Who（誰が）
市町村国保・広域連合の健康増進課職員、保健師・管理栄養士、都道府県国保連合会、既存健診委託業者が主な関係者となる
対象とする社会課題：特定健診の受診率・保健指導実施率が上がらず、自治体担当者の勧奨業務が疲弊している
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。
自治体の担当者は数人で数万人分のはがきや電話を手作業でさばき、本当に重症化リスクの高い人ほど連絡が取れず放置されている。この事業は、誰にいつ何をすべきかをAIが示すことで、限られた人手を必要な人に届ける仕事に振り向け、透析移行のような取り返しのつかない事態を減らすためにある。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資1,000万円の申請資料も、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。
ボタンを押すとAIチャットが開き、市場規模（SAM 240億円、SOM 72億円）や自治体向け収益モデルなど、このショーケースの内容を読み込んだ状態で、必要な資料の素案をその場で作成します。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ 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。
自治体の国保担当者が、はがき送付や電話勧奨を手作業で行っている状態から、AIが健診・レセプト・KDBデータを解析して「誰に・いつ・どのチャネルで連絡すべきか」を自動でリスト化する仕組みに変える事業です。
担当職員はダッシュボードで優先対象者を確認するだけでよく、対話AIが電話・SMSで一次架電と日程調整を24時間行います。保健師は面談前にAIが生成したリスク要因や過去指導歴のサマリーを受け取り、面談後は音声入力から指導記録が自動でSOAP形式に要約されます。年度末には受診率・指導効果をAIがレポート化し、翌年度の対象者選定モデルに反映することで、自治体の保健事業PDCAが自動的に回る状態を作ります。
全国約1,700の市町村国保・広域連合では特定健診受診率が全国平均で約58%、特定保健指導実施率は約25%にとどまり、目標値（受診率70%、指導率45%）に届いていない自治体が大半である。
担当者は数人〜十数人体制で数万人規模の被保険者に対し、はがき送付・電話勧奨・訪問指導を手作業で行っており、誰にいつ何をすべきかの優先順位付けができていない。特に40〜74歳の非受診者のうち、過去の健診データから重症化リスクが高い層ほど連絡が取れず放置されがちで、糖尿病性腎症による人工透析移行など医療費増大の原因になっている。保健師・管理栄養士は指導記録を紙やExcelで個別管理しており、次年度への引き継ぎや効果測定ができていない。委託業者に丸投げしても定型架電止まりで、対象者の生活背景に合わせたアプローチができず、費用対効果が可視化されないまま契約更新が続いている。
①予測モデルが健診・レセプト・KDBの時系列データから未受診者の受診確率と重症化リスクを機械学習（勾配ブースティング）で算出し対象者を層別化する、②生成AI・音声対話AIがSMS/電話での一次架電・日程調整・簡易問診を24時間対応で実施する、③自然言語処理が保健師の面談音声をテキスト化し指導記録をSOAP形式に自動要約する、④最適化アルゴリズムが限られた保健師の稼働時間・予算内で対象者への訪問・架電・郵送の配分を毎月自動再計算する。
自治体の特定健診・レセプト・KDBデータをAIが取り込み、被保険者一人ひとりの受診確率・重症化リスク・保健指導完遂確率をスコアリングして優先対象者リストを自動生成する。
担当職員はダッシュボード上でリストを確認するだけで、AIが最適なチャネル（電話・SMS・LINE・郵送）と時期を提案し、対話AIが一次架電・SMS自動応答で日程調整と基礎質問（既往歴・服薬状況・生活習慣）を行う。保健師が担当する面談前にはAIが生成した「対象者サマリー」（リスク要因・過去指導歴・行動変容ステージ）が自動配布され、面談後の指導記録も音声入力からAIが自動でSOAP形式に要約・登録する。年度末にはAIが受診率・指導効果・医療費削減効果をレポート化し、次年度の対象者選定モデルに再学習させることで、自治体単位でPDCAが自動的に回り続ける仕組みとなる。
| 既存コールセンター業者への保健指導架電委託費（1万〜1.2万人規模自治体） | 年間600万〜900万円 |
| はがき送付・郵送勧奨費（未受診者への複数回送付） | 年間80万〜120万円 |
| 職員の時間外勤務手当（勧奨業務集中期の残業） | 年間50万〜100万円 |
| 重症化（人工透析移行）による医療費増・後期高齢者支援金の加算 | 透析患者1人あたり年間約500万円、加算リスクとして自治体全体で年間数百万円規模 |
| 年間プラットフォーム利用料（被保険者1万人規模、1人あたり200円想定） | 年間200万円 |
| AI架電・SMS対話代行費（対象者3,000件、1件300円想定） | 年間90万円 |
| 保健指導記録・レポート作成支援オプション（保健師5名、月額5,000円） | 年間300万円（月額25万円） |
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。
全国約1,700の市町村国保・広域連合では特定健診受診率が平均58%、指導実施率が25%にとどまり、数人〜十数人の担当者が数万人規模の被保険者に対してはがき・電話・訪問を手作業で行っており、優先順位付けができていない。
重症化リスクの高い非受診者ほど連絡が取れず放置され、人工透析移行など医療費増大につながっている。保健師の指導記録は紙やExcelで個別管理され、次年度への引き継ぎや効果測定ができず、委託業者に丸投げしても定型架電止まりで費用対効果が見えない状態が続いている。
パイロット構築期（0〜6ヶ月）は自治体ごとにデータ連携仕様・条例要件が異なり要件が流動的なため準委任契約が適切で、KDB連携やスコアリングモデルのチューニングを反復しながら進める前提にすべきです。
