Who（誰が）
介護施設・訪問看護ステーション・緩和ケア病棟の運営事業者、および成年後見人や家族を主な利用者とする
対象とする社会課題：重度障害・認知症・終末期などで意思疎通が難しい人の「本当の意向」をどう確認し記録するか
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。
言葉で意思を伝えられない人は全国に200万人以上いると言われる。表情のわずかな変化や視線を頼りに、介護士や家族はその都度『本人はどう思っているか』を推し量ってきた。胃ろうや延命治療といった重い決断の場面でも、記録は担当者の主観に委ねられてきた。こころ声AIは、その推定に根拠を添え、家族や多職種が同じ土台で話し合えるようにするための仕組みだ。
※ 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。
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「こころ声AI」は、言葉で意思を伝えられない重度障害者・認知症高齢者・終末期患者の『本当の気持ち』を、表情や心拍などの生体反応から読み取り記録するシステムです。
対象者にウェアラブルセンサーとカメラを装着し、食事や入浴、医療処置の提案時などの反応をタブレットで記録するだけで、AIが眉間や口角の動き、心拍変動、視線滞留から『快・不快・迷い』のスコアを算出し時系列グラフで表示します。介護士は1日数分の操作で記録が完結し、家族は週次レポートで傾向を確認できます。胃ろう造設など重大な決断の場面では、過去数ヶ月分のデータから『本人の一貫した反応パターン』をAIが要約し、多職種カンファレンスの議論の土台として提示します。あくまで推定の参考情報として位置づけ、最終判断は人間が行う設計です。
重度身体障害者、進行した認知症高齢者、ALS等の神経難病患者、意識障害のある終末期患者など、言語で明確に意思表示できない人は全国に推計200万人以上存在する（要介護4-5が約190万人、意思疎通困難な障害者手帳保持者を含む）。
現場の介護士や家族は表情のわずかな変化、視線、呼吸、体温変化などから意向を推測しているが、その解釈は担当者の経験と主観に大きく依存し、記録も属人的な自由記述に留まっている。厚労省の意思決定支援ガイドラインは「本人の意思を推定する」ことを求めるが、具体的な観察手法や記録の標準化ツールは整備されていない。結果として、胃ろう造設や延命治療、施設入所などの重大な意思決定の場面で、家族間・多職種間で「本人はどう思っていたか」の解釈が割れ、訴訟や後悔につながるケースも報告されている。この課題は感情労働の負荷が高く定量化が難しいため、既存のICT介護支援企業も本格参入してこなかった。
画像解析AI(表情筋動作の時系列トラッキング、Action Unit検出)が微細な表情変化を数値化し、生体信号解析AI(心拍変動・皮膚電位反応)がストレス/リラックス状態を推定する。
自然言語対話AIはケアスタッフの観察メモ(音声入力可)を構造化データに変換し、過去記録との類似パターンを検索する。時系列予測モデルが個人ごとの「反応の個人差ベースライン」を学習し、平常時との乖離を検知することで意向推定の精度を高め、多職種会議向けのサマリーレポートを自然言語生成AIが自動作成する。
介護施設・在宅ケア事業者・病院緩和ケア病棟が、タブレットとウェアラブルセンサー(心拍・皮膚電位・表情カメラ)を対象者に装着し、日常のケア場面(食事・入浴・面会・医療処置提案時)での反応を継続記録する。
AIが表情の微細な変化(眉間・口角)、心拍変動、発声の抑揚、視線滞留時間を解析し、「快・不快・無反応・迷い」の推定スコアを時系列で可視化する。ケアスタッフは専用アプリで「選択肢A/Bを提示→反応記録→AIコメント生成」というワークフローを1日数分の操作で完結でき、家族や医療者は週次レポートで意向推定の傾向を確認できる。重大な意思決定が必要な場面(治療方針会議等)では、過去3〜6ヶ月の蓄積データからAIが「本人の一貫した反応パターン」を要約したレポートを自動生成し、多職種カンファレンスの議論の土台として提示する。あくまで「意思の断定」ではなく「推定の根拠提示」に徹し、最終判断は人間の意思決定支援チームが行う設計とする。
| 意向解釈の食い違いによる家族対応・再説明の職員残業代(施設あたり) | 月額約6万円(残業月10時間×時給換算) |
| 自由記述の観察記録作成・整理にかかる職員の記録業務時間コスト(施設あたり) | 月額約15万円(1人あたり月10時間×50名分の按分) |
