Who（誰が）
産科空白地域に住む妊婦とその家族、対応する助産師・保健師、地域の消防・救急隊、周産期母子医療センターの医師
対象とする社会課題：産科・小児科の医療資源が乏しい地域で妊産婦の異常発見と搬送判断が遅れる
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。
産科医療機関が減り続け、最寄りの産科まで車で1時間以上かかる地域が全国に100市町村以上ある。妊婦は月1回の健診しか受けられず、異変を感じても夜間や休日に誰に連絡すべきか分からず様子見をしてしまう。助産師も限られた人数で広域を担当し、電話だけでは緊急度を客観的に判断しきれない。この空白を埋めるために、日々の記録から異常を拾い上げ、搬送までをつなぐ仕組みが必要だと考えた。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資630万円の申請資料も、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。
「マモルライン」の内容を読み込んだAIチャットが開き、事業計画書やピッチ資料、開発要件、融資申請書などの素案をその場で作成します。ボタンを押すだけで、必要な資料の骨子がすぐ手に入ります。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ 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。
「マモルライン」は、産科が近くにない地域の妊婦が毎日スマホで血圧・体重・浮腫の写真・胎動回数・体調を入力すると、AIが正常範囲からのズレをスコア化し、危険信号があれば自動で担当助産師にアラートを送る仕組みです。
スコアが高い場合はAIチャットが症状を詳しく聞き取り「様子見・電話相談・即搬送」の3段階に振り分け、助産師はビデオ通話で妊婦と話しながら、AIが提示する受入可能な周産期センターの空床・当直医情報と最短搬送ルートを見て最終判断を下します。妊婦は「毎日記録すれば見てもらえている」安心感を得られ、助産師は少ない人数で広域を科学的に見守れるようになります。
全国で分娩を扱う病院・診療所は2000年の約3500施設から2023年時点で1300施設程度まで減少し、特に東北・山陰・四国の一部では最寄りの産科まで車で1時間以上かかる「産科空白地域」が100市町村以上存在する。
こうした地域の妊婦は月1回程度の健診しか受けられず、妊娠高血圧症候群や早産兆候などの異変を自覚しても、夜間や休日にどこに連絡すべきか分からず様子見をして重症化するケースが後を絶たない。助産師や産科医は絶対数が不足しており、1人の助産師が広域を担当するため、電話相談だけでは緊急度のトリアージが属人的判断に依存している。さらに救急搬送を要請しても受け入れ可能な周産期母子医療センターが遠方にしかなく、搬送先選定と道路状況把握に時間がかかり、母体・新生児の予後に影響するケースが報告されている。当事者は主に地方在住の20〜30代妊婦とその家族、対応する助産師・保健師、地域の消防・救急隊であり、いずれも情報不足と人手不足の板挟みになっている。
時系列データ解析AIが血圧・体重・胎動・浮腫画像の推移から妊娠高血圧症候群や胎児発育不全の兆候を予測し異常スコアを算出する。
自然言語対話AIが問診チャットボットとして症状を構造化し、緊急度分類モデル(トリアージAI)が国内の周産期救急ガイドラインを学習データとして緊急度を3段階判定する。画像解析AIが浮腫・尿検査試験紙の写真を解析し数値化することで自己申告の主観差を補正する。搬送最適化AIは道路交通・救急車位置・受入病院の空床/当直医情報をリアルタイムに統合し、最短時間で母体救命率が最大化される搬送先と経路を組合せ最適化で提示する。
妊婦はスマートフォンアプリで血圧・体重・浮腫の写真・胎動回数・自覚症状を毎日入力し、AIが正常範囲からの逸脱をスコア化して助産師拠点にアラートを送る。
異常スコアが一定閾値を超えると、AIチャット問診が症状を深掘りし、緊急度を3段階(様子見・電話相談・即受診/搬送)に自動仕分けした上で担当助産師に要約レポートを提示する。助産師はビデオ通話で妊婦と対話しながら、AIが提示した想定疾患リストと搬送先候補(受入可能な周産期センターの空床・医師当直状況をリアルタイム連携)を確認し、最終判断を下す。搬送が必要な場合はAIが最新の道路交通データと救急隊の位置情報を用いて最短経路と受入先を同時最適化し、消防指令システムへワンタッチで連携する。妊婦側は「毎日の記録がそのまま安心につながる」体験を得て、医療者側は「限られた人員で広域を科学的にトリアージできる」体制を得る。
