Who（誰が）
特養・老健・有料老人ホームの介護職員・看護師・施設長、入居者本人とその家族が主な利用者であり、施設法人の経営層が導入意思決定者となる。
対象とする社会課題：介護施設における入浴介助の順番調整業務の過負担と入居者の待機時間・体調リスク
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。
特養や老健では浴室の数に対して入居者が多く、職員は体調や機嫌、面会予定、過去の入浴拒否歴を紙のノートやホワイトボードで管理しながら毎日の順番を組んでいる。夜勤明けの職員が疲れた頭で調整し、体調不良や介助の割り込みで何度も組み直しが起きる。入居者は呼ばれる時刻が分からず、不安と転倒のリスクを抱えて待つ。この現場の負担を仕組みで軽くしたい。
※ 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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「ゆばんく」は、特養・老健施設の入浴介助の順番調整をAIが自動化するタブレット常駐型サービスです。
毎朝、見守りセンサーやバイタル機器、既存の介護記録システムから体調データを自動取得し、AIが入居者ごとの入浴適性と当日の混雑度を予測、浴室数・職員数の制約を踏まえた最適な順番表を数秒で作成します。夜勤明け職員が20〜30分かけていた朝礼調整はほぼ不要になり、急な体調不良や排泄介助の割り込みが発生した際も「Aさん延期」とタブレットに話しかけるだけでAIが即座に再計算、全職員の端末に通知が届きます。入居者や家族にも入浴予定時刻を音声・文字で知らせ、待機不安と転倒などのヒヤリハットを減らします。職員の経験や勘に頼っていた属人的な調整業務を、データに基づく標準化されたプロセスに置き換えるサービスです。
特別養護老人ホームや老健施設では、1施設あたり40〜100名の入居者に対し浴室が2〜4室しかなく、職員は毎日体調・機嫌・家族面会予定・過去の入浴拒否歴などを紙のノートやホワイトボードで管理しながら順番を組んでいる。
夜勤明けの職員がその日の朝礼で20〜30分かけて順番表を作成するが、急な体調不良や排泄介助の割り込みで頻繁に組み直しが発生し、結果として入居者の待機時間が1時間を超えることも珍しくない。厚労省調査では介護職員の離職理由の上位に「業務が多忙で余裕がない」が挙がっており、入浴介助関連の調整業務はその代表例とされる。順番決定には介護記録・バイタルデータ・当日の人員配置など複数情報の統合判断が必要だが、経験の浅い職員には難しく、施設長や主任のノウハウに依存しているため標準化が進んでいない。結果として、入居者にとっても「いつ呼ばれるか分からない」不安とヒヤリハット(急な立ち上がりによる転倒等)が発生している。
①予測モデル:過去の入浴記録・バイタルデータ・季節要因から入居者ごとの入浴適性スコアと当日の混雑度を予測する時系列予測AI。
②最適化エンジン:浴室数・職員数・入居者の優先度制約を満たす順番を数理最適化(整数計画法)で毎回数秒で再計算。③自然言語対話AI:職員が話し言葉で状況を入力するとNLPが意図を解析し、制約条件に自動反映。④異常検知AI:バイタルセンサーの異常値を検知し、入浴延期や看護師呼び出しを自動提案する。
施設の見守りセンサー・バイタル測定機器・介護記録システム(既存の介護ソフトAPI連携)からデータを毎朝自動取得し、AIが「体調安定度」「当日の混雑予測」「介助職員の人数・スキル」「入居者の希望・過去の入浴拒否傾向」を統合してその日の最適な入浴順を提案する。
職員はタブレット上のチャット型UIで「Aさん体調不良で延期」「1番浴室が10分遅延」などを自然言語で入力するだけで、AIが即座に順番を再計算し全職員の端末に通知する。入居者本人や家族向けには「本日の入浴予定時刻」を音声・文字で通知し、待機不安を軽減する。導入後は、朝礼での順番調整会議(平均20〜30分)がほぼ不要になり、当日の割り込み対応も1分未満でAIが再計算する体験になる。
| 朝礼での順番調整に費やす人件費(職員2名×平均25分×365日、時給1,500円換算) | 約46万円/年 |
| 入浴関連ヒヤリハット・転倒事故の対応コスト(書類作成・家族対応・保険手続き、1件5万円目安×年間10件想定) | 約50万円/年 |
| 業務過負担による離職に伴う採用・研修コスト(1名あたり60万円目安×年間1.5名想定) | 約90万円/年 |
| 入居者・家族からのクレーム対応にかかる相談員・施設長の対応時間(1件2時間×時給2,000円×月5件) | 約24万円/年 |
| SaaS月額利用料(80〜100床プラン) | 月額8万円(年間96万円)の目安 |
| 初期導入・データ連携費(既存介護ソフトAPI連携設定、初年度のみ) | 一括45万円の目安 |
| バイタルセンサーレンタル(10台×月額2,000円) | 月額2万円(年間24万円)の目安 |
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特養・老健では1施設40〜100名の入居者に対し浴室が2〜4室しかなく、職員は紙のノートやホワイトボードで体調・機嫌・面会予定・入浴拒否歴を管理しながら順番を組んでいる。
夜勤明けの職員が朝礼で20〜30分かけて表を作成しても、当日の体調急変や排泄介助の割り込みで組み直しが頻発し、入居者の待機時間が1時間を超えることも珍しくない。順番決定には複数情報の統合判断が必要だが経験の浅い職員には難しく、施設長や主任のノウハウ依存から抜け出せていない。結果として職員の疲弊と離職、入居者の待機不安や転倒などのヒヤリハットが常態化している。
PoCフェーズ（0〜6ヶ月）は要件が流動的で最適化アルゴリズムの精度検証やUI改善を繰り返すため準委任契約が適する。
