Who（誰が）
従業員300名以上のシフト制企業(製造業・小売・医療福祉・コールセンター等)の人事部門と現場管理職、および家族介護を担う従業員本人
対象とする社会課題：介護離職を防ぐための勤務シフト自動最適化
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。
家族の介護を理由に仕事を辞める人の多くは、40代50代の中核人材だ。会社に制度はあっても、日々変わる通院やデイサービスの予定に合わせてシフトを組み直すのは現場任せで、本人は『迷惑をかけたくない』と言い出せずに辞めていく。相談を待つのではなく、システムが先回りして働ける配置を提案できれば、この二重の損失は防げるはずだ。
※ 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。
上のボタンを押すと、この事業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、要件定義書などの素案をその場で一緒に作成できます。まずは気になる資料から試してみてください。
※ 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。
AIシフトメイト for ケアワーカーズは、家族の介護をしながら働くシフト制企業の従業員向けに、スマホで週1回・3分のチャット入力(通院予定、デイサービス利用日、体調変化)をするだけで、翌週〜翌月の勤務シフト案をAIが自動生成するサービスです。
従業員は『休みたい』と言い出す気まずさなく、システムが先回りして無理のない配置を提案します。管理職はダッシュボードで承認・微調整するだけでよく、欠員時の代替候補もAIが提示します。人事部は匿名化データから離職リスクの高い従業員をアラートで把握し、早期に面談を打診できます。介護と仕事の両立を『個人の頑張り』から『仕組み』に変える現場ツールです。
総務省調査では家族介護を理由とした離職者は年間約10.6万人にのぼり、うち約8割が40〜50代の中核人材である。
多くの企業では介護中の従業員に対し「相談窓口」や「介護休業制度」を用意するのみで、日々変動する介護スケジュール(通院同行、デイサービス送迎、急な体調悪化対応など)に合わせた勤務調整は現場の管理職と本人の individual な調整任せになっている。特にシフト制の製造業・小売・医療現場では、代替要員の手配が属人的で、介護者本人が『迷惑をかけたくない』と有給消化や退職を選ぶケースが多い。人事部門も介護の実態(要介護度、通院頻度、家族の分担状況)を把握できておらず、制度はあっても運用が追いつかない。結果として、企業は熟練人材を失い、本人はキャリアと収入を失うという二重の損失が発生している。
①自然言語対話AIが週次チェックインで介護状況・体調・予定を聞き取り構造化データに変換する。
②時系列予測モデルが従業員ごとの介護負荷変動(通院頻度・季節性の体調変化)を予測し、必要な勤務調整のタイミングを先読みする。③最適化アルゴリズム(数理最適化・強化学習)が本人の制約、同僚のシフト希望、業務量予測を同時に満たすシフト案を数秒で生成する。④機械学習による離職予測モデルが勤怠・面談記録・入力頻度の変化から離職リスクスコアを算出し人事に通知する。
介護中の従業員はスマホアプリで週1回、要介護家族の状態(体調・通院予定・デイサービス利用日)を3分程度のチャット形式で入力する。
AIはこの入力データと過去のシフト実績、同僚の勤務可能時間、業務の繁閑予測を組み合わせ、翌週〜翌月の最適シフト案を自動生成し、管理職に承認依頼を送る。管理職はダッシュボード上で承認・微調整するだけで済み、代替要員の手配や欠員時の緊急シフト再編もAIが自動で候補者を提示する。従業員側は『介護のために休みたい』と申し出る心理的負担なく、システムが先回りして働きやすい配置を提案してくれる体験になる。人事部門は匿名化された全社データから離職リスクの高い従業員をAIが予測し、早期に個別面談を促すアラートを受け取る。
| 介護離職1人あたりの中途採用・教育コスト(求人広告費・研修費含む) | 1人あたり100万〜150万円(離職都度発生) |
| 欠員時の応援スタッフ・残業代(現場係長が都度手配) | 従業員300名規模の現場で月5万〜10万円 |
| 管理職のシフト調整工数(電話・LINE調整、時給3,000円換算) | 係長1人あたり月3万円程度(月10時間相当) |
| 熟練人材(勤続10年以上)の喪失による引き継ぎ・生産性低下損失 | 1人あたり年間50万〜100万円の目安 |
| SaaS月額利用料(最低300名プラン、1人600円) | 月額18万円(年間216万円) |
| 導入・連携設定費(初期、勤怠システムAPI連携込み) | 初回のみ50万〜150万円 |
| 介護相談オプション込みプラン(対象100名利用、800円/人) | 月額8万円(年間96万円)追加 |
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。
総務省調査で介護離職者は年間約10.6万人、うち8割が40〜50代の中核人材だが、多くの企業は相談窓口や介護休業制度を用意するだけで、日々変動する介護スケジュールへの勤務調整は現場の管理職と本人任せになっている。
特にシフト制の製造業・小売・医療現場では代替要員の手配が属人的で、本人が『迷惑をかけたくない』と有給消化や退職を選ぶケースが多い。人事部門も要介護度や通院頻度といった実態を把握できておらず、制度と運用の間にギャップが生じている。この結果、企業は熟練人材を失い、本人はキャリアと収入を失うという二重の損失が起きている。
