Who（誰が）
居宅介護支援事業所のケアマネジャー、住宅改修事業者、福祉用具貸与事業者、地域包括支援センター、自治体介護予防担当者が主な利用者・関与者である
対象とする社会課題：高齢者の身体状況に合わない住宅改修・福祉用具選定による転倒・介護負担の増加
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。
要介護認定を受けた本人や家族は、手すりの位置や段差の解消が本当に今の身体機能に合っているかを判断する手立てを持たない。ケアマネジャーも月に何十件もの担当を抱え、経験と勘だけで住環境の適否を決めている。合わない改修は転倒や再入院につながり、介護給付費も本人の生活の質も損なう。身体状況とデータに基づいた提案を、現場のケアマネジャーの手の届く形で届けたい。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資500万円の申請資料も、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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※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
AIすまい・ケアナビは、ケアマネジャーや家族がスマホで居室・浴室・玄関・階段を撮影し、要介護度や歩行テスト結果を入力するだけで、AIが段差や手すりの有無、床材、動線幅を検出して転倒リスクの高い箇所を特定し、身長・筋力・認知機能に適合する改修・福祉用具プランを概算費用付きで10分以内に提示するサービスです。
ケアマネはオンライン画面でプランを確認・修正し、提携する住宅改修事業者や福祉用具貸与事業者にワンクリックで見積を依頼できます。工事後は再度写真判定で効果を数値化し、3か月後にはAIチャットが本人・家族に生活の変化を確認して再評価を促します。経験と勘に頼っていた住環境アセスメントを標準化し、再改修や再転倒を減らすことを目指します。
要介護・要支援認定者は全国で約690万人おり、そのうち住宅改修費支給制度(上限20万円)の利用者は年間約20万件にとどまるが、実際の身体機能とかけ離れた手すり位置や段差解消工事が行われ再改修が必要になるケースが現場では珍しくない。
ケアマネジャー1人あたり月40件前後の担当件数を抱え、住環境評価や福祉用具の適合判断は経験と勘に依存しがちで、標準化された身体状況アセスメントに基づく提案が行われていない。福祉用具専門相談員・住宅改修事業者・ケアマネの間で情報連携がFAX・紙ベースのままの地域も多く、身体機能の変化(退院後の筋力低下など)に改修内容が追随できていない。結果として、要支援高齢者の家庭内事故の約6割が居室・浴室・階段で発生しており、改修不備による再転倒・再入院が介護給付費を押し上げている。特に独居高齢者や遠方に住む家族は、専門家の訪問調整に数週間かかり、その間に転倒リスクにさらされ続けるという当事者課題がある。
画像解析AIが居室写真から段差高さ・床材種類・手すり設置状況・動線幅を検出し(物体検出・セグメンテーション技術)、身体機能データ(要介護度・下肢筋力・認知スコア)との組み合わせで転倒リスクを予測モデルによりスコアリングする。
レコメンドエンジンが福祉用具・改修工法データベースと照合し、費用対効果と身体適合度を最適化した改修・用具プランを自動生成する。自然言語対話AI(チャットボット)がケアマネ・家族からの質問対応や3か月後の生活状況ヒアリングを行い、回答内容をテキスト解析して再評価トリガーを自動判定する。蓄積された改修前後の写真データと転倒発生記録を用いて予測モデルを継続的に再学習し、地域別・疾患別のリスク予測精度を向上させる。
ケアマネジャーまたは家族がスマホで居室・浴室・玄関・階段を撮影し、対象者の要介護度・既往歴・服薬情報・直近の歩行テスト結果(TUGテスト等)を入力すると、AIが画像から段差・手すり有無・床材・動線幅を検出し、身体機能データと照合して転倒リスクの高い箇所を自動特定する。
AIは福祉用具データベース(車椅子・介護ベッド・歩行器など約3000品目)と改修工法データベースを参照し、対象者の身長・筋力・認知機能に適合する優先順位付きの改修プラン(概算費用付き)を10分以内に生成する。生成されたプランはケアマネジャーがオンライン画面で確認・修正し、提携する住宅改修事業者・福祉用具貸与事業者にワンクリックで見積依頼を送信できる。工事後・用具導入後は再度AIが写真判定を行い、改修効果(段差解消率・手すり適合度)をスコア化してケアプランに反映し、3か月後にはAIチャットが本人・家族に生活動作の変化をヒアリングして再評価を促す仕組みとする。
| 手すり位置不適合による再改修工事費(1件あたり10〜15万円、事業所あたり年間3〜5件発生想定) | 年間30〜75万円 |
