MOCKUP · 医療ビジネスアイデア #4 · 外観イメージ（ダミーデータ）
#4

予兆AIで「入院を防ぐ」テック型在宅介護

🔒mamori.care/ops/2026-06
さくら訪問介護ステーション ・ 重症化予防オペレーション
2026年6月 ▾ 管
🏠 在宅モニタリング中
248名
訪問記録＋バイタル連携
⚠ 重症化リスク 高（3〜7日先）
12名
本日 要対応の上位者
🏥 入院回避（90日・推定）
31件
▲ 前期比 +9
🎯 入院の事前検知率
82%
▲ 平均 5.8日前に予測
重症化予測 優先対応リスト
訪問記録・バイタルから3〜7日先の入院リスクを推定し、高い順に
利用者（仮名）年齢7日入院リスク主な予兆状態
田中 ハル8778%体重減・食事量↓・夜間頻尿緊急
佐藤 キヨ8264%歩行ふらつき・転倒1回要対応
鈴木 マサ9041%SpO₂低下傾向・微熱要対応
高橋 トメ7918%安定安定
📋 推奨アクション（田中ハルさん）：明日に看護師の臨時訪問を追加し、かかりつけ医へ情報連携。水分・栄養強化、SpO₂・体温の毎日測定を指示。肺炎・脱水での入院を未然に。
選択中：田中 ハルさん（87）
7日以内の入院リスク・予測の根拠
78%7日以内の
入院リスク
肺炎・脱水の予兆
対応閾値 0.5
-6日-5-4-3-2-1今日
リスクを押し上げている予兆（寄与度）
体重 −2.4kg/2週寄与 大
食事摂取 6→4割寄与 大
夜間排尿 2→5回寄与 中
活動量 −35%寄与 中
重症化予防の成果 （保険者・自治体向けレポート・推定）
入院を未然に防いだ件数と、それに伴う医療費・搬送の削減見込み
🏥 入院回避（90日）
31件
🚑 救急搬送
−24%
💴 推定医療費削減
¥2,480万
💳 課金方式
成果連動
※ 入院回避・搬送減は提携医療機関のレセプト等と突合した推定値。Mamoriは入院回避（成果）に連動して保険者/自治体に課金し、予防の受益者（医療保険）と支払者のズレを埋めます。
🔒
本コンソールは提携介護事業所の訪問記録・バイタルから重症化リスクを推定する非医療機器の意思決定支援です。診断・治療方針は医師が判断します。個人データは契約事業所内で取扱い、成果連動の請求は保険者/自治体との契約に基づきます。
↑ 仮ブランド「Mamori」。訪問記録＋バイタルから3〜7日先の重症化/入院リスクを
スコア化し、高リスク者を優先対応に回す在宅介護の重症化予防オペ・コンソール。
在宅介護は「来て・世話して・帰る」労働集約で、悪化の予兆が見逃され救急搬送・入院に至る。訪問データを予測エンジンに変え、3〜7日先の重症化/入院リスクをスコア化して最もコストの高い入院を未然に断つ、"介護の予防医療化"オペ層の外観イメージ。
🌍 海外の成功事例
  • Cera（英）：在宅介護を自社オペレーションで提供しつつ、日々の訪問データをAI解析。入院の約83%を1週間前に予測し、高リスク者の入院を最大70%削減（年8回→3回以下）、転倒も20%超減。2025年に$150M調達・評価額$1B（ユニコーン）、累計調達$571M。「NHSに年£1B節約効果」と試算。
🎯 解決している課題

在宅介護は「来て・世話して・帰る」の労働集約で、悪化の予兆は見逃され救急搬送・入院に至る。Ceraは訪問データを予測エンジンに変え、"介護を予防医療化"して最もコストの高い入院を未然に断つ。

🇯🇵 日本の空白

世界一の高齢国なのに空白。記録/請求SaaS（カイポケ等）、見守り・転倒予兆センサー（A.I.Viewlife）、ケアプランAIは普及途上だが、「訪問データから重症化・入院を予測して実際に入院を減らす」統合エンジンは"日本初の実証実験"段階（Care Viewer等）＝まだ誰も獲っていない。

⚖️ 実現性と障壁（重い）
  • 追い風：超高齢・介護人材不足・国の重症化予防シフト。データの宝庫。
  • 障壁：①最大の壁は報酬構造。介護保険は訪問"回数"に払い、入院を防いで得をするのは医療保険＝国。予防の受益者と支払者がズレる→成果連動（保険者/自治体）の座組みが要る ②純ソフトで完結せず、訪問オペor提携が必要 ③介護記録データはカイポケ等の先行者が握る＝データ提携か、より鋭い予測モデルで差別化。
💡 Hiro向け

オペレーターは1人では作れない。彼の武器は予測モデルだ。MVP＝提携1事業所の訪問記録＋バイタルから「3〜7日先の重症化/入院リスク」をスコア化するエンジンを作り、保険者/自治体に重症化予防の成果連動で売る。医学知識（フレイル/予後）×ML×成果設計（トレーダー感覚）が効く一手。

外観イメージ（実データなし）・元アイデア → ideas.md #4