Who（誰が）
全国約900の郡市区医師会・約320の歯科医師会事務局担当者、および休日夜間急患センターを運営する自治体職員
対象とする社会課題：地域の休日夜間診療当番を医師会がAIで公平・持続可能に組む仕組み
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。
休日夜間の診療当番は、60代の担当者が電話とExcelで年間何百人分もの希望と不満を抱えながら組んでいる。公平性への不満は医師の離脱を招き、当番の担い手そのものが減っていく。この「見えない事務負担」を放置すれば、地域医療は当番医不在という形で静かに壊れていく。AIが公平性の計算と連絡調整を肩代わりすることで、担当者は総会説明と地域との対話に時間を戻せる。
※ 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公平当番くん」は、郡市区医師会の休日夜間診療当番表をAIが自動で組むクラウドサービスです。
事務局担当者は医師の名簿・休診希望・診療科目・診療所住所をCSVで取り込むだけで、AIが年間当番回数の偏り、移動距離、連続当番を同時に考慮した当番表を数分で生成します。担当者は画面上でドラッグ&ドロップして微調整し確定するだけで、月20〜40時間かかっていた手作業が月2時間程度に減ります。医師本人はLINEで「来月第2日曜は休みたい」と話すだけで希望が反映され、急な体調不良時はAIが代替医師を優先度順に提示します。年度末には公平性レポートが自動生成され、総会説明資料にそのまま使えます。
全国約900の郡市区医師会は輪番制で休日夜間急患診療所や在宅当番医制を運営しているが、担当者(多くは60代の開業医の事務スタッフや副会長)がExcelと電話連絡で年間200〜400名の医師・歯科医師の当番表を手作業で組んでいる。
高齢診療所の閉院や医師の高齢化により当番可能な医師が減少する一方、公平性への不満(特定の医師に集中する、遠方の診療所に負担が偏る)から離脱者が増え、当番調整に月20〜40時間を割く担当者も多い。個人の休診希望・専門科・診療所間の距離・過去の当番回数といった条件が絡み合い、人手での最適化には限界がある。実際に厚労省の調査でも夜間休日診療体制の維持困難を訴える医師会が増加しており、当番医不在による救急搬送の遠隔化や地域医療崩壊のリスクが顕在化している。担当者の高齢化・なり手不足により、この「見えない事務負担」自体が医師会運営の存続を脅かしている。
①自然言語処理AIがLINE/チャット経由で医師からの休診希望・体調不良連絡を解析し構造化データに変換する。
②組合せ最適化AI(整数計画法+機械学習による重み調整)が公平性・距離・希望反映率を多目的最適化し当番表を自動生成する。③予測モデルが過去の欠勤・交代発生パターンを学習し、直前キャンセルが起きやすい日程に予備要員を自動アサインする。④生成AIが公平性レポートや総会向け説明文を自動作成し、担当者の資料作成負担を削減する。
医師会事務局担当者がクラウド管理画面に、対象医師・歯科医師のリスト、休診希望日、過去の当番実績、診療所の住所・診療科目をCSVまたは既存名簿から取り込む。
AIが数理最適化エンジンで「年間当番回数の偏差を最小化」「移動距離・連続当番の回避」「個人の休診希望を最大限反映」という複数条件を同時に満たす当番表を数分で自動生成し、担当者は画面上でドラッグ&ドロップで微調整するだけで確定できる。医師本人は専用LINE/アプリチャットボットに話しかけるだけで自分の希望休診日を伝えられ、AIが自然言語で希望を解釈して条件データに反映する。当番表確定後は自動でリマインド通知・交代依頼のマッチング(急な体調不良時にAIが代替可能な医師を優先度順に提示)まで行い、担当者の電話連絡業務をほぼゼロにする。年度末には「当番回数・移動距離・希望反映率」の公平性レポートを自動出力し、総会での説明資料としてそのまま使える。
| 事務局担当者の当番表作成・電話連絡人件費（月20〜40時間×時給2,500円換算） | 年間約60万円〜120万円 |
| 急な欠員発生時の代替医師確保のための謝礼上乗せ・緊急応援対応費 | 年間約15万円〜30万円 |
| 公平性不満による苦情対応・離脱医師の再勧誘に費やす理事・事務局の稼働コスト | 年間約10万円〜20万円相当（工数換算） |
| 紙・FAXでの当番表配布、名簿更新の印刷・郵送費 | 年間約5万円〜10万円 |
| SaaS年間利用料（登録医師200〜300名規模の医師会） | 年額70万円（月換算約5.8万円） |
| 初期導入・移行支援費（名簿移行＋チャットボット設定、初年度のみ） | 一律30万円 |
| 代替医師マッチングオプション | 月額5万円（年額60万円） |
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。
郡市区医師会の当番調整担当者は60代の開業医事務スタッフや副会長が多く、Excelと電話で年間200〜400名分の当番表を手作業で組んでおり、月20〜40時間の負担が常態化している。
休診希望・専門科・診療所間の距離・過去の当番回数が絡み合うため人手での最適化には限界があり、特定医師への集中や不公平感から離脱者が増えている担当者の高齢化となり手不足により、この事務負担自体が医師会運営の継続を脅かしており、放置すれば当番医不在による救急搬送の遠隔化・地域医療崩壊につながる。
MVPの最適化エンジンとチャットボットは仕様が固まりにくく、PoCでの精度検証・要件変更が前提となるため準委任契約が向いている。
ただし公平性レポートのフォーマットや名簿取込機能など要件が明確な部分は請負での個別発注も検討できる。医師会側の総会承認プロセスに伴う仕様変更・スケジュール遅延が発生しやすいため、契約時に変更管理の手続きと追加費用の扱いを明文化しておくことが重要である。個人情報を扱うため、委託先のセキュリティ体制(ISMS取得状況等)を契約前に確認し、業務委託契約に秘密保持・データ削除条項を必ず含める。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 郡市区医師会・歯科医師会の当番調整担当者（事務局スタッフ・副会長） |
