Who（誰が）
従業員100〜1000名規模で女性比率30%以上の企業の人事・健康経営推進担当者、および現場で働く女性従業員本人。
対象とする社会課題：生理・更年期の体調変化に配慮した働き方が個人任せで職場に制度化されていない
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。
生理や更年期の不調は多くの働く女性が経験するのに、対処は個人の我慢と上司の裁量任せになっている。制度があっても言い出せず、体調不良を隠して働き続けるうちに離職や昇進辞退につながっていく。個人の申告に頼らず、データに基づいて職場側から配慮を設計できる仕組みが必要だと考えた。
※ 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680万円の申請資料も、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。
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FemFlowは、生理・更年期の体調変化に配慮した働き方を個人の申告や上司の裁量任せにせず、企業の制度として運用できるようにするサイクルワークデザインAIです。
従業員はスマホアプリで日次の体調(生理周期・症状強度・睡眠・気分)を選択式で記録し、AIチャットボットが「今日は集中力が落ちやすい時期です。優先度の低いタスクを後回しにしますか」と声かけして、上司に申告せず業務調整を自己完結できます。人事・管理職は個人を特定しない匿名集計ダッシュボードで部署単位の人員配置案や在宅推奨日をAIから受け取り、月次の改善レポートを基に休暇制度や業務分担ルールの改定案を数クリックで検討できます。
働く女性の約8割が生理関連の不調を経験し、更年期症状で就業継続を諦める女性は年間約46万人と推計される(経済産業省試算)にもかかわらず、多くの職場では体調変化への配慮は当事者からの申告と上司の裁量に依存している。
従業員300名規模の製造業A社では、生理休暇制度はあるが実際の取得率は1%未満で、体調不良を隠して勤務し生産性が落ちる「プレゼンティーイズム」が常態化している。人事担当者は個々の体調パターンを把握できず、シフトや業務量の調整は経験則頼みで、部署ごとの繁閑や人員配置と体調変化の相関を分析する手段がない。更年期世代の管理職候補女性が体調不安を理由に昇進を辞退するケースも多く、企業側は離職リスクを認識しつつも具体的な対策設計ノウハウを持たない。制度はあっても「使いにくい」「言い出しにくい」という心理的障壁と、職場ごとの業務特性を考慮した個別設計の欠如が、問題を長期化させている根本原因である。
自然言語対話AIが従業員との日次チェックインを行い、心理的負担の少ない形で体調・業務負荷データを収集する。
時系列予測モデルが個人の生理周期・更年期症状の変動パターンを学習し、向こう1〜2週間の不調リスクを確率で予測する。最適化アルゴリズムが予測結果と業務スケジュール・人員配置データを組み合わせ、部署単位での業務再配分案やシフト調整案を自動生成する。自然言語生成AIが人事担当者向けに、匿名集計データを根拠とした改善提案レポートを自動作成し、制度設計の意思決定を支援する。
従業員はスマホアプリで匿名性を保ったまま体調(生理周期・更年期症状の強度・睡眠・気分)を簡単な選択式で日次記録し、AIが個人ごとの不調パターンと業務パフォーマンスの相関を学習する。
人事・管理職向けには個人を特定しない集計ダッシュボードを提供し、AIが部署単位で「体調配慮が必要な時期の人員配置」「業務量の平準化案」「在宅勤務推奨日」を自動提案する。従業員本人にはチャットボットが対話形式で「今日は集中力が落ちやすい時期です。優先度の低いタスクを後回しにしますか」といった声かけを行い、上司への申告なしに業務調整を自己完結できる体験を提供する。人事部門は月次でAIが生成する「職場改善レポート」を受け取り、休暇制度や業務分担ルールの改定案を数クリックで社内制度に反映できる。導入後は継続的にAIが効果測定を行い、離職率や生産性指標の変化をフィードバックして提案精度を高めていく。
| プレゼンティーイズムによる生産性損失(女性従業員約90名、体調不良を隠した勤務による作業効率低下の想定) | 年間約540万円 |
| 更年期・生理不調由来の離職に伴う代替要員の採用・教育コスト(離職2〜3名/年、1名あたり200万円想定) | 年間400万〜600万円 |
| 管理職候補の昇進辞退による人材育成投資の無駄(育成投資済み1名あたり100万円、年1〜2件想定) | 年間100万〜200万円 |
| 人事担当者がシフト調整・個別面談を経験則で行う手作業コスト(月20時間×時給3,000円換算) | 年間約72万円 |
| SaaS月額利用料(従業員300名規模、1人月額500円) | 月額15万円/年間180万円 |
| 導入・データ連携支援費(就業規則・勤怠システム連携、初年度のみ) | 一括50万〜150万円(300名規模で目安100万円) |
| 人事コンサルティングオプション(制度設計伴走支援、必要な場合のみ) | 月額10万〜30万円/年間120万〜360万円 |
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……
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働く女性の約8割が生理関連の不調を経験し、更年期症状で就業継続を諦める女性は年間約46万人と推計されるが、体調配慮は当事者の申告と上司の裁量に依存している。
従業員300名規模の製造業A社では生理休暇の取得率が1%未満で、体調不良を隠して勤務するプレゼンティーイズムが常態化している。人事担当者は個々の体調パターンを把握できず、シフトや業務量の調整は経験則頼りで、部署の繁閑と体調変化の相関を分析する手段がない。制度があっても「言い出しにくい」心理的障壁と業務特性を踏まえた個別設計の欠如が、問題を長期化させる根本原因になっている。
