Who（誰が）
特別養護老人ホーム・介護老人保健施設の看護師・管理栄養士・歯科衛生士、および居宅介護支援事業所のケアマネジャーと家族が主な利用者となる
対象とする社会課題：高齢者の口腔機能低下と低栄養が連鎖し、要介護・誤嚥性肺炎リスクが施設・在宅の両方で見過ごされている
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。
特別養護老人ホームでは入居者の多くが低栄養リスクを抱えているが、栄養士や看護師は一人で数十人から百人規模を担当し、日々の食事量や口腔の変化まで見きれていない。在宅でも訪問歯科や訪問栄養指導が届くのはごく一部で、食べる量が減った、むせるようになったという小さな兆候が見過ごされたまま、誤嚥性肺炎や要介護度の悪化に至っている。日々の食事風景を記録し、専門職に届ける仕組みが必要だ。
※ 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600万円の申請資料も、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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ONNaviは、特別養護老人ホームや介護老人保健施設の介護職員、または在宅要介護高齢者の家族が、食事のたびにスマホで食事トレーと口腔・咀嚼の様子を撮影するだけで使えるサービスです。
AIが写真から食べ残し量と栄養バランスを推定し、動画から食べこぼしや偏咀嚼など嚥下機能低下の兆候を検出します。体重・バイタル・排泄記録と組み合わせて毎日リスクスコアを算出し、閾値を超えた利用者だけを看護師・歯科衛生士・管理栄養士のダッシュボードに自動アラートします。専門職は1人50〜100名を抱える中でも、危険な人にだけ重点的に介入できるようになり、家族からの『食べる量が減った』といった相談にはAIチャットが一次対応します。月次の栄養ケア計画書も自動生成され、介護報酬加算の算定資料としてそのまま使えます。
特別養護老人ホーム入居者の約6割、在宅要介護高齢者の約4割が低栄養または低栄養リスク状態にあるとされ、口腔機能低下(オーラルフレイル)がその主因の一つとされる。
歯科衛生士は全国で約14万人に対し、施設・在宅を合わせた対象高齢者は数百万人規模で、定期的な口腔チェックが月1回未満の施設が多数を占める。在宅では訪問歯科・訪問栄養指導の利用率が1割未満にとどまり、家族や介護職員が咀嚼・嚥下の異常や食事量減少に気づいた時にはすでに低栄養や誤嚥性肺炎に至っているケースが多い。介護施設の栄養士・看護師は一人あたり50〜100名の利用者を担当し、個別の口腔・栄養状態を毎日観察・記録する余力がなく、紙の食事記録やチェックシートに頼っているため異常の早期発見が構造的に困難である。結果として、口腔と栄養は別々の専門職・別々の記録システムで管理され、情報が分断されたまま重症化してから医療介入するという後手の対応が常態化している。
画像解析AIが食事トレー写真から食品カテゴリ別の摂取量を推定し、口腔内・咀嚼動画から嚥下機能低下の兆候を検出する。
時系列予測モデルが体重・摂取量・バイタルの推移から2〜4週間先の低栄養・オーラルフレイル進行リスクをスコア化し、施設・在宅それぞれの介入優先度を最適化する。自然言語対話AIが介護職員・家族からの日常相談に応答し、専門職への引き継ぎ要否を自動判定するトリアージを行う。加えて生成AIが観察データを介護報酬加算要件に沿った計画書・報告書の文書に自動整形する。
介護職員・家族が食事のたびにスマホで口腔内・咀嚼の様子と食事トレー(食べ残し)を撮影するだけで、AIが画像から嚥下機能の兆候(食べこぼし、偏咀嚼、食形態不一致)と摂取量・栄養バランスを自動推定する。
日々のバイタル・体重・排泄記録と組み合わせ、AIが個人ごとに低栄養リスクスコアとオーラルフレイル進行度を毎日算出し、閾値を超えた利用者を看護師・歯科衛生士・管理栄養士のダッシュボードに自動アラートする。専門職はアラート対象者にのみ重点的に介入でき、AIチャット機能が家族や介護職員からの「最近食べる量が減った」等の相談に一次対応し、必要な受診・献立変更を提案する。訪問歯科医・栄養ケアステーションとはオンラインでカルテと画像データを共有し、往診の優先順位付けにもAIの予測スコアを活用する。施設側は月次でAIが自動生成する栄養ケア計画書・口腔機能評価レポートを介護報酬の加算算定資料としてそのまま利用できる。
| 誤嚥性肺炎による入院医療費(1件あたり) | 年間換算で施設あたり数十万円〜100万円規模の想定(入院1件あたり医療費20〜50万円程度、発生頻度による) |
| 管理栄養士・看護師の紙記録作成にかかる残業代 | 月額 約5万円〜8万円/施設(1人あたり月10〜15時間の残業を時給1,500円で換算) |