MVP開発フェーズ(0-6ヶ月)は要件が探索的でPoCの結果次第で仕様変更が見込まれるため準委任契約が適する。
有償化準備以降(7ヶ月目〜)は離職予測モデルのF1スコア0.7以上、API連携完了といった検収基準が明確化するため、機能単位で請負契約に切り替える方式を推奨する。特に離職予測AIの誤判定によるプライバシー侵害リスクがあるため、契約書に『予測結果は人事への直接通知でなく抽象度を上げた形で提示し最終判断は人間が行う』という運用要件を明記し、開発会社の責任範囲を限定すること。勤怠システムベンダーとのAPI連携交渉が長期化するリスクを踏まえ、CSV連携機能を先行納品物として契約に含めておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 介護をしながら働くシフト制従業員（製造業・小売・医療福祉・コールセンター等の現場スタッフ） |
| セカンダリ | 現場管理職・シフト作成担当者、提携ケアマネジャー・社労士 |
| 管理 | 導入企業の人事部門担当者、システム提供事業者側のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 週次チェックイン対話機能 | 従業員のチャット回答→自然言語対話AIが解析→通院予定・体調・デイサービス日を構造化データ化 |
| 介護負荷予測機能 | 過去の通院・体調入力履歴→時系列予測モデルが分析→翌週〜翌月の介護負荷変動と調整必要時期を出力 |
| シフト自動生成機能 | 本人制約・同僚希望・業務量予測→最適化アルゴリズムが計算→翌月シフト案を数秒で生成 |
| シフト承認ダッシュボード | AI生成シフト案→管理職が確認・微調整→承認済みシフトとして確定 |
| 緊急代替候補提示機能 | 急な欠勤申請→AIが勤務可能な同僚を照合→代替候補者リストを管理職に即時提示 |
| 離職リスクスコア算出通知機能 | 勤怠・入力頻度・面談記録→機械学習モデルがスコア化→人事に『要フォロー対象』アラート送信 |
| 勤怠システムAPI連携機能 | 奉行クラウド等の勤怠データ→API経由で取得→シフト最適化エンジンに反映 |
| 汎用CSV連携機能 | 勤怠システム未対応企業のCSVファイル→フォーマット変換処理→シフトエンジンへ手動取込 |
| 開示範囲設定機能 | 従業員が選択した開示レベル→アクセス権限に反映→管理職には抽象化情報のみ表示 |
| 離職リスク分析レポート出力機能 | 匿名化された全社離職リスクデータ→四半期集計処理→人事向けPDFレポートを自動生成 |
| 介護相談オプション予約機能 | 従業員の相談希望日時入力→提携ケアマネ・社労士の空き枠と照合→月1回オンライン相談を自動予約 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | id, name, plan_type, contract_start, employee_count |
users | id, name, employee_no, company_id, role, department, hire_date |
checkins | id, user_id, week_start, care_status, hospital_schedule, day_service_schedule, raw_text, structured_json |
shifts | id, user_id, date, start_time, end_time, status, generated_by_ai |
shift_requests | id, user_id, date, constraint_type, priority |
approvals | id, shift_id, manager_id, action, comment, approved_at |
attrition_risk_scores | id, user_id, score, factors_json, calculated_at, alert_sent |
care_consultations | id, user_id, care_manager_id, consult_date, notes, next_schedule |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 週次チェックイン入力画面 |
| 2 | シフト承認ダッシュボード |
| 3 | シフト最適化案確認画面 |
| 4 | 離職リスクアラート一覧 |
| 5 | 従業員マイシフト画面 |
| 6 | 介護相談予約画面 |
| 7 | 分析レポート閲覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(拡張性とAI/MLサービス連携が容易) |
| 2 | Python/FastAPI(最適化・ML実装の柔軟性) |
| 3 | OR-Tools(シフト最適化アルゴリズム実装実績) |
| 4 | PostgreSQL(構造化・時系列データ管理に適合) |
| 5 | React/Next.js(ダッシュボードUI開発速度) |
| 6 | OpenAI API(チャット型対話の構造化変換) |
| 7 | Auth0(SaaS向けID管理とアクセス制御) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS本体の月間稼働率99.5%以上（シフト確定業務への影響を考慮しダウンタイム月3.6時間以内） |
| 性能 | 性能: シフト最適化エンジンは従業員300名規模で1回あたり計算時間30秒以内に案を提示 |
