Who（誰が）
特養・老健・グループホーム、訪問看護ステーション、在宅療養支援診療所の職員と、その利用者本人・家族が主な利用者となる
対象とする社会課題：本人の意思が本人不在の場で決まる看取り現場の課題
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。
人生の最終段階の医療について家族と話し合えている人はまだ少なく、多くの場合、本人の意識が低下してから家族や医師が推測で治療方針を決めている。紙のノートやケアマネの記憶に頼る今の現場では、記録がどこにあるか分からず、救急搬送か看取りかの瞬間に本人の願いが置き去りにされてしまう。その一言を、必要な人に必要な瞬間に届けたい。
※ 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。
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「おもいのバトン」は、高齢者本人と家族がスマホで月1回程度AIと雑談するだけで、延命治療や看取りに関する意思を自動で記録・整理するアプリです。
訪問看護師やケアマネは音声メモを吹き込むだけでAIが医療用語に統一し多職種で共有できる形式に整形、矛盾があれば通知されます。急変時には救急隊や当直医がQRコードを読み取るだけで最新の意思記録とDNAR方針を確認でき、心臓マッサージをすべきか迷う現場の混乱を防ぎます。家族の意見が割れた際にはAIが過去の発言履歴から論点整理資料を自動生成し、話し合いを後押しします。紙とケアマネの記憶に頼っていた意思確認の仕組みを、記録として残る形に変える事業です。
厚労省調査では人生の最終段階における医療について家族と話し合ったことがある人は40%未満に留まり、多くの場合、本人の意識が低下した後に家族や医師が推測で治療方針を決めている。
特別養護老人ホームや在宅医療の現場では、医師・看護師・ケアマネ・家族がそれぞれ別の紙やメモで情報を持ち、急変時に方針が食い違い救急搬送か看取りかで混乱するケースが頻発する。85歳の母を在宅で介護する50代の娘は、母が元気なうちに延命治療の希望を聞いていたが、それを記録した書類がどこにあるか分からず、救急隊到着時に慌てて心臓マッサージを依頼してしまった、という後悔は珍しくない。ACP（人生会議）の重要性は国も推進しているが、話し合いのきっかけ作りと記録の一元管理を担うツールが不在で、現場は紙のノートかケアマネ個人の記憶に依存している。年間死亡者数は約157万人（2023年）に達し、うち施設・在宅での看取りは増加傾向にあり、意思確認の仕組み不足は今後さらに深刻化する。
自然言語対話AIが本人・家族との定期的な音声/テキスト対話から意思情報を抽出し構造化データに変換する。
要約・分類AIが多職種からの断片的なメモを標準フォーマット（医療方針・生活希望・宗教/価値観）に自動整理し矛盾点を検知する。予測AIが体調変化や発言傾向から意思確認の緊急度をスコアリングし、優先的に話し合うべき利用者をケアマネにアラートする。生成AIが家族会議用の論点整理資料やDNAR確認書のドラフトを自動作成し、専門職の説明負担を軽減する。
本人・家族はスマホやタブレットの対話型AIアプリ「おもいのバトン」に、月1回程度、体調や気持ちの変化について雑談形式で話しかけ、AIが自然言語対話でその内容を要約し、時系列の意思記録として自動保存する。
訪問看護師やケアマネはタブレットで音声メモを吹き込むだけで、AIが医療用語・生活用語を統一し多職種が読める形式に自動整形、変化があれば要注意ワードを検知してケアマネと主治医に通知する。急変時には救急隊や当直医がQRコードから本人の最新の意思記録・DNAR方針・連絡先家族をワンタップで確認でき、方針のブレを防ぐ。家族間で意見が割れた場合はAIが過去の発言履歴から本人の意思の一貫性を提示し、話し合いのファシリテーション資料を自動生成する。看取り後は記録をもとにAIが振り返りレポートを作成し、遺族のグリーフケアや事業所の質改善に活用する。
| 本人意思に反した救急搬送・延命治療（人工呼吸器・ICU管理等）にかかる医療費の想定 | 1件あたり数十万円〜、施設単位で年間数百万円の想定 |
| 紙記録の管理・多職種間の電話確認にかかる看護師・ケアマネの人件費 | 施設あたり月4万円程度の目安（月20件×30分×時給2,000円換算） |
| 家族間トラブル対応で管理者・相談員が費やす残業代 | 施設あたり年間20〜30万円の目安 |
| 意思確認漏れによる医療過誤・クレーム対応の弁護士相談費用や示談金リスク | 発生時1件あたり数十万円〜数百万円（頻度は低いが損失規模が大きい） |
| 施設向けSaaS利用料（利用者20名・最低契約） | 月額16,000円（800円×20名） |
| 多職種連携オプション付きプラン（利用者20名＋多職種フル解放） | 月額46,000円（16,000円＋30,000円） |
| 自治体向け地域包括ケア導入パッケージ | 年額300万円〜 |
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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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人生の最終段階の医療方針について家族と話し合ったことがある人は40%未満に留まり、多くの場合、本人の意識低下後に家族や医師が推測で治療方針を決めている。