| 改修不備による再転倒後の入院・治療費(介護給付費含む、1件あたり50〜100万円) | 年間50〜100万円(1件発生の場合) |
| FAX・紙ベースの情報連携にかかるケアマネ・相談員の往復対応時間(1件あたり30分〜1時間、月40件想定) | 月20〜40時間相当の人件費(時給2,000円換算で月4〜8万円) |
| 遠方家族の現地確認・業者調整にかかる交通費・機会損失(帰省1回あたり交通費2〜3万円) | 年間6〜12万円(帰省2〜4回想定) |
| ケアマネ向けSaaS個人ライセンス | 月額4,000円(1名あたり) |
| 居宅介護支援事業所単位の年間契約(ケアマネ10名想定・割引適用) | 年額432,000円(月額換算3,600円/名) |
| 自治体向け地域リスク分析ダッシュボード(中規模自治体) | 年額150万円〜300万円 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
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。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
ケアマネジャーは1人あたり月40件前後を担当し、住環境評価や福祉用具の適合判断を経験と勘に頼らざるを得ず、身体機能とかけ離れた手すり位置や段差解消工事で再改修が発生している。
福祉用具専門相談員・住宅改修事業者・ケアマネの間の情報連携がFAX・紙ベースの地域も多く、退院後の筋力低下など身体機能の変化に改修内容が追随できていない。結果として要支援高齢者の家庭内事故の約6割が居室・浴室・階段で発生し、改修不備による再転倒・再入院が介護給付費を押し上げている。独居高齢者や遠方家族は専門家の訪問調整に数週間かかり、その間転倒リスクにさらされ続けるという課題がある。
MVPの画像解析AI・プラン生成エンジンは要件が固まりきっておらず精度検証を繰り返すフェーズのため、検証フェーズ(0-6ヶ月)は準委任契約で仕様変更に柔軟に対応できる形が向く。
パイロットで精度80%到達など目標値が明確になった初期導入フェーズ以降は、機能要件を確定させたうえで請負契約に切り替え、納期・品質責任を明確にすることを推奨する。発注時は個人情報保護法・要配慮個人情報の取り扱いに関するセキュリティ要件を仕様書に明記し、AI誤判定時の責任範囲(有資格者確認を必須とする運用)を契約書上も明確化する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 居宅介護支援事業所・地域包括支援センターに所属するケアマネジャー |
| セカンダリ | 利用者本人・家族、住宅改修事業者、福祉用具貸与事業者、自治体の介護予防担当者 |
| 管理 | 事業者側のカスタマーサクセス担当・ドメインエキスパート(介護福祉士・作業療法士)によるプランロジック監修者、システム管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 居室・浴室・玄関・階段の写真撮影/アップロード | スマホで撮影した写真を入力→クラウドに保存→解析対象画像として登録 |
| 身体機能・既往歴データ入力 | 要介護度・既往歴・服薬情報・TUGテスト結果を入力→バリデーション→対象者プロファイルとして保存 |
| 画像解析による住環境検出(AI) | 居室写真を入力→物体検出/セグメンテーションで解析→段差高さ・床材・手すり有無・動線幅を出力 |
| 転倒リスクスコアリング(AI) | 身体機能データと画像検出結果を入力→予測モデルで照合→箇所別転倒リスクスコアを出力 |
| 改修・用具プラン自動生成(レコメンドエンジン) | リスクスコアと福祉用具/工法DBを入力→適合度と費用で最適化→優先順位付きプラン(概算費用付き)を出力 |
| プラン確認・修正画面 | AI生成プランを入力→ケアマネがオンライン画面で編集→確定プランとして保存 |
| 見積依頼ワンクリック送信 | 確定プランを入力→提携事業者への送信処理→見積依頼通知と見積回答を出力 |
| 改修後写真再判定・効果スコアリング | 工事後/導入後写真を入力→AI再判定→段差解消率・手すり適合度スコアを出力 |
| 3か月後チャットボットヒアリング | 本人/家族への質問応答テキストを入力→自然言語解析→再評価要否トリガーを出力 |
| 自治体向け地域リスクダッシュボード | 地域内の改修・リスクデータを入力→集計/可視化処理→住環境リスク地域マップを出力 |
| 予測モデル継続学習・データ蓄積管理 | 改修前後写真と転倒発生記録を入力→モデル再学習→地域別/疾患別リスク予測精度を更新 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | id, role(ケアマネ/家族/事業者/自治体), 氏名, 所属事業所ID, 電話番号, メール, 資格番号 |
