対象とする社会課題:介護報酬改定のたびに事業所が対応コストと算定漏れに苦しむ問題
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。
介護報酬は3年ごとに数百項目が変わるのに、全国の事業所の多くは10人未満で専任担当を置けない。管理者が日々の記録や人員配置に追われながら分厚いQ&Aを読み解き、取れる加算を逃したり誤請求で返還を求められたりする。制度対応の巧拙が経営体力を左右し、地域の介護サービスが続けられるかどうかまで左右してしまう現状を変えたい。
※ 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。
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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「介護報酬ナビAI」は、訪問介護・通所介護など中小規模の介護事業所向けに、制度改定への対応を自動化するSaaSです。
管理者は自事業所の指定サービス種別・定員・人員体制・現在算定中の加算をWebフォームまたは介護ソフトのCSVから登録するだけで、AIが厚労省通知・自治体解釈通知・Q&A集を解析し「新たに算定可能な加算」「経過措置の期限」「様式変更点」を事業所別レポートとして自動生成します。管理者は生成AIチャットに「定員18名のデイサービスで個別機能訓練加算IIは取れる?」と口語で質問すれば、根拠通知番号付きのチェックリストが即座に返ります。月次では改定・通知の更新をAIが自動巡回し、影響のある事業所にだけプッシュ通知するため、担当者が数百ページのQ&Aを読み込む必要がなくなります。
介護報酬は3年に一度大幅改定され、直近2024年度改定でも運営基準・加算体系が数百項目にわたり変更されたが、全国約24万事業所の多くは10人未満の中小規模で専任の制度対応担当を置けない。
訪問介護事業所の管理者Aさん(50代)は日々の人員配置・記録業務に追われながら、厚労省が公表する数百ページのQ&Aと自治体独自の解釈通知を読み込んで自事業所への影響を判断せねばならず、結果として算定できるはずの加算を取り損ねたり、逆に誤請求で後日返還を求められるケースが頻発している。介護報酬改定情報は厚労省・都道府県・保険者ごとに分散配信され、様式変更や経過措置の期限管理も煩雑なため、社労士や介護コンサルへの外部委託は月5万〜15万円かかり中小事業所には負担が大きい。結果として制度対応の巧拙が経営体力に直結し、地域によって介護サービスの継続可否に格差が生まれている。
自然言語処理により厚労省通知・自治体通達・Q&A集などの非構造化文書を解析し、事業所属性データとルールマッチングして個別適用可否を判定するルールベース+LLMハイブリッド推論を行う。
生成AI(LLM)が制度用語をかみ砕いた対話応答と根拠提示付きの回答を担当し、担当者の自然文の質問に即応する。予測モデルは人員配置変更シナリオごとの加算収益インパクトを試算し、最適な体制変更案を提示する最適化エンジンとして機能する。継続的な文書クローリングと差分検知にAIを用い、改定・通知の更新を自動検知して影響事業所を分類・優先度付けして通知する。
事業所は自社の指定サービス種別・定員・人員体制・現在算定中の加算をWeb上のフォームまたは既存の介護ソフトCSVから登録するだけで、AIが最新の報酬改定内容と照合し「この事業所が新たに算定可能になった加算」「経過措置が切れる項目と期限」「必要書類・様式の変更点」を事業所別レポートとして自動生成する。
管理者は生成AIチャットに「うちは定員18名のデイサービスだけど、個別機能訓練加算IIは取れる?」のように口語で質問でき、AIは根拠条文・通知番号とともに算定要件のチェックリストを返す。月次では改定情報や自治体通知の更新を自動巡回・要約し、影響がある事業所にのみプッシュ通知するため、担当者が全文を読む手間がなくなる。加算取得のシミュレーション機能では人員体制の変更案を入力すると増収見込み額をAIが試算し、経営判断の材料として提示する。四半期ごとには実際の請求データ(任意連携)をAIが分析し、算定漏れ・過誤請求の兆候をアラートする運用へ発展させる。
| 社労士・介護コンサルへの制度対応外部委託費 | 月5万円〜15万円(年60万〜180万円) |
| 算定漏れによる加算取得機会損失(中小規模事業所の想定) | 月5万〜10万円相当(年60万〜120万円) |
| 誤請求発覚時の返還対応(実地指導1回あたりの想定) | 1件あたり20万〜50万円 |
| 管理者が制度確認に費やす人件費相当の工数 | 月20〜40時間×時給換算2,500円で月5万〜10万円相当 |
| スタンダードプラン(小規模事業所向け) | 月額9,800円 |
| スタンダードプラス(中規模事業所向け) | 月額19,800円 |
| プロフェッショナルプラン(複数拠点法人向け) | 月額29,800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……
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介護報酬は3年ごとに大幅改定され、2024年度改定でも数百項目の変更があったが、全国約24万事業所の多くは10人未満の中小規模で専任の制度対応担当を置けない。
訪問介護事業所の管理者は日々の人員配置・記録業務と並行して厚労省の数百ページのQ&Aと自治体独自の解釈通知を自力で読み込み、自事業所への影響を判断せねばならず、算定漏れや誤請求による後日返還が頻発している。社労士・介護コンサルへの外部委託は月5万〜15万円かかり中小事業所には負担が大きく、制度対応の巧拙がそのまま経営体力と地域の介護サービス継続可否に直結している。
