発費 |
| ③本開発 | 時系列予測モデルと最適化アルゴリズムを独自開発し、複数診療所での正式導入に対応できる管理ダッシュボードとセキュリティ体制を整備する。 | 専任エンジニア確保のための人件費が中心となり、外注委託であれば半年以上の開発費規模 |
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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 |
|---|---|---|
| 政令市・中核市の健康福祉局医療政策課の担当係長 | 休日夜間急患センター運営予算とSaaS導入予算の決裁ルートを持つため | 地域医療介護総合確保基金の説明会や医師会経由で紹介を得て面談設定 |
| 郡市区医師会の休日夜間急患センター担当理事 | 現場の混雑実態と当直医の困りごとを把握しPoC実施の同意を得るため | 医師会事務局へ電話問い合わせ、または知人医師からの紹介で接触 |
| 休日夜間急患センターのセンター長（内科・小児科当直責任者） | トリアージ判断基準と業務フローを把握しAI設計の要件定義に反映するため | 医師会経由の紹介またはセンターへの視察申請を通じて訪問 |
| 救急・小児科の実務経験を持つ医師（医療顧問候補） | AI緊急度判定ロジックの医学的監修と安全弁設計を依頼するため | 二次救急病院の医局への紹介依頼、学会人脈経由で接触 |
| 都道府県の地域医療介護総合確保基金担当職員 | 補助金活用による自治体の初期導入負担軽減策を具体的に設計するため | 都道府県庁保健医療計画課への電話・メールで制度相談を予約 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地区医師会の休日夜間診療担当理事への直接訪問 | 「当直医師・看護師の負担軽減のための無料実証実験にご協力いただけないか」と伝え、まず1〜2施設でのPoC協力を依頼する。 |
| 自治体の医療政策担当課（保健福祉部等）への提案 | 「地域医療介護総合確保基金の活用を前提に、負担ゼロで実証させてほしい」と持ちかけ、担当課経由で診療所を紹介してもらう。 |
| 二次救急病院の地域連携室 | 「一次救急の負担が減れば二次救急への軽症搬送も減る」と説明し、地域医療連携の会議で紹介してもらう機会を作る。 |
| 保育園・子育て支援センター経由の保護者接点 | 「発熱時の受診判断に困る保護者向けの無料相談アプリを試してほしい」と伝え、母子手帳アプリ運営元との連携告知を依頼する。 |
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（創業融資） | 法人設立から間もない代表者・自己資金を用意した創業者 | 自治体・医師会への提案書作成や試作開発の先行費用に充てる運転資金として候補になる。融資額は 880万円 を想定。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業初期の法人も対象になり得る） | 自治体・医師会向けの提案資料作成や展示会出展など、営業活動の初期費用の一部を補える可能性がある。 |
| 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 | 診療所向け管理ダッシュボードや問診アプリのライセンス提供部分について、導入先の診療所側が活用できる可能性がある。 |
| 地域医療介護総合確保基金（都道府県事業） | 都道府県・地域の医療提供体制整備に関わる事業者 | 休日夜間診療体制の負担軽減という事業目的が基金の趣旨と合致し、自治体側の導入予算確保の後押しに使える可能性がある。 |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業する法人・個人事業主 | PoCフェーズの人件費・専門家活用費の一部助成が期待でき、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。
この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。
※ バッジは閲覧・登録状況にもとづく自動集計の相対表示です。