Who（誰が）
買い手は介護記録SaaSベンダー、介護施設運営大手法人、医療・ヘルスケアAI企業などで、既存顧客基盤や現場データとのシナジーを重視する立場が中心となる想定。
対象とする社会課題：高齢者施設における看護師・介護職員間の申し送り漏れ・情報伝達不備
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。
夜勤は看護師1名・介護職員2〜3名という薄い体制で回り、口頭と手書きの申し送りだけでは重要な情報が埋没しやすい。誤薬や転倒事故の背景には情報共有の不足があり、新人職員ほど情報不足のまま夜間対応を迫られている。申し送りの質を仕組みで支えることは、利用者の安全と職員の安心を守るために欠かせない。
※ 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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特別養護老人ホームや介護付き有料老人ホームの日勤・夜勤交代時に発生する申し送りを、看護師・介護職員がスマートフォンやタブレットに向かって普段どおり話すだけでAIがリアルタイムに音声認識し、利用者ごとの既往歴・服薬状況・当日のバイタルと紐づけて重要度順に要約した「申し送りカード」を自動生成するサービスです。
生成されたカードには『要注意』『経過観察』『通常』の3段階タグが付き、交代後の職員はタブレットを見るだけで優先度の高い情報を把握でき、さらに『〇〇さんの排泄状況は？』のようにAIに聞き返すことで口頭説明を待たずに詳細を確認できます。夜勤帯の薄い体制でも重要事項の埋没を防ぎ、誤薬や転倒事故につながるヒヤリハットを構造的に減らすことを目指します。
特別養護老人ホームや介護付き有料老人ホームでは、日勤・夜勤の交代時に看護師と介護職員が口頭・手書きノートで申し送りを行うが、記載漏れや表現の曖昧さから服薬指示や状態変化の情報が伝わらず、誤薬や転倒事故につながるケースが後を絶たない。
厚労省の報告でも介護施設の事故報告のうち約2割が情報共有不足に起因するとされ、100床規模の施設では1日あたり30〜50件の申し送り事項が発生するが、記録者のスキルや忙しさにより要約の質が大きく変動する。夜勤帯は看護師1名・介護職員2〜3名という薄い体制が多く、口頭伝達だけでは重要事項が埋没しやすい。既存の介護記録ソフトは入力支援はあるが「何を優先して伝えるか」の判断は人手に依存しており、慢性的な人手不足の中で申し送り品質改善は後回しにされてきた。結果として、新人介護職員ほど情報不足のまま夜間対応を迫られ、離職やヒヤリハットの温床となっている。
音声認識AI（ASR）が現場のノイズ環境下でも介護・医療用語に対応した高精度な文字起こしを行い、自然言語処理AIが発話内容を利用者ごとに構造化・重要度分類して要約を生成する。
時系列データ解析AIがバイタル・食事量・排泄記録の変化パターンを学習し、状態悪化リスクを予測してアラートを出す。対話型AI（チャットボット）が交代後の職員からの質問に対し過去記録・当日要約を根拠に自然文で回答し、記録を読み返す時間を削減する。これらのモデルは施設ごとの記録データで継続的に再学習され、施設特有の利用者傾向・職員の言い回しに適応していく。
看護師・介護職員はスマートフォンやタブレットに向かって通常の口頭申し送りを話すだけで、AIがリアルタイムで音声をテキスト化し、既往歴・服薬状況・当日のバイタル記録と紐づけて重要度順に要約した「申し送りカード」を自動生成する。
交代直前の職員は要約カードをタブレットで確認し、AIとの簡単な対話（「〇〇さんの排泄状況は？」等）で詳細を深掘りできるため、口頭説明を待たずに必要情報へアクセスできる。要約カードには「要注意」「経過観察」「通常」の3段階タグが自動付与され、重要事項の見落としを構造的に防ぐ。さらにAIは過去の記録パターンから状態悪化の兆候（食事量減少と発熱の組み合わせ等）を検知し、申し送り時に注意喚起を追加表示する。管理者向けには週次で申し送り漏れ発生率や職員別の記録傾向をダッシュボード化し、教育・配置改善に活用できる。
| ヒヤリハット対応・報告書作成の職員人件費（月10時間×時給2,500円相当×複数施設） | 年間約120万円 |
| 誤薬・転倒事故発生時の医療対応・行政報告・保険対応コスト | 年間数十万円〜数百万円（事故件数による） |
| 新人職員の情報不足に起因する離職・再採用・再研修コスト（1名あたり約50万円×年間3〜5名） | 年間150〜250万円 |
| 口頭・手書き申し送りの作成・確認にかかる人件費（1日30分×職員数×時給） | 年間約80万円 |
| SaaS月額利用料（100床超プラン） | 月額15万円（年間180万円） |
| 初期導入・研修費（API連携設定＋操作研修） | 一律30万円（初年度のみ） |
| 分析レポートオプション（法人単位） | 月額2万円（年間24万円） |
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100床規模の施設では1日30〜50件の申し送り事項が発生するが、記録者のスキルや忙しさによって要約の質が大きく変動し、記載漏れや表現の曖昧さが誤薬・転倒事故の要因になっている。
夜勤帯は看護師1名・介護職員2〜3名という薄い体制が多く、口頭伝達だけでは重要事項が埋没しやすい。既存の介護記録ソフトは入力支援機能を持つが『何を優先して伝えるか』の判断は人手に依存しており、慢性的な人手不足の中で改善が後回しにされてきた。新人介護職員ほど情報不足のまま夜間対応を迫られる状況が、離職やヒヤリハットの温床となっている。
