Who（誰が）
全国約1,500自治体の生涯学習課・公民館運営部門の職員と、講座に参加する住民(高齢者・子育て世帯・若年層)が対象。
対象とする社会課題：公民館・生涯学習講座が住民ニーズと乖離し利用率が低迷している
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。
公民館の担当者は数年おきに異動し、限られた人数で年間多くの講座企画と広報、収支管理を掛け持ちしている。アンケートは紙で集まり手集計に追われ、住民の本当の関心を拾う余裕がない。結果として同じ顔ぶればかりが参加し、参加したい講座がないという声は職員に届かないまま消えていく。この事業は、職員が抱え込んできたデータ収集と企画のたたき台づくりをAIに任せ、住民の声を講座に反映する仕組みを作る。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資500万円の申請資料も、システムの要件定義書も、最初の90日の段取りも——ぜんぶこのページにあります。足りないものはAIチャットが伴走しながらその場で作り、システム開発・専門家・投資家への橋渡しまで、このサイトの中で進められます。「やりたい」と思ったその日から、始められる状態です。
ボタンを押すとAIチャットが開き、公民館AI企画室の事業内容を読み込んだ状態で、それぞれの資料の素案を一緒に作成します。自治体への提案や融資申請にそのまま使える形を目指して、対話しながら仕上げられます。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
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※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
公民館AI企画室は、市区町村の生涯学習課職員がログインする管理画面から、住民アンケート(LINE/Web/紙QR)、SNS投稿、図書館貸出履歴、過去講座の参加者データをアップロードするだけで、AIが地域住民の関心クラスタを自動抽出し、講座テーマ・想定参加人数・適正な曜日時間帯・講師条件を提案書として自動生成するSaaSです。
職員はチャット形式でAIと対話しながら予算や会場条件を調整でき、チラシ文案や広報SNS投稿文まで自動生成されます。住民側はLINE公式アカウントで「あなたへのおすすめ講座」を受け取り、興味関心ログが蓄積されるほど提案精度が上がります。従来月8時間かかっていた企画会議の準備工数を2時間に削減し、書道・体操教室に偏っていた講座構成を、共働き子育て世帯や若年層にも届く内容へ転換することを狙います。
全国に約13,000館ある公民館の多くは、担当職員が2〜3年で異動する中で前例踏襲の講座企画(書道・体操・料理教室等)を繰り返し、平均稼働率は40%台にとどまるケースが多い。
65歳以上の高齢者と共働き子育て世帯の双方から「参加したい講座がない」という声が上がる一方、職員はアンケート用紙の手集計や口コミ頼みで住民の潜在関心を把握する手段を持たない。例えば人口5万人規模の市では公民館担当職員が1〜2名しかおらず、年間20館分の講座企画・広報・収支管理を兼務し、データ分析に割ける時間はほぼゼロである。結果として同じ層(高齢女性)ばかりがリピート参加し、若年層・男性・外国籍住民など新規層の開拓が進まず、公民館の存在意義自体が問われている。総務省調査でも公民館の年間利用者数はこの10年で約15%減少しており、統廃合の議論が各地で進んでいる。
①自然言語処理でアンケート自由記述・SNS投稿・問い合わせ内容をテキストマイニングし、潜在ニーズをトピック分類する。
②時系列予測モデルで過去の参加率・季節性・地域イベント情報から講座別の想定集客数を予測する。③対話型AI(生成AIチャットボット)が職員との企画ブレストに応じ、講座タイトル・チラシ文案・広報SNS投稿文まで自動生成する。④住民向けレコメンドエンジンが個人の興味履歴と類似住民の行動パターンから協調フィルタリングで講座を推薦し、申込導線をパーソナライズする。
自治体職員は本サービスの管理画面にログインし、住民アンケート(LINE/Web/紙のQR回答)、SNS上の地域関連投稿、図書館の貸出履歴、過去講座の参加者属性データをアップロードするだけで、AIが「地域住民の関心クラスタ」を自動抽出する。
AIは各クラスタごとに『需要が見込める講座テーマ・想定参加人数・適正な曜日/時間帯・講師候補の条件』を提案書として自動生成し、職員はチャット形式でAIと対話しながら条件を調整(予算上限、会場の広さ、季節要因など)できる。講座開催後は参加者アンケートと出席率データを再びAIに投入し、企画の的中率を継続的に学習・改善する。住民向けには専用アプリ/LINE公式アカウントで「あなたにおすすめの講座」をレコメンドし、興味関心のログが蓄積されるほどAIの提案精度が上がる好循環を作る。導入館では初年度から企画会議の準備工数を月8時間から2時間に削減し、新規参加者比率を高めることを狙う。
