Who（誰が）
従業員300名以上の企業健康保険組合・人事健康経営推進部門、および産業医・保健師が主な利用者となる
対象とする社会課題：健診結果が放置され生活習慣病が悪化する企業従業員問題
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。
年に一度の健診で「要再検査」と分かっても、忙しさと自覚症状のなさから多くの人が受診せずに数年後に倒れる。健保組合も産業医も全員には手が回らない。必要なのは情報ではなく、毎日そばで声をかけ続ける存在。それをAIで再現し、誰も取り残さない保健指導をつくる。
※ 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600万円の申請資料も、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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「ケンコウナビ」は、企業の健康保険組合と従業員向けのAI健康コーチングサービスである。
従業員はスマホアプリで健診結果（血圧・血糖・脂質・BMI等）と日々の食事写真・歩数・体重・睡眠時間を入力するだけで、AIが「先週より塩分摂取が多い食事が3日続いています。今日の夕食は麺類を避けましょう」といった具体的なアドバイスを毎日チャットで届ける。健保組合・産業医は管理画面で全従業員のリスクスコア分布を俯瞰し、AIが高リスクと判定した従業員には保健師面談を自動で予約提案する。年1回の紙通知で終わっていた保健指導を日々の対話に置き換え、特定保健指導の実施率を全国平均27%から45%以上へ引き上げることを目指す。総務・人事担当者は月次ダッシュボードを見るだけで、個別フォローの工数をかけずに全社の健康リスク推移を把握できる。
日本の企業では年1回の定期健診受診率が約90%に達する一方、要再検査・要精密検査と判定された従業員のうち実際に医療機関を受診するのは3〜4割程度に留まる。
特に40〜50代の中間管理職層は業務多忙とストレスを理由に自覚症状がないまま放置し、数年後に脳梗塞や心疾患で長期離脱するケースが後を絶たない。健康保険組合や産業医は数百〜数千人規模の従業員全員に個別フォローする人員も時間も確保できず、保健指導は形骸化した紙の通知や年1回の面談に留まっている。従業員側も「何をどう変えればよいか分からない」「継続する動機がない」という声が多く、行動変容の障壁は情報提供の欠如ではなく継続的な伴走支援の不在にある。厚労省データでは特定保健指導の実施率は全国平均で約27%(2021年度)に留まり、健保組合の医療費適正化計画の達成を阻む最大要因となっている。
AI技術は3層構造で機能する。
第一に予測モデル(勾配ブースティング系)が健診数値の経年推移と生活ログから3年以内の生活習慣病発症リスクスコアを算出し優先介入対象を自動抽出する。第二に自然言語対話AI(LLMベース)が管理栄養士・保健師監修のガイドラインに基づき、個人の食事写真解析(画像認識AI)や活動量データを踏まえた日次アドバイスを生成し、質問への回答や励ましも自然な対話で行う。第三に最適化アルゴリズムが従業員ごとの継続率データを学習し、通知タイミング・文面トーン・目標設定の難易度を個人最適化してエンゲージメント低下を防ぐ。これら全てが健保組合・産業医向けレポート自動生成にも接続され、人手による分析工数を大幅に削減する。
従業員はスマホアプリで健診結果(血圧・血糖・脂質・BMI・肝機能等)と日々の食事写真・歩数・体重・睡眠時間を入力するだけで、AIが個人の検査値推移と生活ログを突き合わせて毎日パーソナライズされたアドバイスをチャット形式で送る。
例えば「先週より塩分摂取が多い食事が3日続いています。今日の夕食は麺類を避け、味噌汁は半分にしてみましょう」といった具体的な行動提案を対話形式で提示し、従業員が返信すると次の提案に反映される双方向コーチング体験を提供する。健保組合・産業医側は管理画面で従業員全体のリスクスコア分布と改善率を俯瞰でき、AIが「要介入」と判定した高リスク者には保健師によるオンライン面談を自動で予約提案する仕組みとする。3ヶ月ごとに健診データを再取込みし、AIが行動変容の効果を数値で可視化してレポート化、産業医面談の資料としてそのまま使える形で出力する。導入企業の総務・人事担当者は月次で全社の健康リスク推移ダッシュボードを確認するだけで、個別フォローの工数をかけずに保健指導の実施率向上を実現できる。
| 脳梗塞・心疾患による長期離脱者の代替要員確保コスト(1名あたり) | 年間約400万円〜600万円 |
| 特定保健指導実施率が低いことによる後期高齢者支援金の加算(健保組合単位) | 年間数百万円〜1,000万円規模 |
| 保健師による紙の通知郵送・個別電話フォローの人件費(400名対応の場合) | 年間約300万円(保健師1名分の工数按分) |
