Who（誰が）
300床以上の急性期病院・介護施設の感染管理室・産業保健部門・人事総務部門が導入主体となり、感染管理認定看護師や産業医が実務利用者となる
対象とする社会課題：医療機関職員の予防接種・抗体検査管理の属人化と抜け漏れ
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。
300床規模の病院では職員数が800人を超え、感染管理認定看護師など1〜2名の担当者がExcelや紙台帳で全員の接種歴と抗体価を追いかけている。異動や産休復帰のたびに更新が漏れ、抗体価不足のまま病棟に配属される事例が後を絶たない。アウトブレイク時には濃厚接触者の洗い出しに数日かかり、就業制限の判断が遅れる。この積み重ねを、担当者の手作業任せにしない仕組みに変える必要がある。
※ 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700万円の申請資料も、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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「ワクチンナビ・メディカル」は、300床規模の病院で感染管理認定看護師や産業保健スタッフが抱える、800〜1,500人分の職員のワクチン接種歴・抗体検査結果の管理業務をAIで支援するSaaSです。
担当者は健康診断書や接種証明書をスマホで撮影してアップロードするだけで、AI-OCRが氏名・検査項目・抗体価・接種日を自動で読み取り職員台帳に反映します。抗体価が基準値を下回る職員や接種期限が近づく職員には自動でリマインドが届き、職員自身もチャットボットに「B型肝炎の抗体検査結果はいつ出る？」と質問すれば即答が返ります。管理者はダッシュボードで施設全体の接種率・要対応者数を一目で確認できるようになります。
300床規模の病院では職員数が800〜1,500人に及び、インフルエンザ・麻疹風疹・B型肝炎・水痘・コロナ等複数ワクチンの接種歴と抗体検査結果を、感染管理認定看護師や産業保健スタッフがExcelや紙台帳で管理しているケースが大半である。
職員の入退職・部署異動・産休復帰のたびに更新が漏れ、抗体価が基準値を下回っているまま病棟配属される事例や、接種期限切れの職員が発覚しないまま勤務するケースが後を絶たない。厚生労働省の院内感染対策指針で職員のワクチン接種状況把握が求められているにもかかわらず、専任担当者は1〜2名体制で数百〜数千件のデータを手作業で追跡しており、業務負荷が高い一方でヒューマンエラーのリスクが常態化している。とくに麻疹・風疹のようなアウトブレイクが発生した際、濃厚接触した職員の抗体価・接種歴を即座に洗い出せず、就業制限判断が数日遅れることもある。この課題は病院単体のIT投資では優先順位が低く後回しにされ続けてきた。
AI-OCR/NLPが健康診断書や検査結果票の非定型フォーマットを読み取り構造化データへ変換する工程を担い、手入力作業を8割以上削減する。
予測モデルは過去の抗体価推移データと年齢・職種・接種履歴から抗体価低下時期と再接種必要時期を個人単位で予測する。自然言語対話AI（チャットボット）が職員からの問い合わせ対応とスケジュール調整を24時間自動化し、担当者の一次対応負荷を軽減する。最適化AIはアウトブレイク時に部署・シフト・接触履歴データから濃厚接触者を自動抽出し、就業制限判断に必要な優先順位付けリストを即時生成する。
感染管理担当者は、既存の健康診断書・抗体検査結果票・予防接種証明書をスマホやスキャナで撮影しシステムにアップロードするだけで、AI-OCRとNLPが氏名・検査項目・抗体価数値・接種日を自動抽出し職員台帳に紐づける。
AIは各ワクチンの推奨再接種時期・抗体価低下リスクを職種（新生児科・ICU・透析室等の感染リスク別）に応じて予測し、期限が近づく職員には自動でリマインドメールとチャットボット経由の予約案内を送る。職員自身はチャットボットに「B型肝炎の抗体検査結果はいつ出る？」等を自然言語で質問でき、AIが台帳データを参照して即答する。感染症アウトブレイク発生時には、部署異動履歴と接触記録を基にAIが濃厚接触リスクの高い職員をスコアリングし、優先的に抗体価確認・就業制限が必要な職員リストを数分で自動生成する。管理者はダッシュボードで施設全体の接種率・抗体保有率・要対応者数をリアルタイムに確認できる。
| 感染管理認定看護師・産業保健師による台帳管理の人件費（月20〜30時間相当） | 年間約60〜90万円（時給3,000円換算） |
| 抗体価未確認のまま配属された職員が院内感染源となった場合の対応コスト（個室隔離・接触者検査・報告書作成） | 1件あたり30〜100万円の想定 |
| アウトブレイク発生時の濃厚接触者手作業調査にかかる人件費（感染管理室2〜3名が数日拘束） | 1回あたり10〜20万円の想定 |
| 接種期限切れ見逃しによる再検査・行政指導対応や監査対応にかかる事務コスト | 年間10〜30万円の想定 |
| SaaS月額利用料（職員1,000人・1人130円想定） | 月額13万円（年間156万円） |
| 初期導入・データ移行費（紙台帳・Excel一括OCR化） | 初年度のみ100万円 |
| 感染対策コンサルティングオプション（アウトブレイク対応シミュレーション込み） | 年間50万円 |
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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。
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300床規模の病院では職員数が800〜1,500人に及ぶが、複数ワクチンの接種歴・抗体検査結果をExcelや紙台帳で1〜2名の専任担当者が手作業で管理しており、入退職や部署異動のたびに更新漏れが発生している。
抗体価が基準値未達のまま病棟配属されたり、接種期限切れが発覚しないまま勤務が続くケースが後を絶たない。麻疹・風疹のアウトブレイク発生時には濃厚接触した職員の抗体価・接種歴を即座に洗い出せず、就業制限判断が数日遅れることもある。厚労省の院内感染対策指針で接種状況把握が求められているにもかかわらず、病院単体のIT投資では優先順位が低く後回しにされてきた。
