Who（誰が）
全国の消防本部・救急隊約6万人および総務・厚生担当課、産業医・EAP事業者が主な利用者と関係者となる
対象とする社会課題：救急・消防職員の惨事ストレスをAIが出動記録から早期に把握し支援する仕組み
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。
救急隊員は日々多くの出動をこなし、そのたびに小児死亡や複数傷病者といった重い場面にも向き合っている。それでも「弱音を吐けない組織文化」の中では、自己申告に頼る従来のメンタルヘルスチェックでは異変に気づくのが遅れがちだ。出動記録は日々蓄積されているのに、それをストレスの早期発見に活かす仕組みは現場に存在しなかった。この事業は、その空白を埋めるためにある。
※ 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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消防本部の指令システムに蓄積される出動記録（事案種別、死亡・重症有無、小児関与、連続出動数など）をAIが日次で解析し、救急隊員・消防職員一人ひとりの累積ストレス負荷スコアを自動算出します。
スコアが閾値を超えると、業務端末やスマホアプリ上でAIチャットボットが『最近の出動、大変でしたね』と対話形式の一次スクリーニングを行い、本人がストレスを言語化しやすい形で状況を確認します。高リスクと判定された職員には管理者を介さず本人に直接、産業医面談やEAPのオンライン予約リンクを提示します。管理者は個人の詳細を見ることなく、部署全体の負荷傾向のみをダッシュボードで確認し、シフト調整の判断材料として活用できます。自己申告に頼らず、プライバシーを守りながら早期に支援へつなぐ仕組みです。
全国の消防本部約720本部・救急隊員約6万人は、年間平均で1人あたり150件以上の出動をこなし、うち小児死亡事案や複数傷病者事案など強いストレス要因を含む案件に定期的に遭遇している。
総務省消防庁の調査でもPTSD相当の症状を抱える職員が一定数存在すると報告されているが、多くの職場では「弱音を吐けない組織文化」から自己申告に依存したメンタルヘルスチェックしか行われておらず、発見が遅れがちである。特に階級が上がるほど相談をためらう傾向があり、離職や重大な事故（自殺含む）に至るケースも散発的に報告されている。産業医やカウンセラーは非常勤配置が多く、全職員を継続的にモニタリングする人的リソースが構造的に不足している。出動記録（種別・時間帯・死亡有無・小児関与等）は消防本部システムに蓄積されているが、これをストレス予測に活用する仕組みは事実上存在しない。
第一に予測モデルが出動記録の時系列データ（事案重篤度・頻度・時間帯パターン）から個人別ストレス累積スコアを機械学習で算出し、過去の休職・離職データと相関させて閾値をキャリブレーションする。
第二に自然言語対話AIが、心理的安全性を担保した会話設計（オープンクエスチョン主体、評価的表現を避ける）で一次スクリーニングを行い、テキスト感情分析により言語化されたストレス兆候を数値化する。第三に異常検知アルゴリズムが個人スコアの急変を検出し、通常の閾値判定よりも早いタイミングで介入トリガーを発火させる。第四に最適化エンジンが部署全体のシフトデータとストレス傾向を組み合わせ、高負荷者への連続出動を避けるシフト調整案を管理者に提案する。
各消防本部の指令システムと連携し、出動記録（事案種別、時間帯、死亡・重症の有無、小児関与、連続出動数など）をAIが日次で自動解析し、職員個人ごとの「累積ストレス負荷スコア」を算出する。
スコアが閾値を超えた職員には、AIチャットボットが業務端末やスマホアプリ上で「最近の出動、大変でしたね」といった対話形式の一次スクリーニングを行い、心理的負荷を本人が言語化しやすい形で確認する。対話結果と客観データを組み合わせ、リスクレベルを3段階で判定し、高リスク者には管理者経由でなく職員本人に直接、産業医面談やEAP（従業員支援プログラム）へのオンライン予約リンクを提示する。管理者向けダッシュボードには個人の詳細は非表示のまま「部署全体の負荷傾向」のみを可視化し、組織的な人員配置・シフト調整の判断材料として提供する。これにより、自己申告に頼らず、かつ個人のプライバシーを守りながら早期支援につなげる体験を実現する。
| 職員1名離職に伴う採用・研修コスト(救急救命士資格取得含む代替育成費) | 1名あたり年300万〜500万円 |
| 長期病休者の代替人員(非常勤雇用または他部署からの応援出動)コスト | 1名あたり年150万〜250万円 |
