Who（誰が）
従業員300〜5000人規模で年間異動者50人以上の企業の人事部門、および内示を受けた対象従業員本人が利用者となる
対象とする社会課題：異動内示後の従業員の不安を情報提供と対話で軽減する仕組みの欠如
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。
中堅企業の人事部は数十件の異動を同時に抱え、面談は形式的な十数分で終わりがちです。異動者本人は誰に何を聞けばいいか分からず、上司にも弱みを見せられないまま不安を抱え込みます。内示から着任までの数週間、情報と対話を個別に届け続ける仕組みがなければ、不安は放置されたまま休職や離職につながってしまいます。
※ 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300万円の申請資料も、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、この「異動コンパス」の事業内容を読み込んだAIチャットが開き、市場規模や収益モデルの数値を踏まえた資料の素案をその場で作成します。気になる資料から試してみてください。
※ 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。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ 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。
異動内示を受けた従業員が、スマホやSlack上のAIチャットに「新部署の1日の流れは?」「前任者はなぜ異動した?」と自由に質問すると、組織図・評価制度・匿名化された過去配属者の声をもとにAIが個別に回答します。
対話内容から不安の種類と強さをAIが自動でスコア化し、一定以上の不安を検知すると産業カウンセラーとの面談を自動提案・日程調整します。着任後も1週間・1ヶ月・3ヶ月の節目で状態確認のサーベイを送り、離職・休職の兆候を人事部にアラート。人事部はダッシュボードで全社の異動者の不安傾向を匿名集計で俯瞰でき、配属制度の改善に活用できます。
日本企業では年間数百万人規模の従業員が定期異動や組織改編で内示を受けるが、内示から着任までの平均2〜4週間、多くの従業員が新部署の業務内容・人間関係・評価基準について十分な情報を得られないまま不安を抱えている。
特に中堅企業(従業員300〜3000人規模)では人事部が1人あたり数十件の異動を同時に処理しており、個別のフォロー面談は形式的な15分程度で終わることが多い。厚生労働省の調査でも配置転換はメンタルヘルス不調の主要な誘因の一つとされ、休職・早期離職につながるケースが後を絶たない。当事者は「誰に何を聞けばいいか分からない」「上司に弱みを見せたくない」という心理的ハードルから相談を避けがちで、結果として不安が放置される。人事部側も個々の異動先の実務詳細や配属先の人間関係までは把握しきれず、画一的な説明資料の配布に留まっているのが実情である。
自然言語対話AI(LLMベースのチャットボット)が異動先情報のQ&A対応と不安ヒアリングを24時間実施し、匿名の過去配属者インタビューデータを検索拡張生成(RAG)で個別最適化して回答する。
感情・意図分類モデルが対話テキストから不安の種類と強度をスコアリングし、閾値超過時に人間の産業カウンセラーへのエスカレーションを自動判定する。予測モデルは過去の異動データ(部署間ミスマッチ率、離職履歴、パルスサーベイ回答)を学習し、新規異動者の離職・休職リスクを着任前に0〜100のスコアで算出して人事部に提示する。最適化アルゴリズムがカウンセラーの空き状況と従業員の希望時間帯を突合し、面談日程を自動調整する。
内示が出た瞬間、人事システム(HRIS)と連携したAIが対象従業員に対しチャットで異動先の業務内容・組織図・評価制度・過去の配属者の声(匿名化済み)を個別にまとめて提示する。
従業員はスマホアプリやSlack上でAIと自由対話し、「新部署の1日の流れは?」「前任者はどんな理由で異動した?」といった質問をいつでも匿名に近い形で投げかけられる。AIは対話ログから不安の種類(業務適性・人間関係・評価不安・生活環境変化など)を分類し、不安スコアが一定閾値を超えた場合は自動で産業カウンセラーや配属先の受け入れ担当者との面談を提案・日程調整する。着任後も1週間・1ヶ月・3ヶ月の節目でAIが状態確認のパルスサーベイを送り、離職・休職リスクの早期兆候を検知して人事部にアラートを出す。人事部はダッシュボードで全社の異動者の不安傾向を俯瞰し、部署別・年代別の傾向を踏まえた配属先制度の改善に活用できる。
| 異動関連の早期離職による中途採用エージェント手数料(1名あたり理論年収の30%、平均100万円換算、年間10名想定) | 年額1,000万円 |