PoCフェーズ（0-6ヶ月）はOCR精度・予測モデル精度の検証が主目的で仕様が固まっていないため準委任契約が適切である。
MVPリリース以降はscope_mustに定めた機能範囲が明確なため請負契約に切り替え、検収基準（OCR正解率95%以上等）を契約書に明記することを推奨する。医療機関側のデータ提供が遅れると開発スケジュールに直接影響するため、既存Excel・紙台帳データの提供期限を契約時に取り決めておくこと。個人健康情報を扱う性質上、開発会社側にもISMS認証取得済みまたは同等のセキュリティ体制を発注要件として求めること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 感染管理認定看護師・産業保健スタッフ（書類アップロード、台帳確認、アラート対応、アウトブレイク時の対象者抽出） |
| セカンダリ | 一般職員（チャットボットへの問い合わせ、接種・検査結果の確認、予約案内の受信） |
| 管理 | 病院経営層・人事総務部門管理者（ダッシュボード閲覧、契約・権限管理、コンサル契約の窓口） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| AI-OCR/NLP文書取込機能 | 健診書・検査結果票の撮影画像→AI-OCRで氏名・抗体価・接種日を抽出→職員台帳へ自動登録 |
| 職員台帳管理機能 | 入退職・部署異動・産休復帰情報を入力→台帳更新→ワクチン管理データと部署を紐付け表示 |
| 抗体価低下予測機能 | 抗体価推移・年齢・職種データ→AIが再接種時期を予測→個人別期限リストを出力 |
| 期限リマインド通知機能 | 予測された接種期限データ→期限接近を判定→対象職員へメール・チャット通知を自動送信 |
| チャットボット問い合わせ対応機能 | 職員の自然言語質問を受付→NLPが台帳データを参照→検査結果・接種状況を即時回答 |
| ワクチン予約案内機能 | 期限接近者リスト→チャットボットが予約候補日時を提示→予約確定内容を台帳に記録 |
| 濃厚接触者スコアリング機能 | 部署異動履歴・接触記録データ→最適化AIがリスクをスコア化→濃厚接触者リストを生成 |
| 就業制限判断支援機能 | 濃厚接触者リストと抗体価データ→AIが就業制限要否を判定→優先対応者リストを出力 |
| 施設ダッシュボード機能 | 施設内の接種・抗体データを集計→接種率・抗体保有率・要対応者数を画面表示 |
| 外部システムAPI連携機能 | 電子カルテ・労務管理システムの職員データ→API取得→台帳データと自動同期 |
| 抗体検査キット連携機能 | 検査依頼リクエスト送信→提携検査機関で検査実施→結果データを台帳へ自動反映 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
employees | employee_id, name, department_id, job_type, hire_date, employment_status |
departments | department_id, name, infection_risk_level, facility_id |
vaccination_records | record_id, employee_id, vaccine_type, vaccination_date, dose_number, next_due_date |
antibody_test_results | test_id, employee_id, test_item, antibody_titer, test_date, judgement |
documents | document_id, employee_id, file_path, ocr_status, ocr_confidence, uploaded_at |
reminders | reminder_id, employee_id, type, scheduled_date, sent_flag, response_status |
outbreak_events | event_id, disease_name, occurred_date, department_id, status |
contact_tracing | trace_id, event_id, employee_id, contact_date, risk_score, action_required |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・権限管理画面 |
| 2 | 職員台帳一覧画面 |
| 3 | 職員詳細・接種履歴画面 |
| 4 | OCR書類アップロード画面 |
| 5 | 施設ダッシュボード画面 |
| 6 | アウトブレイク対応画面 |
| 7 | チャットボット問い合わせ画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(医療情報ガイドライン対応・ISMS取得実績多数) |
| 2 | AWS Textract(非定型帳票OCRに強い) |
| 3 | Python/FastAPI(NLP・予測モデル実装に適する) |
| 4 | React/TypeScript(職員台帳UI構築の実績豊富) |
| 5 | PostgreSQL(構造化医療データの整合性担保) |
| 6 | LangChain+OpenAI API(自然言語問い合わせ対応) |
| 7 | Auth0(医療機関向けSSO・多要素認証対応) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%以上を保証し、月間ダウンタイムを約3.6時間以内に抑える |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS認証取得、保存・通信データはAES-256暗号化、ゼロトラスト構成を採用する |
| 性能 | 性能: OCR処理は1枚あたり10秒以内、チャットボット応答は3秒以内で返答する |
| バックアップ | バックアップ: 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧する |
