Who（誰が）
訪問看護ステーション・在宅療養支援診療所・在宅酸素供給業者を主要顧客とし、独居や高齢夫婦世帯のHOT・人工呼吸器利用者とその家族が受益者となる。
対象とする社会課題：在宅酸素・人工呼吸器利用者の機器トラブルと重症化を防ぐ体制不足
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。
在宅酸素や人工呼吸器を使う方の多くは高齢者や独居世帯で、異常に気づく仕組みが本人の自己判断と月1〜2回の巡回に依存している。アラームが鳴っても様子見に終わり、救急搬送で初めて悪化に気づくことも少なくない。機器を使うだけで見守られる仕組みを作ることは、患者本人だけでなく家族と看護師の負担を同時に減らす道だと考えている。
※ 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。
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レスピケアAIは、在宅酸素療法(HOT)・在宅人工呼吸器(TPPV/NPPV)を使う患者宅の機器に後付けIoTセンサーを取り付け、SpO2・流量・脈拍・アラーム履歴を15分おきにクラウド収集し、AIが個人ごとの平常値からの逸脱を検知するサービスです。
異常兆候を検知すると音声対話AIが患者本人に電話で体調を聞き取り、生体データと回答を統合して緊急度を3〜5段階でスコアリング、高リスク時は24時間看護師コールセンターへ即時エスカレーションします。看護師は専用管理画面でAIが生成した状態サマリーを見ながら電話・訪問要否を判断し、家族やケアマネジャーはスマホアプリで日次の悪化リスクスコアを確認できます。患者本人は機器をこれまで通り使うだけで、操作なしに見守りを受けられます。
在宅酸素療法(HOT)利用者は国内推計約17万人、在宅人工呼吸器(TPPV/NPPV)利用者は約3万人とされ、高齢化とCOPD・神経筋疾患患者の増加により年々拡大している。
多くは独居や高齢夫婦世帯で、機器のアラーム対応や酸素残量管理、フィルター交換などを本人・家族の自己判断に頼っており、訪問看護師や在宅医の巡回は月1〜2回程度にとどまる。実際、機器トラブルや装着不良、体調悪化の兆候に気づかず救急搬送に至るケースが後を絶たず、地方では専門医療者不足により異常の早期発見体制が特に脆弱である。既存の遠隔モニタリングサービスは機器メーカー各社が個別提供しているが、データが分断され異常予測やトリアージ機能を持たないため、アラームが鳴っても「様子見」判断に終始しがちである。当事者である60〜80代の患者本人はITリテラシーが低いことが多く、家族や訪問看護師の負担軽減と、専門医が介在すべき緊急度の見極めを両立する仕組みが求められている。
時系列異常検知AIがSpO2・流量・アラーム頻度から個人ベースラインを学習し、統計的逸脱や悪化トレンドを検知する。
自然言語対話AIが電話音声で症状聴取を行い、テキスト化した回答をルールベース+機械学習トリアージモデルに入力して緊急度を3〜5段階でスコアリングする。予測モデルは過去の増悪パターン(呼吸数上昇→SpO2低下→アラーム多発の順序など)を学習し、48時間以内の急性増悪リスクを算出して看護師の優先対応順位付けに活用する。看護師・医師向けには自然言語生成AIが患者ごとの状態変化を要約したレポートを自動作成し、訪問時の申し送り作成時間を削減する。
患者宅の酸素濃縮器・人工呼吸器・パルスオキシメーターにIoTセンサーを後付けし、稼働データ(流量・SpO2・脈拍・アラーム履歴・バッテリー残量)を15分おきにクラウドへ送信する。
AIが個人ごとの平常値からの逸脱を検知すると、まず音声対話AIが患者本人に電話またはスマートスピーカー経由で体調ヒアリングを行い、回答内容と生体データを統合してトリアージレベルを判定する。緊急度が高いと判定された場合は看護師コールセンターへ即時エスカレーションし、看護師が電話または訪問要否を判断、必要に応じて主治医・救急連携先に情報を引き継ぐ。家族・ケアマネジャー向けアプリでは日次の状態サマリーとAIによる悪化リスクスコアを提示し、月次の訪問看護計画作成を支援する。患者本人は特別な操作を必要とせず、これまで通り機器を使うだけで見守りを受けられる体験となる。
| SpO2低下等の見逃しによる救急搬送1回あたりの医療費(自己負担分、年間1〜2回発生想定) | 年額 60,000〜160,000円 |
| 訪問看護ステーションの夜間・休日緊急訪問対応(人件費、月2〜3回発生想定) | 月額 15,000〜25,000円相当(看護師時給2,500円×2時間×2〜3回) |
