Who（誰が）
地域包括支援センター・居宅介護支援事業所・病院退院支援室の相談員と、全国のサ高住運営事業者(単独〜中堅チェーン)が利用者となる。
対象とする社会課題：サービス付き高齢者向け住宅の空室情報と地域包括支援センター・ケアマネの相談業務が断絶している
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。
退院まで数日しかない家族に、相談員は電話とFAXで空室を1件ずつ確認している。結果、紹介先は「知っている施設」に偏り、本人に合う住まいが見つからないまま話が進むことも少なくない。空室情報と相談現場をつなぐ仕組みがあれば、選択肢は本人の手元に戻ってくる。そう信じてこの事業を始めた。
※ 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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※ 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。
「そらいえコネクト」は、地域包括支援センターや病院の退院支援室、居宅介護支援事業所の相談員が、サービス付き高齢者向け住宅(サ高住)の空室と入居条件をチャット形式で即座に検索できるAIマッチングサービスです。
相談員が「要介護2、軽度認知症、月15万円まで、〇〇市希望」のように口語で入力すると、AIが周辺30〜50km圏内の空室情報と受入条件を照合し、成約確率の高い順に候補施設をランキング表示します。従来1件30分かかっていた電話・FAXでの空室確認作業が、5分のチャット入力と候補確認に短縮されます。サ高住運営事業者は専用アプリで空室・写真・受入条件を更新し、AIが更新遅れや誤入力を自動検知して修正を促します。候補が絞れれば、AIが施設窓口とのオンライン面談日程調整や必要書類リストの自動生成まで行い、退院後3〜5日以内の住み替え決定を後押しします。
全国のサービス付き高齢者向け住宅(サ高住)は約29万戸(2024年時点、国交省登録ベース)に達するが、平均入居率は8割前後にとどまり、地域や運営事業者によっては空室率が3割を超える施設も珍しくない。
一方で地域包括支援センターやケアマネジャーは、退院調整や在宅限界での住み替え相談を月に数十件抱えながら、個々のサ高住の空室状況・受入条件(認知症対応可否、看取り対応、医療的ケアの範囲など)をリアルタイムで把握する手段がなく、電話やFAXで1件ずつ問い合わせている実態がある。特に病院の退院支援室では入院日数短縮の圧力(平均在院日数短縮の診療報酬インセンティブ)から3〜5日以内に住み替え先を決める必要があり、情報収集の非効率さが本人・家族の選択肢を狭めている。サ高住運営事業者側も、空室が埋まらないまま固定費(人件費・光熱費)が発生し続け、特に地方の中小事業者では稼働率5%の低下が年間数百万円の減収に直結する。全国データベースは存在するが更新頻度が低く検索性も乏しいため、相談員は結局「知っている施設」に偏って紹介する属人化が起きており、広域での適正マッチングが機能していない。
自然言語対話AI(大規模言語モデルをベースにしたチャットボット)が相談員の口語的な入力(例:「軽度認知症、要介護2、月15万円まで、〇〇市希望」)を構造化データに変換し検索条件を生成する。
マッチング最適化エンジンが、施設の受入条件・空室状況・距離・過去の入居成功率データを重み付けして候補をスコアリングし、単純な条件一致ではなく成約確率を予測したランキングを提示する。画像解析AIが施設からアップロードされた居室写真や設備写真を分析し、バリアフリー適合度や日照条件などを自動タグ付けして検索属性に追加する。需要予測モデルが地域ごとの退院件数・高齢者人口推計から将来の空室需給を予測し、事業者への稼働率改善提案や新規開設エリアのレコメンドに活用する。
地域包括支援センター・病院退院支援室・居宅介護支援事業所の相談員が、チャット型AIアシスタント「そらいえコネクト」に本人の要介護度・医療的ケア・認知症の有無・希望エリア・予算を自然言語で入力すると、AIが即座に周辺30〜50km圏内のサ高住空室情報と受入条件を照合し、適合度順に候補施設をランキング表示する。
サ高住運営事業者は専用アプリで空室状況・受入条件・写真を随時更新し、AIが更新遅延や矛盾(定員超過などの誤入力)を自動検知して事業者に修正を促す。相談員が候補を絞り込むと、AIが施設側の窓口担当者と自動でオンライン面談日程を調整し、必要書類(診療情報提供書テンプレート等)の準備リストを自動生成する。入居後は退去理由・満足度アンケートをAIが自動収集・分析し、次回以降のマッチング精度向上とサ高住側の受入条件見直しの提案に還元する。相談員にとっては「1件30分の電話確認作業」が「5分のチャット入力と候補確認」に短縮される体験になる。
