Who（誰が）
従業員100〜1000名規模で障害者雇用の量的拡大を迫られる企業の人事担当者・特例子会社担当者、および定着支援コンサルタントが主な利用者である。
対象とする社会課題：障害者雇用の受け入れ企業が定着支援・業務切り出しに悩む問題
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。
法定雇用率が上がるたびに、企業は「雇う数」を追われるが、現場の人事担当者が本当に困っているのは「どの仕事を任せればいいか」であり、任せた後に本人が辞めていく現実である。知的障害や精神障害のある方の早期離職は珍しくなく、その背景には業務の切り出しと定着支援を継続的に行う仕組みがないという構造がある。数字を追うのではなく、ひとりひとりが働き続けられる場をつく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。
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本サービスは、従業員100〜1000名規模の企業の人事担当者が、既存の業務マニュアルやExcel帳票、Slackログをアップロードするだけで、AIが業務を最小単位のタスクに分解し、障害のある社員の特性(得意/苦手作業、必要配慮)とマッチングしてジョブカービング案を提示するSaaSです。
人事担当者はダッシュボード上で提案されたタスク組み合わせと配慮事項テンプレートを確認して配置を決定し、配置後は勤怠データやチャットボットによる日次の簡易チェックインから離職予兆をAIが検知、閾値を超えると業務再設計案を自動提案します。月1回は人間の定着支援コンサルタントがAI分析結果を基に面談を行い、『雇用率は満たしたが定着しない』という構造的課題を、業務切り出しの属人化解消と継続的なモニタリングで解決します。
法定雇用率は2024年に2.5%、2026年には2.7%へ引き上げられ、企業は障害者雇用の量的拡大を迫られているが、現場では「切り出せる業務が見つからない」という声が人事担当者から多く上がる。
特に従業員100〜500名規模の企業では専任の障害者雇用担当者がおらず、総務や人事の兼任者が手探りで業務設計を行っているケースが大半である。厚労省調査では雇用後1年以内の離職率が知的障害者で約30%、精神障害者で約50%に達し、ミスマッチによる早期離職が繰り返される負のサイクルが生じている。既存の支援は就労移行支援事業所によるマッチング止まりで、雇用後の業務設計・配慮事項の継続的調整までは踏み込めていない。結果として「雇用率は満たしたが定着しない」「担当者が疲弊して離職者が出る」という構造的課題が未解決のまま残っている。
業務分解フェーズでは自然言語処理により社内文書・ログから最小単位のタスクを抽出し定型度スコアを付与する。
マッチングフェーズでは障害特性データと業務属性データを用いた最適化アルゴリズムで人材と業務の適合度を算出し、複数のジョブカービング案を生成する。定着モニタリングフェーズでは勤怠・業務ログ・チャットボット対話のテキスト感情分析を組み合わせた予測モデルが離職リスクスコアを日次更新し、閾値超過時に業務再設計や配慮変更をレコメンドする。対話型AIは障害者本人向けに毎日の簡易チェックイン(体調・業務負荷の自己申告)を行い、負担の少ないUIで継続的なデータ収集を実現する。
企業の人事担当者がまず既存の業務マニュアル・Excel帳票・Slack等のタスクログをアップロードすると、AIが業務内容を自然言語処理で分解し、定型度・対人折衝の有無・締切プレッシャーの強度などの軸でタスクを分類する。
次に対象障害者本人の特性データ(得意/苦手作業、必要な配慮事項、過去の職務経歴)を音声・テキスト対話形式のAIヒアリングで収集し、切り出し候補業務とのマッチングスコアを算出して人事担当者に提示する。人事担当者はダッシュボード上で提案されたタスクの組み合わせ(ジョブカービング案)を確認し、必要な配慮事項テンプレートとともに配置を決定する。配置後は勤怠データ・業務進捗ログ・週次の簡易チャットボット面談から得られる感情・負荷シグナルをAIが継続的に解析し、離職予兆を検知した場合は業務再設計案を自動提案する。人事担当者と障害者本人はそれぞれ専用アプリで進捗確認とフィードバックができ、月1回は人間の定着支援コンサルタントがAI分析結果を基に面談を行う。
| 早期離職による再採用・再研修コスト(精神障害者離職率約50%、1名あたり採用+研修費用の目安) | 1名あたり年間約50万円〜80万円 |
| 兼任人事担当者が業務切り出しに費やす人件費相当(月20時間×時給3,000円換算) | 年間約72万円 |
| 法定雇用率未達成時の障害者雇用納付金(不足1名あたり月5万円) | 年間60万円/不足1名 |