| 家族が予防的に駆けつけるための有給消化・移動コスト(月1〜2回) | 月額 20,000〜30,000円相当 |
| 重症化による入院(平均1〜2週間)の自己負担分(年1回発生想定) | 年額 50,000〜150,000円 |
| モニタリングSaaS利用料(訪問看護ステーション向け、患者1人あたり) | 月額 4,000〜6,000円 |
| 看護師コールセンター代行料(契約施設あたり) | 月額 150,000〜300,000円 |
| 家族向け見守りアプリ(自費オプション) | 月額 980円 |
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在宅酸素・人工呼吸器利用者は月1〜2回の訪問看護・往診でしか専門職の目が届かず、機器アラームや酸素残量、フィルター交換の判断を高齢の本人・家族の自己判断に委ねているのが実情である。
既存の遠隔モニタリングは機器メーカーごとにデータが分断され、異常予測やトリアージ機能を持たないため「アラームが鳴っても様子見」に終始し、結果として救急搬送に至るケースが後を絶たない。地方では専門医療者不足がさらに深刻で、異常の早期発見体制そのものが脆弱な状態にある。24時間365日、人力だけで全患者を監視するのは訪問看護ステーションの人員体制上不可能であり、AIによる一次スクリーニングと看護師による最終判断を組み合わせる仕組みが必要とされている。
実証フェーズ(0〜6ヶ月)はセンサー連携方式やトリアージロジックの仕様が固まっていないため準委任契約とし、患者50名規模での検証を通じて要件を確定させることを推奨する。
パイロット拡大フェーズ以降、画面仕様・API仕様が明確になった機能単位(コールセンター管理画面、家族向けアプリ等)は請負契約に切り替えて工数と納期を確定させるのが望ましい。ただし異常検知AIやトリアージモデルは継続学習・チューニングが前提のため、モデル改善部分は成果物確定が難しく準委任での保守契約が適する。薬機法対応(センサーの非医療機器該当性確認、既存承認機器との接続仕様)は発注前に必ず社内法務・PMDA相談窓口でのすり合わせを行い、仕様書に反映してから契約すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 訪問看護ステーション・在宅療養支援診療所の看護師(コールセンターでのトリアージ対応、状態確認、訪問要否判断を行う) |
| セカンダリ | 患者の家族・ケアマネジャー(見守りアプリで日次サマリーとリスクスコアを閲覧)、患者本人(機器を通常通り使用するのみで能動的操作は不要) |
| 管理 | レスピケアAI運営会社のオペレーション管理者(契約事業所管理、コールセンター運用統括、AIモデル精度モニタリングを担当) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| センサーデータ収集機能 | 酸素濃縮器・呼吸器・SpO2機器→15分毎にIoTセンサーが計測→クラウドへ送信 |
| 個人ベースライン学習機能 | 患者ごとの過去30日分生体データ→時系列異常検知AIが学習→平常値レンジを生成 |
| 異常逸脱検知機能 | リアルタイム生体データ→ベースラインと比較し統計的逸脱を判定→アラート発報 |
| 音声対話ヒアリング機能 | アラート発報→対話AIが電話・スマートスピーカーで症状聴取→回答をテキスト化 |
| AIトリアージ判定機能 | 生体データ+聴取テキスト→ルールベース+機械学習モデルが判定→緊急度3〜5段階スコア出力 |
| 急性増悪リスク予測機能 | 過去の増悪パターン系列データ→予測モデルが48時間以内リスクを算出→優先対応順位を生成 |
| 看護師コールセンター連携機能 | 高緊急度スコア→看護師端末へ即時通知→電話・訪問要否の最終判断を記録 |
| 医師・救急連携エスカレーション機能 | 看護師の重症判断→主治医・救急連携先へ患者情報を引き継ぎ→対応履歴を保存 |
| 状態サマリー自動生成機能 | 日次の生体データとトリアージ履歴→自然言語生成AIが要約→家族・ケアマネアプリへ配信 |
| 訪問看護計画支援機能 | 月次の悪化リスクスコア推移→AIがレポート化→訪問看護計画立案画面に表示 |
| 匿名化データライセンス提供機能 | 蓄積した生体・増悪データ→匿名化処理し統計加工→機器メーカー向けデータセットとして出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
patients | patient_id, name, birth_date, address, diagnosis, care_level, family_contact_id, station_id |