| 意思決定を巡る家族間トラブル・訴訟対応の弁護士相談費用(発生時) | 1件あたり50万〜200万円(発生頻度は施設により年0〜1件の想定) |
| 成年後見人・家族向け説明資料の外部委託作成費(重大意思決定時) | 1件あたり3万〜5万円 |
| SaaS月額利用料(対象者50名・中規模施設) | 月額200,000円(4,000円×50名) |
| センサー機器レンタル料(50台) | 月額100,000円(2,000円×50台) |
| 意向推定レポート単発発行(重大カンファレンス向け・月2件想定) | 月額40,000円(2万円×2件) |
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重度障害・認知症・終末期の患者は言葉で意思を示せず、現場の介護士や家族は表情や呼吸のわずかな変化から意向を推測しているが、その解釈は担当者の主観に依存し記録も自由記述にとどまっている。
厚労省の意思決定支援ガイドラインは『本人の意思を推定する』ことを求めているが、具体的な観察手法や記録の標準化ツールが存在しない。結果として胃ろう造設や延命治療などの重大な決定場面で家族間・多職種間の解釈が割れ、後悔や訴訟に至るケースが報告されている。属人的な判断を客観データで補完し、多職種で共有できる根拠を残す仕組みが必要とされている。
初期の検証・パイロットフェーズ（AIモデルの精度が未確定な段階）は準委任契約が適しており、専門職ラベリングとの一致率検証を反復しながら仕様を固める必要がある。
正式展開フェーズ以降でSaaS機能仕様が固まった部分（記録ワークフロー、レポート出力など）は請負契約に切り替え、成果物と検収基準を明確にすることを推奨する。発注時は『AIの推定精度○%達成』を検収条件にすると係争リスクがあるため、精度目標は努力目標として別途KPIで管理し、契約上の検収基準は機能の実装完了・動作確認に限定する点に注意が必要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 介護施設・在宅ケア事業者・緩和ケア病棟のケアスタッフ（介護福祉士・看護師） |
| セカンダリ | 対象者の家族、成年後見人、医師・多職種カンファレンス参加者 |
| 管理 | 施設の管理者（施設長・看護管理者）およびシステム提供会社のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 生体・映像データ収集機能 | ウェアラブル心拍/皮膚電位センサーとカメラ映像→データ同期・時刻付与→施設内サーバへ送信 |
| 表情解析AI(Action Unit検出) | 表情カメラ映像→眉間・口角等の筋動作を時系列トラッキング→AU数値データ出力 |
| 生体信号解析AI | 心拍変動・皮膚電位データ→ストレス/リラックス状態を推定→快不快スコア候補を出力 |
| 反応推定スコア可視化 | AU数値・生体スコア→快・不快・無反応・迷いに統合判定→時系列グラフでタブレット表示 |
| 選択肢提示・反応記録ワークフロー | スタッフが選択肢A/Bを入力→反応データ紐付け記録→1件あたり数十秒で保存完了 |
| 観察メモ音声入力構造化(自然言語対話AI) | スタッフの音声メモ→テキスト化・項目構造化→ケア記録DBへ自動登録 |
| 類似パターン検索 | 現在の反応データ→過去記録DBと類似度照合→類似ケース上位5件を提示 |
| 個人ベースライン学習・乖離検知(時系列予測モデル) | 個人の過去3〜6ヶ月反応データ→平常時パターン学習→当日の乖離度を数値表示 |
| 週次レポート自動生成 | 1週間分の反応記録→傾向を集計・グラフ化→家族・医療者向けPDFを自動出力 |
| カンファレンス用サマリーレポート生成(自然言語生成AI) | 蓄積反応データ・一貫パターン→自然文で要約→多職種会議用レポートPDFを生成 |
| 既存介護記録ソフト連携API | 本システムの記録データ→既存介護記録ソフトのAPI形式に変換→二重入力なく同期反映 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, type, address, contract_plan, staff_count |
subjects | subject_id, facility_id, name, birth_date, condition_type, care_level, guardian_contact |
sensor_devices | device_id, facility_id, device_type, serial_no, rental_status, last_calibrated_at |