特養や在宅医療の現場では医師・看護師・ケアマネ・家族がそれぞれ別の紙やメモで情報を持ち、急変時に救急搬送か看取りかで方針が食い違う事態が頻発している。85歳の母を介護する娘が延命治療の希望を聞いていたのに記録の所在が分からず、救急隊到着時に慌てて心臓マッサージを依頼してしまったような後悔は珍しくない。年間死亡者数約157万人のうち施設・在宅看取りは増加傾向にあり、記録の一元管理を担うツールが不在のまま現場の負担が深刻化している。
検証フェーズおよびパイロット拡大フェーズは、AIの要約精度検証や現場フィードバックを反映しながら仕様を固めていく性質が強いため準委任契約が向く。
本格展開フェーズで仕様が確定した介護報酬請求ソフト連携APIやレポート機能などは、範囲を明確にした上で請負契約への切り替えを検討する。発注時は医療監修・個人情報保護（医療情報並みの暗号化要件）の要件定義を発注者側が主体的に用意し、AI出力の専門職による二重チェック体制を契約範囲に明記することが重要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 在宅・施設利用の高齢者本人およびその家族（意思の記録・確認を行う当事者） |
| セカンダリ | 訪問看護師・ケアマネジャー・主治医・救急隊員など、意思記録を参照し方針判断を行う多職種 |
| 管理 | 介護施設・訪問看護ステーションの管理者、自治体の地域包括ケア推進部門担当者、システム運営会社のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 定期対話記録機能 | 音声/テキスト対話を入力→AIが要約・構造化→時系列の意思記録として保存 |
| 多職種音声メモ整形機能 | 看護師・ケアマネの音声メモを入力→AIが医療/生活用語を統一整形→標準フォーマット記録を出力 |
| 矛盾検知機能 | 多職種の記録データを入力→AIが記載内容を突合→矛盾箇所と要注意ワードを表示 |
| 緊急度スコアリングアラート機能 | 体調変化・発言傾向データを入力→予測AIが緊急度を算出→ケアマネへ優先対応アラートを送信 |
| 急変時QR参照機能 | 救急隊/当直医がQRを読取→最新意思記録・DNAR方針を照会→ワンタップで画面表示 |
| 家族会議資料自動生成機能 | 過去の発言履歴を入力→生成AIが一貫性と論点を整理→会議用資料をドラフト出力 |
| DNAR確認書ドラフト生成機能 | 意思記録データを入力→生成AIが確認書様式に転記→専門職レビュー用ドラフトを出力 |
| 看取り後振り返りレポート機能 | 看取り完了記録を入力→AIが経過を要約→遺族向けレポートと質改善資料を出力 |
| 多職種アカウント・権限管理機能 | 施設管理者がアカウント情報を登録→権限設定を処理→職種別アクセス範囲を反映 |
| 施設別ケア品質分析レポート機能 | 蓄積された意思決定パターンを入力→AIが傾向分析→施設別品質レポートを年次出力 |
| 介護記録ソフト連携API機能 | 外部請求ソフトのデータを入力→API経由で同期処理→意思記録と請求情報を紐付け出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | id, name, birth_date, facility_id, address, family_contact_id, status |
facilities | id, name, type, address, contract_plan, contract_start_date |
dialogues | id, user_id, dialogue_date, raw_text, summary_text, input_type, ai_confidence_score |
care_records | id, user_id, staff_id, record_type, content, structured_category, created_at |
intention_records | id, user_id, category, content, priority, last_confirmed_date, is_dnar |
alerts | id, user_id, alert_type, severity_score, detected_keyword, status, created_at |
staff_accounts | id, facility_id, name, role, license_no, permission_level |
family_meetings | id, user_id, meeting_date, participants, discussion_summary, generated_document_url |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン/施設選択画面 |
| 2 | 本人向け対話入力画面 |
| 3 | 意思記録一覧・詳細画面 |
| 4 | 多職種メモ音声入力画面 |
| 5 | 急変時QR確認画面 |
| 6 | 家族会議支援資料画面 |
| 7 | 施設管理ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | OpenAI API(GPT-4系)：対話要約・矛盾検知の生成AIに使用 |
| 2 | Whisper API：訪問看護師の音声メモをテキスト化 |
| 3 | AWS(EC2/RDS/S3)：医療情報並み暗号化要件に対応 |
| 4 | PostgreSQL：意思記録の構造化データを一元管理 |
| 5 | Auth0：多職種・家族の権限別アクセス管理を実装 |
| 6 | React Native：施設タブレットと家族スマホの両対応 |
