Who（誰が）
地方の中核病院や人気クリニックの医療事務スタッフ、院長、そして予約が取れず通院を諦めがちな高齢者・現役世代の外来患者が主な当事者である
対象とする社会課題：外来再診予約が取れず通院が滞る医療アクセスの目詰まり
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。
地方の中核病院では診療開始前から電話が鳴り止まず、患者は長い保留の末に「次回は2ヶ月後」と告げられる。予約が取れないという入口の段階で通院が途切れ、慢性疾患の管理が崩れていく。枠設計が医師の経験と直感に依存している限り、この目詰まりは個々の病院の努力だけでは解消できない。
※ 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。
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ReSlot AIは、病院やクリニックの再診予約をAIが最適化するSaaSです。
患者はLINEやWeb画面のチャットボットに症状と希望日時を伝えるだけで、AIが緊急度を判定して適切な枠に自動割り当てます。当日キャンセルが出た場合はキャンセル待ちリストからAIが即時マッチングし、SMSで空き枠を提案します。医療事務スタッフは電話対応に追われる代わりに、AIダッシュボードで枠稼働率や異常検知アラートを確認するだけになり、電話対応時間は導入3ヶ月で60%削減される想定です。院長は毎月AIが作成する翌月の枠設計案を確認し、承認ボタンを押すだけで枠が更新されます。電子カルテと連携し、医師ごとの診療時間・キャンセル率・季節変動データを学習して枠設計の属人性を解消します。
地方の中核病院や人気クリニックでは、再診予約の電話が診療開始前から鳴り止まず、患者は10分以上保留待ちの末に「次回は2ヶ月後」と言われることが日常化している。
厚労省調査では外来患者の待ち時間平均は30分超だが、実は「予約が取れない」という手前の段階で通院が中断される患者も多く、慢性疾患の管理不良につながっている。原因は、医師ごとの診療時間のばらつき、緊急対応枠の未確保、当日キャンセル発生時の再配分の非効率さなど、枠設計自体が経験と直感に依存していることにある。医療事務スタッフは1人あたり月200件以上の予約調整電話を手作業で行い、離職率の高さも課題になっている。特に高齢者や仕事を持つ現役世代は日中の電話予約が難しく、結果として大病院への患者集中と診療所の空き枠が併存する非効率が生じている。この「枠設計の属人性」は個々の病院努力では解消できず、業界横断的な仕組みが求められている。
需要予測AIは過去の受診履歴と地域の疾病統計、季節性データを用いて診療科別の来院数を週次・月次で予測し、枠の過不足を事前に検知する。
自然言語対話AIは患者からの予約依頼を解析し、症状キーワードから緊急度スコアを算出して優先順位付けを行う。最適化AIは線形最適化アルゴリズムを用いて、医師の稼働時間・休憩・緊急枠確保の制約下で枠配置を自動計算し、キャンセル発生時にはリアルタイムで再割当を実行する。異常検知AIは予約データの偏りや無断キャンセル増加などのパターンを検出し、院内スタッフにアラートを送る。
医療機関の予約システムにAIエンジンを組み込み、過去2年分の診療実績データ（診察時間、疾患別滞在時間、キャンセル率、季節変動）を学習させて、医師・診療科ごとに最適な予約枠数と時間配分を自動生成する。
患者はLINEやWeb画面でAI対話チャットボットに症状や希望日時を伝えるだけで、AIが緊急度を推定し適切な枠へ自動割り当てる。当日キャンセルが発生した場合はAIがキャンセル待ちリストから最適な患者を即時マッチングし、SMSで空き枠を提案する。医療事務スタッフはAIダッシュボードで枠の稼働率や異常検知アラートを確認するだけで済み、電話対応業務は従来比60%削減される想定である。導入後は毎月AIがレポートを自動生成し、翌月の枠設計案を院長に提示、医師側は承認ボタンを押すだけで枠が更新される。
| 医療事務スタッフの電話対応人件費（月200件超×時給換算・残業込み） | 1施設あたり年間約400万円 |
| 当日キャンセル枠の空き損失（診療報酬機会損失） | 1施設あたり年間約480万円 |
| 予約困難による通院中断・重症化に伴う再診療コスト増（想定） | 1施設あたり年間約150万円の想定 |
| スタッフ離職に伴う採用・教育コスト | 1名あたり年間約60万円 |
| 月額SaaS利用料（中規模クリニック・診療科2〜3科想定） | 月額15万円 |
| 初期導入・データ連携費（電子カルテ連携含む・一括） | 100万円 |
| オプション機能（多言語対応AI対話または地域連携予約共有） | 月額3万円 |
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地方の中核病院では再診予約の電話が診療開始前から鳴り止まず、患者は10分以上の保留待ちの末に「次回は2ヶ月後」と言われることが日常化している。
医療事務スタッフは1人あたり月200件以上の予約調整電話を手作業でこなし、離職率の高さにもつながっている。枠設計は医師の経験と直感に依存しており、当日キャンセルの再配分も非効率なまま放置されている。高齢者や現役世代は日中の電話予約が難しく、大病院への患者集中と診療所の空き枠併存という非効率が生じている。
MVP開発フェーズ（0-6ヶ月）はAI精度検証や電子カルテ連携仕様が実証実験を通じて変動するため、準委任契約で進め、要件確定を待たずに検証サイクルを回すことを推奨する。