care_recipients | id, ケアマネID, 氏名, 生年月日, 要介護度, 既往歴, 服薬情報, 独居フラグ, 住所 |
assessments | id, 対象者ID, 実施日, TUGテスト秒数, 下肢筋力スコア, 認知機能スコア(MMSE等), 記録者ID |
property_photos | id, 対象者ID, 撮影箇所(居室/浴室/玄関/階段), 画像URL, 撮影日, 撮影者ID |
risk_detections | id, 写真ID, 検出項目(段差高さ/床材/手すり有無/動線幅), 数値, リスクスコア, 検出モデルVer |
renovation_plans | id, 対象者ID, 提案項目, 優先順位, 概算費用, ケアマネ修正フラグ, ステータス |
estimate_requests | id, プランID, 送信先事業者ID, 見積金額, 成約フラグ, 成約日, 手数料額 |
products_master | id, 品目区分(用具/工法), 品目名, メーカー, 適合身長範囲, 適合筋力区分, 単価 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・ロール選択画面 |
| 2 | 対象者一覧・検索画面 |
| 3 | 写真撮影アップロード画面 |
| 4 | 身体機能アセスメント入力画面 |
| 5 | AI改修プラン確認修正画面 |
| 6 | 見積依頼・マッチング進捗画面 |
| 7 | 自治体向けリスクダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS S3(住宅画像の大容量保存・低コスト) |
| 2 | PyTorch物体検出モデル(段差・手すり検出の自社学習用) |
| 3 | AWS SageMaker(モデル学習・再学習パイプライン運用) |
| 4 | PostgreSQL(身体機能・改修履歴の構造化データ管理) |
| 5 | React+TypeScript(ケアマネ向け画面の保守性確保) |
| 6 | FastAPI(Python資産を活かした推論API提供) |
| 7 | Dify/LLM API(3か月後ヒアリングチャットボット構築) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| AI改修プラン生成は入力完了から10分以内に完了すること(生成SLA) | AI改修プラン生成は入力完了から10分以内に完了すること(生成SLA) |
| システム可用性は月次99.5%以上を目標とし、月間停止時間3.6時間以内に抑える | システム可用性は月次99.5%以上を目標とし、月間停止時間3.6時間以内に抑える |
| 要配慮個人情報(身体状況・住居画像)は通信・保存ともにAES256相当で暗号化し、アクセスログを6年間保管する | 要配慮個人情報(身体状況・住居画像)は通信・保存ともにAES256相当で暗号化し、アクセスログを6年間保管する |
| AI画像判定に基づく適合プランのケアマネ無修正採用率を2年目までに70%以上とする | AI画像判定に基づく適合プランのケアマネ無修正採用率を2年目までに70%以上とする |
| ピーク時1万ケアマネ同時アクセスを想定し、画面応答時間3秒以内を維持する | ピーク時1万ケアマネ同時アクセスを想定し、画面応答時間3秒以内を維持する |
| データは日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内での復旧を可能とする | データは日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内での復旧を可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | ケアマネジャー数名から居室・浴室の写真と身体状況データを紙またはExcelで受け取り、ドメインエキスパートが手作業でリスク評価と改修プラン案を作成して提示し、内容の妥当性と依頼者の反応を確認する | 人件費相当のみで、外部発注は基本発生させない水準 |
| ②最小システム | 写真アップロードと簡易入力フォームを用意し、既存の画像認識APIを組み合わせて段差・手すり検出の一部を自動化、プラン生成の一部だけをシステム化して精度と使い勝手を検証する | AI利用料と外部APIの利用料程度、外注する場合も数週間〜数か月分の開発費で収まる水準 |