PoC・モデル検証期（0〜6ヶ月）はAI要約精度や現場適合性が未確定なため、要件変更を前提とした準委任契約が適する。
初期商用化期以降、API連携仕様や画面要件が固まった段階では請負契約に切り替え、成果物と検収基準を明確にすることを推奨する。発注時は音声データの匿名化処理・オンプレミス選択オプションの実装範囲を契約書に明記し、AI要約は『支援』であり最終確認は人間が行う旨の免責条項を必ず盛り込むこと。既存記録システムとのAPI連携は先方ベンダーの仕様変更リスクがあるため、保守フェーズでの追加改修費用の扱いを事前に取り決めておく。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 夜勤・日勤交代時に申し送りを行う看護師・介護職員（特に新人職員） |
| セカンダリ | 施設長・看護主任など運用管理を行う立場の職員 |
| 管理 | ICT担当者・法人本部の管理者（複数施設運営法人の場合は本部担当者） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 音声リアルタイム文字起こし機能 | 看護師・介護職員の口頭音声→ASRで介護医療用語対応の文字起こし→テキスト化発話ログを出力する。 |
| 申し送り要約自動生成機能 | 発話テキストとバイタル記録→NLPで利用者別に要約→申し送りカードを生成する。 |
| 重要度タグ自動付与機能 | 要約内容→重要度分類AIで判定→「要注意/経過観察/通常」タグを付与する。 |
| 状態悪化予兆検知アラート機能 | バイタル・食事量・排泄データ→時系列解析AIで悪化パターン検知→注意喚起を表示する。 |
| 対話型質問応答チャットボット機能 | 職員の質問文→対話AIが過去記録・当日要約を検索→回答文を生成し表示する。 |
| 既存記録システムAPI連携機能 | カイポケ等外部システムのデータ→API経由で同期処理→バイタル・服薬情報を取込む。 |
| 利用者別記録統合プロファイル生成機能 | 発話・バイタル・食事排泄記録→紐付け処理→利用者別統合プロファイルを生成する。 |
| 職員別記録傾向ダッシュボード機能 | 職員別記録データ→集計・可視化処理→週次ダッシュボードを管理者へ表示する。 |
| 月次ヒヤリハット予兆レポート機能 | 過去のヒヤリハット関連データ→傾向分析AI処理→月次予兆レポートをPDF出力する。 |
| 施設別辞書・言い回し継続学習機能 | 施設ごとの発話ログと修正履歴→継続学習パイプライン処理→施設特有辞書モデルを更新する。 |
| 申し送りカード履歴閲覧機能 | 利用者IDと日時範囲→履歴検索処理→過去の申し送りカード一覧を表示する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, bed_count, plan_type, api_connection_type |
staff | staff_id, facility_id, name, role, shift_type, login_id |
residents | resident_id, facility_id, name, birth_date, care_level, history_notes |
medications | medication_id, resident_id, drug_name, dosage, schedule_time, notes |
vitals | vital_id, resident_id, recorded_at, temperature, bp, pulse, spo2 |
handover_records | record_id, resident_id, staff_id, audio_url, transcript_text, recorded_at |
handover_cards | card_id, record_id, summary_text, priority_tag, alert_flag, created_at |
qa_logs | qa_id, card_id, staff_id, question_text, answer_text, asked_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 申し送り録音画面 |
| 3 | 要約カード一覧画面 |
| 4 | 利用者詳細画面 |
| 5 | AI対話質問画面 |
| 6 | 管理者ダッシュボード |
| 7 | 職員研修進捗画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Whisper系ASR(介護用語辞書拡張が容易) |
| 2 | GPT系LLM(要約・対話生成の精度実績) |
| 3 | AWS(医療情報向けセキュリティ認証対応) |
| 4 | PostgreSQL(利用者・記録の関係管理に適合) |
| 5 | FastAPI(Python MLモデルとの連携が容易) |
| 6 | React Native(タブレット・スマホ両対応) |
| 7 | Kubernetes(施設別モデル運用のスケール管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 夜勤帯(22時-6時)を含めシステム稼働率99.5%以上、月間ダウンタイム30分以内を目標とする想定。 |
