Who（誰が）
従業員5〜50名規模の中小企業の経営者・経理担当者、および産業振興課の審査担当職員が主な利用者であり、商工会議所・地方銀行・税理士事務所が紹介チャネルとなる
対象とする社会課題：補助金申請・実績報告事務の煩雑さによる中小企業の活用機会損失
社会の役に立ち、しっかり儲かる。その両立が、この計画には数字で示されています。
全国の中小企業経営者は、日々の資金繰りと営業に追われながら、50ページを超える公募要領を読み解く時間も専門知識も持たない。結果として使えるはずの補助金を諦め、設備投資や雇用の機会を逃している。書類作成という壁さえなくなれば、支援は本来届くべき現場に届くはずだと考えている。
※ この4つの数字は、見せるために作った数字ではありません。「事業計画」タブの10年計画とまったく同じ計算から出しています。EXIT（売却）時の手取りだけは「もし売れたら」の試算で、約束できる金額ではありません。
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従業員5〜50名の中小企業の経営者や経理担当者が、チャット画面に『製造業・従業員12名・老朽化した工作機械の更新』のように自然文で入力すると、AIが約4000件の国・自治体補助金の公募要領から適合候補を採択可能性スコア付きで提示する。
決算書・見積書・登記簿謄本をスマホで撮影してアップロードすれば、OCRとLLMが公募要領の必須項目に自動でマッピングし申請書の下書きを生成、対話で修正指示を出すだけで仕上がる。採択後は領収書を撮るだけで勘定科目仕訳と実績報告書・証憑台帳を自動作成し、提出期限前にはチャットボットが催促する。平均15時間かかっていた申請実務を2時間程度まで圧縮し、専門家に依頼できなかった零細企業にも補助金活用の道を開く。
全国に4000種類以上存在する国・自治体の補助金は、公募要領がそれぞれ50～100ページに及び、書式もExcel・PDF・独自フォーマットが混在するため、従業員20名以下の中小企業の担当者が独力で読み解くのは極めて困難である。
中小企業庁の調査では、補助金申請を諦める理由の第1位が「申請書類の作成負担」（約38%）であり、採択後も四半期ごとの実績報告・証憑整理を怠り交付取消しとなる事例が年間数千件規模で発生している。社会保険労務士・中小企業診断士などの専門家に依頼すると着手金10万円以上・成功報酬10%前後が相場となり、資金力の乏しい零細企業ほど支援を受けにくい構造がある。自治体側も審査担当者が数名しかおらず、書類不備の差し戻し対応に多くの時間を割かれ、採択決定の遅延が常態化している。この結果、本来支援が届くべき小規模事業者ほど補助金を活用できず、地域経済の設備投資・雇用創出の機会が失われている。
自然言語対話AI（LLM）が経営者との対話から事業計画・資金使途を聞き取り、公募要領の要件と照合して補助金候補をレコメンドする。
文書解析AI（OCR＋LLM）が決算書・見積書・領収書などの非定型書類を構造化データに変換し、申請書・実績報告書のフォーマットへ自動転記する。予測モデルが過去の採択実績データ（自治体別・業種別・金額帯別）を学習し、採択可能性スコアと差し戻しリスクを算出する。最適化アルゴリズムが複数補助金の併用可否・スケジュール競合を判定し、申請順序を自動提案する。
中小企業の経営者・経理担当者は、チャット画面に「自社の業種・従業員数・設備投資の目的」を自然文で入力するだけで、AIが約4000件の公募要領データベースから適合する補助金候補を自動抽出し、採択可能性スコアとともに提示する。
申請書作成では、AIが決算書・登記簿謄本・見積書などをOCRで読み取り、公募要領の必須項目に自動マッピングして下書きを生成し、利用者は対話形式で修正指示を出すだけで完成度の高い申請書に仕上げる。採択後は、経費の領収書・請求書をスマホで撮影しアップロードするだけでAIが勘定科目を仕分けし、交付規程に沿った実績報告書と証憑台帳を自動生成、提出期限が近づくとチャットボットがリマインドを送る。自治体側にはAI審査支援ダッシュボードを提供し、書類の形式的不備をAIが事前検知して差し戻し件数を削減する。これにより経営者は専門知識がなくても平均15時間かかっていた申請作業を2時間程度に短縮できる体験となる。
| 社労士・中小企業診断士への着手金 | 年額約10万円(1回あたり) |
| 専門家への成功報酬(採択額の10%前後) | 年額約50万円(採択額500万円の場合の目安) |
| 自社担当者の申請書作成人件費(年15時間換算) | 年額約4.5万円(時給3,000円換算) |
| 自治体職員の差し戻し対応人件費(月20時間×12ヶ月) | 年額約60万円(時給2,500円換算) |
| ライトプラン(申請書作成支援) | 月額9,800円(年額117,600円) |
| フルサポートプラン(実績報告自動化込み) | 月額29,800円(年額357,600円) |
| 自治体向けAI審査支援ライセンス | 年額300万〜800万円(人口規模に応じた段階制) |