| 退院支援室・ケアマネの電話FAX確認業務の人件費(1件30分×月30件×時給2,500円換算) | 年約54万円/拠点 |
| サ高住側の空室放置による機会損失(空室率5%悪化分の減収、90名定員・月額15万円想定) | 年約270万円/施設 |
| 属人化による紹介偏重で在宅限界の長期化・再入院リスクに伴う病床回転率低下の機会損失 | 年数十万円〜/病院(件数により変動、目安) |
| 退院日数超過による診療報酬インセンティブ未達の損失(施設側事情での住み替え遅延分) | 年数十万円/病院の想定 |
| 月額掲載・情報更新プラン(サ高住1棟あたり) | 月1.5万〜3万円 |
| 相談員向け有償オプション(居宅介護支援事業所・病院向け) | 月5千〜1万円/事業所 |
| 成約課金(入居1件成約時、施設側負担) | 1件あたり8万〜15万円 |
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……
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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。
病院の退院支援室は平均在院日数短縮の診療報酬インセンティブにより、入院患者の住み替え先を3〜5日以内に決める必要があるが、個々のサ高住の空室状況や受入条件をリアルタイムで把握する手段がなく、電話・FAXで1件ずつ問い合わせているのが実態である。
全国データベースは存在するものの更新頻度が低く検索性も乏しいため、相談員は結局「知っている施設」に偏って紹介する属人化が起きており、本人・家族の選択肢が狭められている。一方でサ高住側も空室率3割超の施設が珍しくなく、固定費だけが発生し続ける経営課題を抱えている。双方の情報断絶を埋め、相談員の月数十件の相談業務を効率化しつつ施設の稼働率改善につなげるシステムが必要である。
MVP開発は要件がある程度固まっているため請負契約が基本だが、マッチングスコアリングのロジックや画像解析AIの精度はパイロット運用(3県30戸)での検証結果次第で仕様変更が生じやすいため、検証フェーズは準委任、初期展開フェーズ以降の機能実装は請負という段階的な契約形態が向く。
発注時は「適合度上位3件の成約率」など検証指標を契約書に明記し、精度未達時の追加改修範囲・費用負担を事前に取り決めておく必要がある。また個人情報(要介護度・病歴)を扱うため、ISMS取得状況や匿名化処理の実装方法を発注前の要件定義書に具体的に落とし込み、瑕疵担保責任の範囲にセキュリティ要件を含めることが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 地域包括支援センター職員、病院退院支援室の相談員、居宅介護支援事業所のケアマネジャー |
| セカンダリ | サ高住運営事業者(単独〜中堅チェーン、1〜50棟規模)の窓口担当者 |
| 管理 | そらいえコネクト運営会社のカスタマーサポート担当およびマッチング精度を監視するプロダクトマネージャー |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| チャット条件構造化機能 | 相談員の口語入力(要介護度・予算等)→LLMが解析→構造化された検索条件データを生成 |
| マッチングスコアリング機能 | 検索条件と施設データ→距離・受入条件・過去成約率で重み付け計算→適合度順ランキングを出力 |
| 施設写真画像解析機能 | 施設がアップロードした居室写真→AIがバリアフリー適合度・日照条件を解析→検索用タグを自動付与 |
| 施設情報更新機能 | 事業者アプリから空室数・受入条件・写真を入力→DB反映→相談員側検索結果へ即時反映 |
| 更新遅延・矛盾検知機能 | 施設データの更新日時・定員数等→AIが遅延や定員超過等の矛盾を判定→事業者へ修正依頼を自動通知 |
| オンライン面談自動調整機能 | 相談員が候補施設を選択→施設窓口の空き日程をAIが照合→面談日時候補を提示し確定 |
| 必要書類自動生成機能 | 入居希望者の属性情報を入力→テンプレートへ自動反映→診療情報提供書等の準備リストを出力 |
| 入居後アンケート分析機能 | 入居者・家族の満足度アンケート回答を収集→AIが集計分析→マッチング精度改善データへ反映 |
| 需要予測・稼働率提案機能 | 地域別退院件数・高齢者人口推計データ→需要予測モデルが分析→事業者へ稼働率改善提案を提示 |
| 施設検索・絞り込み表示機能 | 相談員がエリア・条件を指定→DB検索実行→候補施設一覧を距離・条件別に一覧表示 |