MVP確定後の標準機能開発（ダッシュボード等）は請負契約も検討可能ですが、AIモデルの予測精度は完成保証が難しいため、精度目標（例：80%以上）はSLAとして別途合意し契約範囲から切り離すことを推奨します。発注時は自治体側の個人情報保護条例確認とデータ提供体制の整備を前提条件として明記し、条例対応の遅延が開発スケジュールに影響しないよう責任分界点を契約書に明記してください。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市町村国保・広域連合の健康増進課・国保年金課職員、保健師・管理栄養士 |
| セカンダリ | 委託先コールセンターオペレーター、既存健診委託業者・医師会検診センター担当者 |
| 管理 | 自社（受注者側）の自治体別データ管理者・カスタマーサクセス担当、都道府県国保連合会の連携窓口 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| データ連携基盤 | KDB・レセプト・健診データをCSV/API取込→名寄せ正規化→統合被保険者DBに格納 |
| 受診確率・重症化リスクスコアリング | 健診歴とレセプト時系列を入力→勾配ブースティングで推論→受診確率とリスクスコアを算出 |
| 優先対象者リスト自動生成 | スコアと予算・稼働枠を入力→優先順位計算→担当者別対象者リストを出力 |
| 最適チャネル・タイミング提案 | 対象者属性と接触履歴を入力→チャネル選定モデル判定→電話/SMS/LINE/郵送と実施時期を提示 |
| AI一次架電・SMS対話 | 対象者連絡先を入力→対話AIが発信応答→日程調整結果と問診回答を記録 |
| 対象者サマリー自動生成 | 問診・既往歴・指導歴データを入力→NLP要約→面談前サマリーを保健師に自動配布 |
| 面談音声のSOAP自動要約登録 | 保健師の面談音声を入力→音声認識とNLP要約→SOAP形式指導記録をDB登録 |
| 保健師稼働配分最適化 | 稼働時間・予算・対象者数を入力→最適化計算→月次訪問/架電/郵送配分計画を出力 |
| 自治体向けダッシュボード | 統合DBとスコア・実施状況を入力→集計処理→職員向け進捗画面を表示 |
| 効果測定・年次レポート生成 | 年間実績データを入力→受診率/指導率/医療費削減効果を集計→年度末レポートPDFを出力 |
| 予測モデル再学習 | 当年度実績と新規健診データを入力→再学習パイプライン実行→更新済みモデルを次年度に反映 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
beneficiaries | beneficiary_id, insurer_code, name_kana, birth_date, gender, address, phone_number, qualification_status |
health_checkup_results | checkup_id, beneficiary_id, checkup_date, bmi, sbp, dbp, hba1c, ldl, hdl, triglyceride, egfr, smoking_flag |
receipt_data | receipt_id, beneficiary_id, diagnosis_code, medical_institution_code, treatment_month, points, disease_category |
risk_scores | score_id, beneficiary_id, calc_date, checkup_probability, severity_risk_score, guidance_completion_probability, risk_rank, model_version |
outreach_logs | log_id, beneficiary_id, channel, contact_datetime, status, ai_dialogue_summary, next_action |
guidance_records | record_id, beneficiary_id, health_nurse_id, session_date, soap_subjective, soap_objective, soap_assessment, soap_plan, behavior_stage |
municipalities | municipality_id, name, contract_type, contract_start_date, contract_end_date, beneficiary_count, billing_plan |
performance_reports | report_id, municipality_id, fiscal_year, checkup_rate, guidance_rate, checkup_rate_change, incentive_amount, cost_reduction_estimate |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 対象者優先リスト画面 |
| 2 | 対象者サマリー詳細画面 |
| 3 | AI架電・SMS対応状況画面 |
| 4 | 保健指導記録入力画面 |
| 5 | 音声入力・SOAP要約確認画面 |
| 6 | 自治体別KPIダッシュボード |
| 7 | 年次レポート・契約管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | KDBデータ連携API（自治体標準規格準拠のため必須） |
| 2 | LightGBM（勾配ブースティングで受診確率予測に高精度） |
| 3 | Amazon Connect（電話・SMS自動対話基盤として実績豊富） |
| 4 | Whisper API（保健師面談音声のテキスト化に高精度） |
| 5 | GPT-4系API（SOAP要約・対話AI応答生成に活用） |
| 6 | AWS（自治体標準ガイドライン準拠のセキュリティ認証取得実績） |