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従業員20名以下の企業には申請書類を読み解ける専門人材がおらず、中小企業庁調査でも申請断念理由の1位が『申請書類の作成負担』（約38%）となっている。
社労士・診断士への依頼は着手金10万円以上・成功報酬10%前後が相場で、資金力の乏しい事業者ほど支援を受けられない。採択後も四半期ごとの実績報告・証憑整理を怠り交付取消しとなる事例が年間数千件規模で発生しており、事前の申請支援だけでなく事後の実績報告まで一貫して支援する仕組みが欠けている。自治体側も審査担当者数名で書類不備の差し戻し対応に追われ、採択決定の遅延が常態化している。
初期のPoC・データ基盤構築（0-6ヶ月）は要件が固まりきらず精度検証を繰り返す前提のため準委任契約が適する。
パイロット導入以降、MVP機能一覧が確定した段階では成果物・機能仕様を明記した請負契約に切り替えるのが望ましい。ただし公募要領は年度改定が頻繁で仕様変更が発生しやすいため、保守・データ更新業務は準委任の運用契約として別建てにすることを推奨する。自治体向けダッシュボードは調達仕様書ベースの請負となるケースが多く、入札リードタイムを見込んだ発注スケジュール調整が必要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中小企業の経営者・経理担当者（従業員5〜50名規模、申請書作成・実績報告の実務者） |
| セカンダリ | 商工会議所・地方銀行・信用金庫・税理士事務所の紹介担当者、専門家レビュー担当の中小企業診断士・行政書士 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当（データベース更新・利用企業サポート）および自治体産業振興課の審査担当者（審査支援ダッシュボード利用者） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 補助金候補レコメンド | 業種・従業員数・投資目的の自然文入力→LLMが公募要領DB4000件と照合→適合候補リスト出力 |
| 採択可能性スコア算出 | 候補補助金と企業属性入力→予測モデルが過去採択実績で学習判定→採択スコア(%)出力 |
| 書類OCR構造化 | 決算書・登記簿・見積書の画像/PDF入力→OCR+LLMが項目抽出→構造化データ出力 |
| 申請書自動下書き生成 | 構造化データ入力→公募要領の必須項目にAIマッピング→申請書下書き出力 |
| 対話型修正編集 | 下書きへの修正指示チャット入力→LLMが該当箇所を再生成→更新版申請書出力 |
| 領収書自動仕訳 | スマホ撮影の領収書・請求書入力→AIが勘定科目判定→仕訳データ出力 |
| 実績報告書・証憑台帳生成 | 仕訳データと交付規程入力→AIがフォーマット変換→実績報告書・証憑台帳出力 |
| 提出期限リマインド | 申請・報告スケジュール登録→期限N日前を判定→チャットボット通知送信 |
| 自治体向け不備検知ダッシュボード | 提出書類データ入力→AIが形式要件との差分を検知→不備箇所一覧を画面表示 |
| 併用可否・申請順序最適化 | 複数補助金候補と締切日入力→最適化アルゴリズムが競合判定→申請順序案出力 |
| 金融機関・士業向けデータAPI連携 | 審査済み企業データの利用申請→API経由で権限確認後→審査参考データ返却 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, industry_code, employee_count, capital, address, contact_email, created_at |
users | user_id, company_id, name, role, email, password_hash, last_login_at |
subsidies | subsidy_id, name, issuer_type, issuer_name, category, max_amount, deadline, requirements_json, updated_at |
applications | application_id, company_id, subsidy_id, status, score_predicted, submitted_at, result, updated_at |
documents | document_id, application_id, doc_type, file_path, ocr_status, structured_data_json, uploaded_at |
expense_records | expense_id, application_id, receipt_image_path, account_item, amount, transaction_date, matched_flag |
report_schedules | schedule_id, application_id, report_type, due_date, submitted_flag, reminder_sent_count |