| 職員の企画準備にかかる人件費(月8時間×職員2名×時給3,000円換算) | 年額576,000円相当 |
| 稼働率40%台のまま埋まらない会場・光熱費等の固定維持費(1館あたり) | 年額約300万円のうち稼働率改善余地分は損失計上の想定 |
| アンケート用紙の印刷・手集計・入力作業の外部委託または残業対応コスト | 年額約20万円〜40万円の目安 |
| 新規参加者が増えず補助金評価・統廃合議論で失う交付金・運営予算の目減りリスク | 自治体規模により年額数十万円〜数百万円の想定 |
| SaaS基本ライセンス(公民館10館まで) | 月額150,000円(年額1,800,000円) |
| 導入・研修一時金(初年度のみ) | 一括500,000円 |
| 講座マッチング手数料(住民アプリ経由の成約講座料の10%) | 成約金額に応じて変動、講座1件あたり数千円〜1万円程度の想定 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
マーケ会社の紹介を希望する※ 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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
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公民館担当職員は1〜2名で年間20館分の企画・広報・収支管理を兼務しており、アンケート用紙の手集計や口コミ頼みで住民の潜在ニーズを把握する時間的余裕がない。
結果として書道・体操・料理教室など前例踏襲の講座が繰り返され、平均稼働率は40%台、参加者層は高齢女性に偏り、新規層の開拓が進んでいない。総務省調査でも公民館利用者数はこの10年で約15%減少しており、データに基づく企画立案の仕組みがないまま各地で統廃合議論だけが進んでいる。
PoCフェーズ(0-6ヶ月)は要件が固まっておらずAIモデルの精度検証を繰り返す必要があるため準委任契約が適する。
MVPのスコープ(8機能)が確定した後の開発は、要件定義書・機能仕様書を基にした請負契約で工期と金額を固定するのが望ましい。「参加率予測誤差20%以内」のような性能要件を検収条件に含める場合、測定方法と合格基準を契約書に明記しないと支払いトラブルの原因になる。また自治体の住民データを扱うため、個人情報保護法・自治体条例に基づく再委託制限やデータ取扱いに関する契約条項を別途締結する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体の生涯学習課・公民館担当職員(1〜2名体制で企画立案を担う担当者) |
| セカンダリ | 公民館を利用する住民(高齢者、共働き子育て世帯、外国籍住民等)、外部講師・地域事業者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当者、自治体側の情報システム課担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 住民アンケート・データ取込機能 | LINE/Web/紙QRの回答→フォーマット統一・重複除去→AI分析用データセットとして保存 |
| テキストマイニング・潜在ニーズ分類機能 | アンケート自由記述とSNS投稿→NLPでトピック分類→関心クラスタ一覧を職員画面に表示 |
| 講座別集客数予測機能 | 過去参加率・季節性・地域イベント情報→時系列予測モデルで算出→講座別想定参加人数を数値表示 |
| 企画ブレスト対話AI機能 | 職員が予算・会場条件をチャット入力→生成AIが条件反映して再提案→講座企画案(曜日・時間帯・講師条件)を出力 |
| チラシ・広報文案自動生成機能 | 確定した講座テーマ→生成AIが文案作成→チラシ用テキストとSNS投稿文をダウンロード可能形式で出力 |
| 住民向け講座レコメンド機能 | 個人の興味履歴と類似住民の行動→協調フィルタリングで推薦講座を算出→アプリ/LINEにおすすめ表示 |
| 講座申込・受付管理機能 | 住民のアプリ/LINE申込→定員・重複チェック→受付完了通知と申込者名簿を職員に自動送付 |
| 参加者アンケート・出席率収集機能 | 講座終了後の出席データとアンケート回答→自動集計→的中率評価としてAI再学習用データに反映 |
| 収支・予算管理機能 | 講座別の講師謝金・会場費入力→自治体予算枠と照合→月次収支レポートを自動出力 |
| 外部講師マッチング機能 | 地域事業者の講座提案情報→住民ニーズクラスタと照合しマッチ度算出→成約時に手数料計算し請求書生成 |
| 管理ダッシュボード・KPIレポート機能 | 各館の参加率・新規比率・工数削減データ→自治体単位で集計→月次KPIレポートをPDF出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, prefecture_code, plan_type, contract_start_date, contract_status |