検証フェーズ(0〜6ヶ月)はAIモデルの精度検証や仕様の試行錯誤を伴うため準委任契約が適する。
商用展開フェーズ以降、MVP機能や連携仕様が固まった段階では請負契約に切り替え、範囲・納期を明確にすることが望ましい。発注時はAI予測精度(適合率75%目安)を検収条件そのものにせず、開発工程やレポーティング頻度を契約条件に据える方が実態に合う。体調データという機微情報を扱うため、委託先のセキュリティ監査対応・第三者機関認証取得に関する責任分担を契約書に明記する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 生理・更年期の体調変化を抱える一般従業員(日次チェックインとセルフ業務調整を利用) |
| セカンダリ | 管理職(部署の人員配置・業務平準化の提案を確認し運用に反映する立場) |
| 管理 | 人事・健康経営推進担当者(匿名集計ダッシュボード・改善レポートの閲覧、制度改定への反映、権限管理を担う) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 日次体調チェックイン | 選択式回答を入力→対話AIが解析→体調タグ付きデータとして記録 |
| 生理周期・症状記録収集 | 周期・睡眠・気分の選択入力→暗号化処理→匿名IDに紐付け保存 |
| 不調リスク予測 | 過去記録を入力→時系列予測モデルが解析→向こう1〜2週間の不調確率を出力 |
| 業務再配分最適化提案 | リスクスコアと勤怠シフトを入力→最適化アルゴリズム→部署別配置案を生成 |
| パーソナル対話アシスト | 個人リスクスコアを入力→対話AIが判断→タスク優先度変更を本人に提案 |
| 人事向け匿名集計ダッシュボード | 個人記録を入力→匿名集計処理→部署別体調傾向グラフを表示 |
| 職場改善レポート自動生成 | 匿名集計データを入力→自然言語生成AI→月次改善提案文書を出力 |
| 制度改定反映機能 | 改善提案案を入力→人事承認操作→休暇・業務分担ルールを社内システムに反映 |
| 勤怠・就業規則API連携 | 既存人事システムデータを入力→API連携処理→シフト情報を同期 |
| 効果測定フィードバック | 離職率・生産性指標を入力→分析処理→AI予測モデルの精度を更新 |
| 業界ベンチマークデータ提供 | 複数企業の匿名統計を入力→統計集計処理→研究機関向けレポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, industry, employee_count, female_ratio, contract_plan |
employees | employee_id, company_id, department_id, anonymized_hash, join_date |
daily_checkins | checkin_id, employee_id, checkin_date, cycle_phase, symptom_level, sleep_score, mood_score |
departments | department_id, company_id, department_name, headcount, avg_workload |
risk_predictions | prediction_id, employee_id, predict_date, risk_score, confidence, model_version |
adjustment_proposals | proposal_id, department_id, target_date, proposal_type, detail_text, status |
hr_reports | report_id, company_id, period, summary_text, recommended_action, generated_at |
contracts | contract_id, company_id, plan_type, monthly_fee, start_date, renewal_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 日次体調チェックイン画面 |
| 2 | チャットボット対話画面 |
| 3 | 個人体調履歴ダッシュボード |
| 4 | 部署別集計ダッシュボード |
| 5 | 業務調整提案確認画面 |
| 6 | 職場改善レポート画面 |
| 7 | 契約・アカウント設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(スケーラブルなSaaS基盤構築のため) |
| 2 | PostgreSQL(匿名化データの構造管理に適するため) |
| 3 | Python/PyTorch(時系列不調予測モデル開発のため) |
| 4 | LangChain+LLM API(対話型チェックイン実装の迅速化) |
| 5 | React Native(iOS/Android同時展開のため) |
| 6 | Node.js/NestJS(API・業務ロジック実装の効率化) |
| 7 | Auth0(匿名認証・アクセス制御の実装のため) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上、計画停止を除くダウンタイムは月3.6時間以内 |
| 応答性能 | 応答性能: チャットボットの応答時間は平均2秒以内、AIレポート生成は最大10分以内 |
| セキュリティ | セキュリティ: 通信はTLS1.2以上、保存データはAES-256で暗号化 |
| 匿名性保証 | 匿名性保証: 集計表示は最小k=5人以上のグループ単位、個人特定不可を技術的に担保 |
