Who（誰が）
基礎自治体の介護保険担当課・地域包括支援センター・社会福祉協議会が導入主体、独居や運転免許返納後の75歳以上高齢者とその家族が利用者
対象とする社会課題：高齢者の社会的孤立と通いの場（体操教室・サロン・community café等）への参加率の低さ
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。
全国に通いの場は数多くあるのに、月に一度でも通える高齢者はごく一部にとどまります。地域包括支援センターの職員は一人で数百人を担当し、一人ひとりの体力や好みに合わせた案内を続ける余力がありません。結果として、本当に支援が必要な人ほど情報から取り残され、孤立とフレイルの進行が静かに進んでいきます。AIが対話を通じて本人に合う通いの場と移動手段を一緒に見つけることで、この構造そのものを変えたいと考えています。
※ 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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高齢者本人またはその家族がLINE・電話・専用アプリでAIコンシェルジュに話しかけると、趣味（体操・囲碁・手芸等）や体力、外出可能な時間帯、家からの距離感を数分間の対話で聞き取り、地域の通いの場から参加しやすい候補を3件、理由付きで提案する。
移動が不安な人にはデマンド交通・送迎ボランティア・介護タクシーの空き状況をAIが自動照会し、その場で送迎まで予約を完了させる。参加後はAIが自動音声電話でリマインドと体調確認を行い、リスクの高い利用者は地域包括支援センター職員に自動アラートされる。本人は「勧められて悩む」のではなく「対話しながら自然に決まる」体験を得られる。
厚生労働省の調査では介護予防を目的とした「通いの場」は全国に約13万箇所存在するが、対象高齢者のうち実際に月1回以上参加する人は8%程度に留まる。
背景には「どこで何をやっているか分からない」「一人で行くのが不安」「バス停まで15分歩けない」といった情報・心理・移動の三重の壁があり、特に独居や運転免許返納後の75歳以上に集中している。地域包括支援センターの職員は1人あたり数百人の高齢者を担当し、個々の関心や体力に合わせた案内を継続的に行う余力がない。結果として、要介護化リスクの高い層ほど通いの場に辿り着けず、フレイルの進行と孤立が同時に進行している。既存の紙のチラシや回覧板方式は更新頻度も個別最適化も乏しく、参加継続率は年間で30%程度しか維持できていない。
自然言語対話AIが電話・チャットで高齢者本人の関心・体力・不安要素をヒアリングし、構造化データに変換する。
レコメンドエンジンが本人属性と通いの場の特性（活動内容・雰囲気・参加者層）をベクトル化してマッチング精度を継続学習し、参加後のフィードバックで精度を改善する。移動最適化AIが複数の交通手段（デマンド交通・送迎ボランティア・タクシー）の空き状況をリアルタイムに解析し、待ち時間と費用が最小になる組み合わせを提示する。予測モデルが参加履行率と会話内容の変化からフレイル・孤立リスクを推定し、支援センター職員への優先対応リストを自動生成する。
高齢者本人またはその家族が専用アプリ・電話・LINEのいずれかでAIコンシェルジュと会話し、趣味（体操・囲碁・手芸等）、体力、外出可能時間帯、家からの距離感を数分間の対話で聞き取る。
AIは本人の会話ログと過去の参加履歴、地域内の通いの場の開催情報（種類・時間・場所・定員）を照合し、最も参加継続しやすい候補を3件程度、理由付きで提案する。移動が課題の人には、自治体のデマンド交通・地域ボランティア送迎・介護タクシーの空き情報をAIが自動照会し、最適な移動手段と時間をその場で提示・予約まで完了させる。参加後はAIが本人にリマインド電話（自動音声対話）をかけ、次回参加の意思確認と体調変化のヒアリングを行い、地域包括支援センターの担当者にはリスクの高い利用者を自動で優先アラートする。この一連の流れにより、本人は「勧められて悩む」のではなく「対話しながら自然に決まる」体験を得られる。
| フレイル進行による要介護認定移行に伴う介護給付費増（要支援→要介護1相当の差分、対象100人規模地域の想定） | 年間約4,000万円（1人あたり年間約40万円増の目安） |
| 地域包括支援センター職員の家庭訪問・電話フォロー人件費（1センターあたり） | 年間約72万円（月20件×1.5時間×時給2,000円換算） |
| 紙チラシ・回覧板の印刷・配布委託費（人口3万人規模自治体全体） | 年間約80万円 |