| 離職者対応・引き継ぎに伴う現場残業・生産性低下(製造ラインで代替要員手配等) | 1件あたり10万円〜30万円程度の目安 |
| SaaS月額利用料(従業員300名規模、雇用者10名想定：基本15万円+従量5,000円×10名) | 月額20万円(年間240万円) |
| 定着支援コンサル月次伴走パッケージ | 月額10万円(年間120万円) |
| 初期導入コンサルティング費用(業務棚卸し・初期ジョブカービング設計) | 初年度のみ100万円 |
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従業員100〜500名規模の企業では障害者雇用の専任担当者がおらず、総務・人事の兼任者が手探りで業務切り出しを行っており、切り出せる業務が見つからないという声が多く上がっている。
厚労省調査では雇用後1年以内の離職率が知的障害者で約30%、精神障害者で約50%に達し、ミスマッチによる早期離職が繰り返されている。既存の就労移行支援事業所によるマッチングは雇用前止まりで、雇用後の業務設計・配慮事項の継続的調整には踏み込めておらず、担当者が疲弊して離職者が出るという負のサイクルが放置されている。法定雇用率が2024年2.5%、2026年2.7%へ引き上げられる中、この構造的課題を解決する仕組みが急務となっている。
MVP開発フェーズ(業務分解AI・マッチングアルゴリズムのプロトタイプ構築)は要件が固まりきっていないため準委任契約が向いており、パイロット企業5社との検証を通じて仕様を確定させながら進める想定である。
正式版リリース以降の機能開発(ダッシュボードUI、チェックインボット等)は要件定義書が固まった段階で請負契約に切り替え、成果物の検収基準(画面数・API仕様・テストカバレッジ等)を明記することを推奨する。障害特性データという機微情報を扱うため、契約書には委託先の情報管理体制(ISMS/Pマーク取得状況)と再委託時の同意取得プロセスを明記し、開発中のテストデータは匿名化データのみ使用する条項を必ず入れること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 障害者雇用を担当する企業の人事担当者・総務兼任者(従業員100〜1000名規模) |
| セカンダリ | 雇用されている障害者本人(日次チェックイン・進捗確認アプリ利用者)、定着支援コンサルタント(月次面談担当) |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当およびシステム運用管理者(SaaS全体の顧客データ・権限管理、AIモデルの精度モニタリング) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 業務分解・タスク抽出機能 | 社内文書・ログを入力→NLPで最小タスクに分解し定型度スコア付与→タスク一覧を出力する。 |
| 障害特性ヒアリングAI | 音声・テキスト対話で得意/苦手・配慮事項を収集→特性データを構造化して出力する。 |
| マッチングスコア算出・ジョブカービング案生成AI | 特性データと業務データを入力→最適化アルゴリズムで適合度を算出→複数の配置案を出力する。 |
| ジョブカービング案確認・配置決定ダッシュボード | AI提案の配置案を人事担当者が確認→配慮事項テンプレートと共に配置を決定・登録する。 |
| 配慮事項テンプレート管理機能 | 障害種別・業務特性を入力→テンプレートDBを検索・生成→配慮事項一覧を出力する。 |
| 日次チェックインチャットボット | 本人が体調・業務負荷を毎日入力→簡易UIで回答収集→感情・負荷ログとして蓄積する。 |
| 離職予兆検知・リスクスコアリングAI | 勤怠・業務ログ・チャット対話を入力→感情分析と予測モデルでリスクスコアを日次算出する。 |
| 業務再設計自動提案機能 | リスクスコアが閾値超過時に発火→過去データから再設計案を生成→担当者へ提示する。 |
| 勤怠・業務進捗ログ収集連携機能 | 勤怠システム・業務ツールと連携→ログを自動取得→分析基盤に蓄積する。 |
| 月次定着支援コンサル面談レポーティング | AI分析結果を入力→コンサルタントが面談実施→定着支援レポートを出力する。 |
| 人事/本人向け専用アプリ | 配置後の進捗・フィードバックを人事/本人が入力→双方向で確認・共有できる画面を提供する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, industry, employee_count, contract_plan, contract_start_date |