| 母体搬送遅延・重症化による長期入院/NICU収容の追加医療費(1件あたり想定、自治体の周産期医療圏負担分) | 年間 約1,500万円(重症化1〜2件発生を想定) |
| 助産師の夜間・休日電話相談対応に伴う時間外人件費(1名あたり月20時間程度の超過対応) | 年間 約180万円(助産師1名あたり) |
| 救急搬送における受入先未確定による無駄な移動・再搬送コスト(ドクターヘリ再出動含む) | 年間 約300万円(医療圏あたり) |
| 重症化に伴う医療訴訟・示談対応リスク費用(発生時のみ、保険料上乗せ分含む) | 発生時 500万〜2,000万円/件 |
| 自治体向けSaaS月額利用料(人口3万人規模、妊婦登録100人)+保守費20% | 月額 18万円(15万円+保守3万円) |
| 自治体向けSaaS月額利用料(人口5万人規模、妊婦登録250人)+保守費20% | 月額 42万円(35万円+保守7万円) |
| 搬送最適化API従量課金(医療圏単位、年間想定80件の年間契約) | 年額 24万円(1件3,000円×80件) |
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……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
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。
全国の分娩取扱施設は2000年の約3500から2023年に約1300まで減り、車で1時間以上かかる「産科空白地域」が100市町村以上存在する。
妊婦は月1回程度の健診しか受けられず、夜間・休日に異変を感じても連絡先が分からず様子見をして重症化する例が後を絶たない。助産師は広域を1人で担当することが多く、電話相談だけでは緊急度判断が属人的になり、搬送先選定にも時間がかかって母体・新生児の予後に影響している。
初期のプロトタイプ開発〜実証運用(0-18ヶ月)は要件が医療監修や自治体調整で変動しやすいため準委任契約が適しており、AIモデルの精度目標は成果指標としてKPIレビュー会議で確認する運用にする。
県単位展開以降で機能仕様が固まった保守・運用部分やAPI連携パッケージ化は請負契約に切り替え、瑕疵担保範囲と対応時間(SLA)を明記する。発注時は医療AIの誤判定リスクがあるため、責任分界(最終判断は助産師・医師)を契約書上も明記し、感度・特異度の目標値と未達時の改修義務を条項に入れることが重要。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 産科空白地域在住の妊婦とその家族(20〜30代中心) |
| セカンダリ | 担当助産師・保健師、消防本部の救急隊員、周産期母子医療センターの当直医 |
| 管理 | 自治体母子保健担当課職員、システム運営会社のカスタマーサクセス・保守担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 妊婦バイタル日次入力機能 | 血圧・体重・浮腫写真・胎動回数・自覚症状を入力→サーバ保存→履歴グラフとして表示 |
| 異常スコアリングAI(時系列解析) | 血圧・体重・胎動の時系列データ→正常範囲逸脱をAI解析→異常スコアを算出し助産師拠点へ送信 |
| 浮腫・尿検査画像解析AI | 浮腫部位・尿検査試験紙の撮影画像→画像解析AIが腫れ・色調を数値化→スコアに反映 |
| AI問診チャットボット | 妊婦の自覚症状テキスト→自然言語対話AIが症状を構造化→問診結果を出力 |
| トリアージAI緊急度判定 | 異常スコアと問診結果→周産期ガイドライン学習モデルで判定→3段階緊急度を出力 |
| 助産師向け要約レポート・アラート通知 | AI判定結果と入力履歴→要約レポートを自動生成→担当助産師端末にアラート配信 |
| ビデオ通話診療機能 | 助産師・妊婦の通話要求→ビデオ通話接続→AI提示の想定疾患リストを共有しながら対話 |
| 周産期センター空床・当直状況連携 | 各センターの空床・当直医データ→API受信→リアルタイム受入候補リストとして表示 |
| 搬送最適化AI | 道路交通・救急車位置・受入病院情報→組合せ最適化AIが計算→最短搬送先と経路を提示 |
| 消防指令システム連携 | 搬送最適化結果→消防指令システムへワンタッチ送信→搬送要請と受入先を即時連携 |
| 自治体管理画面・AIモデル精度モニタリング | 利用状況・判定結果データ→管理画面に集計→自治体担当者向けにAI精度と稼働状況を可視化 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