| 休職者の生活保障・傷病手当関連の間接コストおよび業務引き継ぎ工数(1名あたり50万円換算、年間4名想定) | 年額200万円 |
| 人事担当者が異動者220名分の個別面談・問い合わせ対応に費やす工数(1人あたり月20時間×人件費3,000円/時) | 年額720万円 |
| 配属先でのOJT再教育・生産性低下による損失(不安放置による立ち上がり遅延、1名あたり20万円換算、年間50名想定) | 年額1,000万円 |
| スタンダードプラン(従業員1000〜2999人規模、SaaS基本ライセンス) | 月額40万円(年額480万円) |
| 異動者アカウント従量課金(年間異動者220名×1,200円×3ヶ月分) | 年額約79万円 |
| 初期導入コンサルティング・HRISデータ連携費(初回一括) | 初年度のみ100万円 |
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……
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。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
中堅企業の人事部は1人あたり数十件の異動を同時処理しており、個別フォロー面談は形式的な15分程度に留まっている。
内示から着任まで2〜4週間、従業員は新部署の業務・人間関係・評価基準について十分な情報を得られず、「誰に聞けばいいか分からない」「上司に弱みを見せたくない」という理由で不安を相談できずに放置しがちである。厚労省調査でも配置転換はメンタルヘルス不調の主要誘因とされ、休職・早期離職に直結するケースが後を絶たない。人事部側も個々の配属先の実務詳細や人間関係までは把握しきれず、画一的な資料配布に留まっているのが実情である。
MVPフェーズは不安分類モデルの閾値設計やRAGのソース範囲など要件が実運用データを見ながら変わりやすいため準委任契約が向く。
RAG対象データや面談自動調整ロジックなど仕様が固まった機能から段階的に請負契約に切り替えることを推奨する。発注時は匿名化処理の実装範囲(氏名・部署名のマスキング基準)とAI回答の監修フローを仕様書に明記し、責任分界(誤情報リスクは人事監修レビュー後を納品条件とする等)を契約書に落とし込む必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 異動内示を受けた従業員(製造業・金融・小売など定期異動慣行のある企業の一般社員〜管理職) |
| セカンダリ | 人事部担当者、配属先の受け入れ担当者、提携先の産業カウンセラー |
| 管理 | 人事部システム管理者および情報システム部門(HRIS連携・アクセス権限設定を担当) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 内示データ連携取込 | HRISの内示発令データを受信→対象者・異動先部署を自動登録→対話開始通知を送信 |
| 異動先情報Q&Aチャット | 従業員の質問文を入力→RAGで組織図・評価制度・体験談を検索→個別回答を生成し返信 |
| 不安種類・強度スコアリング | 対話ログを入力→感情分類モデルで業務適性等4分類のスコアを算出→人事DBに保存 |
| カウンセラー自動エスカレーション | 不安スコアを入力→閾値超過を判定→産業カウンセラーへの面談提案を自動送信 |
| 面談日程自動調整 | カウンセラー空き枠と従業員希望時間を入力→最適化アルゴリズムで突合→候補日時を提示 |
| 離職・休職リスク予測 | 過去異動データと対話履歴を入力→予測モデルが0〜100点算出→人事部に着任前提示 |
| 着任後パルスサーベイ配信 | 着任日を起点に1週間・1ヶ月・3ヶ月後を判定→設問を自動送信→回答を集計保存 |
| 早期リスクアラート通知 | サーベイ回答とリスクスコアを入力→離職兆候を検知→担当人事にメール・Slack通知 |
| 人事向け不安傾向ダッシュボード | 全異動者の不安スコア・面談実績を集計→部署別年代別グラフを生成→人事部門に表示 |
| 過去配属者インタビュー登録 | 配属者の回答テキストを入力→匿名化処理を実施→RAG用ナレッジベースに格納 |
| アカウント・権限管理 | 従業員・人事・カウンセラーの利用者情報を登録→従量課金対象数を集計→権限別に画面表示を制御 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
employees | employee_id, name, department_id, position, hire_date, hris_source_id |
