リアルタイム遠隔医療モニタリングプラットフォーム開発ユースケース

プロジェクト背景と目的

高齢化社会の進展に伴い、在宅医療や遠隔診療の需要が急増しています。特に慢性疾患を抱える患者に対しては、日常的なバイタルサイン（心拍数、血圧、体温、酸素飽和度など）のモニタリングが不可欠ですが、従来の通院型診療では継続的なデータ取得が難しく、異常の早期発見や適切なタイミングでの対処が困難でした。本ユースケースでは、IoTセンサーとPWA（プログレッシブウェブアプリ）を組み合わせ、患者宅で取得したバイタルデータをリアルタイムに医療機関へストリーミングし、WebRTCによるビデオ通話と連動して医師や看護師が遠隔診療を行えるプラットフォームを開発しました。これにより、緊急時の迅速な対応、入院リスクの低減、医療コスト削減を実現しつつ、システム開発受託を依頼する際に必要となる要件定義から費用対効果シミュレーションまでのノウハウを整理・共有します。

システム構成と技術選定

本プラットフォームは大きく「IoTデバイス層」「エッジゲートウェイ層」「クラウドモニタリング層」「遠隔診療UI層」の四層で構成します。

• IoTデバイス層：BLE対応の多機能ヘルスセンサー（心拍、血圧、体温、SpO₂）を患者宅に設置し、定期測定および異常値トリガー時のイベント測定を実行。

• エッジゲートウェイ層：Raspberry Piや専用ゲートウェイに搭載したNode.jsプログラムがBLEデバイスと接続し、得られたデータをMQTTプロトコルでローカルネットワーク内に中継。WebRTCデータチャネルを併用して医療機関とのリアルタイム通信を制御。

• クラウドモニタリング層：AWS IoT CoreでMQTTメッセージを受信し、Lambda関数で異常解析。Timestreamに時系列データを保存し、Grafanaでダッシュボード化。異常値発生時はSNS経由で医療スタッフへ即時通知を送信。

• 遠隔診療UI層：React＋TypeScriptで開発したPWAにWebRTCビデオ通話機能を統合。医師はブラウザから患者のバイタル推移をリアルタイムに参照しながら、双方向ビデオ通話で診断・指導を行えます。

技術選定では、PWAのオフライン対応でネットワーク切断時もバイタルデータをローカルキャッシュし、Background Sync APIで復旧時に自動送信。WebRTCはTURN/STUNサーバーを用意し、NAT環境下でも安定したビデオ接続を実現します。サーバーレスアーキテクチャによりインフラ運用コストを抑え、中小規模の医療機関でも導入しやすい費用感を目指しました。

要件定義とユーザーストーリー

要件定義では、医療部門、介護部門、IT部門を交えたワークショップを開催し、業務フロー図とユーザーストーリーを策定しました。主なユーザーストーリーは以下のとおりです。

1. 患者は体調に合わせてBLEセンサーを装着し、バイタル測定を自動で開始したい。

2. 患者宅に設置したゲートウェイが測定データをリアルタイムでクラウドへ送信し、断線・異常時は通知を受け取りたい。

3. 医師は集中管理ダッシュボードで複数患者のバイタル推移を一覧確認し、異常群を優先的に把握したい。

4. 医師／看護師は該当患者とWebRTCビデオ通話を開始し、データを参照しながら遠隔診療を行いたい。

5. 通信障害やハードウェアエラー時はオフラインデータをローカルに保持し、復旧後に漏れなく送信したい。
   これらをJIRAのEpicとStoryに落とし込み、Acceptance Criteriaを明確化。各Storyに対してWBSタスクとコスト工数を紐づけ、見積もり依頼時の標準フォーマットとして複数ベンダーへ提供しました。

プロトコル設計とデータ同期戦略

IoTデバイス→ゲートウェイ間はBLE GATTプロファイルでデータを取得し、センサー固有のUUIDを定義。ゲートウェイ→クラウド間はMQTT QoS1でメッセージ保証を行い、TLS1.2で暗号化。PWAクライアント側ではService WorkerのSyncEventを利用し、オフライン計測分をIndexedDBに蓄積。Connectivity APIでオンライン復旧を検出し、Background Sync APIをトリガーしてMQTT over WebSocketまたはHTTPSへ再送信します。データ重複防止のため、メッセージIDとタイムスタンプで一意性を担保。

リアルタイム性が要求される異常アラートは、AWS IoT RuleでLambdaを呼び出し、SNSやSlack APIを使って即時通知。金融機関向け高可用性要件を満たすため、マルチAZ構成のMQTTブローカーとLambdaはContainer ImageとしてECRに保管し、Fargateで冗長配置しています。