| セキュリティ | セキュリティ: 介護状況・要介護度等の入力データは保存時AES256暗号化、通信はTLS1.2以上を必須化 |
| プライバシー | プライバシー: 本人未同意の介護情報は管理職ダッシュボードに非表示とし、開示範囲変更ログを1年間保持 |
| 運用 | 運用: 週次チェックイン未入力者への自動リマインドを入力期限24時間前・当日の2回配信 |
| 拡張性 | 拡張性: 勤怠システムAPI連携先を年間2社ペースで追加可能な連携基盤アーキテクチャを維持 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数社の人事担当者にヒアリングシートを渡し、介護状況の申告からシフト調整までを人力でシミュレーションして、AIなしでもニーズが成立するかを確認する | 交通費とヒアリング用の簡易ツール代程度 |
| ②最小システム | チャット形式の週次入力フォームと、簡易な最適化ロジック（ルールベース中心）を組み合わせたプロトタイプを作り、パイロット企業で承認フローだけ試験運用する | AI利用料と外部エンジニアへの小規模な業務委託費が中心 |
| ③本開発 | 既存の勤怠管理システムとのAPI連携、離職予測モデルの精度検証、法令チェック機能の実装まで含めた正式版を開発し有償プランとしてリリースする | 外注または正社員採用による数か月単位の開発費と、データ基盤の構築費が主な支出になる |
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 |
|---|---|---|
| 従業員300名以上の製造業・小売業の人事部長 | 介護離職の実態と勤怠システムの課題を一次情報として把握するため | 商工会議所の人事労務セミナーや日本能率協会の交流会経由で紹介依頼 |
| 社会保険労務士事務所の代表社労士(従業員数百名規模の顧問先を持つ事務所) | 介護休業制度運用の実態と代理店提携の可能性を探るため | 都道府県社会保険労務士会の異業種交流会・研修会に参加し名刺交換 |
| KING OF TIMEまたはfreee人事労務のパートナー連携担当者 | API連携の技術要件と提携スキームを早期に確認するため | 各社のパートナープログラム申込フォームから問い合わせ |
| 居宅介護支援事業所の主任ケアマネジャー | 通院・デイサービス予定の入力項目設計に専門知見が必要なため | 地域包括支援センター経由で紹介を依頼、または居宅介護支援事業所協会に照会 |
| 地域包括支援センターの相談員(市区町村運営または委託法人) | 介護者家族の生活実態データと連携先候補としての可能性を確認するため | 市区町村の高齢福祉課窓口経由でアポイントを取得 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社労士事務所への直接訪問 | 顧問先に介護離職の相談が来ている社労士に「無料でシフト最適化の実証実験に協力してほしい」と持ちかけ、顧問先の人事担当者を紹介してもらう |
| 介護離職防止テーマのミニセミナー | 地域の商工会議所や社労士会の勉強会枠を借り、「介護離職の実態データと解決事例」という切り口で30分ほど話し、終了後に個別相談を申し込んでもらう |
| LinkedInでの人事担当者への個別メッセージ | 従業員数が一定規模以上のシフト制企業の人事責任者に絞り、「介護と両立支援の運用実態についてお話を伺いたい」と個別インタビューを依頼する形で接点を作る |
| 勤怠管理システムベンダーとの共催イベント | 既存の勤怠SaaSベンダーの担当者に「御社の顧客企業向けに介護両立支援の勉強会を一緒にやりませんか」と共催を提案し、既存顧客リストへの案内に相乗りする |
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） | 法人設立からまもない代表者（自己資金要件あり） | AIエンジニアの採用や開発基盤構築の運転資金として活用でき、融資合計は 500万円 を想定している。無担保・無保証人枠があるため代表1名体制でも申請しやすい |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業から一定期間内の中小企業・個人事業主 | 人件費や広告費など創業初期の運営経費の一部が助成対象になり得るため、自己資金 100万円 を補完する立ち上げ資金として候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金（創業枠） | 小規模事業者（商工会・商工会議所の管轄地域の事業者） | 社労士事務所との代理店提携やセミナー開催などの販路開拓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（デジタル化基盤導入類型） | 中小企業・小規模事業者 | パイロット企業側が本サービスを導入する際の費用負担を軽くできる制度であり、営業トークとして提案先企業に案内できる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（デジタル枠） | 革新的なサービス開発・試作を行う中小企業 | AI最適化エンジンや離職予測モデルの開発費の一部を対象にできる可能性があり、自己資金と融資だけで賄いきれない開発費を補う候補になる |
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。
介護×働き方の領域に取り組む仲間がコミュニティに集まっています。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。