| 非常勤産業医の面談枠を有効活用できないことによる機会損失(本来対応すべき高リスク者を見落とす分) | 算定困難だが本部あたり年数十万円相当の想定 |
| 重大事故(自殺等)発生時の対応・調査・訴訟対応コスト | 発生時に数百万〜数千万円規模(頻度は稀だが発生時の影響大) |
| SaaS利用料(職員100名規模・月額750円/人) | 月額7.5万円(年間90万円) |
| 初期導入・システム連携費(指令システム連携構築・1本部あたり) | 初年度のみ150万〜400万円 |
| 自治体向けカスタム分析・年次報告書提供 | 年間20万〜50万円 |
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救急隊員は年間150件以上の出動をこなし、小児死亡事案や複数傷病者事案など強いストレス要因に定期的に遭遇するが、『弱音を吐けない組織文化』により自己申告ベースのメンタルヘルスチェックしか機能していない。
特に階級が上がるほど相談をためらう傾向があり、発見の遅れが離職や自殺などの重大な事態につながるケースが散発している。産業医・カウンセラーは非常勤配置が多く、全職員を継続的にモニタリングする人的リソースが構造的に不足している。出動記録は指令システムに蓄積されているものの、これをストレス予測に活用する仕組みが事実上存在しないため、データ資産を活かせていない。
初期の実証開発フェーズ（0-6ヶ月）はモデル精度や連携仕様が確定していないため準委任契約が適し、臨床心理専門家との仕様調整を前提とした工数ベースの契約が望ましい。
初期導入フェーズ以降、指令システム連携の仕様が固まった時点（本番運用開始前）で成果物・機能要件を明確にした請負契約に切り替えることを推奨する。発注時は消防本部ごとに指令システムの仕様差異があるため、1本部あたりの連携構築費（150万〜400万円想定）にはベンダー個別対応の追加見積り条項を必ず入れる。また、AIの誤判定リスクに備え、検収条件に臨床心理専門家によるモデル精度監査の合格を含めること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 救急隊員・消防職員（出動記録が解析され、対話AIスクリーニングを受け、支援導線を利用する当事者） |
| セカンダリ | 産業医・EAPカウンセラー（面談予約を受け付け、支援を提供する側）、臨床心理専門家（モデル監修者） |
| 管理 | 消防本部の総務・厚生担当課職員（部署全体の負荷傾向を確認しシフト調整判断を行う。個人スコアは非表示） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 出動記録連携取込機能 | 指令システムの出動記録CSV/APIを日次取込→形式検証・正規化→分析用DBへ格納 |
| ストレス累積スコア算出機能 | 個人別出動履歴（種別・時間帯・死亡有無等）→機械学習予測モデルで解析→累積スコアを日次更新 |
| AI対話スクリーニング機能 | スコア閾値超えの職員→対話AIがオープンクエスチョンで会話→回答テキストを記録 |
| テキスト感情分析機能 | 対話ログのテキスト→感情分析モデルで解析→ストレス兆候の数値化スコアを出力 |
| リスクレベル判定機能 | 客観スコアと感情分析結果→統合判定ロジックで評価→3段階リスクレベルを出力 |
| 異常検知・急変検出機能 | 個人スコアの時系列データ→異常検知アルゴリズムで変化点解析→急変時に即時アラート発火 |
| 支援導線提示機能 | 高リスク判定結果→本人端末にEAP・産業医予約リンクを生成→本人がオンライン予約実行 |
| 管理者向け負荷ダッシュボード機能 | 部署単位の匿名集計スコア→可視化バッチ処理→ダッシュボードに負荷傾向グラフ表示 |
| シフト最適化提案機能 | 部署別シフト表とストレス傾向データ→最適化エンジンで再配置計算→調整案を管理者に提示 |
| 閾値キャリブレーション機能 | 過去の休職・離職記録とスコア履歴→相関分析処理→予測モデルの閾値パラメータを更新 |
| 自治体向けレポート生成機能 | 本部単位の年間集計データ→テンプレートエンジンで整形→議会説明用PDFレポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
employees | employee_id, department_id, rank, hire_date, station_id |
dispatch_records | dispatch_id, employee_id, incident_type, occurred_at, severity, death_flag, child_involved_flag, duration_minutes |