pregnant_users | user_id, name, birth_date, due_date, municipality_id, midwife_id, phone, app_status |
daily_vitals | vital_id, user_id, recorded_at, blood_pressure_sys, blood_pressure_dia, weight, fetal_movement_count, edema_photo_url, symptom_text |
ai_risk_scores | score_id, user_id, vital_id, risk_score, model_version, triage_level, calculated_at |
triage_sessions | session_id, user_id, chat_log, suspected_conditions, triage_level, midwife_review_status, created_at |
midwife_staff | midwife_id, name, license_no, assigned_area_id, shift_status |
transport_requests | request_id, user_id, session_id, requested_at, decided_hospital_id, route_data, ambulance_id, decision_time_sec |
hospitals | hospital_id, name, area_id, bed_availability, oncall_doctor_status, updated_at |
municipalities_contracts | contract_id, municipality_id, plan_type, monthly_fee, registered_users, contract_start, contract_end |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 妊婦バイタル入力画面 |
| 2 | 浮腫写真アップロード画面 |
| 3 | AIチャット問診画面 |
| 4 | 助産師ダッシュボード |
| 5 | ビデオ通話相談画面 |
| 6 | 搬送先選定・地図画面 |
| 7 | 自治体管理者統計画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(医療情報ガイドライン準拠環境で実績多数) |
| 2 | TensorFlow(時系列バイタル予測モデル構築に適する) |
| 3 | Dialogflow/LLM API(問診チャットボットの対話構造化) |
| 4 | OpenCV+画像分類モデル(浮腫写真の数値化解析) |
| 5 | OR-Tools(搬送経路・受入先の組合せ最適化) |
| 6 | FHIR規格連携基盤(電子カルテ・MC情報システム接続) |
| 7 | Twilio(ビデオ通話・SMSアラート通知の実装) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 24時間365日稼働、月間稼働率99.9%以上を目標とする |
| 応答性能 | 応答性能: 異常スコア算出は入力後5秒以内、搬送最適化計算は10秒以内に結果表示する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン準拠、ISMS認証取得を必須とする |
| 同時接続 | 同時接続: 妊婦アプリ最大1万人、助産師管理端末500拠点の同時アクセスに対応する設計とする |
| 災害対策 | 災害対策: データは日次バックアップし、RPO1時間・RTO4時間以内での復旧を目標とする |
| AI精度維持 | AI精度維持: トリアージ感度90%以上を維持し、月次でモデル再学習と精度検証を実施する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証自治体の妊婦にLINE等の既存ツールで血圧・体重・症状を毎日報告してもらい、助産師が人力でトリアージして電話・訪問対応する。AIなしでニーズと運用負荷を確認する。 | 交通費と通信費程度、外部委託はほぼ発生しない水準 |
| ②最小システム | 問診チャットと異常スコアリングの簡易アプリを外注または低コードツールで構築し、助産師拠点への通知機能だけを実装する。搬送先選定は引き続き人手で行い、AIトリアージの精度だけを検証する。 | 外注で数か月分の開発費とAI利用料が主な支出 |