kominkan_facilities | id, municipality_id, name, address, capacity, room_layout_json |
staff_users | id, municipality_id, name, email, role, last_login_at |
residents | id, municipality_id, line_user_id, age_group, gender, area_code, opt_in_flag |
survey_responses | id, resident_id, facility_id, channel, free_text, submitted_at |
course_proposals | id, facility_id, cluster_id, title, predicted_attendance, status, created_by_ai_flag |
course_events | id, proposal_id, facility_id, date, time_slot, actual_attendance, budget_amount |
interest_logs | id, resident_id, course_event_id, action_type, score, logged_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード(稼働率一覧) |
| 2 | アンケート取込・確認画面 |
| 3 | 関心クラスタ分析画面 |
| 4 | 講座提案チャット画面 |
| 5 | 講座企画編集画面 |
| 6 | 住民向けおすすめ画面 |
| 7 | レポート出力・エクスポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(自治体向け実績多くセキュリティ認証取得済み) |
| 2 | Python/FastAPI(NLP・予測モデル実装の標準構成) |
| 3 | spaCy/BERT系日本語モデル(自由記述テキスト分類用) |
| 4 | Prophet/LightGBM(季節性考慮の集客数予測) |
| 5 | OpenAI API(企画チャット・チラシ文案生成) |
| 6 | LINE Messaging API(住民接点として普及率高い) |
| 7 | PostgreSQL(自治体別マルチテナント管理に適合) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を月間で維持し、計画停止は深夜2〜5時の月1回・30分以内に限定する想定 | 可用性99.5%以上を月間で維持し、計画停止は深夜2〜5時の月1回・30分以内に限定する想定 |
| 管理画面のページ表示は3秒以内、AIチャット応答は5秒以内を目安とする | 管理画面のページ表示は3秒以内、AIチャット応答は5秒以内を目安とする |
| 個人情報(氏名・連絡先)は個人情報保護委員会ガイドラインに準拠し匿名加工後にAI分析基盤へ連携する | 個人情報(氏名・連絡先)は個人情報保護委員会ガイドラインに準拠し匿名加工後にAI分析基盤へ連携する |
| アンケート・利用ログのバックアップは日次で取得し、30日分を世代管理で保持する | アンケート・利用ログのバックアップは日次で取得し、30日分を世代管理で保持する |
| 同時アクセスは1自治体あたり職員5名・住民アプリ利用者3,000人規模を想定し設計する | 同時アクセスは1自治体あたり職員5名・住民アプリ利用者3,000人規模を想定し設計する |
| AIモデルの再学習は月1回実施し、参加率予測誤差20%以内を維持することを目標とする | AIモデルの再学習は月1回実施し、参加率予測誤差20%以内を維持することを目標とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力自治体からアンケート・過去講座データをExcelで受け取り、代表者自身がテキストマイニングツールとスプレッドシートで手作業で分析し、講座テーマ案を紙の提案書にまとめて職員に見せて反応を確認する | AI利用料と交通費、データ整理の作業時間だけで実施できる水準 |
| ②最小システム | アンケート回答をフォームで自動収集し、簡易な分類モデルでクラスタ分けした結果をダッシュボード形式で職員に見せる。チャット形式の対話機能は付けず、提案書の自動生成のみを試作する | 外注または業務委託で数か月分の開発費がかかる水準 |
| ③本開発 | 住民向けアプリ・LINE連携によるレコメンド機能、生成AIによる企画ブレスト対話機能、マッチング仲介機能まで含めた本番システムを構築し、複数自治体での同時運用に対応させる | エンジニア複数名の人件費とクラウド利用料が継続的にかかる水準 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
