Who（誰が）
自治体高齢福祉課職員、特養入所判定担当者、居宅介護支援事業所のケアマネジャーの三者が主な利用者であり、買い手は介護テックベンダーや行政DX企業を想定する
対象とする社会課題：特養入所待機者の状態変化が追跡されず、真に必要な人に順番が回らない
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。
多くの自治体で、特養の入所順位は申込時点の点数のまま長期間固定されている。ケアマネジャーは日々の業務に追われ、待機者の状態変化の報告は後回しにされがちだ。点数は高くても在宅生活が安定している世帯が上位に残り、点数は低くても介護者が限界を迎えている世帯が見過ごされる。本当に困っている人のところへ順番が回る仕組みをつくりたいと考えた。
※ 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。
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『マチノジュンイ』は、特養の入所待機者名簿を『申込時点で固定された点数』のまま数年放置する運用を、毎月更新される状態変化データに基づく仕組みに変える介護版の優先度管理システムです。
居宅介護支援事業所のケアマネジャーがスマホアプリで要介護度・家族の介護負担感・入院歴・自由記述を3分程度で入力すると、AIが自由記述から『認知症進行』『介護者の限界』などのシグナルを検知し、待機者ごとの優先度スコアを月次で再計算します。自治体の高齢福祉課職員は管理画面で前月からスコアが大きく変動した対象者を一覧で確認し、特養の入所判定委員会は根拠つきの資料を自動生成された状態で受け取れるため、紙・Excelでの名簿管理や月数十時間の資料作成から解放され、状態が急変した世帯を数ヶ月単位で見過ごすリスクを減らせます。
全国の特養待機者は約27万人（厚労省2022年度調査）とされるが、多くの自治体は申込時点の要介護度・家族状況をもとにした点数制で順位を固定したまま数年単位で運用しており、その後の状態悪化や家族介護者の疲弊・虐待リスクの高まりを反映できていない。
ケアマネジャーは月20〜30件の担当を抱え、待機者の状況更新申請は義務ではないため後回しにされがちで、結果として『点数は低いが緊急性が高い世帯』が放置される一方、『点数は高いが在宅生活が安定している世帯』が上位に居座るミスマッチが常態化している。自治体の高齢福祉課職員は数人体制で数百〜数千人の待機者名簿を紙・Excelで管理しており、定期的な全数見直しは事実上不可能である。特養側も入所判定委員会の資料作成に月数十時間を要し、直近の状態を反映した判断ができていない。
①自然言語処理でケアマネの自由記述報告から状態変化シグナル（悪化・危機ワード）を抽出しスコアに反映する対話・テキスト解析、②要介護認定履歴とレセプトデータから今後3〜6ヶ月の要介護度悪化・入院リスクを予測する時系列予測モデル、③優先順位付けを複数指標（介護度・家族負担・地理的要因・空床状況）から最適化するランキングアルゴリズム、④ケアマネへの追加確認事項を自動生成し送信するチャットボットの4工程でAIが機能する。
居宅介護支援事業所のケアマネジャーが月次でスマホアプリに簡易状況報告（要介護度、同居家族の介護負担感、在宅サービス利用回数、直近の入院歴等）を3分程度で入力すると、AIが自然言語の自由記述欄も解析して『認知症進行』『介護者の限界』『虐待兆候』などのキーワードとトーンを検知する。
AIは介護保険レセプト・要介護認定データ・過去の報告履歴を統合し、待機者ごとの優先度スコアを月次で自動再計算し、変動が大きい対象者を自治体・特養の入所判定担当者にアラート表示する。担当者は管理画面でスコアの根拠（どの項目がどれだけ寄与したか）を確認しながら最終判断を行い、必要に応じてケアマネに詳細確認をAIチャットが自動依頼する。この結果、判定会議の準備時間が短縮され、状態が急変した世帯が数ヶ月単位で見過ごされる事態を防げる。
| 高齢福祉課職員による待機者名簿の手動見直し・電話確認人件費（人口10万人・待機者500人規模、年間延べ150時間程度、時給2000円換算） | 年額約30万円〜（実際には把握不能なため潜在的な機会損失を含めるとさらに大きい想定） |
| 特養職判定委員会資料作成の職員人件費（月20〜30時間、時給3000円換算） | 年額約72万円〜108万円 |
| 状態悪化放置による緊急ショートステイ利用・救急搬送対応コスト（自治体・特養の緊急対応、1件10万円程度が年数件発生想定） | 年額30万円〜50万円の想定 |