| 栄養マネジメント強化加算・口腔衛生管理加算の算定漏れによる機会損失 | 月額 約3万円〜10万円/施設(未算定入居者数×加算単価で算出) |
| 低栄養に伴う褥瘡治療・回復遅延による追加ケア工数 | 年間 約20万円〜50万円/施設相当の想定(処置材料費・追加人件費含む) |
| 施設向けSaaS基本プラン(入居者50名分) | 月額 40,000円 |
| 帳票自動生成・加算算定支援オプション | 月額 20,000円 |
| 在宅版アプリ(利用者20名分) | 月額 10,000円 |
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あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
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特養入居者の約6割、在宅要介護高齢者の約4割が低栄養または低栄養リスク状態にあるが、歯科衛生士14万人に対し対象高齢者は数百万人規模で、月1回の口腔チェックすら行き届いていない施設が多い。
介護施設の栄養士・看護師は1人で50〜100名を担当し、紙の食事記録・チェックシートに頼っているため、食事量減少や咀嚼異常の早期発見が構造的に難しい。在宅では訪問歯科・訪問栄養指導の利用率が1割未満で、家族や介護職員が異変に気づいた時点ではすでに低栄養や誤嚥性肺炎に至っているケースが多い。口腔と栄養が別々の専門職・別記録で分断管理されているため、重症化してから医療介入する後手対応が常態化している。
検証フェーズ(0-6ヶ月)は画像解析精度が未確定でアラート閾値も試行錯誤が必要なため、要件変更を前提とした準委任契約が適する。
初期導入フェーズ以降、MVP機能(撮影UI・リスクスコア表示・ダッシュボード等)の仕様が固まった時点で機能単位の請負契約に切り替えることを推奨する。発注時は、AI精度(検知的中率80%目標)の未達時の追加改修範囲を契約書に明記し、臨床専門家によるレビュー工程を検収条件に含めることが重要である。個人情報・医療情報を扱うため、データ取扱いに関する覚書と第三者監査への協力義務も契約に含めること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 介護老人保健施設・特別養護老人ホーム・グループホームの介護職員、および在宅要介護高齢者の家族(撮影・日常記録の担い手) |
| セカンダリ | 看護師・管理栄養士・歯科衛生士・訪問歯科医(アラート確認、専門的介入、往診優先順位付けを行う専門職) |
| 管理 | 施設の管理者・事業所責任者(利用者マスタ管理、加算算定書類の確認・提出、利用状況モニタリング) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 食事トレー画像解析による摂取量推定 | 食事トレー写真→AI画像解析→食品カテゴリ別摂取量(g・kcal)を出力 |
| 口腔内・咀嚼動画解析による嚥下機能兆候検出 | 咀嚼・口腔内動画→AI動画解析→食べこぼし・偏咀嚼・食形態不一致の兆候を検出 |
| 低栄養リスクスコア算出 | 体重・摂取量・バイタル時系列→予測モデル→2〜4週先の低栄養リスクスコアを出力 |
| オーラルフレイル進行度スコア算出 | 咀嚼動画解析結果と口腔チェック履歴→進行度モデル→フレイル進行度スコアを出力 |
| 専門職向けリスクアラートダッシュボード | 算出済みリスクスコア→閾値判定→看護師・歯科衛生士・栄養士へ対象者リストを自動通知 |
| AIチャットトリアージ | 家族・介護職員からのテキスト相談→自然言語対話AI→受診提案または専門職引き継ぎ要否を判定 |
| 栄養ケア計画書自動生成 | 観察データ・スコア履歴→生成AI→栄養マネジメント強化加算要件準拠の計画書を出力 |
| 口腔機能評価レポート自動生成 | 口腔チェック結果・動画解析履歴→生成AI→口腔衛生管理加算算定用レポートを出力 |
| 専門職マッチング | アラート対象者情報→マッチングエンジン→近隣訪問歯科・管理栄養士の候補と優先度を提示 |
| バイタル・体重・排泄記録入力連携 | 介護職員が入力した日次記録→データ連携API→リスクスコア算出モデルへ自動反映 |
| 在宅版家族アプリ | 家族が撮影した食事・口腔写真とコメント→アプリ経由送信→担当ケアマネ・訪問看護へ共有 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, address, plan_type, contract_resident_count, contract_start_date |