observation_sessions | session_id, subject_id, staff_id, scene_type, choice_a, choice_b, started_at, ended_at |
reaction_scores | score_id, session_id, timestamp, expression_score, hrv_score, gsr_score, gaze_duration, estimated_state |
care_staff_notes | note_id, session_id, staff_id, voice_text, structured_tags, created_at |
baseline_profiles | subject_id, avg_expression, avg_hrv, avg_gsr, updated_at, sample_count |
decision_reports | report_id, subject_id, period_from, period_to, summary_text, issued_for, fee_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・施設選択画面 |
| 2 | 対象者一覧画面 |
| 3 | 反応記録入力画面 |
| 4 | 反応スコア時系列画面 |
| 5 | 週次サマリー閲覧画面 |
| 6 | カンファレンスレポート生成画面 |
| 7 | 機器・契約管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(要配慮個人情報の暗号化・冗長構成に対応) |
| 2 | Python/PyTorch(表情・生体信号のAIモデル開発基盤) |
| 3 | OpenFace(Action Unit検出で表情筋変化を数値化) |
| 4 | TimescaleDB(高頻度生体データの時系列蓄積・検索) |
| 5 | Whisper API(観察メモの音声を自動文字起こし) |
| 6 | GPT系LLM API(カンファレンス向け要約レポート自動生成) |
| 7 | React Native(タブレット記録アプリの効率的開発) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基盤の月間稼働率99.5%以上を目標とし、メンテナンス停止は月1回2時間以内に限定 |
| 性能 | 性能: センサーデータ取得から反応スコア表示までの処理遅延を5秒以内とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 要配慮個人情報を含むため通信・保存データをAES-256で暗号化し、ISMS認証取得を3年目までに達成 |
| セキュリティ | セキュリティ: 施設内オンプレミス処理オプションを提供し、生体・映像データの外部送信を施設判断で回避可能にする |
| 運用 | 運用: 専門職評価との意向推定一致率を2年目末までに80%以上に維持するモデル再学習を月次で実施 |
| 運用 | 運用: 月次解約率(チャーン)を3年目までに3%未満に抑制し、離脱要因を四半期ごとに分析報告 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 介護施設数拠点で、既存のビデオカメラと市販の心拍センサーを使い、ケアスタッフが手作業で表情・反応をメモし、専門職がその場でラベリングして意向推定の考え方自体が受け入れられるかを確かめる | センサー購入費と施設訪問の交通費、専門職への謝礼程度 |
| ②最小システム | タブレット入力フォームと簡易的な表情解析APIを組み合わせ、選択肢提示から反応記録までの一連の操作をアプリ上で完結させる最小構成を作り、一致率が実運用で耐えられる水準かを確認する | 外注開発費とAI解析APIの利用料が中心、数か月分の開発工数を見込む水準 |
| ③本開発 | 時系列予測モデルによる個人ベースライン学習、自然言語生成AIによるカンファレンス向けサマリーレポート機能、既存介護記録ソフトとの連携APIを実装し、代理店展開できる正式版SaaSに仕上げる | エンジニア・ドメインエキスパートの人件費とクラウド利用料が主体で、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。