| 監査対応 | 監査対応: アクセスログ・操作ログを1年間保持し、改ざん防止のためハッシュ検証を実施 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 従業員10万人規模・同時アクセス5,000ユーザーまで性能劣化なく対応 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業の従業員数名に対し、エクセルやチャットツールで日次の体調ヒアリングを人力で行い、シフト調整の提案を人事担当者に手渡しで届けて反応を見る | ヒアリングの交通費と担当者の稼働だけで、外部発注はほぼ発生しない水準 |
| ②最小システム | 選択式の体調チェックインフォームと簡易な集計ダッシュボードを既存のフォームツール・BIツールの組み合わせで構築し、継続入力率と人事担当者の利用継続を確認する | 既存ツールの月額利用料と軽微なカスタム開発費のみで、外注は小規模にとどめる水準 |
| ③本開発 | 体調リスク予測モデルと勤怠・シフトデータとのAPI連携、人事向け改善レポート自動生成機能を含む正式版アプリとダッシュボードを開発し、有償課金を開始する | 外注または正社員エンジニア体制で数か月単位の開発費がかかる水準 |
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。
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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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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……
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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 |
|---|---|---|
| パイロット候補企業(従業員300名規模製造業)の人事部長・健康経営推進担当者 | 生理休暇取得率1%未満の実態把握とデータ収集の協力可否を確認するため | 健康経営優良法人認定企業リストから抽出し人事部宛に直接アポイント打診 |
| パイロット企業の嘱託産業医または専属産業医 | 健康情報取扱いの適法性と産業保健視点での予測モデル妥当性の助言を得るため | 日本産業衛生学会の会員名簿や産業医紹介会社経由で紹介依頼 |
| 社会保険労務士事務所の代表社労士(健康経営・両立支援に強い事務所) | 代理店提携候補として就業規則改定支援と制度設計連携の実務者を確保するため | 全国社会保険労務士会連合会の健康経営アドバイザー登録者リストから接触 |
| 経済産業省 健康・医療新産業協議会 ヘルスケア産業課の担当者 | 健康経営優良法人認定基準への本サービス位置づけと制度活用可否を確認するため | 経産省ヘルスケア産業課の公開問い合わせ窓口経由で面談依頼 |
| フェムテック領域に知見のある婦人科医(大学病院または婦人科クリニック院長) | 生理・更年期症状の医学的分類とAI予測モデルの臨床的妥当性を監修してもらうため | 日本産科婦人科学会またはフェムテック振興議連関連の医師ネットワーク経由で紹介 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社会保険労務士事務所への協業打診 | 顧問先企業の人事から生理休暇の運用相談を受けることが多い社労士に、共同で無料モニター企業を探してもらえないか相談する |
| 健康経営優良法人認定を目指す企業の人事コミュニティ | 健康経営の勉強会や自治体主催の説明会に参加し、認定取得を目指す人事担当者に無料トライアルの提案をする |
| 婦人科クリニック・産業医のネットワーク | 企業の産業医面談を担当する医師に、体調配慮の職場設計に悩む人事担当者を紹介してもらえないか依頼する |
| 女性活躍推進・ダイバーシティ関連のSNS発信と勉強会 | 人事向けの勉強会やnote・Xでの情報発信を行い、生理休暇の運用に課題を感じている人事担当者から相談を受ける入口を作る |
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） | 創業前または創業後まもない事業者 | 自己資金と組み合わせて事業立ち上げ期の運転資金を確保できる制度で、この事業では融資額は 680万円 を想定している |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（商工会議所・商工会の管轄地域の事業者） | アプリ紹介用のパンフレットやWebサイト制作、展示会出展などパイロット企業獲得のための販路開拓費用の一部に使える |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（自社がツール提供側として登録する場合は導入企業側が申請主体） | 導入企業側がFemFlowの利用料や初期セットアップ費に申請できる可能性があり、営業時の提案材料になる |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業者 | アプリ・ダッシュボードの開発委託費や人件費の一部を補助対象にできる可能性があり、創業初期の資金繰りを補える |
| 働き方改革推進支援助成金（厚生労働省） | 労働時間の改善や柔軟な働き方の制度整備を行う中小企業事業主 | 導入企業側が生理休暇・在宅勤務の運用ルール整備にこの助成金を使えるケースがあり、営業トークとして提案できる |
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。
この領域に取り組む仲間がコミュニティにいます。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。