| 監査 | 監査: 個人健康情報へのアクセスログを全件記録し5年間保持する |
| 拡張性 | 拡張性: 同時アクセス1,000ユーザー、1施設あたり職員データ5,000人まで性能劣化なく対応する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携候補の病院から健康診断書・抗体検査結果票のサンプルを預かり、既存のOCRツールと人手の目視確認を組み合わせて抽出精度を検証し、担当者に結果を見せて反応を確かめる。 | AI-OCRツールの試用料と資料回収の交通費程度 |
| ②最小システム | アップロード・OCR自動抽出・職員台帳への紐づけ・期限アラートの最小機能だけを外注または自作で実装し、PoC提携先3施設で実データを使って運用してもらい、対応完了率や自動抽出正解率を確認する。 | 外注で数か月分の開発費に相当する水準 |
| ③本開発 | チャットボット対応・アウトブレイク時の濃厚接触者スコアリング・電子カルテや労務管理システムとのAPI連携を含む正式版を開発し、有償契約施設向けにリリースする。 | 開発・検証費用として調達資金の大半を投じる本格開発の水準 |
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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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……
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 |
|---|---|---|
| 300床以上の急性期病院の感染管理認定看護師（ICN） | 予防接種台帳管理の実務主体であり現場課題の詳細とPoC協力を得られる | 日本感染管理ネットワーク(JICN)や感染症学会の地方会・研修会に参加し名刺交換 |
| 病院の産業医または産業保健師（産業保健部門責任者） | 職員の抗体検査・就業制限判断の最終権限者であり導入決裁に関与する | 日本産業衛生学会の全国協議会や地方産業保健センター経由で紹介依頼 |
| 病院情報システム部門（システム管理者・CIO相当） | 電子カルテ・労務管理システムとのAPI連携可否を技術的に判断する窓口 | 医療情報学連合大会（JCMI）や地域医療情報連携の勉強会で接点を作る |
| 感染管理学会（日本環境感染学会等）の教育委員会関係者 | 業界標準ツールとしての権威付けと会員病院への紹介ルートを得るため | 学会の企業展示ブースへの出展・共同研究提案の問い合わせフォームから接触 |
| 電子カルテベンダー（富士通・NEC・カルテメーカー等）の連携営業担当 | 既存システムとのAPI連携パートナーとして導入障壁を下げる提携先候補 | ベンダーの代理店・パートナープログラム窓口に事業連携の問い合わせを送付 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 感染管理認定看護師の学会・研究会 | 「300床規模の病院で予防接種・抗体検査管理をしている感染管理認定看護師の方に、現状の管理方法を伺いたい」と学会事務局や知人経由で紹介を依頼する。 |
| 産業保健関連団体（産業医・保健師のネットワーク） | 「職員の予防接種・抗体価管理の実務課題を教えてほしい」と産業保健スタッフに個別に連絡し、30分程度のヒアリングを依頼する。 |
| 既存人脈（病院関係者・医療機関経営者） | 元同僚や知人経由で「感染管理の担当者を紹介してほしい」と依頼し、実際の台帳運用の様子を見せてもらう。 |
| 病院向け展示会・院内感染対策セミナー | ブース出展や聴講者として参加し「Excel台帳の運用で困っていることを聞かせてほしい」と個別に声をかけ、名刺交換から個別面談に繋げる。 |
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（実質的な創業者） | 自己資金100万円に対して運転資金を中心に借入でき、融資合計は600万円の想定。着金まで設立から2か月程度かかるため、PoC準備費や当面の生活費・外注費に充てる前提で早めに申込む候補になる。 |
| 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・創業から一定期間内の中小企業 | OCR・NLPの開発外注費や広報費など創業初期の経費の一部を補助対象にできる可能性があり、公庫融資と併用して初期投資の負担を分散できる候補になる。 |
| 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（自社が支援事業者登録すれば導入先の病院・施設側にも案内できる） | 本サービスは病院・介護施設向けのITツール導入にあたるため、導入先の医療機関側がこの補助金を使って初期導入費の負担を軽減できる可能性があり、営業提案時の訴求材料になる。 |
| 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） | 革新的な製品・サービス開発に取り組む中小企業 | AI-OCR・予測モデル・最適化AIといった開発要素を含むため、MVPから本開発フェーズの開発費の一部を補助対象にできる候補になる。 |
| 国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）の医療・ヘルスケアIT関連事業 | 医療分野の研究開発・実証を行う事業者（大学・医療機関との連携が前提となることが多い） | 抗体価予測モデルの精度検証や院内感染対策との連携実証など、PoC検証フェーズの研究開発要素をAMEDの公募事業の対象として提案できる可能性がある候補になる。 |
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。
医療・ヘルスケア領域で創業を目指す仲間がコミュニティに集まっています。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あり、実際の順位や件数そのものを示すものではありません。