Who（誰が）
従業員300名以上の小売・介護・物流・コールセンター企業の人事部門および労務担当者
対象とする社会課題：同じ職場で働く時短・シフト選択者が、職務内容が同等でも待遇面で不利益を受けている問題
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。
小売や介護の現場では、同じ接客やケアをしているのに、時短やシフト選択を理由に時給が下がる人がいる。人事担当者も感覚的にしか比較できず、格差は放置されがちだ。子育てや介護と両立しながら働く人が、その両立を選んだだけで損をする構造を、業務データにもとづいて可視化し、是正の入り口をつくりたい。
※ 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600万円の申請資料も、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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ジョブフェアは、小売・介護・物流・コールセンターなど交代制勤務の企業向けに、フルタイム社員と時短・シフト選択勤務者の間にある『説明できない待遇差』をAIが自動で見つけ出すSaaSです。
企業の勤怠システムや業務日報、POSレジ操作ログをAPI連携すると、自然言語処理AIが『接客対応』『在庫管理』『クレーム対応』などの職務要素を自動分類し、フルタイムと時短勤務者の職務構成を比較します。人事担当者はダッシュボードで従業員ごとの職務類似度と時給・賞与の乖離を確認でき、チャットボットに『なぜこの差が出ているのか』と尋ねると是正に必要な手当額まで対話形式で提案してくれます。是正が承認されれば給与システム連携用データが自動生成され、月次で経営層・労基担当にレポートが届きます。
小売・介護・物流・コールセンターなどでは、フルタイム社員と同じ業務を担う短時間勤務者・選択的シフト勤務者が、時給換算で15〜30%低い待遇に置かれるケースが多い。
厚労省調査では非正規雇用者の約4割が「同じ仕事をしているのに待遇が違う」と感じているが、職務内容を定量的に比較する手段がなく、企業側も人事担当者の主観判断に頼っているのが実態である。特に子育て中の女性や介護と両立する労働者など、選択的にシフトを減らさざるを得ない層がこの格差の主な被害者となっている。同一労働同一賃金法制は存在するが、「職務の同一性」を客観的に証明・点検する仕組みが企業内に整備されておらず、是正勧告や訴訟になって初めて問題が顕在化するケースが多い。人事部門も繁忙で、シフト種別ごとの業務ログを人力で突き合わせる余裕がなく、放置されやすい構造的課題である。
自然言語処理AIが勤怠記録・業務日報・チャットログなどの非構造化データから職務内容を自動抽出・分類し、職務タグを付与する。
統計的マッチングモデル(傾向スコアマッチングに類似した手法)が、勤務形態の異なる従業員間で職務内容が実質的に同等かを判定し、待遇差の「説明可能性」を予測スコアとして算出する。生成AIによる対話エージェントが人事担当者からの質問に応じて格差要因を平易な言葉で解説し、是正シミュレーション(手当をいくら増額すれば公平と判定されるか)を対話形式で提示する。継続的に蓄積される企業横断の匿名化職務データにより、業界別・職種別の適正待遇レンジをAIが学習し、判定精度を四半期ごとに改善する。
企業の勤怠システム・業務日報・POSレジ操作ログ・介護記録システムなどから匿名化された業務実績データをAPI連携で収集し、自然言語処理AIが業務内容を「接客対応」「在庫管理」「クレーム対応」などの職務要素に自動分類する。
次に、フルタイム勤務者と選択的シフト勤務者(時短・週3日勤務等)の職務構成比を統計的に比較し、類似度スコアと待遇差(時給・賞与係数)を突き合わせて「説明できない格差」を検出する。人事担当者はダッシュボード上で対象従業員ごとの職務類似度と待遇乖離を確認でき、AIチャットボットが「なぜこのスコアなのか」「是正にはどの手当調整が妥当か」を自然言語で説明する。是正案が承認されると、給与システムへの反映用データが自動生成され、月次でモニタリングレポートが経営層・労基担当に配信される仕組みとなっている。
| 労基署是正勧告対応・社労士/弁護士相談費用 | 年間150万円程度 |
| 同一労働同一賃金訴訟の和解金・損害賠償リスク(発生時) | 1件あたり300万〜1000万円 |
| 人事担当者が手作業で職務内容を突合する人件費 | 月20時間×時給3000円×2名で年間約144万円 |
| 待遇不満による時短・パート従業員の離職と再採用コスト | 1名あたり採用・教育費50万円×年間10名で年間500万円 |
| SaaS月額利用料(従業員500名規模) | 月額35万円(年間420万円) |
| 導入コンサルティング費(初期一括・規模別) | 150万円(初年度のみ) |
| 是正対応支援オプション | 月額10万円(年間120万円) |
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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小売・介護・物流・コールセンターでは、時短勤務者やシフト選択者がフルタイム社員と同じ業務を担っていても時給換算で15〜30%低い待遇に置かれるケースが多く、厚労省調査でも非正規雇用者の約4割が『同じ仕事なのに待遇が違う』と感じている。
しかし人事担当者は日々の業務で手一杯で、シフト種別ごとの業務ログを人力で突き合わせる余裕がなく、職務内容の同一性を客観的に証明する手段も社内に整備されていない。同一労働同一賃金法制は存在するものの、是正勧告や訴訟になって初めて問題が顕在化することが多く、子育て中の女性や介護と両立する労働者が主な被害を受けている。
