有限会社ニューズコーポレーション
現場（介護）と開発（IT）を一社内に併せ持つ体制で、ローカルLLM・外部DB長期保存・DBクエリ自動生成まで検証
有限会社ニューズコーポレーション（本社：埼玉県北本市、代表：平尾 良雄）は、介護記録の検索・要約・可視化を通じて現場の判断を支援する自社システム「Care IDN（ケア・アイディーエヌ）」の研究開発を開始しました。
当社は約25年にわたり地域で介護事業（ヘルスケア事業部）を運営し、小規模多機能型居宅介護、看護小規模多機能型居宅介護、訪問看護ステーションなど幅広いサービスを提供してきました。「最期まで自分らしく生きる」を支える理念のもとで利用者一人ひとりに寄り添ったケアを実践してきました。
しかし、介護現場では依然として「記録が負担」「蓄積データが活用されにくい」といった課題が根強く存在します。
一方で当社は、ITとデザインを専門に担うデザイン事業部（hitotabi design）も設立し、アプリケーション開発やUI/UXデザインなどのプロジェクトを進めています。
今回のCare IDNでは、ヘルスケア事業部とデザイン事業部が協働することで、現場の課題を直接理解しながら、それを技術やデザインに落とし込む取り組みが可能となります。介護現場のリアルな声と、IT・デザインの開発力が交わることで、従来の延長ではない新しいアプローチを検証していきます。
タイムリーな背景
近年、大規模言語モデル（LLM）のローカル運用が現実的となり、クラウド依存を前提としない検証環境の選択肢が広がりました。
当社でも2025年8月末時点でローカル検証環境の構築を完了し、介護現場を想定したデータによる閉域環境テストの準備を整えています。これにより、施設内で安全にAI処理を検証できる基盤を確立しました。
（注：社内検証ではgpt-oss等のモデル群を用途に応じて選択）
実証の概要
目的：
① 自然文検索・要約により、日々の記録から短時間で要点を把握し、ケアや支援の判断に役立つかを評価
② LLMを用いた必要データの自動抽出・可視化が、施設・在宅を問わず現場や家族、関係者の安心に資するかを検証
期間：2025年10月〜12月（予定）
環境：社内ローカルサーバ上でLLMを運用（個人情報の外部送信なし）
段階：研究開発段階（本運用開始時期は未定）
セキュリティ・法令配慮
・閉域（オンプレ）処理を基本とし、個人情報の外部送信は行わない前提で設計。
・アクセス制御・監査ログ・データ保持期間などの運用ルールを実証段階から明文化。
・個人情報保護法・関連ガイドラインとの整合を継続確認。
※本取り組みは研究開発段階であり、医療・診断行為を意図しません。
体制
ヘルスケア事業部（介護現場）：要件定義・検証
デザイン事業部（IT開発）：システム設計、LLM統合、応答検証実装
コメント
代表取締役：平尾 良雄（医師・医学博士）
介護や福祉の現場で蓄積される膨大なデータをどう活かすかは、これからの大きな課題です。CareIDNは記録を単なる負担から、“生活を支える資産”へ変える画期的なツールとなりえます。
本研究および実証では、施設だけでなく在宅を含めた幅広いフィールドでの活用可能性を探りながら、“使われる仕組み”を丁寧に検証していきます。
今後の展望
本検証の成果を踏まえ、次のステップとしてPoC用ソフトウェア（iPadアプリ）の開発に着手し、2026年上旬の実証開始を目指します。
現場や利用者宅など、実際の生活の場で触れられる形へ段階的に進化させ、記録を利用者・ご家族・地域全体の安心につなげる仕組みを拡充します。
将来的には、現場のニーズや環境に応じて、クラウドやハイブリッドでの展開を含めた柔軟な運用形態も検討していきます。
会社概要
社名：有限会社ニューズコーポレーション
所在地：埼玉県北本市3丁目71番地4
事業部：
・ヘルスケア事業部（居宅介護支援事業所、小規模多機能型居宅介護、看護小規模多機能型居宅介護、訪問看護ステーション、有料老人ホーム）
・デザイン事業部（ITシステム開発・ITコンサルタント・UI/UXデザイン・Web / アプリ制作 [hitotabi design]）
代表取締役：平尾良雄
免責事項
本リリースには将来計画に関する記述が含まれます。現時点では研究開発・実証段階であり、機能・運用方針・時期は検証結果により変更される可能性があります。
本取り組みは医療・診断行為を意図しません。
技術付録（概要設計）
本実証では、介護記録データを安全に活用するため、以下の原則を設けています。
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処理分離：LLM処理と外部DBによる長期保存を分離し、安全性と拡張性を確保。
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複数フェーズでのLLM利用
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Plan：自然文→SQL（実行計画提示）
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Execution：外部DBにクエリ発行・データ取得
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Analysis：要約・可視化（グラフ等）
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Validation：スキーマ整合・レンジ検証・根拠提示・確信度管理。閾値超過時は定型SQLや人手レビューにフォールバック。
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“画面表示が正”の原則：数値・時系列データはDBからの可視化UIを唯一の正とし、LLMの自然文応答は補助に限定。
データフロー（PoC時点）
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ライフサイクル：入力（音声/テキスト）→ETL→正規化→外部DB長期保存→可視化UI→LLM補助応答
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応答検証：自動検証（スキーマ・レンジ・根拠提示・確信度管理）→閾値超過でフォールバック（定型SQL）→必要時は人手レビュー
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運用設計：アクセス権限、監査ログ、バックアップ、障害監視を実証段階から明文化