employees_disabled | employee_id, company_id, disability_type, disability_grade, necessary_accommodations, work_history |
tasks | task_id, company_id, task_name, routine_score, interpersonal_flag, deadline_pressure_score, source_document |
job_carving_plans | plan_id, employee_id, task_ids, matching_score, accommodation_template_id, status, created_at |
matching_scores | score_id, employee_id, task_id, score_value, calculated_at, model_version |
daily_checkins | checkin_id, employee_id, checkin_date, mood_score, workload_self_report, comment_text |
attrition_risk_scores | risk_id, employee_id, risk_score, risk_level, detected_signals, updated_at |
consultant_sessions | session_id, employee_id, consultant_id, session_date, notes, next_action |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・認証画面 |
| 2 | 業務資料アップロード画面 |
| 3 | タスク分解結果一覧画面 |
| 4 | 障害者ヒアリング対話画面 |
| 5 | ジョブカービング提案画面 |
| 6 | 定着モニタリング画面 |
| 7 | コンサル面談レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/FastAPI(AI処理APIの実装が速い) |
| 2 | OpenAI API(自然言語でのタスク分解に活用) |
| 3 | PostgreSQL(構造化データの整合性確保) |
| 4 | AWS ECS/Lambda(スケーラブルなインフラ運用) |
| 5 | Next.js(ダッシュボードUIの高速開発) |
| 6 | Auth0(認証・権限管理の実装コスト削減) |
| 7 | Amazon Comprehend(チャット感情分析に利用) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基盤の稼働率99.5%以上(月間停止時間目安3.6時間以内)を目標とする。 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS(ISO27001)・Pマーク取得、障害特性等の機微情報はAES-256で暗号化して保存する。 |
| 性能 | 性能: 業務分解AIは1万行のログを10分以内で処理し、リスクスコアは全社員分を日次バッチで4時間以内に更新する。 |
| データ保持 | データ保持: 本人同意に基づき、退職後は個人特定情報を90日以内に匿名化・削除する。 |
| 運用 | 運用: 障害発生時の目標復旧時間(RTO)4時間、データ損失許容時間(RPO)1時間以内とする。 |
| 拡張性 | 拡張性: 従業員1000名・雇用者3000名規模のデータ増加に対し、追加コストなく水平スケール可能な構成とする。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業から業務マニュアルやExcel帳票を受け取り、人力で業務を分解・分類し、障害者本人へのヒアリングも対面か電話で行い、ジョブカービング案を手作業で作成して人事担当者に提示し反応を確かめる | AI利用料と訪問の交通費・打合せ費用程度 |
| ②最小システム | ヒアリング項目をフォーム化し、業務データと特性データを簡易的なルールベースまたは既存AIサービスでマッチングし、スプレッドシートやノーコードツールでダッシュボード代わりの結果一覧を作って複数社に試してもらう | ノーコードツール利用料とAI API利用料が中心で、外注は最小限 |
| ③本開発 | 自然言語処理による業務分解モデル、特性とのマッチングアルゴリズム、勤怠・ログ・チャットボット対話を用いた離職予兆検知モデルを本格的に開発し、専用アプリとダッシュボードを構築して複数企業に本格導入する | 外注または正式なエンジニア採用で数か月分の人件費・インフラ費用が発生する水準 |