MVP開発フェーズは制度データベースの構造やLLMの回答精度をβ版50事業所での検証を通じて確定させていく段階のため、要件変化に対応しやすい準委任契約が向く。
請負で仕様を先に固定すると、社労士監修による精度検証の結果を反映するたびに追加見積が発生し手戻りコストが増える恐れがある。一方、正式ローンチ後の介護ソフトAPI連携やレポート出力フォーマットの追加など要件が明確な機能は請負契約でスコープを固定した方が予算管理しやすい。発注時は社労士監修レビューの実施主体、誤情報発生時の責任範囲、AI回答の制度適合正答率95%未達時の改修義務を契約書に明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 訪問介護・通所介護事業所の管理者(50代中心、専任の制度対応担当を置けない10人未満規模の事業所) |
| セカンダリ | 社労士・介護経営コンサル法人(ホワイトラベル利用者)、介護ソフトベンダーの導入担当者 |
| 管理 | 自社の介護制度専門家(元行政職員・社労士)とAIエンジニアからなる運用チーム。制度データベースの更新とAI回答レビューを担当する |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 事業所属性登録機能 | 事業所がサービス種別・定員・人員体制・算定中加算をWeb入力→保存→事業所プロファイルを生成 |
| 介護ソフトCSV/API連携機能 | カイポケ等のCSV出力またはAPIから利用者・人員データ取込→正規化→属性DBへ自動反映 |
| 加算適合判定エンジン | 事業所属性と改定ルールDBを照合→ルールベース+LLMで推論→算定可否と要件充足度を判定 |
| AIチャット対話応答機能 | 管理者の口語質問を入力→LLMが制度DBを参照し回答生成→根拠条文・通知番号付きで返答 |
| 改定・通知自動巡回差分検知機能 | 厚労省・自治体サイトを定期巡回→新旧文書をAIが差分検知→変更点を要約生成 |
| 影響事業所分類・プッシュ通知機能 | 差分検知結果と事業所属性を照合→AIが影響度を分類→該当事業所へ通知配信 |
| 加算収益シミュレーション機能 | 人員体制変更案を入力→AIが加算収益インパクトを試算→増収見込み額と最適案を提示 |
| 事業所別影響レポート自動生成機能 | 事業所属性と改定内容を入力→AIが該当加算・経過措置期限を抽出→PDFレポート出力 |
| 請求データ分析・算定漏れアラート機能 | 連携した請求データを入力→AIが算定パターンを分析→漏れ・過誤請求候補をアラート表示 |
| 社労士監修レビュー・正答率管理機能 | AI回答サンプルを抽出→社労士がレビュー・修正→正答率スコアを記録し再学習へ反映 |
| ホワイトラベルAPI配信・課金管理機能 | 社労士法人・ベンダーがAPIキーで接続→制度DBを参照→利用量に応じ課金額を集計 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
事業所 | office_id, 法人ID, サービス種別, 定員, 所在地, 人員体制JSON, 登録日 |
加算マスタ | 加算ID, 加算名, サービス種別, 算定要件JSON, 単位数, 根拠通知番号, 施行日, 経過措置期限 |
事業所算定状況 | office_id, 加算ID, 算定開始日, 算定終了日, ステータス |
制度改定通知 | 通知ID, 発出元, 通知種別, 公布日, 本文URL, 要約テキスト, 影響サービス種別 |
AI回答ログ | 質問ID, office_id, 質問文, 回答文, 根拠通知ID, 正答フラグ, 監修確認フラグ |
ユーザーアカウント | user_id, office_id, 氏名, 権限区分, メールアドレス, 最終ログイン日時 |
契約プラン | contract_id, 法人ID, プラン種別, 月額料金, 契約開始日, 解約日, 事業所数 |
増収シミュレーション結果 | simulation_id, office_id, 人員変更案JSON, 想定加算増収額, 実行フラグ, 作成日 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 事業所情報登録画面 |
| 2 | 加算算定状況一覧画面 |
| 3 | AIチャット質問画面 |
| 4 | 改定影響レポート画面 |
| 5 | 増収シミュレーション画面 |
| 6 | 通知・アラート一覧画面 |
| 7 | 契約・請求管理画面 |
| # | 技術(採用理由) |
|---|---|
| 1 | GPT-4 API(LLM対話・文書解析の中核) |
| 2 | LangChain(RAGパイプライン構築の効率化) |
| 3 | Pinecone(通知・Q&Aのベクトル検索) |
| 4 | PostgreSQL(構造化データの一元管理) |
| 5 | AWS ECS/Fargate(スケーラブルなAPI基盤) |
| 6 | Difyまたは自社RAG基盤(社労士監修フロー組込み) |
| 7 | Stripe(SaaS課金・従量課金の請求管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月次稼働率99.5%以上を維持し、計画メンテナンスは深夜2-5時帯に限定する |
| 性能 | 性能: AIチャット応答は平均5秒以内、95パーセンタイル値でも10秒以内に応答する |
| セキュリティ | セキュリティ: 事業所の請求データ・個人情報はTLS1.3で暗号化し、アクセスログを90日間保存する |