フェーズ3以降の商用展開部分（代理店連携機能、ダッシュボードUI固定化など）は要件が固まりやすいため請負契約に切り替え、納期と工数を明確化するのが望ましい。発注時は医療情報を扱う特性上、ISMS/Pマーク取得状況や第三者監査体制を委託先の選定条件に必須で含めること、また電子カルテベンダー3社のAPI仕様差異による追加工数が発生しやすいため、見積りには連携先ごとの個別検証工数を明記させることが重要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 医療事務スタッフ（予約調整・電話対応の削減、ダッシュボードでの枠稼働率確認）と患者（LINE/Webでの予約依頼、キャンセル空き枠提案の受信） |
| セカンダリ | 医師・院長（月次枠設計案の確認・承認、緊急枠設定の判断） |
| 管理 | ReSlot AI運営側の導入コンサルタント・システム管理者（初期チューニング、AIモデル監視、電子カルテ連携設定、セキュリティ監査対応） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 需要予測エンジン | 過去2年分の診療実績と地域疾病統計→AI予測モデル→診療科別週次・月次来院数予測を出力 |
| 予約枠自動最適化エンジン | 医師稼働時間・休憩・緊急枠制約→線形最適化AI→診療科ごとの最適予約枠配置案を生成 |
| AI対話予約受付（LINE/Web） | 患者の症状・希望日時テキスト→自然言語対話AIが解析→緊急度スコア付き予約候補を提示 |
| 緊急度自動判定・優先順位付け | 症状キーワードと問診回答→緊急度算出AI→予約枠への優先割当ランクを出力 |
| 当日キャンセル再割当マッチング | キャンセル発生通知→AIがキャンセル待ちリストと空き枠を照合→候補患者へSMS自動送信 |
| 異常検知アラート機能 | 日次予約データ→異常検知AIが偏り・無断キャンセル増加を検出→スタッフへアラート通知 |
| 月次枠設計レポート自動生成 | 当月稼働データ→AIが分析集計→翌月枠設計案レポートをPDFで院長宛に自動出力 |
| 院長承認ワークフロー | AI提示の枠設計案→院長が画面で確認→承認ボタン押下で本番枠へ即時反映 |
| 電子カルテ・予約システムAPI連携 | 電子カルテの診療実績データ→API経由で自動取得→AI学習用データベースへ格納 |
| 事務スタッフ向けダッシュボード | 枠稼働率・キャンセル率・アラート情報→集計処理→管理画面にリアルタイム表示 |
| 地域医療圏広域予約連携機能 | 複数医療機関の空き枠情報→AIが施設間で共有・照合→紹介患者向け空き枠を提示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
medical_institutions | institution_id, name, address, bed_count, department_list, contract_plan, contract_start_date |
doctors | doctor_id, institution_id, name, department, weekly_working_hours, break_time_setting |
patients | patient_id, institution_id, name, birth_date, phone_number, line_user_id, chronic_disease_flag |
appointments | appointment_id, patient_id, doctor_id, slot_id, status, urgency_score, created_at, updated_at |
slots | slot_id, doctor_id, date, start_time, end_time, capacity, slot_type, is_emergency_reserved |
cancellations | cancellation_id, appointment_id, cancelled_at, reason, reassigned_appointment_id |
visit_history | visit_id, patient_id, doctor_id, visit_date, disease_code, stay_minutes, no_show_flag |
forecast_reports | report_id, institution_id, department, target_month, predicted_visits, recommended_slot_plan, approved_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 患者向け予約チャット画面 |
| 2 | 予約確認・変更画面 |
| 3 | キャンセル待ち登録画面 |
| 4 | 事務スタッフダッシュボード |
| 5 | 枠設計承認画面（院長用） |
| 6 | 異常検知アラート一覧画面 |
| 7 | 四半期レポート閲覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（医療情報ガバナンス対応のクラウド基盤として実績豊富） |
| 2 | Python/scikit-learn（需要予測モデルの構築・検証に適する） |
| 3 | OR-Tools（線形最適化で枠配置計算を高速に実行） |
| 4 | OpenAI API（症状解析・緊急度スコアの自然言語処理に活用） |
| 5 | LINE Messaging API（患者接点として日本国内利用率が高い） |
| 6 | FHIR規格対応連携基盤（電子カルテとの標準連携で開発工数を削減） |