検証・パイロット導入フェーズ(0〜12ヶ月)は職務分類AIのロジックや精度検証を反復的に調整する必要があるため準委任契約が適する。
ダッシュボードやAPI連携など仕様が固まる正式展開フェーズ以降は、機能単位で請負契約に切り替えて納期と品質を担保するのが望ましい。発注時は「職務分類AI精度85%以上」など検収基準を数値で明記し、企業側のデータ品質不備による精度未達の責任分界点をあらかじめ契約書に定めておく必要がある。個人情報保護法・労働法制対応が絡むため、社労士監修範囲と開発会社の責任範囲も契約上で切り分けておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 小売・介護・物流・コールセンター企業の人事部門担当者・人事労務マネージャー |
| セカンダリ | 経営層(人事担当役員)、労基対応窓口の社労士、代理店の人事コンサルタント |
| 管理 | 当社カスタマーサクセス担当・職務分類コンサルタント、システム運用管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 勤怠・業務ログ連携 | 勤怠記録・日報・POSログを取得→匿名化正規化→統合業務DBへ格納 |
| 職務分類AI | 業務日報テキストを入力→NLPで職務要素に分類→職務タグを自動付与 |
| 職務構成比較・類似度算出 | フルタイムと時短勤務の職務タグを比較→統計マッチング→類似度スコア出力 |
| 待遇乖離検出 | 時給・賞与データと類似度スコアを照合→乖離判定→説明不能格差リスト生成 |
| 人事ダッシュボード表示 | 格差リストと従業員属性を入力→可視化処理→担当者向け画面に表示 |
| AI対話エージェント | 担当者の質問文を入力→生成AIが根拠解析→平易な説明文を回答 |
| 是正シミュレーション | 手当調整案を入力→公平性判定シミュレーション→是正後スコアを提示 |
| 是正承認・給与反映データ生成 | 承認済み是正案を入力→給与項目へ変換→給与システム連携用データを出力 |
| 月次モニタリングレポート配信 | 是正状況データを集計→レポート生成→経営層・労基担当へ月次配信 |
| 公平性スコアAPI提供 | 企業の待遇公平性スコアを算出→API化→求人媒体・ESG機関へ提供 |
| 業界別適正待遇レンジ学習 | 企業横断の匿名化職務データを蓄積→機械学習で再学習→判定モデルを四半期更新 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, industry_type, employee_count, contract_plan, api_connection_status |
employees | employee_id, company_id, employment_type, work_pattern, weekly_hours, hourly_wage, bonus_coefficient |
work_logs | log_id, employee_id, log_date, source_system, raw_text, log_type |
job_task_tags | tag_id, log_id, task_category, confidence_score, extracted_keywords |
similarity_scores | score_id, employee_id_a, employee_id_b, task_similarity, compared_period |
wage_gap_findings | finding_id, company_id, employee_id, gap_percentage, explainability_score, status |
correction_simulations | simulation_id, finding_id, proposed_allowance, resulting_score, approved_flag |
audit_reports | report_id, company_id, report_period, correction_rate, submitted_to, report_url |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・企業選択画面 |
| 2 | 職務類似度ダッシュボード |
| 3 | 従業員別待遇乖離詳細 |
| 4 | AI対話エージェント画面 |
| 5 | 是正シミュレーション画面 |
| 6 | 月次モニタリングレポート |
| 7 | システム連携設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(spaCy/BERT系) - 業務日報の職務分類NLPに最適 |
| 2 | PostgreSQL - 構造化・匿名化データの安全な管理 |
| 3 | AWS(ECS/Lambda) - スケーラブルなAPI連携基盤 |
| 4 | Airflow - 勤怠データ夜間バッチ処理の管理 |
| 5 | React - ダッシュボードUIの柔軟な構築 |
| 6 | OpenAI API - 対話エージェントの自然言語説明生成 |
| 7 | Auth0 - 企業間データ分離とアクセス権限管理 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%以上、月間許容ダウンタイム21.6分以内を目標とする |
