Who（誰が）
地域がん診療連携拠点病院・大学病院・中核市民病院の化療室看護師長とスタッフを主な導入担当者とする
対象とする社会課題：外来化学療法の予約枠調整が看護師の手作業に依存し、患者の待ち時間増加と医療者の負担過多を招いている
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。
地域がん診療連携拠点病院の化療室では、看護師長がレジメンごとの点滴時間や検査待ちをExcelと経験則で毎週手動調整しており、週に何時間も予約表作成に費やす現場もある。患者は次回予約が取れるか分からない不安を抱え、当日枠が空いても代替患者を呼べず稼働率は上がらない。この構造を変えるために、AIが予約調整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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ChemoSche(ケモスケ)は、外来化学療法室の予約調整をAIが自動化するSaaSです。
看護師長が電子カルテからレジメン名・投与日・サイクル数をCSVまたは自動連携で入力すると、AIが投与時間・前処置・検査待ち・ベッド数・看護師人数を同時に考慮し、翌週〜翌月分の予約枠案を第1〜第3候補で提示します。看護師は画面上で候補をドラッグ&ドロップで微調整するだけで確定でき、従来Excelで3〜5時間かかっていた週次スケジュール作成が30分程度に短縮される想定です。患者にはLINE/SMSで予約確定・変更が自動送信され、当日キャンセルが出た場合はAIが待機リストから代替患者を優先度順に提案し空きベッドの穴埋めを支援します。医師の休診や学会日程はGoogleカレンダー連携で反映され、影響を受ける予約はAIが再配置案として提示します。
外来化学療法室(化療室)を持つ病院の多くは、抗がん剤レジメン(治療計画)ごとに異なる点滴時間・前投薬・検査待ち・ベッド数制約を、化療室看護師長がExcelと経験則で毎週手動調整している。
地域がん診療連携拠点病院(全国約450施設)では1施設あたり月200〜400件の予約調整業務が発生し、担当看護師が週10時間以上を予約表作成に費やしているケースが報告されている。患者側も「次回予約が取れるか分からない不安」や、検査結果待ちで当日枠が空いても代替患者を呼べず稼働率が7割程度に留まる問題を抱える。レジメンの多様化(免持療法併用など)や医師の休診・学会日程変更が頻発し、固定ルールでは組めない複雑性が未解決の主因である。既存の電子カルテ・オーダリングシステムは予約枠の自動最適化機能を持たず、部門システムとしての専用ソリューションもほぼ存在しない。
①予測: 過去の投与実績データから患者別・レジメン別の実投与時間を回帰モデルで予測し、机上時間表より精度の高い枠設計を行う。
②最適化: 制約充足問題(CSP)/混合整数最適化により、ベッド数・看護師配置・医師診察枠・検査予約を同時制約として解き、稼働率最大化とスタッフ負荷平準化を両立する予約案を算出する。③自然言語対話: チャットボットが看護師からの「〇曜日は2床減らして」等の自然言語指示を解釈し、再最適化を即時実行する。④異常検知: キャンセル・遅延パターンを学習し、当日穴埋め候補患者を優先度スコアでランキングして提案する。
化療室看護師長が治療計画(レジメン名・投与日・サイクル数)を電子カルテから自動連携またはCSVで入力すると、AIが患者ごとの投与時間・前処置時間・検査待ち時間・ベッド/椅子の空き状況・看護師の配置人数を統合し、翌週〜翌月の予約枠案を自動生成する。
看護師はAIが提示した候補案(第1〜第3候補)をドラッグ&ドロップで微調整するだけで確定でき、従来3〜5時間かかっていた週次スケジューリングを30分程度に短縮する。患者向けには予約確定・変更連絡をLINE/SMSで自動送信し、当日キャンセルが出た場合はAIが待機リストの中から最適な代替患者を提案して穴埋め率を高める。医師の休診情報や学会日程はGoogleカレンダー連携で自動反映し、影響を受ける予約をAIが再配置案として提示する。3ヶ月分の稼働データを学習することで、施設固有の混雑パターン(月曜午前混雑・特定レジメンの長時間化傾向等)を反映した精度向上が継続的に行われる。
| 看護師の予約調整業務時間(週10時間×時給約3,000円換算) | 月額約12万円(年間約144万円)相当の人件費負担 |
| 稼働率72%に留まることによるベッド機会損失(20床規模、1件当たり診療報酬約3万円想定) | 月額約100万〜150万円の逸失収益想定 |
| 予約ミス・二重予約対応や患者クレーム対応の追加人件費 | 月額約5万〜10万円相当の想定 |