10年の収支と資金の集め方、財務、KPI、資本政策、そして図解付きのフル事業計画書・AI実装仕様書……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 人口5万人規模市の生涯学習課・公民館担当職員(係長級) | 課題の当事者であり、現場の業務フローと予算感を最も具体的に把握している | 自治体総合フェアや都道府県生涯学習担当者会議のブース訪問、または知人経由の紹介 |
| 公民館館長(現場責任者) | 講座企画・住民対応の実務者であり、AI提案の受容性を判断する現場感覚を持つ | パイロット候補自治体に依頼し、生涯学習課経由で個別ヒアリングを設定 |
| 自治体DXベンダー(電子申請システム提供企業)の自治体営業担当 | 既存の自治体窓口・調達実績を持ち、代理店提携により導入リードタイムを短縮できる | 自治体向けDX展示会や業界団体(地方公共団体情報システム機構等)の紹介で接触 |
| 自治体の個人情報保護担当課(総務課・情報政策課)職員 | 住民アンケート・SNSデータ利用の可否を判断する審査担当であり導入可否の鍵を握る | 生涯学習課からの庁内紹介、またはPoC契約時の合同説明会で同席依頼 |
| 都道府県の社会教育主事・生涯学習担当者会議の事務局 | 県内市町村への横展開の起点となり、複数自治体への同時提案が可能になる | 都道府県教育委員会の生涯学習課に電話・メールでアポイントを依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元同僚・知人の自治体職員への直接アプローチ | 生涯学習課や公民館担当の知人に「講座の企画にかかる時間を減らす仕組みを試してもらえないか、まずは無料でデータを見せてほしい」と持ちかける |
| 自治体総合フェア等の展示会 | ブースで「公民館の稼働率が低い課題を抱えている担当者はいないか」と声をかけ、名刺交換した相手に後日PoCの提案書を送る |
| 都道府県の生涯学習担当者会議 | 会議の場で「他自治体の事例として企画準備の工数削減の話を聞いてほしい」と担当者に依頼し、個別ヒアリングの時間をもらう |
| 自治体DXベンダーとの代理店提携 | 既に自治体と取引のあるベンダーに「御社の既存顧客に、公民館の企画支援という追加提案ができないか」と共同提案の相談をする |
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） | 新たに法人を設立して事業を始める代表者 | 設立直後で自己資金100万円のみでは初期投資（データ基盤構築・AIモデル開発）が不足するため、運転資金として500万円の融資が候補になる。着金は設立から2か月目ごろの想定 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（商工会・商工会議所の管轄地域で創業した事業者） | 自治体向け展示会出展費や住民向けアプリのチラシ・広報物制作など、販路開拓の費用の一部をカバーできる可能性がある |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（IT導入枠等） | ITシステムを開発・導入して生産性向上を図る中小企業 | AIレコメンドエンジンやダッシュボードのシステム開発費の一部に活用できる可能性があり、PoCから本開発への移行段階で候補になる |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業を予定する、または創業初期の事業者（都道府県により同種の創業助成制度あり） | 法人設立直後の賃借料や広告費など運営経費の一部を助成対象とできる可能性があり、公庫融資と併用して自己資金100万円を補強する使い方が想定される |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援事業） | AI等の研究開発要素を持つスタートアップ | 時系列予測モデルや自然言語処理エンジンの研究開発要素がある場合、シードラウンド前の資金として公的な研究開発補助の枠組みが候補になる |
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。
この事業が失敗するとしたら原因はどこから来るか、単価をその値段にした理由、最初の3か月で確かめること、必要な契約書と支払い条件、1人目の求人票、この事業の1週間……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
自治体向けAI事業に取り組む仲間がコミュニティに集まっています。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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です