β版展開以降、機能要件がスコープ確定済みのMVP開発フェーズに入る段階で請負契約への切り替えを検討するのが妥当。ただし介護現場特有の例外業務（急な体調不良対応等）は開発中に頻繁に仕様変更が発生しやすいため、請負契約時も変更管理プロセス（仕様変更申請・追加見積の合意フロー）を契約書に明記しておくこと。API連携部分は連携先ベンダーの仕様変更リスクがあるため、瑕疵担保範囲を連携先起因の不具合と切り分けて契約条項に定める必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 介護施設の介護職員（入浴介助担当・夜勤明けスタッフ） |
| セカンダリ | 入居者本人およびその家族（入浴予定時刻の通知を受け取る） |
| 管理 | 施設長・主任、および法人本部の管理担当者（分析レポート閲覧・契約管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 介護記録システム連携取込 | カイポケ等の介護記録API→入居者基本情報・既往歴を取得→AI予測用DBに毎朝自動反映 |
| バイタルセンサーデータ取込 | オムロン等センサーの体温・血圧・脈拍値→施設内ゲートウェイ経由で受信→時系列DBに5分間隔で蓄積 |
| 入浴適性スコア予測AI | 過去入浴記録とバイタル履歴→時系列予測モデルで解析→入居者ごとの当日入浴適性スコアを算出 |
| 当日混雑度予測AI | 浴室数・出勤職員数・過去の所要時間実績→需要予測モデルで解析→時間帯別混雑度を出力 |
| 入浴順最適化エンジン | 適性スコア・混雑度・職員配置制約→整数計画法で数秒計算→当日の最適入浴順リストを生成 |
| 自然言語チャット入力解析AI | 職員のタブレット音声・文字入力「Aさん延期」等→NLPで意図抽出→制約条件を自動更新 |
| バイタル異常検知AI | リアルタイムバイタル値→異常検知アルゴリズムで閾値超過を判定→入浴延期・看護師呼出を提案 |
| 職員向けタブレット通知 | 再計算された入浴順データ→プッシュ通知形式に変換→全職員端末に即時配信 |
| 入居者・家族向け通知 | 確定した入浴予定時刻→音声合成・文字メッセージに変換→居室モニターや家族アプリに送信 |
| 順番再計算・全端末同期 | 職員入力または異常検知トリガー→最適化エンジン再実行→更新結果を1分未満で全端末に反映 |
| 分析レポート生成 | 月次の待機時間・ヒヤリハット・離職率データ→集計処理→法人本部向けPDFレポートを自動出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, bed_count, bath_room_count, plan_type, contract_start_date |
residents | resident_id, facility_id, name, birth_date, bath_preference, past_refusal_flag, family_contact_id |
staff | staff_id, facility_id, name, role, skill_level, shift_pattern |
bath_rooms | room_id, facility_id, room_name, capacity, status, current_delay_minutes |
vital_records | record_id, resident_id, measured_at, temperature, blood_pressure, pulse, spo2, anomaly_flag |
bathing_schedules | schedule_id, facility_id, resident_id, room_id, scheduled_time, actual_time, status, priority_score |
nlp_input_logs | log_id, staff_id, input_text, parsed_intent, applied_constraint, created_at |
incident_reports | incident_id, resident_id, facility_id, incident_type, occurred_at, severity, description |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 本日の入浴順ダッシュボード |
| 2 | 順番調整チャット入力画面 |
| 3 | 入居者体調・履歴詳細画面 |
| 4 | 浴室状況リアルタイム画面 |
| 5 | 職員シフト・人員配置画面 |
| 6 | 家族向け入浴予定通知画面 |
| 7 | 分析レポート閲覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(最適化・NLP処理の開発効率が高い) |
| 2 | OR-Tools(整数計画法で入浴順を数秒で再計算) |
| 3 | FastAPI(介護ソフトAPI連携を高速に実装) |
| 4 | PostgreSQL(バイタル等時系列データを一元管理) |
| 5 | React Native(職員タブレット向け単一コードで開発) |
| 6 | AWS(施設拠点分散でも安定運用できる基盤) |
| 7 | LangChain(職員の自然言語入力を意図解析に変換) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上を維持(月間許容ダウンタイム約3.6時間以内) |
| 性能 | 性能: 入浴順再計算はデータ入力から2秒以内に完了しタブレットへ反映 |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報・バイタル等の医療関連情報はAES-256で暗号化し保存 |