| 当日キャンセルによる空き枠放置(代替患者を呼べないケース) | 月額約20万〜30万円相当の逸失収益想定 |
| 月額SaaS基本料(中小規模プラン・20床未満) | 月額15万円 |
| 月額SaaS基本料(大規模拠点病院プラン・50床以上) | 月額30万円 |
| データ分析レポート提供アドオン | 月額5万円 |
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全国約450施設の地域がん診療連携拠点病院では、化療室看護師長が抗がん剤レジメンごとに異なる点滴時間・前投薬・検査待ち・ベッド数制約をExcelと経験則で毎週手動調整しており、月200〜400件の予約調整業務に週10時間以上を費やしているケースが報告されている。
医師の休診や学会日程変更、免疫療法併用などレジメンの多様化により固定ルールでは組めない複雑性が増しているが、既存の電子カルテ・オーダリングシステムには予約枠の自動最適化機能がない。検査結果待ちで当日枠が空いても代替患者を呼べず、化療室の稼働率が7割程度に留まる問題も併存している。患者側も次回予約が取れるか分からない不安を抱えており、看護師の負担軽減と患者体験の両面から専用の意思決定支援システムが必要とされている。
PoC期間(0-6ヶ月)や投与時間予測モデル・最適化アルゴリズムの精度検証フェーズは要件が流動的なため準委任契約が適しており、施設ごとのデータ特性に応じた試行錯誤を前提に工数精算する形が望ましい。
一方、HL7連携アダプタの仕様確定後の実装やドラッグ&ドロップ確定画面などUI/UX要件が固まった部分は、成果物と検収基準を明確にしやすいため請負契約が向く。発注時は投与時間予測誤差±15%以内などの数値目標を検収条件に含め、電子カルテベンダーごとの仕様差異による追加工数は別途見積り対象とする旨を契約書に明記しておくことが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 化療室看護師長および担当看護師(予約枠の生成確認・微調整・確定操作を行う) |
| セカンダリ | 外来化学療法を受ける患者(LINE/SMSで予約確認・変更通知を受け取る)、担当医師(休診情報の反映・診察枠との整合確認) |
| 管理 | 病院側情報システム部門担当者(電子カルテ連携・アカウント管理)、ChemoSche運営側カスタマーサクセス担当(稼働率改善レポート提供・定着支援) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 電子カルテ連携・データ取込機能 | 電子カルテのレジメン・投与予定データをHL7/CSVで受信→形式変換→予約基盤DBへ登録 |
| 投与時間予測機能 | 患者属性・レジメン・過去投与実績を入力→回帰モデルで推論→予測投与時間(分)を出力 |
| 予約枠最適化機能 | ベッド数・看護師配置・予測投与時間を入力→混合整数最適化で計算→翌週分の候補案第1〜第3を生成 |
| 候補案調整・確定機能 | AI候補案を表示→看護師がドラッグ&ドロップで微調整→確定予約表として電子カルテへ反映 |
| 自然言語指示チャット機能 | 看護師のチャット文(例:火曜2床減)を入力→意図解析し制約条件を更新→再最適化結果を即時表示 |
| 患者向け自動通知機能 | 確定・変更予約情報を入力→LINE/SMS APIで整形→患者へ予約確定・変更メッセージを自動送信 |
| キャンセル検知・代替患者提案機能 | 当日キャンセル発生を検知→待機リストと過去傾向を照合し優先度スコア算出→代替候補患者リストを表示 |
| 医師休診・学会日程連携機能 | Googleカレンダーの休診・出張情報を取得→影響予約を抽出→再配置案を自動生成し看護師へ提示 |
| 稼働率・待ち時間分析レポート機能 | 月次の予約・実績データを集計→稼働率/待ち時間/負荷を算出→PDF/Web形式レポートを出力 |
| 予測モデル継続学習機能 | 施設ごとの新規投与実績・キャンセル履歴を蓄積→モデル再学習を定期実行→予測精度を更新 |
| 承認・監査ログ機能 | AI提案内容を入力→看護師・医師の承認操作を記録→確定履歴と変更ログをDBに保存 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
hospitals | hospital_id, name, plan_type, bed_count, ehr_vendor, contract_start_date |
patients | patient_id, hospital_id, name_hash, birth_date, regimen_id, cycle_count, contact_line_id |