| ③本開発 | 福祉用具・改修工法データベースとの連携、レコメンドエンジン、見積マッチング機能、事業者・自治体向け画面を含む本番SaaSを構築し、複数の事業所で有償契約を開始する | 外注も含め数か月〜半年分規模の開発費用と、アノテーション・データ整備費用が別途必要な水準 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
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……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 地域包括支援センターの センター長・主任ケアマネジャー | パイロット実施の可否と現場の住環境評価の実態を把握するため | 市区町村の高齢福祉課経由で紹介依頼、または直接電話でアポイント打診 |
| 居宅介護支援事業所の管理者(主任介護支援専門員) | ケアマネジャーの月40件業務の実態とSaaS導入の意思決定者だから | 都道府県のケアマネジャー協会・居宅介護支援事業所連絡会経由で紹介 |
| 福祉用具貸与事業者(TAIS登録事業者)の営業責任者 | 福祉用具データベース連携とマッチング手数料モデルの提携交渉のため | 日本福祉用具供給協会・TAISコード登録企業リストから直接アプローチ |
| 住宅改修事業者(バリアフリー工事専門の工務店経営者) | 改修工法データベース監修と見積マッチング提携先確保のため | 自治体の住宅改修施工業者登録名簿・建設業協会経由で紹介依頼 |
| 市区町村 介護保険課(住宅改修費支給・介護予防事業担当) | 自治体ダッシュボード契約と住宅改修支給制度の運用実態確認のため | 介護保険事業計画担当窓口へ地域包括ケア関連の実証事業として打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| ケアマネジャー協会・居宅介護支援事業所の勉強会 | 「住環境評価の標準化について無料で情報提供したい」と協会の研修担当に連絡し、5分程度の事例紹介の場をもらい、その場で個別ヒアリングの約束を取る |
| 地域包括支援センターとの共同実証 | 「精度検証のパイロットに無償で協力してほしい」と持ちかけ、実際の担当ケースで写真とアセスメント入力を試してもらい、担当ケアマネの反応を聞く |
| 福祉用具貸与事業者・住宅改修事業者への提携打診 | 「見積依頼の窓口を増やしたい」という営業側の課題に絡めて、紹介手数料の仕組みを説明し、まず数件のケースで見積対応を試してもらう |
| 介護福祉士・作業療法士のコミュニティ・SNS | 「福祉用具選定の悩みについて話を聞かせてほしい」とダイレクトメッセージで依頼し、オンラインで30分程度のヒアリングをお願いする |
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 新創業融資制度 | 法人設立からまだ実績の少ない創業者（代表者本人の自己資金要件あり） | 自己資金と合わせて開業資金・当初の運転資金を確保する土台になる。本事業では創業融資の合計は 500万円 を想定しており、画像解析AIの開発人件費やドメインエキスパート確保の当初資金に充てられる |
| IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入または開発して業務効率化・生産性向上を図る中小企業・小規模事業者 | ケアマネ向けSaaSや自治体向けダッシュボードの開発・改良にかかるソフトウェア導入費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| ものづくり補助金（革新的サービス・試作開発支援枠等） | 革新的な製品・サービス開発、生産性向上に取り組む中小企業 | 画像解析AIによる転倒リスク検出・改修プラン生成エンジンのプロトタイプ開発や検証フェーズの試作費用の一部に活用できる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者が販路開拓・業務効率化に取り組む場合 | ケアマネジャー協会や居宅介護支援事業所向けの営業資料作成、セミナー開催、パンフレット制作など初期の販路開拓費用に使える可能性がある |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション経由） | 都内で創業予定または創業初期の事業者 | 法人設立後の人件費・広報費・専門家活用費の一部を助成対象にできる可能性があり、地域包括支援センターとのパイロット実施費用の補完に使える |
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。
高齢化・介護領域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的な表示です。