| 家族介護者の介護離職・虐待通報対応にかかる自治体窓口・地域包括支援センターの対応工数（1件あたり数十時間） | 年額20万円〜40万円相当の想定 |
| 自治体向けSaaS年間ライセンス（人口10万人・待機者500人規模） | 年額150万円（初年度は導入費50万円を別途加算） |
| 特養向け入所判定支援システム利用料（1施設） | 月額3万円（年額36万円） |
| ケアマネ事業所向け状況報告アプリ（1事業所・ケアマネ5名まで） | 月額1万円（年額12万円） |
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特養待機者は約27万人（厚労省2022年度調査）に上るが、多くの自治体は申込時点の点数で順位を固定し、その後の状態悪化や介護者の疲弊を反映できていない。
ケアマネジャーは月20〜30件を担当し、状況更新は義務でないため後回しにされ、自治体職員は数人体制で数百〜数千人の名簿を紙・Excelで管理しており全数見直しは事実上不可能である。結果として『点数は低いが緊急性が高い世帯』が放置され、特養側も判定委員会資料の作成に月数十時間を要し直近の状態を反映できていない。この構造的なミスマッチを、月次で更新される状態データと根拠つきスコアで解消する必要がある。
PoC・実証導入フェーズ（0〜12ヶ月）はスコアリングロジックや現場運用フローが確定していないため、要件変更を前提とした準委任契約が適す。
商用展開フェーズ（12ヶ月以降）で報告フォームや判定資料生成など仕様が固まった機能については、工程を切って請負契約に切り替えることを検討する。発注時は、要介護認定基準やレセプトデータ仕様に関する自治体側の確認事項が多いため、要件定義工程にドメインエキスパート（元自治体職員・社会福祉士等）の参加を契約条件に明記すること。また個人情報保護法・介護保険法対応の法務レビューを検収条件に含め、ISMS取得状況を契約前に確認する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 居宅介護支援事業所のケアマネジャー（月次状況報告を入力する現場担当者、1事業所あたり5名想定） |
| セカンダリ | 特養の入所判定委員会担当者（月数十時間の資料作成を担う職員）、自治体高齢福祉課の待機者名簿担当職員 |
| 管理 | 自治体高齢福祉課のシステム管理者（ケアマネ・特養のアカウント発行、権限・閲覧範囲の設定、個人情報保護審議会向け資料整備を担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| ケアマネ月次状況報告入力 | ケアマネがスマホで要介護度・家族負担・自由記述を入力→保存→自治体DBに反映 |
| 自由記述テキスト解析（NLP） | 自由記述文→AIが悪化・虐待兆候キーワードとトーンを検出→シグナルスコアを出力 |
| 悪化・入院リスク予測（時系列モデル） | 要介護認定履歴とレセプトデータ→AIが3〜6ヶ月後の悪化確率を予測→リスク値を出力 |
| 優先度スコア自動算出・ランキング | 介護度・家族負担・地理・空床状況→AIが重み付け統合→待機者ごとの優先度順位を出力 |
| スコア変動アラート通知 | 月次再計算結果→前月比変動量を判定→閾値超過者を自治体・特養担当者へ通知 |
| スコア根拠可視化ダッシュボード | 算出済みスコア内部データ→各項目の寄与度を集計→担当者向け画面にグラフ表示 |
| AI追加確認チャットボット | スコア急変ケース情報→AIが確認事項文面を自動生成→該当ケアマネにチャット送信 |
| 入所判定委員会資料自動生成 | 優先順位表とスコア根拠→フォーマットに自動整形→委員会用PDFを出力 |
| 待機者名簿管理・検索 | 自治体職員が氏名・要介護度等で検索条件入力→DB照合→該当待機者一覧を出力 |
| 既存ケアプランソフトAPI連携 | 既存ケアプランシステムのデータ→API経由で自動取得→報告アプリ入力欄に自動反映 |
| 匿名化データ分析レポート出力 | 蓄積された待機者動態データ→匿名化・集計処理→広域連合向けPDFレポートを生成 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
waitlist_persons | id, municipality_id, name_kana, birth_date, care_level, application_date, current_score, status |
