Founder
医師 × 経営者
代表取締役 小暮 裕之
医療法人社団モルゲンロート 理事長
Field Access
6 院 運営
東京都内の小児科・耳鼻咽喉科・
内科クリニックを運営
Track Record
20+ アプリ 稼働中
医療現場で 2 年間、人事評価 OS・内部 SNS・
AI カルテ等の業務システムを開発・運用
Challenges

医療・介護現場が直面する "細切れ中断"

看護師・介護士の勤務時間の 30〜50% が、本来の専門業務以外に費やされているとされます。
「人を増やす」だけでは構造的に解決できません。

01
夜間巡回・見守りの負担
少人数の夜勤体制で、定期巡回と急変対応を両立する重圧。離職要因の上位。
02
配薬・配膳の動線
居室・テーブルへの繰り返し搬送が、本来の声かけ・観察時間を奪う。
03
物品・検体搬送の往復
倉庫・薬局・検査室・病棟の往復で、看護師は 1 日に長時間歩行する。
04
呼び出し・案内の中断
頻繁な呼び出しと院内案内が、集中力・処置の正確性を阻害する。
05
探し物・記録の二重作業
機器・物品・カルテの探索、紙とシステムの二重入力に時間が消える。
JMAR は Physical AI で
これらを構造的に解決します
人を置き換えるのではなく、人の力を増幅するパートナーとして。

人を置き換える世界ではなく、
人が "人らしいケア" に集中できる世界へ。

医療介護現場の "細切れ中断" をなくし、人が人に向き合う時間を取り戻す。

私たちは過去 2 年間、自社運営する 6 院の現場で、人事評価 OS・内部 SNS・KPI 可視化・AI 音声カルテなど 20 を超える業務システムを開発・運用してきました。 フィジカル AI(ロボット導入)は、その自然な拡張です。

What We Do — Phase 1

まずは「単純作業の削減」から

現場導入しやすい 7 つの業務支援 から始めます。
看護師・介護士が本来向き合うべきケアに集中できる環境を、段階的につくります。

📦

搬送

物品・リネン・検体・薬剤を自動搬送。倉庫と現場の往復をなくします。

🍱

配膳・配薬

居室・テーブルへ食事と薬を運搬。誤配リスクを下げ、声かけ時間を確保。

🌙

巡回

夜間定時巡回を自動化。職員は急変対応や直接ケアに専念できます。

🧰

物品補充

消耗品・医療材料・リネンの定期補充。在庫切れの不安をなくします。

🛎️

ナースコール 一次対応

呼び出しに AI が一次応答。緊急度を判定し、必要時のみ職員に通知。

📝

記録入力

音声 → カルテ自動入力。二重記録・転記ミスをゼロに近づけます。

🧹

清掃支援

共有スペース・廊下の定期清掃。衛生水準を維持しつつ職員負担を軽減。

※ 中長期の構想(見守り・重度ケア領域への段階的な取り組み)については、下記「構想」セクションをご覧ください。

Target Facilities

対象とする施設タイプ

慢性期・介護領域を中心に、現場で実際に動く Physical AI ロボットを確立します。
長期入所・夜間体制の構造的な負担が大きい領域から、現場と共に社会実装を進めます。

PoC 中心
介護療養型病院・
慢性期病院
夜勤負担と長期入所患者の見守りを構造的に減らす領域です。
夜間定時巡回の自動化
配薬・配膳搬送
物品・リネン補充
PoC 中心
特別養護老人ホーム・
有料老人ホーム
人手不足が最も深刻な領域。離職率改善に直結する業務分担を提案。
居室見守り・声かけ
移動・歩行支援
食堂・浴室への誘導
PoC 中心
介護老人保健施設
(老健)
在宅復帰支援と中重度ケアの両立。リハ・介護スタッフの業務分担を構造化。
リハ室への送迎
居室・食堂巡回
記録入力支援
PoC 中心
介護医療院・
回復期リハ病棟
医療と介護を一体で提供する施設。看護・介護混合の業務動線を整理する。
病棟内物品・配薬搬送
バイタル取得補助
夜間見守り

※ 急性期病院・クリニック法人等への展開は、慢性期施設での PoC を踏まえて将来検討します。
上記以外の施設タイプ(リハビリ病院・在宅医療法人等)もお問い合わせフォームよりお気軽にご相談ください。

Target Outcomes

導入で目標とする効果

以下は、国内外の先行研究および JMAR が現場で観察した課題から設定した PoC での検証目標値 です。 実際の効果は施設規模・運用設計により変動します。

目標
-10〜20%
看護師歩行距離
目標
-30〜50%
業務中断回数
想定
200 回/日
自動搬送回数(中規模施設)
目標
-50%
探し物時間
期待
向上
スタッフ満足度・定着率
期待
低減
ヒヤリハット・医療安全リスク

※ 上記は PoC 設計時の検証目標であり、実証完了時には実測値および対象集団・対照群を明示の上、検証レポートとして公開予定です。

Roadmap

3 フェーズで進化する Healthcare Physical AI

いきなり「ヒューマノイドがすべてを行う未来」を目指しません。
現場で本当に必要とされる領域から、段階的に解決していきます。

いま取り組むこと
Phase 1 / 現在 〜 1 年
単純作業の削減
ロボット・センサー・AI による業務代行で、現場の負担を即時に減らします。
搬送 配膳・配薬 巡回 物品補充 ナースコール一次対応 記録入力 清掃
Phase 2 / 1 〜 3 年
見守り AI と異常検知
AI カメラ・センサーによる予兆検知で、夜勤帯の「何も起きない時間を監視する負担」を構造的に減らします。
予兆検知 夜間モニタリング 異常の早期通知
Phase 3 / 3 年 〜
重度ケアへの挑戦
最も負担が大きい領域へ。倫理・安全・尊厳・責任設計を前提に、現場で本当に必要とされる部分から実装します。
重度ケア支援 自動記録 現場との共創設計

※ 各フェーズの開始時期は、技術成熟度・現場検証結果・規制動向により前後する場合があります。 Phase 3 については、医療倫理委員会・現場ヘルパー・利用者ご家族との協議を経て実装プロセスを設計します。

Company

会社概要

商号 株式会社 Japan Medical AI Robotics(略称:JMAR)
設立 2026 年 5 月 26 日
事業内容 医療介護施設向けフィジカル AI(業務支援ロボット及び業務支援 OS)導入プラットフォーム
代表者 代表取締役 小暮 裕之(医療法人社団モルゲンロート 理事長)
公式サイト https://medical-ai-robotics.com

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