devices | device_id, patient_id, device_type, maker, model_no, install_date, sensor_status |
vital_logs | log_id, device_id, timestamp, spo2, pulse, flow_rate, battery_level, alarm_flag |
alarm_events | alarm_id, device_id, occurred_at, alarm_type, resolved_flag, resolved_at |
triage_results | triage_id, patient_id, log_id, ai_score, risk_level, dialogue_summary, judged_at |
nurse_responses | response_id, triage_id, nurse_id, action_type, visit_required, comment, responded_at |
contracted_stations | station_id, name, address, contract_plan, monthly_fee, contract_start_date |
family_app_users | user_id, patient_id, relation, phone, subscription_status, plan_type |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 患者一覧・状態サマリー |
| 2 | 患者詳細バイタル推移画面 |
| 3 | アラーム・トリアージ一覧 |
| 4 | 看護師対応記録入力画面 |
| 5 | 家族向け見守りホーム画面 |
| 6 | 訪問看護計画作成支援画面 |
| 7 | 契約事業所管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core(センサーデータ収集の実績豊富) |
| 2 | TimescaleDB(バイタル時系列データの高速蓄積・集計) |
| 3 | Twilio(電話発信・音声対話自動化に対応) |
| 4 | PyTorch(異常検知・トリアージモデル構築) |
| 5 | OpenAI API(看護師向け状態要約レポート自動生成) |
| 6 | Auth0(医療者・家族向け認証基盤の迅速構築) |
| 7 | AWS(医療情報ガイドライン準拠のクラウド実績) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 看護師コールセンター連携系は稼働率99.9%以上(年間停止8.7時間以内)を目標とする |
| 性能 | 性能: 異常検知からアラート発報までの処理遅延を平均30秒以内、最大2分以内とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 生体データは医療情報ガイドライン(3省2ガイドライン)準拠で暗号化保存・通信をTLS1.2以上で実施 |
| データ保持 | データ保持: 患者生体データとトリアージ履歴は最低5年間保存し、増悪予測モデル再学習に月次で活用 |
| 拡張性 | 拡張性: 契約事業所300件・利用者5,000名規模まで水平スケール可能なクラウド構成とする |
| 監視・運用 | 監視・運用: センサー通信断・バッテリー低下は自動検知し1時間以内に運用担当者へ通知する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 市販のパルスオキシメーターの値を家族や訪問看護師に紙やチャットで手動報告してもらい、異常時の連絡フローと看護師の判断基準を人手だけで検証する。 | 交通費と通話料程度／外部発注なし |
| ②最小システム | 既存センサーとクラウドを簡易連携し、SpO2・流量の逸脱をダッシュボードで可視化。トリアージは看護師が目視判断し、AIは参考スコアのみ表示する段階に留める。 | クラウド利用料とセンサー機材代のみ／小規模な外注で数週間分 |
| ③本開発 | 自然言語対話AIによる電話ヒアリング、機械学習トリアージモデル、看護師コールセンターとの連携システムを構築し、薬機法上の非該当設計を確認しつつ本番運用に耐える基盤にする。 | 外部発注で数か月分の開発費とPMDA事前相談の専門家費用 |