| 生活習慣病悪化による医療費増加分(健保組合の医療費支出) | 1人あたり年間約15万円〜30万円の追加医療費 |
| 従業員向けAIコーチングライセンス(600円/人/月・500名企業) | 月額30万円(年間360万円) |
| 健保組合向け管理ダッシュボードSaaS(被保険者3,000名規模) | 月額50万円(年間600万円) |
| 保健師オンライン面談オプション(高リスク者50名/月想定) | 月額25万円(1件5,000円×50件) |
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……
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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。
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定期健診受診率は約90%に達する一方、要再検査・要精密検査となった従業員の実受診率は3〜4割に留まり、放置された結果が数年後の脳梗塞・心疾患による長期離脱につながっている。
健保組合・産業医は数百〜数千人規模の全従業員に個別フォローする人員も時間も確保できず、保健指導は紙の通知や年1回の面談に留まり形骸化している。従業員側にも「何をどう変えればよいか分からない」「継続する動機がない」という声が多く、行動変容を阻む最大の要因は情報不足ではなく継続的な伴走支援の不在にある。特定保健指導の実施率は全国平均約27%(2021年度)に留まり、健保組合の医療費適正化計画達成の障壁となっている。
MVP開発フェーズはAIアドバイスの精度・継続率検証を伴う探索的要素が強く、要件を事前に確定しきれないため準委任契約が適している。
特にLLMプロンプト設計やリスクスコアモデルのチューニングは、健保組合1〜2社でのPoCを通じて反復改善する前提であり、成果物確定型の請負にはなじまない。一方、Phase2以降の画面追加やAPI連携など要件が明確化した機能拡張部分は請負契約に切り替え、工数と納期を明確にするのが望ましい。発注時は医療情報を扱うためのセキュリティ要件（ISMS/Pマーク準拠）と、医師法・個人情報保護法への対応範囲を契約書に明記し、責任分界点を明確にしておくことが必須である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 企業に勤める従業員（特に要再検査・要精密検査判定を受けた40〜50代の中間管理職層） |
| セカンダリ | 産業医・保健師（高リスク者への面談対応、保健指導の実施） |
| 管理 | 健保組合・企業人事/総務の健康経営推進担当者（全体ダッシュボード閲覧、導入企業管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 健診結果取込機能 | 従業員がPDF/CSVで健診結果(血圧・血糖・脂質・BMI・肝機能)をアップロード→数値を自動抽出→検査値DBに時系列登録 |
| 生活ログ入力機能 | 従業員が食事写真・歩数・体重・睡眠時間をアプリ入力→形式検証→日次ログとしてDB保存 |
| 食事画像解析機能 | 食事写真を入力→画像認識AIが食品種別と塩分・カロリー推定→栄養素構成データを出力 |
| 生活習慣病リスク予測機能 | 健診数値推移と生活ログを入力→勾配ブースティングモデルが3年以内発症リスクを算出→高中低スコアを出力 |
| AI対話コーチング機能 | リスクスコアと直近ログを入力→LLMが監修ガイドライン準拠の日次アドレスを生成→チャットで従業員に送信 |
| 通知タイミング最適化機能 | 個人の継続率・開封履歴を入力→最適化アルゴリズムが通知時刻・文面トーンを算出→配信設定を更新 |
| 高リスク者面談自動予約機能 | AI判定した要介入対象者を入力→保健師の空き枠と照合→オンライン面談日程を自動提案し予約確定 |
| 健保組合向け管理ダッシュボード機能 | 全従業員のリスクスコア・改善率を集計→担当者がWeb画面で分布と推移をグラフ確認 |
| 産業医面談レポート自動生成機能 | 3ヶ月毎の健診再取込データと行動変容ログを入力→AIが効果を数値化→面談用PDFレポートを出力 |
| 健診機関データ連携API機能 | 健診機関システムから受診結果をAPI経由で受信→自動マッピング処理→アプリ側DBへ即時反映 |
| ゲーミフィケーション機能 | 日々の達成状況(歩数目標・食事改善)を入力→条件判定しバッジ付与・チーム対抗戦の順位を更新表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | id, company_id, name, email, birth_date, gender, department, position |