regimens | regimen_id, name, standard_infusion_min, premedication_min, required_tests, cycle_interval_days |
reservations | reservation_id, patient_id, hospital_id, bed_id, scheduled_start, scheduled_end, status, candidate_rank |
beds | bed_id, hospital_id, bed_type, floor, is_active |
staff_shifts | shift_id, hospital_id, staff_id, work_date, start_time, end_time, role |
cancellations | cancellation_id, reservation_id, reason, occurred_at, replacement_patient_id, ai_score |
calendar_events | event_id, hospital_id, doctor_id, event_type, start_datetime, end_datetime, source |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 予約枠自動生成画面 |
| 2 | 週次スケジュール確認画面 |
| 3 | 患者一覧・詳細画面 |
| 4 | ドラッグ&ドロップ調整画面 |
| 5 | 当日穴埋め候補提案画面 |
| 6 | 稼働率レポート画面 |
| 7 | チャットボット指示入力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python（最適化・機械学習モデル実装に適する） |
| 2 | OR-Tools（制約充足・混合整数最適化ソルバーとして実績あり） |
| 3 | AWS（医療情報対応リージョン・HIPAA相当対応可） |
| 4 | HL7 FHIR（電子カルテ標準連携規格で相互運用性確保） |
| 5 | React（ドラッグ&ドロップUI構築のコンポーネント資産豊富） |
| 6 | PostgreSQL（医療データの整合性・トランザクション管理に適する） |
| 7 | LINE Messaging API（患者連絡手段として国内普及率高い） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 平日8時〜18時の稼働時間帯で稼働率99.5%以上を目標とし、障害復旧は2時間以内を目安とする |
| 性能 | 性能: 週次最適化計算(ベッド50床規模)は5分以内で候補案3件を生成することを目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 通信はTLS1.2以上、保存データはAES-256暗号化とし、ISMS・プライバシーマーク認証取得を前提とする |
| データ分離 | データ分離: 施設ごとに患者データを論理的に分離し、他施設からの参照を完全に遮断する設計とする |
| 保存期間 | 保存期間: 診療関連データは医療法・診療録保存義務に準拠し最低5年間保持する想定とする |
| 連携互換性 | 連携互換性: 主要電子カルテベンダー2〜3社のHL7 FHIR仕様に準拠し、連携アダプタの追加開発は1社あたり2ヶ月以内を目安とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット施設の看護師長に協力してもらい、レジメンごとの投与時間・前投薬・検査待ちの制約をExcelとヒアリングで洗い出し、人手で予約案を組んで実際の運用と比較する | 交通費とヒアリング資料の印刷代程度で、外部発注はほぼ発生しない水準 |
| ②最小システム | 1施設分のデータを使い、制約充足問題を解く最小限の最適化エンジンとCSV入出力だけの試作を作り、机上時間表との精度差を検証する | AI利用料と外注エンジニアへの短期依頼分程度で、数か月分の開発費に収まる水準 |
| ③本開発 | HL7/CSV連携アダプタ、LINE/SMS通知、看護師向けドラッグ&ドロップUI、複数施設対応のマルチテナント基盤を整備し、商用導入に向けた本格開発を行う | 外注と社内エンジニア体制を組んだ数か月〜半年分の開発費に相当する水準 |