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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……
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 |
|---|---|---|
| 在宅呼吸ケア実績のある訪問看護ステーションの管理者(看護師) | 実証フェーズの患者50名確保と現場運用フローの検証に不可欠 | 都道府県看護協会・訪問看護連絡協議会経由で在宅呼吸療法対応事業所を紹介依頼 |
| 在宅療養支援診療所(在支診)の医師で在宅酸素・人工呼吸器管理を行う開業医 | トリアージ判定後の医療連携先確保とAI判定精度の医学的妥当性検証のため | 地域医師会の在宅医療連携拠点事業窓口や在宅医療学会の名簿から紹介依頼 |
| 在宅酸素供給業者の在宅医療事業部担当者(帝人ファーマ・フクダ電子等) | 機器一体型OEM提携と既存レンタル契約への上乗せ導入を実現するため | 在宅医療機器展示会(国際モダンホスピタルショウ等)や業界団体経由で接点獲得 |
| PMDA(医薬品医療機器総合機構)の医療機器該当性相談窓口担当者 | センサー機器・AIソフトウェアの薬機法上の該当性を早期に確認するため | PMDAの薬事戦略相談・対面助言制度をウェブサイトから申込み |
| 地域医師会の在宅医療担当理事または在宅医療連携拠点の事務局担当者 | 地域の在宅医療ネットワークへの参入と救急連携先の確保のため | 実証予定地域の医師会事務局へ在宅医療連携相談として訪問依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 訪問看護ステーションへの直接訪問 | 管理者宛に「在宅酸素・人工呼吸器利用者の急変対応の負担を減らす見守りの実証にご協力いただけないか」と伝え、無償トライアルとして数名規模の患者から始めさせてもらう。 |
| 在宅療養支援診療所の医師への紹介依頼 | 地域の在宅医に「重症化の早期発見に使えるかを一緒に検証してほしい」と相談し、担当患者のうち協力可能な数名を紹介してもらう。 |
| 酸素供給業者の営業担当への同行提案 | 既存の月次訪問業務に「センサーを付けるだけで異常が早くわかる仕組みを試してみないか」と提案し、既契約の患者宅への同行導入をお願いする。 |
| COPD・神経筋疾患の患者会での説明会 | 患者会の勉強会に登壇させてもらい「機器操作は不要で、これまで通り使うだけで見守りが受けられる」実証への参加希望者を募る。 |
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） | 法人設立から間もない代表者（自己資金要件あり） | 運転資金として融資合計 880万円 を想定でき、センサー機器の初期在庫や看護師採用前の人件費の立て替えに充当できるため候補になる。設備資金は別枠で申請可能。 |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定または創業から間もない中小企業・個人事業主 | 人件費や広告費、専門家謝金などが対象経費に含まれるため、訪問看護ステーションへの営業活動や看護師コールセンター立ち上げの初期費用の一部をカバーできる可能性がある。 |
| 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） | 革新的なサービス・試作品開発を行う中小企業 | IoTセンサーの後付け機器や異常検知AIのプロトタイプ開発費、クラウド基盤構築費が対象経費になり得るため、実証フェーズの設備投資で活用を検討できる。 |
| 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 | 訪問看護ステーション側が導入する家族向けアプリやモニタリングダッシュボードを「ITツール」として登録できれば、顧客側の導入コスト負担を下げる提案材料になる。 |
| AMED（日本医療研究開発機構）医工連携事業化推進事業等の医療機器開発関連事業 | 医療機器・SaMD関連の研究開発を行う企業・医療機関との連携体 | トリアージAIの薬機法対応やPMDA相談を見据えた臨床データ収集・研究開発費の助成対象になり得るため、SaMD該当性検討段階からの活用を検討する価値がある。 |
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・ヘルスケア領域の創業者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。