stress_scores | score_id, employee_id, calculated_date, cumulative_score, risk_level |
screening_sessions | session_id, employee_id, started_at, dialogue_log, sentiment_score |
support_referrals | referral_id, employee_id, referral_type, referred_at, appointment_status, provider_id |
departments | department_id, name, station_id, headcount |
shift_schedules | shift_id, employee_id, shift_date, shift_type, adjusted_flag |
eap_providers | provider_id, name, contact_info, contract_terms |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 個人スコア確認画面 |
| 2 | 対話AIチャットスクリーニング画面 |
| 3 | 支援予約リンク画面 |
| 4 | 管理者向け部署負荷ダッシュボード |
| 5 | シフト調整提案画面 |
| 6 | 自治体向けレポート出力画面 |
| 7 | 導入設定・連携管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(GovCloud想定): 公的機関向けセキュリティ要件に対応 |
| 2 | Python/scikit-learn: 予測モデル構築の標準ツール |
| 3 | LangChain+LLM API: 対話スクリーニング設計に活用 |
| 4 | PostgreSQL: 出動記録等構造化データの堅牢な管理 |
| 5 | Kafka: 指令システムとの日次データ連携基盤 |
| 6 | Auth0: 職員認証・権限分離の実装 |
| 7 | Redash: BIダッシュボード可視化の迅速な構築 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上（月間停止45分以内）を目標とし、指令システム連携APIの応答時間は3秒以内とする | 可用性99.5%以上（月間停止45分以内）を目標とし、指令システム連携APIの応答時間は3秒以内とする |
| 個人スコア・対話ログはAES256で暗号化し、管理者ダッシュボードには個人単位データを非表示とする（部署集計のみ表示） | 個人スコア・対話ログはAES256で暗号化し、管理者ダッシュボードには個人単位データを非表示とする（部署集計のみ表示） |
| 日次スコア算出バッチは対象職員6万人規模でも深夜2時までに処理完了することを目安とする | 日次スコア算出バッチは対象職員6万人規模でも深夜2時までに処理完了することを目安とする |
| ISMS（ISO27001）認証を初期導入フェーズ内に取得し、全操作を監査ログとして5年間保持する | ISMS（ISO27001）認証を初期導入フェーズ内に取得し、全操作を監査ログとして5年間保持する |
| 障害発生時のRTOは4時間以内、RPOは1時間以内を目安とし、指令システム側への影響を分離する設計とする | 障害発生時のRTOは4時間以内、RPOは1時間以内を目安とし、指令システム側への影響を分離する設計とする |
| 対話AIチャットボットは同時アクセス1000人規模を想定し、平均応答時間2秒以内を目標とする | 対話AIチャットボットは同時アクセス1000人規模を想定し、平均応答時間2秒以内を目標とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力消防本部から出動記録のサンプルを提供してもらい、表計算ソフトでストレス負荷スコアの試算ロジックを手作業で組み、臨床心理専門家に妥当性を確認してもらう | 交通費と専門家への謝礼程度、外部発注はなし |
| ②最小システム | 限定した本部向けに、出動記録の手動アップロードとチャットボットの簡易プロトタイプを組み合わせ、対話スクリーニングの反応と離脱率を確認する | AI利用料とノーコード・簡易開発の外注費、数か月分の水準 |
| ③本開発 | 指令システムとの標準連携APIを構築し、ダッシュボードとEAP予約導線を含めた本番運用版を開発、複数本部での並行稼働に対応させる | 専門エンジニア数名分の人件費相当を外注または雇用で確保する規模 |