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。
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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 |
|---|---|---|
| 従業員100〜500名規模のIT・製造業の人事部長または障害者雇用推進担当者 | 現場の業務切り出しの悩みとツール導入意欲を直接確認できる一次情報源 | 日本経済団体連合会や地域経営者協会の障害者雇用セミナーに参加し名刺交換 |
| 特例子会社の代表取締役または業務統括責任者 | 業務設計・定着支援の実務知見が深く高単価コンサル案件の起点になる | 特例子会社連絡会（全国特例子会社連絡会）の会員名簿・研究会経由で紹介依頼 |
| 就労移行支援事業所の管理者・サービス管理責任者 | 雇用前アセスメント情報を持ち紹介後の定着支援ニーズを把握している | 地域の障害福祉サービス事業所一覧（都道府県指定事業者名簿）から直接架電 |
| 社会保険労務士法人の障害者雇用専門パートナー | 既存顧客企業への紹介チャネルとなり導入コンサル契約に直結する | 全国社会保険労務士会連合会の専門分野別名簿・勉強会で接点構築 |
| 地域障害者職業センターの主任相談員 | ジョブコーチ支援制度との連携可能性と現場の離職実態データを把握できる | 独立行政法人高齢・障害・求職者雇用支援機構の窓口に事業説明のアポイント申請 |
| 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紹介依頼 | 顧問先に障害者雇用の相談を受ける社労士に会い、「業務切り出しで困っている顧問先企業があれば、無料で業務分解の試作をさせてほしい」と伝えて紹介をもらう |
| 特例子会社担当者コミュニティ | 特例子会社の人事交流会・勉強会に参加し、「定着率改善の実証にご協力いただける企業を探している」と伝えてヒアリング候補を募る |
| 地域障害者職業センターとの連携 | 職業センターの企業支援窓口を訪問し、「業務切り出しに悩む企業をご存知なら、無償のジョブカービング診断を提案したい」と申し出る |
| 人事担当者向けオンライン勉強会の主催 | 従業員100〜500名規模の人事向けに「法定雇用率対応と定着支援」をテーマにした無料ウェビナーを開き、終了後に個別相談を申し込んでもらう |
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 新創業融資制度（または新規開業資金） | 税務署に開業届を出す前後の法人・個人事業主で、自己資金や事業計画を持つ創業者 | 自己資金100万円に加えて運転資金の融資を受けられる制度で、この事業の創業融資は合計500万円を想定しており、着金までの生活費・開発費のつなぎに使える候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模の事業者・創業間もない法人で、販路開拓や広報にかかる費用を負担する事業者 | 人事担当者向けの説明会資料作成やウェブサイト・チラシ制作など、最初の顧客獲得のための広報費用の一部をカバーできる候補になる |
| IT導入補助金 | ITツール・SaaSを自社導入または提供する中小企業・小規模事業者 | ダッシュボードやAIヒアリング機能の外部ツール利用料・開発ツール導入費の一部を補助対象にできる可能性があり、MVP開発段階での費用負担軽減に使える候補になる |
| 自治体の創業助成事業（例：東京都創業助成事業） | 都道府県内で創業して一定期間内の中小企業・個人事業主 | 事務所賃料や人件費など創業初期の運営費の一部を助成対象にできる制度が多く、代表1名で動く創業初期の固定費負担を軽くする候補になる |
| 独立行政法人福祉医療機構（WAM）社会福祉振興助成事業 | 福祉分野の課題解決に取り組む法人・NPO等で、社会福祉の振興に資する事業を行う団体 | 障害者雇用の定着支援という福祉領域の課題解決を目的とする事業内容が助成テーマに合致する可能性があり、実証事業費用の助成として候補になる |
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……
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同じ課題に取り組む起業家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。
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