monthly_reports | id, waitlist_person_id, care_manager_id, report_month, care_level, family_burden_score, service_usage_count, hospitalization_flag, free_text, submitted_at |
nlp_signals | id, monthly_report_id, keyword, category, sentiment_score, confidence, extracted_at |
risk_predictions | id, waitlist_person_id, prediction_month, deterioration_prob, hospitalization_prob, model_version, computed_at |
priority_scores | id, waitlist_person_id, score_month, total_score, care_score, family_score, geo_score, vacancy_score, rank |
facilities | id, municipality_id, name, capacity, vacancy_count, contract_plan, monthly_fee |
care_manager_offices | id, municipality_id, office_name, contract_plan, manager_count, monthly_fee |
chat_inquiries | id, waitlist_person_id, care_manager_id, question_text, status, sent_at, replied_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 待機者一覧ダッシュボード |
| 2 | 月次状況報告入力画面 |
| 3 | 優先度スコア詳細画面 |
| 4 | 入所判定委員会資料画面 |
| 5 | AIチャット確認依頼画面 |
| 6 | 自治体管理者設定画面 |
| 7 | 地域動態レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（自治体向けISMS対応の実績多いクラウド） |
| 2 | Python/FastAPI（NLP・予測モデルの実装統一） |
| 3 | PostgreSQL（要配慮個人情報の行レベル権限制御対応） |
| 4 | spaCy/BERT日本語モデル（自由記述の悪化兆候抽出） |
| 5 | LightGBM（時系列悪化リスク予測の高速実装） |
| 6 | React（自治体・特養向け管理画面のSPA構築） |
| 7 | LINE WORKS API（ケアマネの日常ツール連携で入力定着） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月次スコア算出処理は稼働率99.5%以上、判定委員会前日は無停止運用を保証 |
| 性能 | 性能: 待機者500人規模のスコア再計算をバッチ処理で60分以内に完了 |
| セキュリティ | セキュリティ: 要配慮個人情報は暗号化保存（AES256）、ISMS認証取得、通信はTLS1.2以上 |
| アクセス制御 | アクセス制御: 自治体・特養・ケアマネの三者は権限別ロールで閲覧範囲を分離し全操作を90日間ログ保存 |
| 入力負担 | 入力負担: ケアマネの月次報告入力は平均3分以内で完了できるUI応答速度（1操作1秒以内）を確保 |
| バックアップ | バックアップ: データは日次バックアップ、災害時の復旧目標時間（RTO）24時間以内 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | モデル自治体と特養の協力を得て、既存の紙・Excel名簿と過去の入所判断結果を借り、スプレッドシートと簡易な採点ルールだけで優先度スコアを手計算し、実際の入所判断とどれだけ一致するかを確認する | 外注は使わず、交通費とヒアリング用の資料印刷代程度 |
| ②最小システム | ケアマネが月次でスマホから状況を入力できる簡易フォームと、入力結果を自動集計してスコア順に並べる管理画面だけを作り、実運用に耐えるかどうか・入力が定着するかどうかを確かめる | 既存のノーコード・ローコードツールとAI利用料の範囲で収まる規模、外注する場合は数か月分の開発費が目安 |