| 分析レポート出力機能 | 蓄積された空室率・成約実績データ→自治体・事業者向けに集計→月次需給ギャップレポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, operator_id, address, lat, lng, capacity, monthly_fee_min, monthly_fee_max, dementia_ok, medical_care_level, care_level_accepted, created_at, updated_at |
rooms | room_id, facility_id, room_type, floor, is_vacant, vacant_since, photo_url, barrier_free_score, sunlight_score, updated_at |
operators | operator_id, company_name, contact_name, phone, email, plan_type, contract_start, billing_account_id |
referral_agencies | agency_id, agency_type, name, address, phone, contact_person, contract_status, monthly_option_flag |
inquiries | inquiry_id, agency_id, requester_note, care_level, medical_care_needed, dementia_flag, budget_max, desired_area, status, created_at |
matches | match_id, inquiry_id, facility_id, room_id, score, rank, status, viewed_at, decided_at |
contracts | contract_id, match_id, move_in_date, fee_charged, fee_rate, payment_status, invoice_date |
satisfaction_surveys | survey_id, contract_id, checkout_reason, satisfaction_score, comment, submitted_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | チャット相談入力画面 |
| 2 | 候補施設ランキング画面 |
| 3 | 施設詳細・写真確認画面 |
| 4 | 面談日程調整画面 |
| 5 | 必要書類チェックリスト画面 |
| 6 | 施設側空室更新管理画面 |
| 7 | 分析レポート閲覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | OpenAI API(GPT-4系):自然言語の構造化変換に実績あり |
| 2 | AWS(EC2/RDS/S3):医療介護向けISMS対応実績が多い |
| 3 | PostgreSQL:地理検索(PostGIS)で距離条件処理に適する |
| 4 | Amazon Rekognition:居室写真のバリアフリー自動タグ付けに使用 |
| 5 | Elasticsearch:施設条件の複合検索・スコアリング高速化 |
| 6 | Auth0:相談員・施設双方の権限分離認証を簡易実装 |
| 7 | Metabase:分析レポート画面の内製BI構築を低コスト化 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上(ダウンタイム月3.6時間以内)を目標とする |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS認証取得を前提とし、要介護度等の個人情報はAES-256相当で暗号化保存する |
| 性能 | 性能: チャットAIの応答時間は平均3秒以内、95パーセンタイルで5秒以内を目安とする |
| データ鮮度 | データ鮮度: 施設側が更新した空室・条件情報は5分以内に検索結果へ反映する |
| バックアップ | バックアップ: 日次バックアップを実施し、障害発生時のRPOを24時間以内とする |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 相談拠点1,500拠点稼働時を想定し同時接続500セッション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 | スプレッドシートとチャットツール（LINE等）で相談員から要介護度・希望エリアなどの条件を聞き取り、人力で施設に電話確認して候補を返す。AIなしで需要とニーズの本物度を確かめる | 人件費が中心で、交通費と電話代程度の負担にとどまる |