| セカンダリ | 当番を担当する医師・歯科医師本人（LINEで希望連絡・通知受領） |
| 管理 | 医師会事務局長・システム管理者（権限管理、最終当番表確定、公平性レポート出力） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 名簿・データ取込機能 | CSV名簿(氏名・診療科・住所・当番実績)を入力→形式検証→当番マスタDBへ登録 |
| LINEチャットボット休診希望受付機能(AI①自然言語処理) | 医師のLINEメッセージ(休診希望・体調不良)を入力→自然言語解析→構造化データに変換し希望DBへ登録 |
| 当番表自動生成機能(AI②数理最適化) | 医師リスト・休診希望・過去実績・診療所距離を入力→整数計画法で多目的最適化→年間当番表を出力 |
| 手動調整・確定機能 | 自動生成当番表を入力→担当者がドラッグ&ドロップで微調整→確定当番表として保存・公開 |
| 欠員予測・予備要員自動アサイン機能(AI③予測モデル) | 過去の欠勤・交代履歴を入力→機械学習で直前キャンセル率を予測→高リスク日に予備医師を自動アサイン |
| 代替医師マッチング機能 | 急な欠勤連絡を入力→代替可能医師を優先度順に抽出→担当者へ候補リストを提示し交代確定 |
| 自動リマインド・通知機能 | 確定当番表・当番日を入力→前日/前週に自動判定→LINE/メールで対象医師へ通知送信 |
| 公平性レポート自動生成機能(AI④生成AI) | 当番回数・移動距離・希望反映率データを入力→生成AIが集計・分析→公平性レポートPDFを出力 |
| 総会向け説明資料自動生成機能(AI④生成AI) | 公平性レポート・当番表データを入力→生成AIが総会向け説明文を作成→資料ファイルを出力 |
| 自治体向け体制分析レポート出力機能 | 複数医師会の稼働・欠員データを入力→傾向分析→自治体向け救急医療体制レポートを出力 |
| アクセス権限・利用者管理機能 | 利用者ID・役割(担当者/医師/自治体)を入力→権限判定→機能・データ閲覧範囲を制御 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
medical_associations | association_id, name, prefecture, member_count, contract_plan, contract_status |
doctors | doctor_id, association_id, name, specialty, clinic_id, line_user_id, employment_status |
clinics | clinic_id, name, address, latitude, longitude, phone, department |
duty_schedules | schedule_id, association_id, period_start, period_end, status, generated_at |
duty_assignments | assignment_id, schedule_id, doctor_id, duty_date, clinic_id, distance_km, confirmed_flag |
leave_requests | request_id, doctor_id, requested_date, reason_text, parsed_status, created_at |
substitute_requests | substitute_id, assignment_id, requester_doctor_id, candidate_doctor_id, priority_score, status |
fairness_reports | report_id, association_id, period, duty_count_variance, avg_distance, request_reflect_rate |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・団体選択画面 |
| 2 | 医師・診療所名簿管理 |
| 3 | 休診希望一覧・編集 |
| 4 | 当番表自動生成・調整 |
| 5 | チャット連携設定画面 |
| 6 | 代替医師マッチング画面 |
| 7 | 公平性レポート出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(医療情報ガイドライン準拠のクラウド基盤) |
| 2 | PostgreSQL(当番実績・履行データの関係管理に適合) |
| 3 | Python+OR-Tools(整数計画法による多目的最適化) |
| 4 | LINE Messaging API(医師との連絡チャネルとして普及率が高い) |
| 5 | OpenAI API(休診希望の自然言語解析・レポート文生成) |
| 6 | Auth0(医師会単位のアクセス権限管理・認証) |
| 7 | Terraform(ISMS対応の環境構築・変更管理の証跡確保) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基盤の稼働率99.5%以上(月間ダウンタイム3.6時間以内)を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: 登録医師300名規模での当番表自動生成処理を5分以内で完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS(ISO27001)取得を前提とし、全通信をTLS1.2以上で暗号化 |