| ③本開発 | 自然言語処理による自由記述解析、時系列予測モデル、根拠表示機能、自治体別のスコアリングカスタマイズ、ISMAP準拠に向けたセキュリティ対応まで含めた本番システムを構築する | AIエンジニア・ドメインエキスパートの人件費とセキュリティ監査費用を含む、外注・自社開発を組み合わせた複数か月〜年単位の投資規模 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 中核市クラスの高齢福祉課・介護保険課の課長級職員 | 待機者管理の意思決定権者で予算要求権限を持つため最重要窓口 | 全国市長会や介護保険担当者会議、地域包括ケア関連セミナーで名刺交換し個別訪問 |
| 特別養護老人ホーム運営法人の施設長・入所判定委員会事務局担当者 | 判定資料作成の当事者で現場課題とPoC協力の可否を判断できる | 全国社会福祉法人経営者協議会や県老人福祉施設協議会の紹介依頼 |
| 居宅介護支援事業所連絡協議会の会長・事務局 | ケアマネ普及の鍵を握り、月次報告アプリ導入への現場合意形成に必要 | 都道府県介護支援専門員協会の研修会・総会に参加し役員に接触 |
| 国民健康保険団体連合会（国保連）の介護給付担当部署 | レセプトデータ連携の実務可否・データ提供条件を確認する必要がある | 都道府県国保連の広報窓口経由で担当部署への面談依頼を申請 |
| 既存ケアプランソフトベンダー（例：ワイズマン、日本ソフト販売等）のAPI連携担当 | ケアマネ入力負担軽減のためのシステム連携が定着率を左右する | 介護ITベンダー展示会（CareTEX等）でブース訪問し技術提携を打診 |
| 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 | 「待機者の状態変化を月次で見える化する仕組みを検証したいので、担当エリアのケアマネ数名にヒアリングさせてほしい」と地域包括支援センターの管理者に依頼する |
| 居宅介護支援事業所連絡協議会 | 連絡協議会の定例会に来賓として参加し「入所判定業務の負担を減らす取り組みについて意見を聞きたい」と趣旨を説明し、協力事業所を募る |
| 自治体高齢福祉課への直接提案 | 特養整備計画や介護保険事業計画を担当する係に「待機者名簿の見直し業務の実態を教えてほしい」とアポイントを取り、現場の運用課題を聞く |
| 社会福祉士会・介護支援専門員協会の研修会 | 研修会の懇親時間や事後アンケートを借りて「状況報告のやり方について実際どうしているか教えてほしい」と個別に声をかける |
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 | 法人設立直後で担保・実績が乏しい創業者 | 自己資金200万円に対して創業融資1,000万円を運転資金として調達し、自治体・特養への提案活動やAIエンジニア確保の期間を支えられるため |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模の法人・個人事業主で販路開拓費用を要する事業者 | 自治体・地域包括支援センター・ケアマネ事業所連絡会への提案営業チラシ作成やデモ動画制作など、初期の販路開拓費用の一部を補助できる可能性があるため |
| 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（ただしベンダー側ではなく導入側が対象のため、特養・ケアマネ事業所が申請主体になりうる） | 特養向け入所判定支援システムやケアマネ向け状況報告アプリの導入費を、顧客側が本補助金を使って負担軽減できれば商談が進みやすくなるため |
| 地域医療介護総合確保基金（都道府県事業） | 介護分野のICT化・業務効率化に取り組む事業者・介護施設 | 特養の入所判定業務の効率化や地域包括ケアのICT化を目的とした基金であり、自治体・特養へのPoC導入コストの一部を補助対象として説明できる可能性があるため |
| 自治体の創業助成事業（例：東京都創業助成事業等、各都道府県・市区町村が実施） | 都道府県・市区町村内で創業する法人・個人事業主 | PoC・アルゴリズム構築の段階でかかる人件費や委託費の一部を、本社所在地の自治体が実施する創業助成事業でカバーできる可能性があるため |
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×AI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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です