フロントエンド実装とUX最適化

医療スタッフ向けPWAは、ダッシュボード画面、患者詳細画面、ビデオ通話画面の三大画面をReact＋Ant Designで構築。

• ダッシュボード：患者カードをCardコンポーネントで並べ、Cardバッジで最新のアラート状態を表示。Highchartsで心拍・血圧・SpO₂の時系列グラフを埋め込み、ズーム／パン操作をサポート。

• 患者詳細：グラフ下にカルテ情報と過去7日分のアラート一覧をテーブル表示。オンプレミスの電子カルテ連携APIをGraphQLリゾルバでマージし、患者プロファイルを一元化。

• ビデオ通話：WebRTC接続中に画面ピクチャ-inピクチャでグラフを表示し、音声ガイドで測定異常を読み上げ。React HooksでMediaStreamとバイタルデータを同期し、リアルタイム感を演出。

UX最適化として、デスクトップ・タブレット・スマホの各解像度でレスポンシブ対応し、PWAインストール後はネイティブアプリ同様の全画面起動とプッシュ通知でアラート受信を実現しました。

セキュリティとプライバシー設計

医療データを扱うため、HIPAA／日本個人情報保護法に準拠するセキュリティ設計を行いました。通信はTLS1.2以上、データはAES-256で暗号化し、暗号鍵はAWS KMSで管理。認証はOAuth2.0＋PKCEフローを採用し、認可はOAuth ScopeとRBACで実装。PWAのキャッシュにはCache-ControlヘッダとService WorkerのCache APIを活用し、機微情報をキャッシュしない設定を徹底。ログは構造化JSON形式でCloudWatch Logsへ送信し、Kibanaでドリルダウン分析と不正アクセス検知を行います。

パフォーマンス最適化とスケーラビリティ

バックエンドのGraphQL APIは自動生成したスキーマをApollo Server Federationで分散化し、Patient Service／Alert Service／Profile Serviceなどをマイクロサービスとして分割。データローダーを利用してN+1問題を解消し、キャッシュヘッダーでブラウザキャッシュも最適化。WebRTCのTURNサーバーはCoturnをKubernetes StatefulSetで冗長配置し、同時ビデオチャネル200以上をサポート。MQTTブローカーはMosquittoクラスタリングで500クライアント/秒のメッセージスループットを確保しました。

初期PoCでは10拠点×50患者規模で負荷試験を実施し、APIレスポンスタイムは平均120ms以下、ビデオ通話遅延は50ms以下を達成。スケールアウトはHorizontal Pod Autoscalerで自動化し、ピーク負荷時もスムーズな拡張を実現しました。

テスト戦略と品質保証

ユースケースにおける品質担保の最重要ポイントは、IoTセンサー、ゲートウェイ、クラウド、PWAが一体となるエンドツーエンドの動作確認です。まずユニットテストでは、BLEデータ取得モジュール、MQTT送信ロジック、GraphQLリゾルバなどをMocha／ChaiおよびJestで網羅的に検証し、各コンポーネントの正常系・異常系をカバーします。モック機能を多用し、BLEエラー、ネットワーク断、認証失敗などをシミュレートすることで、リリース前に想定される課題を可視化します。
統合テストでは、Docker ComposeでRaspberry Piエミュレータ、Node.jsゲートウェイ、Express API、MongoDB Atlasのローカル版を同時起動。実際のMQTTメッセージフローとデータ同期を確認し、Background Syncがオフライン→オンライン切替時に正常に動作するかを自動テストスクリプト（Playwright）で検証します。

可観測性と運用監視

本番稼働後の運用監視には、Prometheus＋Grafanaを中核に据え、ドメインごとにメトリクスを分類します。IoTゲートウェイのCPU／メモリ使用率、BLE接続セッション数、MQTTメッセージレイテンシ、Lambda処理時間をPrometheusで収集し、Grafanaダッシュボードに可視化。さらに、PWA側で発生したJavaScript例外や同期エラーはSentryでリアルタイムに集約し、IssueとしてJIRAと連携します。アラートルールは、異常検知後5分以内にSlack通知とPagerDuty呼び出しを行い、SREチームのオンコールメンバーが迅速に対応する体制を構築します。
クラウドログはCloudWatch Logs InsightsやElasticsearchを活用し、構造化ログのフィールド検索を可能にします。これにより、特定患者のバイタル異常ログやPWAキャッシュエラーをドリルダウンで追跡し、原因究明と再発防止策をスピーディに実施できます。