| 7 | Twilio：急変時アラートの多職種同時通知に利用 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 急変時参照機能は稼働率99.9%以上（年間停止時間8.8時間以内）を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: QRコード読込から意思記録表示までのレスポンスを3秒以内とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 医療情報同等のAES256暗号化と多要素認証によるアクセス権限管理を実装 |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報保護法・医療情報ガイドライン準拠の第三者認証（プライバシーマーク等）を3年目までに取得する想定 |
| 運用 | 運用: AI出力は必ず専門職が確認・承認する二重チェック運用フローを必須化 |
| 拡張性 | 拡張性: 導入施設数300拠点・利用者2万人規模までのデータ量増加に耐えるスケーラブルな構成とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数施設のケアマネ・看護師に協力を依頼し、音声メモの内容を人手で要約・整形して記録フォーマットを作成し、多職種が実際に読んで使えるかを確認する | 取材の交通費と印刷費程度、外部委託はほぼ発生しない水準 |
| ②最小システム | 音声入力から自動要約を行う最小限のAI機能とQRコードで意思記録を参照できる画面のみを実装し、実際の急変対応フローで使えるか試す | AI利用料と外注での短期間の開発費が中心、大規模なチーム体制は不要な水準 |
| ③本開発 | 多職種アカウント管理・要注意ワード検知・自治体連携APIなど本格機能を実装し、複数施設での同時運用に耐える体制を構築する | エンジニア外注で数か月分の開発費に加え、医療監修費・セキュリティ対策費がかかる水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 訪問看護ステーションの管理者(看護師) | 在宅看取り現場の記録運用の実態とニーズを直接把握できるため | 都道府県看護協会や訪問看護事業協会の会員名簿・研修会経由で紹介依頼 |
| 居宅介護支援事業所の主任ケアマネジャー | 多職種連携の中心役であり現場の紙運用の課題を最も具体的に語れる | 地域のケアマネ協会支部の定例会や研修会に参加し名刺交換 |
| 特別養護老人ホームの施設長または生活相談員 | 看取り介護加算算定施設は意思決定記録のニーズが顕在化しやすい | 全国老人福祉施設協議会の地域ブロック会合に参加し個別打診 |
| 地域包括支援センターの主任ケアマネ・保健師 | 自治体の地域包括ケアシステム事業への組み込み窓口になり得る | 市区町村高齢福祉課経由で地域包括支援センター運営協議会に参加 |
| 在宅療養支援診療所の医師(院長クラス) | DNAR方針の医学的妥当性確認と現場導入の意思決定権を持つ | 地区医師会の在宅医療部会・多職種連携研修会で面談機会を得る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域包括支援センターへの直接訪問 | 「ACPの話し合いの記録が紙で散らばって困っている利用者はいませんか、無料で1施設だけ試してみませんか」と伝え、まず1施設の同意を取る |
| 訪問看護ステーション経営者の知人紹介 | 既存の知人経営者に「急変時の方針確認で困った事例を教えてほしい、その解決策を一緒に試したい」と頼み、紹介を依頼する |
| 介護報酬請求ソフトベンダーの展示会・セミナー | ブース来場者に「多職種の情報共有で困っている場面はありますか」と聞き、興味を示した施設担当者に個別説明の場を設けてもらう |
| 地域医師会・在宅療養支援診療所の勉強会 | 勉強会の場で「ACPの記録を一元化する仕組みを検証したい」と話し、興味を持った医師経由で連携先の施設を紹介してもらう |
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（新規開業資金） | 法人設立から間もない事業者・実質的な創業者 | 自己資金100万円に加えて運転資金の融資を受けられ、合計で500万円規模の資金を確保できるため、AI開発と導入サポート要員の人件費を賄う土台になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の少ない法人・個人事業主） | 地域のケアマネ協会・医師会向けの説明会開催費やパンフレット作成費など、最初の10施設を開拓する販路開拓費に使える |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業（導入する側の介護施設・訪問看護ステーション） | 導入先の施設がこのSaaSを契約する際の初期費用負担を軽減できる制度で、営業時に施設側へ案内できる材料になる |
| 東京都創業助成事業（都内創業者向け） | 都内で創業予定・創業初期の事業者 | 対話AIエンジンの開発費や医療監修費など、初期の外部委託費・人件費の一部を助成対象にできる可能性がある |
| NEDO Seed-stage技術シーズ発掘・検証プログラム（STS） | AI・ソフトウェア関連の技術シーズを持つ創業初期の企業 | 自然言語対話AI・要約AIの精度検証フェーズの技術開発費を、返済不要の資金でカバー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。
高齢化・介護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