| 性能 | 性能: 音声発話終了からテキスト化完了まで平均3秒以内、要約生成まで10秒以内を目安とする。 |
| セキュリティ | セキュリティ: 音声・記録データはAES-256で暗号化し、オンプレミス選択オプションを提供する想定。 |
| AI精度 | AI精度: 重要事項検出率95%以上(看護師レビュー基準)、誤検知率5%未満を1年目末までに達成する目標。 |
| 運用 | 運用: データバックアップは日次実施、記録保持期間は介護記録の法定基準に準じ5年間とする。 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 同時アクセス職員数100名時でも画面応答遅延2秒以内を維持する想定。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力施設の職員にスマートフォンで申し送りを録音してもらい、代表者が手作業で文字起こしと要約カードを作成し、看護師にレビューしてもらって要約の型を固める | 交通費と文字起こしの人件費相当のみ |
| ②最小システム | 既存の音声認識APIと汎用の大規模言語モデルAPIを組み合わせ、重要度タグ付きの要約カードを自動生成する簡易プロトタイプを数施設で試用し、精度と現場の反応を測る | AI利用料とプロトタイプ開発の外注費で数か月分の水準 |
| ③本開発 | 三省二庁ガイドラインに沿ったクラウド設計、既存記録システムとのAPI連携、対話型の質問応答機能を実装し、初期の有償導入施設向けに本番運用できる形に仕上げる | エンジニア複数名の外注または採用で数か月〜半年分の水準 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 特別養護老人ホーム・介護付き有料老人ホームの施設長（50〜150床規模） | 導入意思決定者であり現場の申し送り課題の実態と予算感を把握できる | 地域の介護福祉士会や社会福祉法人協議会の紹介、または直接電話・訪問でアプローチ |
| 対象施設の看護主任・看護師長 | 服薬・バイタル情報の重要度判断基準を握る現場のキーパーソンでPoC協力者になる | 施設長訪問時に同席依頼、または看護協会の研修会・勉強会で接点を作る |
| 介護記録システムベンダー（カイポケ、ケアコラボ等）の事業開発・アライアンス担当者 | API連携の実現可否と提携条件を早期に確認し導入負担を下げる設計に反映する | 介護ICT系展示会（CareTEX等）や各社の問い合わせ窓口からアライアンス相談を申請 |
| 地域包括支援センターまたは介護福祉士会の事務局担当者 | 地域内の施設への紹介・法人内研修会の場を提供してもらえる営業チャネル | 都道府県介護福祉士会の事務局に電話し会員向け勉強会での説明機会を依頼 |
| 医療・介護向け音声認識エンジンベンダーの技術ライセンス担当者 | 介護・医療用語対応の高精度ASRを短期間で確保するための技術提携先候補 | AMI/NICTなど音声認識研究機関経由、または展示会・技術カンファレンスで接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元同僚・知人看護師への直接連絡 | 「夜勤の申し送りで困っていることを聞かせてほしい、開発中のツールを無料で試してもらえないか」と個別に連絡し、施設長への紹介を依頼する |
| 地域の介護福祉士会の勉強会 | 会の事務局に「申し送り改善の実例を紹介したい」と申し出て、5分程度のミニ発表枠をもらいその場で試用希望者を募る |
| 介護記録システムベンダーの営業担当 | API連携先候補の営業担当に「連携先施設の中で申し送りに課題を持つところを紹介してほしい」と依頼し同行訪問する |
| 地域包括支援センター経由の紹介 | センター職員に「ヒヤリハットに悩む施設があれば無償トライアルを案内してほしい」と伝え、チラシ一枚を預ける |
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 | 法人設立から間もない代表者（自己資金 100万円 を投じて開業する創業者） | 運転資金の融資枠として利用でき、この事業では融資総額 500万円 を開発人件費とクラウド利用料の当面の運転資金に充てる想定になる |
| 信用保証協会 創業関連保証制度 | 創業前後で金融機関からの借入に保証を必要とする法人 | 公庫融資に加えて地元金融機関からの追加調達を狙う場合、保証付き融資として資金調達の選択肢を広げられる |
| 小規模事業者持続化補助金（創業枠） | 小規模で創業したばかりの事業者 | 介護施設向け営業資料の制作や展示会出展など、初期の販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・提供する中小企業・小規模事業者 | 自社SaaSを介護記録システムとしてIT導入補助金の対象ツールに登録できれば、導入施設側の初期費用負担を下げる営業材料になる |
| 地域医療介護総合確保基金を活用した介護ロボット・ICT導入支援事業（都道府県実施） | 介護ロボット・ICT機器を導入する介護施設（施設側が申請者） | 自社サービスの導入コストを施設側がこの支援を使って負担軽減できれば、導入の意思決定を後押しできる |
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。
同じ介護・高齢化領域に挑む仲間がコミュニティで待っています。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。