| 通いの場の定員割れによる運営費の非効率（1施設、定員30名・稼働率40%の想定） | 年間約90万円（家賃・講師謝礼等固定費150万円のうち非効率分） |
| 自治体SaaS利用料（人口3万人規模、地域包括支援センター単位） | 月額20万円（年間240万円） |
| 通いの場運営者向け参加者管理オプション（1施設あたり） | 月額3,000円（年間3.6万円） |
| データ分析レポート（介護保険事業計画策定用） | 年額50万円 |
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厚労省調査では通いの場は全国約13万箇所あるが、対象高齢者のうち月1回以上参加する人は8%程度に留まり、情報・心理・移動の三重の壁が独居や免許返納後の75歳以上に集中している。
地域包括支援センター職員は1人あたり数百人を担当し、個々の関心や体力に合わせた継続的な案内を行う余力がない。紙のチラシや回覧板方式は更新頻度も個別最適化も乏しく、参加継続率は年間30%程度しか維持できていない。結果として要介護化リスクの高い層ほど通いの場に辿り着けず、フレイルの進行と孤立が同時に進行している。
MVPは自治体の要望や現場ヒアリングを踏まえて要件が変化しやすいため、初期構築フェーズは準委任契約が向く。
フレイルリスク予測モデルの精度やAIレコメンド受諾率などKPIに関わる部分は、契約書に成果測定方法と検証期間を明記しておく必要がある。個人情報・介護データを扱うため業務委託契約とは別にデータ取扱いに関する覚書を必ず締結する。自治体側の仕様変更や追加要望が頻発しやすいため、要件確定後の追加開発は別途見積りとする条項をあらかじめ入れておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 高齢者本人（通いの場への参加を希望する75歳以上を中心とした住民） |
| セカンダリ | 家族、地域包括支援センター職員、通いの場運営者（体操教室・サロン等） |
| 管理 | 自治体介護保険担当課の職員およびシステム運用管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| AI対話ヒアリング機能 | 電話・LINE・アプリの発話→対話AIが趣味・体力・外出時間・距離感を解析→構造化プロフィールを出力 |
| 通いの場レコメンド機能 | 本人プロフィールと通いの場DB→レコメンドエンジンがベクトル照合→候補3件と理由を提案 |
| 移動手段最適化・予約機能 | 移動相談内容と交通事業者の空き情報→移動最適化AIが待ち時間・費用を比較→最適手段を提示し予約確定 |
| リマインド自動架電機能 | 次回参加予定日→AIが自動音声で意思確認と体調ヒアリング→応答内容をログ化 |
| フレイル・孤立リスク予測機能 | 参加履行率と会話内容の変化→予測モデルがリスクを推定→リスクスコアを算出 |
| 職員向け優先アラート通知機能 | 算出済リスクスコア→閾値超過を判定→地域包括支援センター職員へ優先対応リストを自動送信 |
| 通いの場情報DB管理機能 | 運営者が開催内容・時間・場所・定員を登録→情報を構造化保存→検索可能なDBを更新 |
| 家族・職員代理設定機能 | 家族または職員が本人情報を代理入力→アカウント項目を検証→本人用利用アカウントを発行 |
| 出欠管理ダッシュボード機能 | 通いの場での出欠記録→参加率・継続率を集計→運営者向けダッシュボードに表示 |
| 移動マッチング手数料算定機能 | 成立した送迎マッチング件数→単価200〜500円で算定→事業者別請求データを生成 |
| 匿名加工分析レポート生成機能 | 匿名加工済み利用データ→地域別フレイルリスク・参加傾向を集計→自治体向けレポートPDFを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users（利用者） | user_id, name, birth_date, address, phone, family_id, care_level, registered_at |
family_accounts（家族代理） | family_id, user_id, name, phone, relation, line_user_id |
conversation_logs（対話ログ） | log_id, user_id, channel, transcript, extracted_interest, extracted_mobility, created_at |