residents | resident_id, facility_id, name, birth_date, care_level, family_contact_id, food_form_type |
meal_records | record_id, resident_id, photo_url, food_category_json, intake_rate, chewing_score, swallow_risk_flag, recorded_at, recorder_id |
vitals_records | record_id, resident_id, weight, body_temp, blood_pressure, excretion_status, recorded_at |
risk_scores | score_id, resident_id, malnutrition_score, oral_frailty_score, predicted_period, model_version, calculated_at |
alerts | alert_id, resident_id, score_id, alert_level, assigned_staff_id, status, created_at, resolved_at |
care_reports | report_id, facility_id, resident_id, report_type, target_period, generated_pdf_url, addition_category |
referrals | referral_id, resident_id, provider_type, provider_id, fee_amount, status, requested_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・施設選択 |
| 2 | 食事撮影記録画面 |
| 3 | 利用者一覧リスク画面 |
| 4 | アラート詳細対応画面 |
| 5 | AIチャット相談画面 |
| 6 | 栄養ケア計画書出力画面 |
| 7 | 訪問歯科マッチング画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(医療情報ガイドライン準拠のクラウド基盤として採用) |
| 2 | Rekognition/独自CNN(食事画像・咀嚼動画の解析用) |
| 3 | PyTorch(摂取量推定・嚥下異常検知モデルの学習用) |
| 4 | LightGBM/Prophet(体重等時系列データのリスク予測用) |
| 5 | OpenAI API(家族・介護職員向けチャット一次対応AI) |
| 6 | React Native(施設・家族向け撮影UIを一括開発) |
| 7 | PostgreSQL(記録・スコアデータの構造化管理用) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を目標とし、月間許容停止時間は約3.6時間以内とする | 可用性99.5%以上を目標とし、月間許容停止時間は約3.6時間以内とする |
| 画像・動画アップロードからリスクスコア算出結果表示まで平均5分以内で応答する | 画像・動画アップロードからリスクスコア算出結果表示まで平均5分以内で応答する |
| 個人健康情報は保存時AES256暗号化・通信時TLS1.2以上を適用し、個人情報保護法・医療情報ガイドラインに準拠する | 個人健康情報は保存時AES256暗号化・通信時TLS1.2以上を適用し、個人情報保護法・医療情報ガイドラインに準拠する |
| 3年目末の施設800拠点・利用者6万人規模の同時アクセスに対応できるスケーラビリティを確保する | 3年目末の施設800拠点・利用者6万人規模の同時アクセスに対応できるスケーラビリティを確保する |
| 日次バックアップを実施し、障害発生時のRTOを4時間以内、RPOを24時間以内とする | 日次バックアップを実施し、障害発生時のRTOを4時間以内、RPOを24時間以内とする |
| 介護報酬算定資料としての記録保持義務に対応し、観察データ・計画書を最低5年間保存する | 介護報酬算定資料としての記録保持義務に対応し、観察データ・計画書を最低5年間保存する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 紙のチェックシートとスプレッドシートで数施設分の食事写真・口腔観察データを人手で集め、栄養士・歯科衛生士と一緒に低栄養リスクの判定基準案を作る | AI利用料程度と施設訪問の交通費のみで実施可能な水準 |