transfers | transfer_id, employee_id, old_department_id, new_department_id, notice_date, start_date, status |
chat_sessions | session_id, transfer_id, channel(app/slack), started_at, ended_at |
chat_messages | message_id, session_id, sender_type(user/ai), content, created_at, intent_tag |
anxiety_scores | score_id, transfer_id, category(業務/人間関係/評価/生活), score, measured_at |
pulse_surveys | survey_id, transfer_id, timing(1w/1m/3m), answers_json, sent_at, answered_at |
counseling_sessions | session_id, transfer_id, counselor_id, scheduled_at, status, fee_amount |
interview_knowledge | knowledge_id, department_id, anonymized_text, tags, embedding_vector |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 内示通知チャット画面 |
| 2 | 異動先情報Q&A画面 |
| 3 | 不安ヒアリング対話画面 |
| 4 | 面談日程調整画面 |
| 5 | パルスサーベイ回答画面 |
| 6 | 人事向け不安ダッシュボード |
| 7 | カウンセラー面談管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4o API(対話生成の精度と日本語対応) |
| 2 | LangChain(RAG構築の実装工数削減) |
| 3 | Pinecone(匿名インタビューのベクトル検索) |
| 4 | AWS ECS/Fargate(スケール可能な運用基盤) |
| 5 | PostgreSQL(異動・組織データの構造化管理) |
| 6 | SmartHR API連携(HRISデータ自動取得) |
| 7 | Auth0(従業員認証とアクセス権限管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| チャット応答は平均3秒以内、ピーク時同時接続1000セッションでも応答遅延5秒以内を維持する想定 | チャット応答は平均3秒以内、ピーク時同時接続1000セッションでも応答遅延5秒以内を維持する想定 |
| サービス稼働率は月次99.5%以上を目標とし、障害時は4時間以内の復旧を目指す運用体制とする想定 | サービス稼働率は月次99.5%以上を目標とし、障害時は4時間以内の復旧を目指す運用体制とする想定 |
| 従業員の対話ログ・不安データは保存時AES256で暗号化し、ISMS認証取得水準のアクセス権限管理を実施する | 従業員の対話ログ・不安データは保存時AES256で暗号化し、ISMS認証取得水準のアクセス権限管理を実施する |
| 匿名化処理は氏名・所属を対話ログから自動マスキングし、人事部には集計値のみ共有する設計とする想定 | 匿名化処理は氏名・所属を対話ログから自動マスキングし、人事部には集計値のみ共有する設計とする想定 |
| LLM API呼び出しコストを月間予算内(想定100万円程度)に収めるようトークン使用量を監視・アラート化する | LLM API呼び出しコストを月間予算内(想定100万円程度)に収めるようトークン使用量を監視・アラート化する |
| パルスサーベイ配信・リスクスコア再計算は日次バッチで実行し、遅延は翌営業日中に完了させる運用とする想定 | パルスサーベイ配信・リスクスコア再計算は日次バッチで実行し、遅延は翌営業日中に完了させる運用とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 人事担当者数名に個別ヒアリングし、代表自身がGoogleフォームやチャットで異動者からの質問に手動で回答し、どんな不安が出るか・どの質問が多いかを確認する。 | ヒアリングの交通費と謝礼程度で、システム開発費はかけない水準感 |
| ②最小システム | 汎用LLM APIとSlack・チャット連携を使い、少数企業の一部署だけに限定した簡易チャットボットを稼働させ、質問対応と不安の分類が実際に回るかを確認する。 | AI利用料と既存SaaSツールの月額利用料のみで、外注開発は最小限に抑える水準感 |