| 正答率監視 | 正答率監視: AI回答の制度適合正答率95%以上を月次で社労士監修サンプル100件により監査する |
| バックアップ/復旧 | バックアップ/復旧: 事業所データは日次バックアップとし、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 同時利用事業所3,000件時でも判定・チャット応答の遅延増加を2秒以内に抑制する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証(Wizard of Oz方式) | 数事業所分の加算要件を厚労省Q&Aとスプレッドシートで人力照合し、レポートをメールで手渡して「欲しい情報の形」と反応を確かめる。 | 人件費と交通費程度で、外部費用はほぼかからない水準 |
| ②最小システム(LLM+ルールベースのプロトタイプ) | 訪問介護・通所介護の主要加算だけをルール化し、チャットで質問に答えるプロトタイプを作って、無償提供先の事業所で回答精度と業務フロー適合性を検証する。 | AI利用料と外注のプロトタイプ開発費のみ、外注で数か月分の水準 |
| ③本開発(正式ローンチ版) | 介護ソフトとのAPI連携、全サービス種別対応、通知・シミュレーション機能を備えた本番システムを構築し、有料課金と社労士監修レビュー体制を開始する。 | 外注での本開発費用に専門家人件費も含めた初期投資がまとまった額になる水準 |
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……
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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 |
|---|---|---|
| 介護専門の社会保険労務士(個人事務所または法人所属) | AI回答の制度監修体制構築とコンサル業務との切り分けを確認するため | 日本社会保険労務士会連合会の介護専門部会や紹介経由で面談を依頼 |
| 訪問介護・通所介護事業所の管理者(従業員10名未満の法人) | β版検証対象として現場の加算算定業務フローと痛点を把握するため | 地域包括支援センターや介護経営者向けセミナーで直接声かけ |
| 介護ソフトベンダー(カイポケ/ワイズマン/ほのぼの)の事業開発担当者 | CSV連携・API連携の技術要件とバンドル販売の可否を確認するため | 各社の代理店窓口・展示会(CareTEX等)でアポイントを取得 |
| 都道府県介護保険課の指定・監査担当職員 | 自治体独自の解釈通知の公開範囲・入手方法と情報連携可否を確認するため | 都道府県庁の介護保険課へ電話で事前予約し訪問 |
| 地域包括支援センターの主任介護支援専門員 | 地域の中小事業所への紹介チャネルとして協力可能性を探るため | 市区町村の地域包括支援センター一覧から電話で紹介依頼 |
| 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 | 地域包括支援センターの職員に「制度改定で困っている事業所を紹介してほしい」と依頼し、管理者向けの無料説明会をセットしてもらう。 |
| 介護経営者向けセミナー・勉強会 | 社労士会や介護経営研究会のセミナーに登壇し、「加算算定チェックリストを無料で試せる」と案内してその場でβ版登録を促す。 |
| 介護ソフトベンダーの担当者への直接アプローチ | カイポケやワイズマンの営業担当に連絡し、「CSV連携で入力負担を減らせるので既存顧客に紹介してほしい」と協業を依頼する。 |
| 既存の社労士・介護コンサルへの営業 | 中小事業所を多く顧問に持つ社労士事務所に「顧問業務の下支えツールとして無償トライアルを提供したい」と提案し紹介を依頼する。 |
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) | 法人設立前後の代表者 | 創業直後の開発費・人件費の主な原資になる融資で、運転資金の融資合計は500万円を想定。着金は設立から2か月目ごろのため、自己資金100万円でその間の資金繰りをつなぐ設計にできる。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・提供する中小企業・小規模事業者 | 自社のSaaS開発や介護ソフト連携部分の費用に活用できる可能性があり、導入先の介護事業所側にも同制度を案内できるため販促材料にもなる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数の少ない小規模事業者(創業直後の自社にも該当しうる) | 代表1名体制で行う介護経営者向けセミナー出展や販促物作成など、初期の営業活動費の一部を補助する候補になる。 |
| 事業再構築補助金 | 新分野展開・事業転換を行う中小企業 | エンジェル投資やシードラウンド後にホワイトラベル展開や全サービス種別対応へ拡張するフェーズで、新規事業投資の一部を補う候補になりうる。 |
| 自治体の創業支援事業(例: 東京都創業助成事業) | 都道府県・市区町村内で創業予定・創業初期の事業者 | 法人設立費用やオフィス賃借料など創業初期費用の一部を助成する候補で、公庫融資と併用しやすく資本金100万円の実質的な補強になる。 |
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。
高齢化・介護領域に取り組む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。
※ バッジは閲覧・登録などの自動集計にもとづく相対的な表示です。