| 同時接続 | 同時接続: 1施設あたり最大50台のタブレット端末からの同時アクセスに対応 |
| バックアップ | バックアップ: データは日次でバックアップし障害時の復旧目標時間(RTO)を4時間以内とする |
| 監査ログ | 監査ログ: 職員操作・AI提案履歴を5年間保管し介護記録関連法令の監査要求に対応 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | PoC協力施設で職員がホワイトボードで組んでいる順番と、代表者がExcelと手作業で作った最適化案を毎朝比較し、AIロジックの前提となる優先順位づけが現場感覚と合うかを確認する | 交通費と代表者の稼働のみで、システム開発費はかけない水準 |
| ②最小システム | チャット入力とルールベースの再計算だけを実装した簡易ツールを1〜2施設に提供し、自然言語入力の解釈精度と再計算のスピード感、職員の受け入れやすさを検証する | 外注またはAIエンジニアの短期稼働で数か月分の開発費とAI APIの利用料の水準 |
| ③本開発 | 数理最適化エンジンと異常検知AI、介護記録システムとのAPI連携を実装し、複数施設で同時運用しても順番提案が安定する状態を作る | AIエンジニア2名体制での数か月〜半年規模の人件費と、センサー・ベンダー連携の技術検証費を含む水準 |
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 特別養護老人ホームの施設長または生活相談員 | 入浴順調整の現場課題とニーズを直接把握し、PoC先候補を発掘するため | 地域の介護施設連絡協議会や介護経営者向け勉強会に参加し紹介を受ける |
| 介護記録システムベンダー(カイポケ運営会社、ケアカルテ運営会社)の事業開発担当者 | API連携の実現可否と提携販売(リセラー)の可能性を初期に確認するため | 各社の法人向けお問い合わせ窓口またはCareTEX等の介護IT展示会で名刺交換 |
| バイタルセンサーメーカー(オムロン ヘルスケア、パラマウントベッド)の法人営業担当者 | 見守りセンサーのレンタル提供条件とデータ取得APIの仕様を確認するため | 各社の法人向け営業窓口に問い合わせ、機器連携の技術資料提供を依頼 |
| 地域包括支援センターの主任介護支援専門員 | 地域内の複数施設への紹介ルートと自治体の介護IT導入補助情報を得るため | 市区町村の地域包括支援センター一覧から電話で訪問アポイントを依頼 |
| 介護施設運営法人本部の情報システム部門責任者 | 複数施設一括契約の意思決定者であり、法人単位での導入判断権限を持つため | 介護経営者向けセミナーや社会福祉法人経営者協議会の会合で接点を作る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域包括支援センター経由の紹介 | 「入浴介助の順番調整で困っている特養・老健を紹介してほしい」と地域包括支援センターの職員に直接依頼し、PoC協力施設として無償提供する条件を提示する |
| 介護施設向け展示会・セミナーでの名刺交換 | 介護テクノロジー系の展示会にブース出展し、「朝礼の順番調整会議を減らしたい施設長さん」と声をかけてその場でPoCの日程を仮押さえする |
| 介護ソフトベンダー（カイポケ・ほのぼのNEXT等）の営業担当への相談 | 連携先候補として担当営業に「貴社の既存顧客で入浴調整に困っている施設があれば同行訪問させてほしい」と依頼する |
| 施設長・主任のSNS（Facebookグループ・介護経営者コミュニティ） | 介護施設長向けの非公開グループに「入浴順番の調整業務の実態を教えてほしい」と投稿し、興味を持った施設に個別メッセージでヒアリングを申し込む |
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創業者、自己資金を一定程度用意している事業者 | 開発費・PoC費用など立ち上がり期の運転資金に充てられ、融資合計は1,000万円を目安に検討できる。着金は設立後しばらく後になるため、自己資金200万円での先行支出を前提に計画する |
| IT導入補助金 | 介護施設等にITツールを導入する中小企業・小規模事業者（導入する側の施設が対象になる回もあるため要確認） | SaaS利用料や連携費用の一部が補助対象になり得るため、導入施設側への提案材料として活用できる |
| 介護ロボット・ICT導入支援事業（都道府県の地域医療介護総合確保基金を財源とする事業） | 介護記録ソフトや見守りセンサー等のICT機器・システムを導入する介護施設 | 顧客となる施設側がセンサー・システム導入費用の補助を受けられる可能性があり、営業時の導入ハードルを下げる材料になる |
| 事業再構築補助金（該当する公募回がある場合） | 新分野展開・業態転換等を行う中小企業 | AI最適化エンジンやNLP機能の開発など、事業の根幹となるシステム開発費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 自治体の創業助成事業（例: 東京都中小企業振興公社の創業助成事業） | 都内等で創業して間もない中小企業者 | PoC実施費や人件費の一部を助成対象にできる可能性があり、自己資金200万円を補完する手段になる |
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……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
介護・高齢化領域で創業を目指す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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。