| ③本開発 | HRIS（SmartHR・カオナビ等）とのAPI連携、不安スコアリングモデル、カウンセラー面談の自動日程調整、人事向けダッシュボードを本格的に開発する。 | 外注開発で数か月分に相当する費用がかかる水準感で、要件次第で規模が変わる |
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……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 従業員500〜2000人規模の製造業・金融業における人事部長または人事企画課長 | 定期異動運用の実態と内示〜着任フローの課題を直接把握するため | 日本能率協会や日本CHO協会等の人事勉強会・セミナーで名刺交換し個別ヒアリングを依頼 |
| SmartHR・カオナビのパートナーアライアンス担当者 | API連携の技術要件とアプリストア掲載審査基準を確認するため | 各社の「パートナー募集」ページから問い合わせフォーム経由で連絡 |
| 日本産業カウンセラー協会の地方支部担当者 | カウンセラー紹介・業務委託契約の枠組みと供給体制を確認するため | 協会公式サイトの窓口に事業提携の相談として連絡 |
| EAP(従業員支援プログラム)提供企業の営業担当者 | 既存EAPとの役割分担・競合関係を整理し協業可能性を探るため | ピースマインド等大手EAP企業の法人窓口に資料請求後に商談設定 |
| 人事コンサルティングファーム(リクルートマネジメントソリューションズ等)のコンサルタント | 導入チャネルとしての紹介可能性とβ版企業の紹介を依頼するため | 同社の異動・配置転換関連セミナー参加後に個別相談を申し込む |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 人事コンサルティング会社への紹介依頼 | 「異動内示後の不安対応でお困りの人事部を1社ご紹介いただけませんか、無料トライアルで効果を検証したい」と伝えて共同提案の形で紹介を依頼する。 |
| 産業カウンセラー協会・EAP提供企業とのつながり | 「面談前の一次対応をAIで担い、面談の質を上げる仕組みを一緒に検証してくれる企業を探している」と伝え、既存の顧客企業への橋渡しを依頼する。 |
| SmartHR・カオナビのパートナー制度・ユーザー会 | 「API連携するアプリを開発している、御社のユーザー企業に無料トライアルを案内させてほしい」とパートナー窓口に直接申し込む。 |
| 前職・知人経由の人事担当者への直接アプローチ | 「異動シーズン前に、内示後フォローの実情を聞かせてほしい」と個別に連絡し、ヒアリングの延長で無料トライアルの打診をする。 |
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 新規開業融資 | 創業前・創業後まもない法人・個人事業主 | 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、この事業では合計300万円程度を目安に、初期のLLM API利用料や人件費に充てる候補になる。 |
| 東京都創業助成事業 | 東京都内で創業する（予定の）中小企業者・個人 | 人件費や広告費、専門家活用費などが対象になりやすく、SaaSの初期営業体制構築フェーズの費用の一部を補助してもらえる候補になる。 |
| 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（この場合は導入先の顧客企業側が申請主体になる点に注意） | 自社のSaaSを顧客企業に導入してもらう際、顧客側がこの補助金を使って導入費用を軽減できる可能性があり、営業トークの材料になる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数の少ない小規模事業者 | 創業初期の販路開拓（ウェブサイト制作・展示会出展・パンフレット作成など）にかかる費用の一部を補助対象にできる候補になる。 |
| 先端的中小企業等生産性向上支援事業（ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金、通称ものづくり補助金） | 生産性向上に資する新サービス・システムを開発する中小企業 | 不安スコアリングモデルやRAGシステムなど本開発フェーズのシステム投資費用の一部を補助対象にできる可能性がある候補になる。 |
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。
同じ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的な表示です。