| ②最小システム | チャット入力フォームと簡易な検索データベースを構築し、条件と空室情報の照合フローをシステム化する。AIによる自動判定は入れず、運用の型を検証する | 外注で数か月分の開発費とクラウド利用料程度 |
| ③本開発 | 対話AI・マッチング最適化エンジン・画像解析AIを本格実装し、複数拠点・複数施設が同時に使える規模の運用に対応させる | 本格的な開発投資が必要になり、創業融資に加えて外部資金の調達を前提に考える段階 |
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 |
|---|---|---|
| 一般社団法人サービス付き高齢者向け住宅協会の事務局担当者 | 業界団体経由で会員施設への信頼獲得と導入協力施設の紹介を得るため | 協会公式サイトの問い合わせ窓口から資料送付し面談を申請する |
| 地方都市の中規模サ高住運営事業者(1〜5棟規模)の施設長・経営者 | 空室率の実態と受入条件データ更新の運用負荷感を現場目線で確認するため | 自治体高齢福祉課の登録事業者一覧から抽出し電話でアプローチする |
| 病院の地域医療連携室・退院支援室の看護師または医療ソーシャルワーカー | 退院調整の実務フローと3〜5日で住み替え先を決める切迫度を把握するため | 地域医療連携室の代表電話に連絡し業務ヒアリングを依頼する |
| 居宅介護支援事業所の主任介護支援専門員(ケアマネ) | 月数十件の相談業務の中で電話・FAX確認にかかる実時間を検証するため | 介護支援専門員協会の県支部研修会に参加し名刺交換から接点を作る |
| 市町村の地域包括支援センター(委託型)の統括主任 | 公的相談窓口としての導入判断プロセスと自治体連携の可否を確認するため | 市高齢福祉課を通じて地域包括支援センター連絡会議への出席を依頼する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域包括支援センターへの直接訪問 | 「電話・FAXでの空室確認作業を減らせるチャット相談ツールを試してみませんか、まずは無料でお使いいただけます」と伝え、現場の相談員に実際の業務フローを見せてもらう |
| 居宅介護支援事業所のケアマネ向け勉強会 | 介護支援専門員協会の研修会に参加し、「退院調整で困っている空室情報の照会作業を5分に短縮する仕組みです」と紹介し体験利用を依頼する |
| サ高住協会（一般社団法人サービス付き高齢者向け住宅協会）経由の紹介 | 協会の会員向け説明会で「空室が埋まらず固定費だけがかかる状況を改善するツールです、掲載は月額プランから始められます」と提案する |
| 病院の退院支援室（医療ソーシャルワーカー）への個別アプローチ | 「3〜5日以内に住み替え先を決めなければならない状況を減らしたい」という課題感を共有し、パイロット施設でのお試し利用を依頼する |
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 | 新たに事業を始める個人・法人（創業者） | 運転資金の融資枠として500万円規模の調達を想定しており、代表1名で始める初期の人件費・システム開発の外注費・営業活動費に充てられる。設備資金が必要な場合は別枠での申請も検討する |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数が一定以下の事業者） | 地域包括支援センターやケアマネ向けの説明会資料作成、展示会出展、Webサイト・チラシ等の販路開拓費用の一部補助として活用できる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者 | チャットAIやマッチングエンジンの外部SaaS利用料・システム導入費の一部を補助対象にできる可能性があり、初期システム構築の資金負担を軽減できる |
| 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・サービス開発を行う中小企業・小規模事業者 | 画像解析AIや需要予測モデルなど、生産性向上に資する新サービス開発費として申請できる余地がある |
| 自治体の創業支援制度（例: 東京都中小企業振興公社の創業助成事業、各自治体の創業支援等事業計画に基づく制度） | 自治体が定める創業予定者・創業後一定期間内の事業者 | 自己資金100万円に加えて創業初期の運営費補助を受けられる可能性があり、地域包括支援センターとの連携実績づくりにも自治体との接点が役立つ |
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・介護領域の起業家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・お気に入り登録などの実績にもとづく相対表示です