| 7 | Auth0（自治体職員・保健師の多要素認証でアクセス制御） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上（月次メンテナンス枠を除く）、架電・SMS応答は日中稼働率99%を目標とする | 可用性99.5%以上（月次メンテナンス枠を除く）、架電・SMS応答は日中稼働率99%を目標とする |
| 個人情報は自治体条例に準拠しAES256で暗号化保存、アクセスログを1年間保管する想定 | 個人情報は自治体条例に準拠しAES256で暗号化保存、アクセスログを1年間保管する想定 |
| 1万人規模自治体のスコアリングバッチ処理を4時間以内に完了させる目安 | 1万人規模自治体のスコアリングバッチ処理を4時間以内に完了させる目安 |
| AI架電の同時接続数は1自治体あたり最大50件、ピーク時応答3秒以内を目標とする | AI架電の同時接続数は1自治体あたり最大50件、ピーク時応答3秒以内を目標とする |
| 自治体情報セキュリティポリシーガイドラインに準拠し年1回外部セキュリティ監査を実施 | 自治体情報セキュリティポリシーガイドラインに準拠し年1回外部セキュリティ監査を実施 |
| LGWAN接続環境とオンプレ/クラウドハイブリッド構成の両方に対応する | LGWAN接続環境とオンプレ/クラウドハイブリッド構成の両方に対応する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | モデル自治体からデータ提供を受け、表計算ソフトで受診確率・重症化リスクを手動でスコアリングし、優先対象者リストを作って担当職員に見せ反応を確認する | AI利用料と交通費・打ち合わせ費用だけの水準 |
| ②最小システム | KDBとの本格連携なしで動くダッシュボードβ版と、SMS自動応答の最小構成を作り、モデル自治体で実際の勧奨業務に一部使ってもらう | 外注開発で数か月分の水準 |
| ③本開発 | KDB・レセプトとのAPI連携、音声入力によるSOAP自動要約、成果連動レポート機能を実装し、自治体標準ガイドラインに沿ったセキュリティ監査を通す | 初期投資の主要部分を占める水準（セキュリティ監査費用込み） |
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 |
|---|---|---|
| 市町村国保・健康増進課または国保年金課の保健事業担当係長クラス | 特定健診・保健指導の予算執行権と現場の課題感を持つ実質的な意思決定者だから | 都道府県国保連合会主催の保健事業研修会・データヘルス計画説明会に参加し名刺交換 |
| 都道府県国保連合会の保健事業支援・データヘルス計画担当職員 | 県内市町村への横展開の紹介窓口となり、KDBデータ活用の実務にも精通しているため | 国保中央会・都道府県国保連合会の代表窓口に事業説明資料を送付しアポイントを依頼 |
| 国保中央会またはKDBシステムベンダーのデータ連携担当者 | KDB・レセプトデータとのAPI連携仕様・セキュリティ要件のすり合わせが必須のため | 国保中央会の情報システム部門に技術連携協議の申し入れを文書で行う |
| 地域医師会検診センターまたは既存保健指導コールセンター運営会社の事業責任者 | 既存委託業者との競合ではなくAI基盤提供のBtoBtoG連携パートナーとするため | 自治体入札の受託実績がある企業リストから代表電話で担当部署に連絡 |
| 厚生労働省保険局医療介護連携政策課の保健事業高度化モデル事業担当官 | モデル事業採択実績が全国横展開時の信用付与・補助金活用提案の裏付けになるため | モデル事業の公募要領に記載の問い合わせ窓口にメールで事業概要を送付し面談依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県国保連合会への紹介依頼 | 国保連合会の保健事業担当窓口に、KDB連携の実証実験に協力してくれる市町村を紹介してほしいと依頼し、まず数団体との面談機会をもらう |
| 厚労省 保健事業高度化モデル事業への応募 | モデル事業の採択自治体になることを目標に、既存の課題整理資料と提案書を提出し、採択後の実証実績を次の営業材料にする |
| 地域医師会検診センターとの協業打診 | 検診センターの事務局に、健診後の未受診者フォローをAIで代行できると説明し、共同提案の形で自治体に売り込む機会をもらう |
| 自治体健康増進課への直接アプローチ | データヘルス計画の担当者宛に、勧奨業務の負担軽減と受診率改善の実例を持参し、まず一度説明の時間をもらえないか依頼する |
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 | 運転資金の立ち上げに使え、融資総額は 1,000万円 を想定して資金計画を組める |
| 東京都創業助成事業 | 都内で新たに事業を始める中小企業者・individual事業者 | 人件費・広告費・専門家費用の一部が助成対象になり、自己資金 100万円 を補う形で初期のシステム開発費に充てられる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模の事業者（商工会・商工会議所の管轄地域） | 自治体向け提案資料の作成やウェブサイト整備など販路開拓の費用に使え、営業活動の立ち上げを後押しする |
| 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 | ダッシュボードやSMS自動応答などのシステム導入費の一部をカバーでき、本開発フェーズの投資負担を軽くできる |
| 厚生労働省 保健事業高度化モデル事業 | 保健事業のデータ活用・高度化に取り組む事業者・自治体 | モデル自治体との実証実績を作れる採択枠であり、パイロット導入の実績づくりと横展開の足がかりになる |
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。
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。