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。
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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 |
|---|---|---|
| 中核市消防本部 総務課職員厚生担当係長（公的機関の実務責任者） | 予算執行権と現場の惨事ストレス実態を把握しており導入判断の起点になるため | 全国消防長会や自治体DX推進課経由で紹介依頼、危機管理産業展等の展示会で接触 |
| 総務省消防庁 救急企画室・職員厚生係の担当官 | 職員健康管理関連補助金の運用状況と全国的な政策方針を確認するため | 消防庁ウェブサイトの担当窓口へ事業概要を添えて面談依頼を送付 |
| 指令システムベンダー（NEC・日立システムズ等）の消防公共部門担当営業 | 出動記録データ連携APIの技術仕様とアライアンス可能性を早期確認するため | 危機管理産業展や消防防災システム展の商談ブースで名刺交換し個別訪問設定 |
| EAP事業者（ピースマインド株式会社等）の法人営業・提携担当者 | スクリーニング後の面談予約導線と紹介料スキームの実務条件を詰めるため | 日本EAP協会の会員企業一覧から選定し直接問い合わせフォームで打診 |
| 惨事ストレス研究を行う臨床心理士または産業医（大学・学会所属） | 対話AIとスコアリングモデルの臨床的妥当性を監修してもらう候補として | 日本トラウマティック・ストレス学会や日本臨床救急医学会の発表者へ論文経由で連絡 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元消防職員のドメインエキスパートの人脈 | 「かつての同僚の消防本部で、出動記録を使ったストレス早期発見の取組を試してみたい」と個人的な紹介依頼をする |
| 日本トラウマティック・ストレス学会等の学術コミュニティ | 惨事ストレス研究者に「臨床監修者として協力してもらえないか、代わりに実証データを共有する」と共同研究の形で声をかける |
| EAP事業者・産業医紹介ネットワーク経由 | 「貴社の顧客である消防本部に、出動記録ベースの早期スクリーニングを共同提案したい」と業務提携の打診をする |
| 消防大学校・地方衛生研究所の研修つながり | 研修講師や研究員に「実証フェーズの3本部を一緒に探してもらえないか」と紹介を依頼する |
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） | 法人設立から間もない代表者（自己資金を用意した創業者） | 運転資金の融資として創業融資合計 630万円 を想定でき、指令システム連携基盤の構築費や人件費の立ち上げ資金に充てられる候補になる |
| 独立行政法人労働者健康安全機構 団体経由産業保健活動推進助成金 | 産業保健活動を実施する事業場・団体（消防本部側が申請主体） | 職員の惨事ストレス対策としてEAP・産業医面談導線を導入する費用の一部を消防本部側が助成対象にできる可能性があり、導入提案時の予算組み立てに使える |
| 総務省消防庁 救急業務高度化推進事業（補助事業） | 消防本部・消防組合（顧客側の予算措置） | 救急業務の質の向上に資する取組として、出動記録を活用したストレス管理システムの導入予算の一部を顧客が確保できる可能性がある |
| IT導入補助金（サービス等生産性向上IT導入支援事業） | ITツールを導入する中小企業・法人（本サービスをITツールとして登録する事業者側） | SaaSを補助金対象ツールとして登録できれば、消防本部の外郭団体や関連事業者への導入時に価格面のハードルを下げられる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内創業から一定期間内の中小企業・法人 | 実証開発フェーズの人件費・専門家監修費など創業初期の運営費の一部を助成対象に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……
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この領域に取り組む仲間がコミュニティに複数います。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。
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