municipality_accounts | municipality_id, name, population_band, contract_plan, license_fee, contract_start_date, dashboard_access_token |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 補助金レコメンド画面 |
| 2 | 対話型チャット申請画面 |
| 3 | 書類アップロードOCR画面 |
| 4 | 申請書ドラフト編集画面 |
| 5 | 領収書仕分け一覧画面 |
| 6 | 実績報告リマインド画面 |
| 7 | 自治体審査ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4系LLM（自然言語対話・下書き生成に採用） |
| 2 | Google Document AI（OCR精度が高く決算書解析に適合） |
| 3 | PostgreSQL（構造化データと申請履歴管理に採用） |
| 4 | Elasticsearch（4000件超の公募要領全文検索に採用） |
| 5 | AWS（自治体調達実績多く信頼性確保のため採用） |
| 6 | LangChain（LLMとOCR結果の連携処理を効率化） |
| 7 | Auth0（自治体・企業双方の権限分離認証に採用） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 申請締切集中期でも月間稼働率99.5%以上を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: OCR+申請書下書き生成を1書類あたり平均90秒以内で完了させる目安 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS認証取得およびデータ保存時・通信時のAES256暗号化を必須とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 決算書等の機微情報はアクセス権限をロール別に分離し操作ログを1年間保持する想定 |
| 運用 | 運用: 公募要領データベースは週次で更新モニタリングAIが差分検知し、専門家レビューを経て反映する |
| 拡張性 | 拡張性: 自治体・金融機関API接続数の増加に対応し、契約先300団体規模までスケール可能な構成とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 代表自身が対象となる補助金の公募要領を数件読み込み、顧客候補の決算書・見積書をもとに手作業で申請書下書きを作成し、時間短縮効果と顧客の反応を確認する | 自分の作業時間と資料代・交通費のみで、外部発注はしない水準 |
| ②最小システム | 既存のOCR・LLM APIを組み合わせ、決算書・見積書を読み取って申請書テンプレートへ転記する簡易ツールを外注または自作で構築し、パイロット企業数社で精度を検証する | AI利用料とノーコード・外注ツール費用が中心で、大規模な自社開発費は発生しない水準 |
| ③本開発 | 採択可能性スコアリングモデルや自治体向けダッシュボードを含む本格的なSaaS基盤を、エンジニアリードチームを組成して開発し、複数自治体・商工会議所との連携を前提に拡張する | 外部エンジニア採用・長期の開発委託費が発生し、これまでの段階より一段高い水準の投資が必要 |
上記の要件定義書をもとに、システムベンダー（開発会社）への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
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市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
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競合となるサービス・企業と、この事業ならではの差別化ポイント……
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対応が必要な許認可・法規制と、確認すべき相手先・想定調整期間……
関連法令・許認可の詳細は無料会員限定です。
手を挙げたその日から動けるように、完了条件つきで並べています。
| 誰に会うか | なぜ会うか | 接触の仕方 |
|---|---|---|
| 地域商工会議所の経営指導員（中小企業相談所） | 会員企業への紹介導線を持ち、パイロット利用企業500社確保の起点になるため | 日本商工会議所の地区商工会議所一覧から経営支援部門に直接架電・訪問打診 |
| 地方銀行・信用金庫の法人営業推進部（事業性評価担当） | 融資先中小企業への補助金活用提案ニーズがあり、API連携先候補でもあるため | 地銀協会・信金中央金庫経由、または既存人脈で法人営業部長に紹介依頼 |