| ②最小システム | 撮影データをクラウドに集約し、簡易な画像分類ロジックとルールベースのアラート判定を試作、専門職の目視判定との一致度を比較検証する | 外注も含め数か月分の開発費が必要な水準 |
| ③本開発 | 画像解析AI・時系列予測モデルを本格実装し、加算算定書類の自動生成機能や複数施設への同時展開に対応するシステムを構築する | 本格開発のためまとまった投資が必要な水準（融資・出資での資金調達を想定） |
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 |
|---|---|---|
| 特別養護老人ホーム・老健施設の管理栄養士または生活相談員 | 現場の記録業務の実態と撮影運用の受容性を検証フェーズで確認する必要があるため | 地域の老人福祉施設協議会や介護支援専門員協会の勉強会・研修会に参加して紹介依頼 |
| 訪問歯科診療を行う歯科医師(地域の歯科医師会所属) | 口腔機能評価の医学的妥当性とAI判定の臨床的信頼性を早期に検証するため | 都道府県歯科医師会の在宅歯科医療連携窓口に事業説明資料を送付し面談依頼 |
| 介護記録システムベンダーの事業開発担当者(カイポケ・ケアカルテ等) | 既存記録フローへのAPI連携可否と販売チャネル化の実現性を確認するため | 介護テクノロジー展示会(CareTEX等)のブースで名刺交換し個別商談を依頼 |
| 地域包括支援センターの主任介護支援専門員 | 在宅版展開時の居宅介護支援事業所への紹介ルートを確保するため | 市区町村の高齢福祉課経由で地域ケア会議への出席を依頼し接点を作る |
| 介護報酬請求・加算算定に詳しい介護事業経営コンサルタント | 栄養マネジメント強化加算・口腔衛生管理加算の算定要件と帳票要件を正確に把握するため | 介護経営専門誌広告主や介護経営者向けセミナー講師への直接連絡 |
| 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 | 「口腔と栄養の見落としを日次で拾える仕組みを試験導入したい施設を探しています」と伝え、管内の中規模施設への紹介をお願いする |
| 歯科医師会・栄養士会の勉強会 | 会員向け勉強会に参加させてもらい、「訪問頻度が月1回未満の施設で異常の早期発見に困っていないか」を聞き、実証協力施設を募る |
| 介護システムベンダーとの共同営業 | 既存の介護記録ソフトに「AIリスク検知を追加したい」と持ちかけ、既存顧客施設への同行訪問を依頼する |
| 知人経営者の介護施設への直接提案 | 特別養護老人ホーム・グループホームの施設長に「無償のモニタリング期間で構わないので、栄養士さんの負担を見てほしい」と依頼する |
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（新創業融資制度） | 法人設立後まもない代表者で、事業計画書を提出できる創業者 | 運転資金の融資枠として想定しており、融資総額は600万円を見込む。画像解析AI開発費や臨床実証費など初期投資の一部を無担保無保証でまかなえる候補になる |
| 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（創業直後の代表1名体制でも対象になりうる） | 施設向けの営業資料作成や展示会出展、地域包括支援センターへの販路開拓活動の一部費用に使える候補となる |
| IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入・提供する中小企業・小規模事業者 | 自社SaaSを介護システムベンダー経由で導入する際の実証コストや、連携先施設側の導入負担を下げる仕組みとして活用できる可能性がある |
| 東京都創業助成事業 | 東京都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業者 | 自己資金100万円に加えて、賃借料や人件費など創業初期の固定費を補助対象とする候補になる（本社所在地が対象地域の場合） |
| 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・時系列予測モデルの本開発フェーズにおける設備・開発投資の一部を対象とする候補になる |
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……
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この領域に取り組む仲間が、コミュニティのなかにもいます。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。
※ バッジは閲覧やお気に入り登録などの自動集計にもとづく相対的な表示です。