health_checkups | id, user_id, checkup_date, blood_pressure_sys, blood_pressure_dia, blood_sugar, ldl, hdl, bmi, gamma_gtp |
daily_logs | id, user_id, log_date, meal_photo_url, meal_analysis_json, steps, weight, sleep_hours, salt_score |
risk_scores | id, user_id, calculated_date, risk_level, risk_score, disease_category, model_version |
coaching_messages | id, user_id, sent_at, message_type, content, user_reply, reply_at |
companies | id, name, kenpo_id, employee_count, contract_plan, contract_start_date |
health_counselor_sessions | id, user_id, counselor_id, scheduled_at, status, notes, follow_up_flag |
reports | id, company_id, period_start, period_end, improvement_rate, guidance_rate, pdf_url |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・登録画面 |
| 2 | 健診結果入力画面 |
| 3 | 食事写真記録画面 |
| 4 | AIチャット画面 |
| 5 | 個人リスク画面 |
| 6 | 企業管理ダッシュボード |
| 7 | 保健師面談予約画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(医療データのISMS対応実績が豊富) |
| 2 | LightGBM(勾配ブースティングで発症リスク予測) |
| 3 | OpenAI API(対話生成と開発速度の両立) |
| 4 | 画像認識AI(食事写真から栄養素を解析) |
| 5 | React Native(iOS/Android同時開発でコスト圧縮) |
| 6 | PostgreSQL(健診数値の整合性・履歴管理に適合) |
| 7 | Auth0(医療情報アクセスの認証基盤を短期構築) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上(月間停止時間目安2時間以内)を目標とし、AWS等マルチAZ構成で冗長化する | 可用性99.5%以上(月間停止時間目安2時間以内)を目標とし、AWS等マルチAZ構成で冗長化する |
| AIチャット応答は平均3秒以内、画像解析結果は10秒以内に返却する想定 | AIチャット応答は平均3秒以内、画像解析結果は10秒以内に返却する想定 |
| 健診・生活ログ等の個人情報はAES256で暗号化、通信は全てTLS1.2以上を必須とする | 健診・生活ログ等の個人情報はAES256で暗号化、通信は全てTLS1.2以上を必須とする |
| 同時アクセス想定は1万人規模(従業員10万人導入時のピーク3割相当)でスケール設計する | 同時アクセス想定は1万人規模(従業員10万人導入時のピーク3割相当)でスケール設計する |
| ISMS/Pマーク取得を1年目末までに完了し、匿名加工処理を全データ連携経路に適用する | ISMS/Pマーク取得を1年目末までに完了し、匿名加工処理を全データ連携経路に適用する |
| データバックアップは日次実施、保存期間は法定保存要件を踏まえ最低5年間とする | データバックアップは日次実施、保存期間は法定保存要件を踏まえ最低5年間とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 健保組合1社の従業員数名を対象に、健診結果と生活ログをスプレッドシートで手動収集し、保健師役が個別にチャット形式で助言を送って継続するかを確かめる | AI利用料と打合せの交通費程度、外部発注はしない水準 |
| ②最小システム | 既存のチャットツールとLLM APIを組み合わせてアドバイス配信を自動化し、健診データは手動アップロードのみ対応する簡易ダッシュボードを試作して、継続率とアドバイス精度を検証する | 外注で短期間の開発費とAPI利用料、小規模な範囲での発注 |
| ③本開発 | 予測モデル・画像認識AI・保健師面談の自動予約機能・健診機関とのAPI連携・管理ダッシュボードを本格開発し、複数の健保組合へ同時提供できる体制を構築する | 外注や採用を含めた数か月から一年規模の開発投資 |