| 県・市の産業振興課の補助金担当係長 | 審査支援ダッシュボード導入可否と入札制度の実態を把握する必要があるため | 自治体DX推進部門経由で産業振興課へアポイント、実証実験の相談枠を利用 |
| 中小企業診断士協会の支部長・登録診断士 | 申請書ダブルチェック体制構築と業際整理（診断士業務との線引き）のため | 都道府県中小企業診断士協会の研修会・交流会に参加し名刺交換から接触 |
| 都道府県行政書士会の相談窓口担当者 | 書類作成代行が行政書士法第19条の独占業務に抵触しないか事前確認するため | 行政書士会の業際問題相談窓口に電話予約し、事業スキームを説明して面談 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 商工会議所・商工会連合会への直接訪問 | 経営指導員に「補助金申請で困っている会員企業を紹介してほしい」と依頼し、無料相談会に同席させてもらう形で接点を作る |
| 税理士・中小企業診断士との提携紹介 | 顧問先の補助金相談を受けきれない税理士事務所に「下書き作成だけ請け負う」提案をし、紹介料や業務提携の形で顧客を紹介してもらう |
| 地方銀行・信用金庫の取引先紹介 | 融資担当者に「補助金と融資を組み合わせたい先を紹介してほしい」と伝え、設備投資を検討中の取引先を紹介してもらう |
| SNS・Web広告での直接反応 | 「補助金の書類作成に何時間かかっていますか」という投稿で悩みを可視化し、無料相談への申込みフォームに誘導する |
対応が必要な許認可・法規制の詳細は「関連法令」タブでご確認いただけます。着手前に必ずご確認ください。
制度名・金額・要件は年度ごとに変わるため、ここでは種別と公式の探し先だけを示します。必ず一次情報で最新の要件を確認してください。
| 種別 | 特徴 |
|---|---|
| 自己資金・身内からの出資 | 最初の検証（ヒアリング・試作）はここで賄えることが多い。 |
| 日本政策金融公庫の創業融資 | 実績のない創業期でも相談できる公的融資。事業計画書の提出が要る。 |
| 自治体の創業支援制度 | 市区町村・都道府県ごとに補助・利子補給・家賃補助などがある。要件と募集時期は年度で変わる。 |
| 国の中小企業向け補助金 | 設備・販路開拓・IT導入などの類型がある。公募期間が短いので、常設の情報源で追う。 |
| エンジェル投資家・ベンチャーキャピタル | 急成長を前提にする資金。社会課題型では投資家の性格を選ぶ必要がある。 |
| 確認先 | 何がわかるか |
|---|---|
| ミラサポplus（中小企業庁） | 補助金・支援制度の横断検索 |
| J-Net21（中小機構） | 支援策・創業手引きのデータベース |
| 地域の商工会議所・よろず支援拠点 | 無料の対面相談。申請書の書き方まで見てもらえる |
| 日本政策金融公庫の各支店 | 創業計画書の事前相談 |
| 制度 | 誰が使えるか | この事業でどう効くか |
|---|---|---|
| 日本政策金融公庫 新規開業資金（新創業融資制度） | 税務申告を2期終えていない法人・個人事業主 | 代表1名体制での運転資金確保に使える制度で、融資合計は 800万円 を想定。着金は設立から2か月目ごろのため、それまでの自己資金 100万円 での立ち上がりが前提となる |
| IT導入補助金 | 自社サービスを他の中小企業に導入してもらう立場のIT事業者、および自社のITツール導入を行う中小企業 | SaaS部分の開発・機能拡張費用の一部に充当できる可能性があり、パイロット導入期の商工会議所連携先への訴求材料にもなる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会議所・商工会の管轄地域にある小規模事業者 | 自社の販路開拓（Web広告・展示会出展等）の費用の一部に充当できる可能性がある制度で、代表1名期のマーケティング費用の補填先として候補になる |
| 創業助成事業（東京都中小企業振興公社等、自治体の創業支援制度） | 都内等で創業から一定期間内の中小企業 | 人件費・広告費など創業初期の運転費用の一部を補助する制度が多く、公庫融資と並行して資金繰りの余力を作る候補になる |
| よろず支援拠点（中小企業基盤整備機構）の専門家相談 | 経営課題を抱えるすべての中小企業・小規模事業者 | 無料で事業計画のブラッシュアップや専門家の助言を受けられ、パイロット導入先の自治体・商工会議所との関係構築の入口としても使える |
会社設立の手続きや許認可の取得、契約書の整備など、弁護士・税理士・司法書士等の専門家への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
専門家の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
本文中の「※1」「※2」の番号は、ここに対応しています。番号を押すと、この欄に飛びます。
自治体DXに取り組む仲間がコミュニティで情報交換しています。ひとりで抱え込まず、同じ課題を見ている人と話すところから始められます。
※ バッジは閲覧・登録データにもとづく自動集計の相対表示です。