| 7 | Auth0（医療情報アクセス権限管理と多要素認証を簡易導入） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: サービス稼働率99.5%以上（月間停止許容時間約3.6時間以内）を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: AI予約提案の応答時間を平均3秒以内、当日キャンセル再割当通知を5分以内に送信する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 通信は全区間TLS1.2以上で暗号化し、医療情報はAES256で保存、ISMS/Pマーク取得を前提とする |
| アクセス管理 | アクセス管理: 職種別ロールベースアクセス制御（RBAC）を導入し、医師・事務・院長で閲覧範囲を分離する |
| 監査対応 | 監査対応: 第三者機関による年1回のセキュリティ監査と、四半期ごとの脆弱性診断を実施する想定 |
| データバックアップ | データバックアップ: 診療データは日次バックアップし、障害発生時のRPOを24時間以内・RTOを4時間以内とする目安 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携医療機関から過去の診療実績データをExcelやBIツールで受け取り、代表自身が手作業で最適な枠配置を計算し、院長に提案書として提示して反応を確認する | AI利用料と交通費だけ |
| ②最小システム | 需要予測と枠最適化の計算を簡易ロジックでシステム化した最小ダッシュボードを外部の開発会社に発注し、1〜2施設で試験稼働させてキャンセル再割当の実運用データを取る | 外注で数か月分の開発費 |
| ③本開発 | 自然言語対話AI・異常検知AIを含む本格システムを社内エンジニアで構築し、電子カルテとのAPI連携やISMS・Pマーク取得などのセキュリティ基盤整備を進める | 人件費とセキュリティ基盤整備が中心の本格投資 |
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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……
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 |
|---|---|---|
| 200床未満の地域病院の事務長・医事課長 | 予約電話対応の実態とAI導入の意思決定権限を持つため最優先で会う | 地域医師会の勉強会や病院経営セミナーで名刺交換し個別訪問を依頼する |
| 電子カルテベンダー（大手3社のいずれか）の事業開発・アライアンス担当者 | API連携の技術的可否と代理店提携の窓口を早期に確認する必要がある | ベンダー主催の医療IT展示会（HOSPEX Japan等）で名刺交換しアポイントを取る |
| 地域医師会の理事または事務局長 | 会員医療機関への紹介チャネル構築と現場医師の抵抗感把握のため | 医師会の会員向け研修会に協賛・登壇し面談機会を作る |
| 導入候補病院の院長（内科・外科等の主要診療科の責任者） | AI枠設計の承認権者であり現場感覚とのずれへの理解を得る必要がある | 事務長からの紹介、または地域医師会経由で面談を依頼する |
| 医療情報システムに詳しい弁護士（個人情報保護・医療情報ガバナンス専門） | 個人情報の第三者提供や委託契約の適法性を初期段階で確認するため | 医療法務に強い法律事務所への紹介依頼、または医療IT系勉強会経由で接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 電子カルテベンダーの代理店担当者 | 「予約枠最適化の実証パートナーとなる病院を1〜2施設ご紹介いただけないか」と、既存導入先リストの中から相談する |
| 地域医師会の定例会・勉強会 | 5分程度の話題提供の機会をもらい、枠設計の課題感を院長本人に直接説明して個別面談につなげる |
| 医療機器商社の既存顧客 | 商社の営業担当に「予約枠の実証実験に協力してくれそうな中小病院はないか」と同行訪問を依頼する |
| 代表者本人の医師・看護師人脈 | 知人の医師や看護師に「予約が取れず困っている病院を知らないか」と直接聞き、院長への紹介を頼む |
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 | 法人設立後おおむね7年以内の創業者 | 運転資金の当初資金として想定しており、融資額は500万円を軸に着金は設立から2か月目ごろを見込む |
| 信用保証協会の制度融資（創業関連保証） | 創業者・創業から一定期間内の事業者 | 公庫融資と並行して使える資金調達の選択肢として、将来的な設備資金の別枠確保に候補となる |
| 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） | 中小企業・創業者等 | 需要予測AI・最適化AIのエンジン開発費用の一部を補助対象として検討できる |
| 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（主に導入先の医療機関） | 顧客である中小病院・クリニック側が本サービスを導入する際の初期費用負担を下げる訴求材料になる |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・創業して間もない事業者 | 自己資金100万円に加え、初期の実証実験フェーズの人件費・専門家費用の一部を補う候補になる |
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×AIに取り組む仲間がコミュニティで活動中です。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