| 性能 | 性能: ダッシュボード表示3秒以内、API応答1秒以内(95パーセンタイル)の想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報はAES-256で暗号化保存、通信はTLS1.3以上を必須とする |
| 精度保証 | 精度保証: 職務分類AIの一致率が85%を下回った場合、自動で再学習をトリガーする運用 |
| データ保持 | データ保持: 業務ログ・是正履歴は労基監査対応のため5年間保存する |
| 拡張性 | 拡張性: 最大300社・従業員300万人規模の同時利用に耐える構成を想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 小売・介護企業数社の勤怠データをExcel等で人手で分類し、フルタイムと時短勤務者の職務構成比の差を仮説として確認する。 | 自分の人件費と訪問交通費程度で、外部発注はほぼ不要 |
| ②最小システム | 既存のNLP・生成AI APIをノーコード連携し、職務分類と類似度スコアを表示する簡易ダッシュボードを数社限定で試す。 | AI利用料とクラウドインフラ費が中心で、デザイン外注を一部使う程度 |
| ③本開発 | 勤怠・人事システムとのAPI連携、統計マッチングモデル、対話エージェントを本実装し、SaaSとして複数社に提供できる形にする。 | 外注開発費が数か月分かかる規模で、社労士監修費も別途必要 |
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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500名規模の小売チェーンの人事部長・労務担当役員 | 同一労働同一賃金対応の当事者であり実際の業務ログ・待遇差の悩みを把握できる | 日本チェーンストア協会の会員名簿・人事労務セミナーの懇親会経由で紹介依頼 |
| 同一労働同一賃金対応の実務経験が豊富な社会保険労務士（開業社労士） | 職務同一性判定基準の実務知見と代理店提携の可能性を同時に確認できる | 全国社会保険労務士会連合会の専門分野検索、または知人紹介で個別面談を設定 |
| 介護事業者(訪問介護・施設系)の施設長または法人本部人事担当者 | 非正規・時短介護職員比率が高く格差是正ニーズが強い業界の実態を確認する | 介護経営者向け勉強会・全国老人福祉施設協議会の交流会に参加し名刺交換 |
| 厚生労働省 雇用環境・均等局 有期・短時間労働課の担当官 | 同一労働同一賃金ガイドラインの解釈運用と点検手法の妥当性を確認するため | 厚労省の意見交換会・パブリックコメント窓口経由でヒアリング依頼を申請 |
| 勤怠管理SaaS(KING OF TIME等)の事業提携・アライアンス担当者 | API連携の技術要件とデータ提供可否、共同営業の可能性を早期に確認する | 各社の代理店・パートナー募集窓口から問い合わせフォームで打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社労士事務所への直接訪問 | 顧問先に同一労働同一賃金対応で悩む企業がいないか尋ね、無料で職務比較のお試し診断をさせてほしいと依頼する |
| 人事担当者が集まるオンラインコミュニティ | 同一労働同一賃金の是正実務について困りごとを投稿してもらい、個別に事情を聞かせてほしいと声をかける |
| 業界団体主催の勉強会・セミナー | 小売・介護業界の人事勉強会に参加し、待遇差点検の実務課題について話を聞かせてほしいと名刺交換の場で依頼する |
| 既存の勤怠・人事SaaSベンダーの担当者からの紹介 | 連携先候補の営業担当に、待遇差の相談を受けている顧客がいれば取り次いでほしいと依頼する |
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（創業融資） | 法人設立からおおむね数年以内の創業者 | AI開発体制の人件費やクラウド利用料など初期の運転資金に使え、融資額は 600万円 を軸に計画できる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者でITツールを導入する事業者 | 自社が開発するダッシュボード・API連携部分は、導入企業側の補助対象ツールとして紹介材料になり、販売の後押しになる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員規模の小さい事業者（自社側の広報・販路開拓費が対象） | 展示会出展費や社労士事務所向けの営業資料作成費など、初期の販路開拓コストの一部に充てられる |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定・創業から間もない事業者 | 人件費や広告費が対象経費に含まれることが多く、初期のAIエンジニア採用や営業活動の資金計画に組み込める |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金 | 革新的な製品・サービス開発に取り組む中小企業 | 職務分類AIや統計マッチングモデルの開発費が対象経費として認められる可能性があり、開発フェーズの資金計画に使える |
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。
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。
ジェンダー・多様性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。