| ③本開発 | 医療情報ガイドライン準拠のクラウド基盤を整備し、搬送最適化AIと消防・周産期センターとのAPI連携を本格実装する。複数自治体への同時展開に耐える構成に作り替える。 | 人件費とインフラ費が中心で、外部委託を含めた継続的な開発投資が必要な水準 |
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。
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 |
|---|---|---|
| 実証候補自治体(人口5万人以下市町村)の健康福祉部母子保健主管課長 | 母子保健予算計上と母子健康手帳交付時のアプリ案内可否を握るため | 県の母子保健主管課経由の紹介、または全国町村会・保健師会の会合で接点を作る |
| 産科空白地域を後方支援する周産期母子医療センターの産婦人科部長 | 医療監修体制と搬送受入基準・空床情報連携の実務可否を判断する立場 | 大学病院産婦人科医局への紹介状、日本産科婦人科学会地方部会経由で接触 |
| 地域メディカルコントロール(MC)協議会事務局(消防本部内)の担当医師・救急係長 | 搬送最適化APIと消防指令システムの接続可否・プロトコル整合を判断 | 都道府県消防防災課経由でMC協議会事務局を紹介してもらい実務者と面談 |
| 対象県の日本助産師会支部長または地区担当助産師 | トリアージ運用を担う助産師の業務負荷・受容性を現場目線で確認するため | 日本助産師会本部から支部への紹介、または保健所の助産師研修会に参加 |
| 都道府県福祉保健部の周産期医療協議会事務局担当者 | 県単位展開時の予算・複数自治体調整・協議会承認ルートを握る窓口 | 県庁医療政策課への事前ヒアリング申し込み、協議会委員経由の紹介 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 産科医会・助産師会の勉強会 | 地域の産科医会・助産師会の定例会に医療監修の産科医を通じて出席させてもらい、「産科空白地域の搬送判断を支援する仕組みを作っている、まず現場の困りごとを聞かせてほしい」と伝えて協力者を募る |
| 市町村の母子保健担当課 | 保健センターの窓口に「母子保健予算で使える見守りの仕組みを検討している自治体を探している、まず実証にご協力いただけないか」と直接持ち込む |
| 県の周産期医療協議会 | 協議会の事務局に資料を送付し、「産科空白地域の搬送連携について協議会で話題提供させてほしい」と依頼して自治体・病院関係者に直接説明する場を作る |
| 消防本部のメディカルコントロール(MC)協議会 | MC協議会の担当者に「周産期搬送の受入照会にかかる時間を短縮する取り組みを実証したい、事例として意見をもらえないか」と相談を持ちかける |
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 新創業融資制度 | 税務申告2期未終了の法人・個人事業主（自己資金要件あり） | 自己資金100万円に対し無担保無保証で創業初期の運転資金を借り入れられ、開発人件費や自治体渉外の先行費用に充てられる（融資総額は630万円を想定） |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業間もない法人も対象になり得る） | 自治体・産科医会・助産師会向けの提案資料作成、展示会出展、ウェブサイト整備など販路開拓費用の一部に使える |
| AMED（日本医療研究開発機構）医療分野研究開発関連事業 | 医療AI・周産期医療分野の研究開発を行う事業者（大学・医療機関との共同提案が中心） | トリアージAIの精度検証や医療監修を伴う実証研究について、大学病院と連携した共同提案で開発費の一部を賄える可能性がある |
| 地域医療介護総合確保基金 | 都道府県（自治体が事業主体） | 導入自治体側がこの基金を財源に母子保健ICT予算を確保できるため、営業提案時に自治体担当者へ紹介できる資金ルートになる |
| 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（医療機関側が対象） | 連携先の診療所・助産院がマモルライン管理画面のライセンス費用や初期構築費の一部をこの補助金で負担できる可能性があり、導入ハードルを下げる材料になる |
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。
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・お気に入りなどの自動集計にもとづく相対表示です。