運用体制と保守作業

運用チームはDevOpsとSREのハイブリッド体制を採用し、障害対応手順をRunbookとしてConfluenceに標準化。BLEタグの登録不具合時、IoTゲートウェイの再起動手順、PWAキャッシュクリア方法、バックアップDBへの切り替え手順などを詳細に記述し、オンコールメンバーが即時参照できるよう整備します。四半期ごとの障害想定演習（ゲームデイ）でRunbookを検証し、手順の改善・更新を継続的に行います。
保守作業では、PWAのService Worker更新失敗やキャッシュポリシー不整合を定期チェックスクリプトで検出。IoTゲートウェイはAnsibleによるバージョン管理と定期パッチ適用、クラウド環境はTerraformによるDrift Detectionを実行し、設定逸脱を未然に防止します。

データガバナンスとバックアップ

患者情報やバイタルデータは医療機密性を考慮し、MongoDB AtlasのEncryption at RestおよびField-Level Encryptionを適用。バックアップ戦略としてContinuous Backupを利用し、24時間以内なら任意時点へのリストアを保証。週次でS3 Glacierへのアーカイブを実施し、リージョン障害時のDR（Disaster Recovery）を検証済みです。
アクセスログと監査証跡はCloudTrailとAtlas Audit Logsで2年間保持し、SIEMツールと連携して不正アクセスや異常操作を自動検知。コンプライアンス監査に必要な証跡データはAPI経由で出力可能とし、第三者監査にも対応できるガバナンス体制を確立しました。

リスクマネジメントと継続的改善

Risk Registerでは「BLE機器互換性」「ネットワーク断発生時の同期漏れ」「PWAキャッシュ不整合」を高リスク項目に分類。各リスクには発生確率と影響度を定量化し、軽減策をWBSタスクに落とし込みます。定期的なリスクレビューとPOC検証を実施し、フェーズごとにリスクプロファイルと工数バッファを更新。これにより、開発スケジュールと予算超過を未然に抑制します。
また、ユーザーからのフィードバックや運用ログを定期的に分析し、Sprint後のレトロスペクティブで改善案を取りまとめ。UI改善、同期アルゴリズム最適化、通知UXのアップデートなど、継続的改善サイクルを回すことでシステム品質を底上げします。

システム 開発会社 選び方 予算 費用 相場 発注

現場資産管理モバイルアプリ開発を依頼する際は、以下の比較軸で複数社に同一要件定義書とWBSを提供し、見積もり依頼を行ってください。

1. IoT連携経験：BLE／MQTTを組み合わせた実績

2. PWAオフライン対応：Service Worker設計やBackground Sync導入事例

3. クラウド運用力：AWS IoT Core、Lambda、Terraform運用経験

4. 運用保守体制：SRE／DevOpsチームの体制とOn-call対応実績

5. CI/CD成熟度：GitHub ActionsやArgoCDでの自動テスト・デプロイ環境構築力

6. 契約モデル：固定価格型・時間単価型の双方で要件変更時のコスト明示性
   相場感として、小規模（500万〜800万円）、中規模（1,200万〜1,800万円）、大規模（2,500万〜4,000万円）をベンチマークし、コスト削減と費用対効果のバランスを検討してください。
   

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コストシミュレーションと予算管理

本プラットフォームの初期構築費用は約1,500万円を想定。内訳は要件定義200万円、設計400万円、実装600万円、テスト200万円、導入支援100万円。
ランニングコストは、IoT Core通信料（月額10万〜20万円）、MongoDB Atlas運用（月額5万〜10万円）、モニタリングツールライセンス（月額5万〜10万円）、ゲートウェイ運用（5万〜15万円）を含め、年間約500万〜800万円。
AWS Budgets＋Alertsでタグ別コストを可視化し、月次レポートを経営層へ提出。コスト超過時は即時アラートをSlack連携し、リソース調整・契約プラン見直しを行う予算管理体制を整えています。

まとめと次のステップ

本ユースケース紹介では、Web BluetoothとPWAを活用した現場資産管理モバイルアプリの開発・運用プロセスを詳述しました。IoT連携、オフライン対応、リアルタイム同期、遠隔診療UIの設計からテスト戦略、可観測性、運用体制、リスクマネジメント、開発会社選び、コスト管理まで網羅。まずはPoC環境を構築し、スモールスタートで効果検証後に本格導入を進めることで、開発予算と運用コストを最適化しつつ、高いROIを実現できます。見積もり依頼はこちらからどうぞ。