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……
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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 |
|---|---|---|
| 地域がん診療連携拠点病院の化療室看護師長（外来化学療法センター責任者） | 現場の予約調整業務の実態と課題を最も具体的に把握しているため | 日本がん看護学会の学術集会や病院見学申込を通じて紹介を依頼する |
| 病院の情報システム部門長（診療情報管理士・医療情報技師） | 電子カルテ連携の技術要件と院内承認プロセスの窓口になるため | 病院の医療情報部門宛に導入相談として問い合わせ、面談を依頼する |
| 電子カルテベンダーの医療機関担当SE（富士通Japan・NEC等） | HL7/CSV連携の技術仕様と協業可否を早期に確認する必要があるため | ベンダー公式窓口からパートナー連携の問い合わせを行う |
| 医療IT商社の営業担当者（パラマウントベッド・フィリップス・ジャパン系） | 既存の病院向け販売チャネルを持ち代理販売契約の可否を判断できるため | 展示会（HOSPEX Japan等）や商社の新規取引窓口経由で接点を作る |
| 腫瘍内科医または化療室担当医師（診療報酬・レジメン監修の臨床アドバイザー候補） | レジメン別投与時間の妥当性検証と医療安全面の助言を得るため | 日本臨床腫瘍学会の学術集会や勤務先病院への紹介依頼で接触する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 学会・展示会（日本臨床腫瘍学会・日本がん看護学会） | 「化療室の予約調整で困っている看護師長の方にお話を伺いたい」と趣旨を伝え、ブース来訪者や発表後の名刺交換からヒアリング候補を集める |
| 医療IT商社への同行営業依頼 | 既存の電子カルテ・オーダリングシステムを納めている商社担当者に「化療室の課題を一緒に聞きに行きたい」と持ちかけ、既存訪問先に同行させてもらう |
| 臨床アドバイザー（腫瘍内科医・看護師出身者）の人脈紹介 | アドバイザーが以前所属していた病院の化療室に「後輩が困っている調整業務の話を聞きたい」と紹介してもらい、看護師長への面談を依頼する |
| 地域がん診療連携拠点病院への直接アプローチ | 病院の看護部長宛てに、化療室の予約調整の課題についてヒアリングだけさせてほしいという趣旨の手紙・電話を送り、面談の機会を作る |
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） | 新たに法人を設立して事業を始める代表者 | 自己資金に加えて運転資金の融資を受けられる制度で、この事業では創業融資の合計が680万円となる想定であり、HL7連携開発やクラウド基盤構築の初期費用に充てられる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業（ベンダー登録した自社の提供システムを病院側が導入する場合） | 自社をIT導入支援事業者として登録できれば、導入先の病院が初期導入・連携構築費の一部を補助対象にできるため、営業時の導入障壁を下げる材料になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 販路開拓に取り組む小規模事業者 | 日本臨床腫瘍学会・日本がん看護学会への出展費用やチラシ・展示物の制作費など、初期の営業活動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（都道府県・市区町村の創業助成、実施主体は自治体ごとに異なる） | 創業予定者・創業後一定期間内の中小企業 | 人件費や賃借料など創業初期の運営経費の一部を助成対象にできる場合があり、代表1名体制での立ち上げ期の資金繰りを補う候補になる |
| NEDO 研究開発型スタートアップ支援事業（Technology Startup Program等） | 技術的な新規性を持つ研究開発型スタートアップ | 投与時間予測モデルや混合整数最適化エンジンの研究開発要素が強い場合、開発費の助成対象になり得る |
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・ヘルスケア領域で創業を目指す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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。