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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……
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 |
|---|---|---|
| 中規模介護施設(入居者50〜150名)の施設長・生活相談員 | 検証フェーズのデータ収集拠点候補として現場の受入意向とオペレーション課題を確認するため | 地域の介護支援専門員協会・老人福祉施設協議会の会員名簿経由で紹介依頼 |
| 大学病院緩和ケア科の医師・緩和ケア認定看護師 | 意思決定支援ガイドラインとの整合性検証と共同研究契約の可能性を打診するため | 日本緩和医療学会の学術大会・研究会に出展し名刺交換から接点構築 |
| 厚労省「人生の最終段階における医療・ケアの決定プロセスに関するガイドライン」策定委員経験者 | AI出力を『推定の参考情報』とする設計が既存指針と齟齬しないか事前確認するため | 大学病院緩和ケア科医師からの紹介、または関連学会の倫理委員会経由で依頼 |
| 介護機器商社・医療機器ディーラーの営業責任者 | 代理店契約による施設への販路確保と現場導入時の価格感覚を把握するため | 介護ロボット・ICT機器の展示会(CareTEX等)でブース訪問し商談設定 |
| 医療情報・個人情報保護に詳しい弁護士(医事法専門) | 要配慮個人情報の取得同意設計とAI出力の責任分界を契約書に落とし込むため | 医療機器スタートアップ支援実績のある法律事務所に相談予約を申込 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域医師会・介護支援専門員協会への紹介依頼 | 「意思決定支援ガイドラインへの対応に悩む施設を紹介してほしい」と伝え、まず無料の実地デモを提案して顔の見える相談窓口の会員施設につないでもらう |
| 大学病院緩和ケア科・介護福祉系大学との共同研究打診 | 「ラベリング精度検証にご協力いただける施設を探している」と伝え、共同研究契約の形で無償または低コストでのデータ収集拠点として受け入れてもらう |
| 介護機器商社・医療機器ディーラーの既存営業ルート同乗 | 「見守りセンサーとは別の意向推定という新しい提案商材を一緒に持っていきたい」と伝え、既存の訪問先に同行させてもらう形で紹介を受ける |
| 介護施設向け展示会・セミナーでの直接接点づくり | 「胃ろう・延命治療の意思決定で悩んだ経験はありますか」と切り口にブース説明し、その場で実地デモの日程を口頭で仮予約する |
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） | 法人設立から間もない創業者、または創業予定者 | 表情解析AIやセンサー調達など初期投資がかさむ段階の運転資金・設備資金として活用でき、融資総額は630万円を想定した資金計画の軸になる |
| ものづくり補助金（革新的な製品・サービス開発支援） | 新たな製品・サービス開発に取り組む中小企業・創業者 | 表情筋解析・生体信号解析AIモデルの試作開発や、ウェアラブルセンサーとの連携システム構築の費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | SaaS等のITツールを導入する中小企業（この事業では導入先の介護施設・在宅医療クリニック側が対象） | 顧客となる施設側が本サービスのSaaS利用料・センサーレンタル料の導入負担を補助金でカバーできるため、営業提案時の導入ハードルを下げる材料になる |
| 介護テクノロジー導入支援事業（地域医療介護総合確保基金を活用した都道府県事業） | 介護保険サービス事業所・介護施設 | 見守り・介護記録支援機器の導入費用を補助する枠組みがあり、当社のセンサー・SaaSが対象機器として認められれば施設側の導入決定を後押しできる |
| 東京都創業助成事業（都道府県・市区町村ごとの創業助成制度） | 都内（または各自治体）で創業する事業者 | 自己資金100万円に加え、専門家によるドメインエキスパート人件費やオフィス費の一部を助成対象にできる可能性があり、初期の持ち出しを抑えられる |
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。
この領域に取り組む仲間がコミュニティにいます。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的な表示です。