venues（通いの場） | venue_id, name, category, address, capacity, open_days, open_time, staff_contact |
recommendations（提案履歴） | rec_id, user_id, venue_id, score, reason, proposed_at, accepted_flag |
participations（参加履行） | participation_id, user_id, venue_id, date, attendance_status, feedback |
transport_bookings（移動手配） | booking_id, user_id, provider_type, provider_id, pickup_time, pickup_location, dropoff_location, status, fee |
risk_assessments（リスク評価） | assessment_id, user_id, frailty_score, isolation_score, assessed_at, alert_level |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 本人向け対話チャット画面 |
| 2 | 家族代理設定画面 |
| 3 | 通いの場提案結果画面 |
| 4 | 移動手配予約画面 |
| 5 | 運営者向け出欠管理画面 |
| 6 | 支援センター優先アラート画面 |
| 7 | 自治体向け分析レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Dialogflow CX（自然言語対話の意図解析基盤） |
| 2 | Amazon Connect（電話自動応答音声対話の実装） |
| 3 | LINE Messaging API（家族・本人向けチャット連携） |
| 4 | Python/FastAPI（レコメンド・予測APIの構築） |
| 5 | PostgreSQL（利用者・参加履歴の構造化管理） |
| 6 | Vertex AI（マッチング・フレイル予測モデル運用） |
| 7 | AWS（自治体情報セキュリティ基準対応の基盤） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 対話AIの応答速度は平均3秒以内、同時1,000セッションまで処理可能な構成とする | 対話AIの応答速度は平均3秒以内、同時1,000セッションまで処理可能な構成とする |
| 自動架電・チャット窓口は24時間365日稼働、月間稼働率99.5%以上を目標とする | 自動架電・チャット窓口は24時間365日稼働、月間稼働率99.5%以上を目標とする |
| 会話ログ・参加履歴・健康関連データは自治体サーバー内処理を基本とし、通信はTLS1.2以上で暗号化する | 会話ログ・参加履歴・健康関連データは自治体サーバー内処理を基本とし、通信はTLS1.2以上で暗号化する |
| 個人情報は匿名加工基準に準拠して処理し、分析用途では氏名・住所等の識別情報を分離保管する | 個人情報は匿名加工基準に準拠して処理し、分析用途では氏名・住所等の識別情報を分離保管する |
| 会話ログ・参加履歴データは5年間保存し、日次バックアップと年1回の復旧テストを実施する | 会話ログ・参加履歴データは5年間保存し、日次バックアップと年1回の復旧テストを実施する |
| システム障害発生時は1時間以内に一次対応を開始し、月次でレコメンド・予測モデルの精度をレビューする | システム障害発生時は1時間以内に一次対応を開始し、月次でレコメンド・予測モデルの精度をレビューする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 代表自身が電話またはLINEで高齢者本人・家族の関心と体力・移動条件を聞き取り、既存の通いの場一覧を手作業で照合して候補を提示する。AIなしで需要とマッチングの型を確かめる | 電話代・交通費と作業時間のみ。外部発注なし |
| ②最小システム | 対話ログをスプレッドシートやノーコードツールに蓄積し、簡易なルールベースの推薦（対話AIの一部だけ自動化）と移動手段の空き確認を試作。1自治体・少人数で実証する | AI利用料（対話・音声認識のAPI利用分）とノーコードツールの利用料程度。外注は最小限 |