| データ保護 | データ保護: 医師個人情報(連絡先・休診希望)は保存時AES-256暗号化、アクセスログを1年間保持 |
| 運用 | 運用: 障害発生時は1時間以内に一次対応を開始、RTO4時間・RPO1時間を目標とする想定 |
| バックアップ | バックアップ: DBは日次フルバックアップ+1時間毎差分バックアップ、保持期間90日で運用 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 2〜3医師会の実際の名簿・休診希望・過去の当番実績をExcelとヒアリングで受け取り、担当者と一緒に手作業で最適化ロジックの重み付けを検証し、公平性レポートの雛形を紙で確認する | 外注は使わず、AI利用料と訪問の交通費程度 |
| ②最小システム | ノーコード/ローコードのフォームとチャットボットで休診希望を集め、簡易な最適化エンジン（表計算ベースのアルゴリズム）で当番表を自動生成し、担当者がドラッグ&ドロップで修正できるかを確認する | 外注で数か月分の開発費、クラウド利用料は月額数万円台の水準 |
| ③本開発 | 組合せ最適化AIと欠勤予測モデルを本格実装し、ISMS取得・アクセス権限管理・暗号化通信などセキュリティ体制を整備したうえで有償契約の医師会に提供する | 初期投資として大きめの外注・人件費がかかる段階。詳細は開発・実装タブを参照 |
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 |
|---|---|---|
| 郡市区医師会の事務局長または当番医制担当の事務局職員 | 実際にExcelと電話で当番表を組む当事者であり、現場の業務フローと不満点を把握できる | 都道府県医師会のHPで郡市区医師会の連絡先を調べ、事務局宛に電話・PoC提案書を送付 |
| 医師会の副会長または当番医制担当理事(開業医) | 総会承認の決裁権者に近く、公平性への不満の実態と導入意思決定の勘所を握る | 事務局長からの紹介、または地域医師会の学術講演会・懇親会で名刺交換 |
| 都道府県医師会連合会の情報システム担当理事・事務局 | 傘下の郡市区医師会への横展開・代理店提携の窓口となり、導入の信頼性を担保できる | 都道府県医師会の総会・情報化推進委員会にオブザーバー参加を依頼して接点を作る |
| 医師会向け電子カルテ・レセプトベンダーの営業責任者 | 既存の医師会向け名簿・会員管理システムとの連携先候補で、代理店提携の即戦力になる | 医療情報学会や医療IT展示会(HEALTHCARE IT展等)のブースで名刺交換し商談設定 |
| 休日夜間急患診療所を運営する自治体の健康福祉部医務主管課職員 | 指定管理者制の急患センター運営者として、体制分析レポートの購入主体になり得る | 自治体の地域医療構想会議・救急医療対策協議会の公開資料から担当課を特定し面談依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 医師会事務局OB・OGの人脈 | 元医師会事務局長や副会長経験者に「当番表作成の悩みを聞かせてほしい、無償でPoCをやらせてほしい」と直接紹介を依頼する |
| 都道府県医師会主催の研修会・地区連絡会 | 情報交換会に参加者として同席し「事務局の負担軽減の話を聞きたい」と声をかけ、後日ヒアリングの約束を取る |
| 医師会向け電子カルテ・レセプトベンダーとの提携紹介 | 既存ベンダーの営業担当に「当番表機能だけ足りない医師会があれば繋いでほしい」と依頼し紹介料や代理店契約を提案する |
| 地域医療連携推進法人・自治体の急患センター担当窓口 | 自治体の医療政策課に「休日夜間診療体制の担当者を紹介してほしい」と問い合わせ、体制分析レポートの話から入る |
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（新創業融資制度） | 創業したばかりの法人・個人事業主 | 自己資金100万円に加えて運転資金の融資（合計500万円が候補）を受けられ、ISMS取得やアルゴリズム開発費など創業初期の先行投資に充てられる想定 |
| 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（この場合は導入先の医師会側が対象になりうる） | 医師会がSaaS利用料・初期導入費を補助対象として申請できれば、導入ハードルが下がり営業がしやすくなる。自社の申請対象にはならない点に注意 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数が少ない創業初期の会社） | 医師会向け説明会用資料の作成・展示会出展・ウェブサイト制作など販路開拓費用の一部をカバーできる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（都内での創業を対象とする自治体助成金） | 都内で創業する事業者（本社所在地の自治体の同種制度も要確認） | 返済不要の助成金のため、融資と併用することで資金の底（2,198万円）を浅くする効果が期待できる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（通称：ものづくり補助金） | 革新的な製品・サービス開発を行う中小企業 | 組合せ最適化AIや欠勤予測モデルなど、独自の最適化エンジン開発を「革新的サービス開発」として申請できる可能性がある |
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DXに取り組む創業者コミュニティで同じ課題意識を持つ仲間がいます。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