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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……
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……
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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 |
|---|---|---|
| 従業員500名規模の企業健康保険組合の保健事業担当者(常務理事または保健師リーダー) | PoC受入とデータ提供の意思決定者であり実証実験の第一関門 | 健保連合会主催セミナーや健康経営EXPOの商談ブースで直接名刺交換 |
| 対象企業の専属産業医または契約産業医(内科医) | AIアドバイスの医学的妥当性監修と高リスク者面談運用の合意が必須 | 産業医紹介サービス(産業医科大学同窓会・エムスリーキャリア等)経由で紹介依頼 |
| 健診機関(全国チェーン系人間ドック施設)のシステム連携担当者 | 健診データ自動取込APIの技術要件とデータ提供条件を確認する必要 | 健診機関の法人向け問い合わせ窓口に資料送付後、担当部長にアプローチ |
| 社会保険労務士法人の代表社労士(労務相談で健保組合と接点を持つ層) | 健保組合・企業人事部への紹介ルートを持つ代理店候補として提携交渉 | 全国社会保険労務士会連合会の名簿またはTKC全国会経由で紹介依頼 |
| 健康経営銘柄取得企業の人事・健康経営推進室長 | 特定保健指導実施率向上の予算を持つ直販ターゲットの意思決定者 | 経産省健康経営度調査の認定企業リストから広報部門経由でアプローチ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 健保組合の保健師・産業医への直接打診 | 「特定保健指導の実施率が伸びずお困りではないですか。無償のPoCとして数名分のAI伴走支援を試していただけませんか」と伝え、まずは小さく試してもらう |
| 社会保険労務士法人への協業提案 | 「顧問先の健保組合や人事部に、保健指導の実施率改善策として一緒に提案しませんか。紹介いただければ導入後の紹介料でお返しします」と持ちかける |
| 健康経営優良法人の取得を目指す企業の人事部 | 「健康経営度調査の加点項目である保健指導の実施率向上に、AIコーチングが使えます。認定取得の相談として一度お話を聞かせてください」と切り出す |
| 健診機関の窓口担当者への提携打診 | 「受診後に結果が放置される課題を一緒に解決しませんか。まずはデータ連携なしの手作業でも、御社のお客様企業を1社ご紹介いただけないか」と依頼する |
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 新規開業資金（創業融資） | これから事業を始める人・事業開始後おおむね数年以内の人 | 運転資金の融資額は600万円が上限の枠であり、設立から2か月目ごろの着金を前提に、開発初期の外注費や保健師監修コンテンツ制作費に充てられる候補になる |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 都内で創業を予定している人、または創業から一定期間内の中小企業者 | 賃借料・人件費・広告費などの立ち上げ費用の一部が助成対象となり、代表1名体制の初期コストを補う候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金（日本商工会議所・日本商工会議所連合会） | 小規模事業者（従業員数などの要件あり） | 健保組合・社労士法人への提案資料作成やウェブサイト・展示会出展など販路開拓費用に使える候補になる |
| 信用保証協会の創業関連保証（制度融資） | 創業予定者・創業後まもない事業者 | 日本政策金融公庫の創業融資と並行して、地元金融機関からの追加の資金調達枠を確保する候補になる |
| IT導入補助金（経済産業省・中小企業庁） | ITツールを導入する中小企業（自社ではなく導入企業側が対象になる制度） | 健保組合や企業がケンコウナビを導入する際にこの補助金の対象ツールとして登録できれば、営業時に導入企業側の費用負担を下げる訴求材料になる |
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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医療・ヘルスケア領域の創業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。
※ バッジは閲覧・登録などの自動集計にもとづく相対的な表示です。