話すだけで、介護記録・申し送り・ヒヤリ・看護連携・家族連絡・多言語翻訳へ自動仕分け
福寿園さんは既に音声入力（ほのぼの／豊田高専発ベンチャー）を試済み。だから価値は「音声を文字にする」ことではなく、その後段の仕分け・翻訳・蓄積データの呼び出しにあります。外国人介護職員120名超への多言語対応も本筋機能です。
- ✓愛知県下19施設を運営する大規模法人。法人の実証投資として取れる規模
- ✓田原福寿園でHitomeQ Care Supportを全床導入済み＝ICT投資の実績あり
- ✓外国人介護職員120名超、登録支援機関も運営＝多言語対応ニーズが強い
- ✓音声入力は導入済み。だが「仕分け・検索・翻訳」まで届いていない＝ここが空白
音声 → AI自動仕分け
職員の発話を、バイタル・介護記録・ケア方法（入浴/移乗/食事形態）・申し送り・リスク/突発事故・看護連携・家族連絡に自動分解。録音はChrome/Edge/Safariの実マイクで動きます。
多言語翻訳・やさしい日本語
外国人職員120名超向けに「やさしい日本語＋母語」へ変換。やさしい日本語はその場で実変換、多言語はAPI接続時にClaudeが翻訳します。
蓄積データ検索（RAG）
「有川さん、入力どうだった？」のように利用者名で聞くと、職員が最初に知りたい順（バイタル→ケア方法→突発事故）でまとめて呼び出します。APIキー設定時はClaudeが要約回答。
ヒヤリハット予兆・リスク分析
記録の蓄積から「転倒予兆」「水分不足」「誤嚥」などのパターンを検知し、事故になる前に職員へアラート。本番実装機能のイメージです。
制度対応：LIFE提出・記録整合チェック
蓄積した記録から科学的介護情報システム（LIFE）提出用データを自動生成。実地指導・監査に向けた記録の整合性チェックも。本番実装機能のイメージです。
| 様式 | 対象 | 状態 |
|---|---|---|
| ADL（Barthel） | 本館2F 38名 | 生成済 |
| 栄養・水分 | 本館2F 38名 | 生成済 |
| 口腔・嚥下 | 本館2F 38名 | 要確認2件 |
| 認知症（DBD） | 本館2F 38名 | 生成済 |
- ✓身体拘束に関する記録：説明・同意・経過の3点セット揃い
- !事故報告1件で家族連絡の記録が未入力 → 補完を提案
- ✓service提供記録と請求の突合：不整合なし
- !褥瘡対策：週次評価が2名分未記録 → 看護へ通知
効果ダッシュボード
PoCで検証するKPIの可視化イメージ（架空データ）。記録時間・ヒヤリ検知・外国人職員の理解度。
料金・ROI
法人全体のサービス活動収益 約108億円規模。小規模向けではなく「法人の実証投資」として提案。金額は商談に合わせて画面上で直接編集でき、自動保存されます。
| フェーズ | 内容 | 金額 |
|---|---|---|
| 推奨 |
最初の提案は「1施設PoC 300万円前後＋月額30万円」が妥当。慎重な相手には120万円の実証設計パックから入るのが安全です。
連携・構成イメージ
既存システムを置き換えず、間に入って高度化する設計。最初はCSV/手動、段階的にAPI/MCP連携へ。
ChatGPT / MCP から画面を編集（本番想定）
ChatGPT（チャピー）やClaudeのMCP経由で、この画面のタイトル・価格・機能を遠隔で書き換える仕組み。下のJSONを「適用」すると実際にこの画面が変わり保存されます。本番ではMCPサーバが同じコマンドをPOSTします。