| ③本開発 | 自然言語対話AI・レコメンドエンジン・移動最適化AIを本格開発し、地域包括支援センター向けの管理画面と自治体向けSaaS基盤を構築する。フレイルリスク予測モデルも組み込む | エンジニアチームへの外注・雇用費用を含め、初期投資として見込む水準（開発・実装タブの見積り前提に準拠）で数か月〜半年分の規模 |
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 基礎自治体の地域包括支援センター センター長または主任介護支援専門員 | 現場の困りごとと通いの場データを把握しており実証協力の起点になる | 自治体HPの地域包括支援センター一覧から電話予約し訪問依頼する |
| 市町村介護保険担当課（高齢福祉課・介護予防担当）の係長級職員 | 地域支援事業費の予算執行権限を持ち導入可否の実質的判断者となる | 包括支援センター経由の紹介、または自治体DX担当課への直接アポ依頼 |
| 市区町村社会福祉協議会の地域福祉活動計画担当者 | 通いの場運営NPO・サロンとの繋がりを持ち面的展開の紹介役になる | 社協の地域福祉係へ電話し「通いの場支援の連携相談」として面談設定 |
| 介護タクシー事業者（福祉輸送事業者）の代表または配車責任者 | 移動マッチング機能の実証パートナーとして空き情報API連携の可否を確認する | 地域の介護タクシー組合・協会経由、または自治体の福祉輸送登録名簿から連絡 |
| 自治体委託のデマンド交通運行事業者（バス・タクシー事業者）担当者 | 運行ダイヤ・予約枠のリアルタイム連携可否が移動最適化機能の実現性を左右する | 自治体の交通政策課に運行事業者名を照会し紹介を受けて訪問 |
| 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 | 『通いの場の参加率向上について無料で実証させてほしい』と伝え、まず担当者ヒアリングの時間を数十分だけもらう |
| 社会福祉協議会経由の紹介 | 地域福祉担当に『通いの場運営者を紹介してほしい』と依頼し、既存の関係性を使って現場の課題感を先に聞かせてもらう |
| 通いの場を運営するNPO・ボランティア団体 | 『参加者が増えずに困っていないか』を聞き、出欠記録の手間を無料で肩代わりする提案から関係を作る |
| 介護タクシー・デマンド交通の運行事業者 | 『送迎の空き時間をうまく使えていない時間帯はあるか』を聞き、送迎マッチングの試験連携を無償で持ちかける |
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（旧・新創業融資制度） | 創業前または創業後まもない法人・個人事業主 | 自治体向けSaaSは初期の開発費と自治体への提案活動に先行資金が必要で、融資合計 780万円 を運転資金・開発初期コストに充てる想定。着金は設立2か月目ごろのため、それまでは自己資金 100万円 で耐える設計にする |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業直後も対象になり得る） | 自治体・地域包括支援センター・社会福祉協議会向けの提案資料作成、展示会出展、ホームページ整備など販路開拓費の一部をカバーできる可能性がある |
| 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（本事業では導入先の自治体・通いの場運営者側が対象になり得る） | 通いの場運営者向けの出欠管理オプションを『IT導入補助金対象ツール』として登録できれば、運営者側の導入コスト負担を下げ契約率50%達成を後押しできる |
| 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） | 生産性向上に資するサービス開発を行う中小企業 | 対話AI・レコメンドエンジン・移動最適化AIといったシステム開発投資の一部を補助対象として活用できる可能性がある（サービス開発型の枠を確認） |
| 自治体の創業支援制度（例: 東京都創業助成事業） | 都道府県・区市町村が定める要件を満たす創業者 | 本社所在地の自治体によって創業助成の有無・要件が異なるため、本店を置く自治体の産業振興課・商工会議所に個別確認する候補として位置づける |
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……
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同じ課題に取り組む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。