Who（誰が）
人口5万〜30万人規模の自治体企画部門・広聴課職員と、専任担当が置けない兼務職員が主な利用者となる
対象とする社会課題：自治体が集めるパブリックコメントや住民説明会の意見が、人手不足で分析されず政策に反映されない
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。
自治体の担当職員はわずか数名で数百件の意見をExcelに手作業で転記し、締切前は1日に大量の意見をさばかざるを得ない。結果、審議会資料には代表的な数件しか載らず、住民は『意見を出しても無視される』と感じてしまう。制度はあるのに機能していない現状を、AIによる分類と可視化で変え、意見を出した一人ひとりに『この論点として届いた』と返せる仕組みをつくりたい。
※ 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。
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「合意形成ラボ」は、自治体の広聴担当職員が紙・PDF・Web入力フォームのパブコメや住民説明会の録音データをそのままアップロードするだけで、AIが自動でテキスト化・論点抽出・類似意見のクラスタリングを行い、賛成/反対/条件付き/要望のタグと感情スコアを付けたダッシュボードを生成するSaaSです。
担当者は「反対意見が多い論点トップ5」「新規に出た論点」「過去の類似案件での対応事例」を画面上で確認し、審議会向け報告書のドラフトをAIに作らせて加筆修正するだけで済みます。住民にはチャットボットから「あなたの意見はこう分類され、この論点として審議会に提出されました」と個別通知が届き、透明性が可視化されます。専任の広聴担当がいない自治体でも、1日100件超の意見処理を7割の時間削減で回せるようになります。
全国1,741自治体では都市計画・条例改正・総合計画策定時にパブリックコメントを実施するが、1件あたり平均50〜300件の意見が寄せられても、担当職員2〜3名が手作業でExcelに転記・分類しており、締切前後の繁忙期には1人が1日100件以上を処理せざるを得ない。
結果として「類似意見の集約」「感情や重要度の判定」が形式的になり、審議会資料には代表的な数件しか反映されず、住民からは『意見を出しても無視される』という不信感が募っている。住民説明会でも録音の文字起こしすら追いつかず、議事録は要約のみで詳細な論点が失われるケースが多い。総務省の調査でも自治体職員の約4割が「意見反映のプロセスに時間がかかりすぎる」と回答しており、制度自体は存在するのに機能不全に陥っている。特に人口10万人以下の自治体では専任の広聴担当がおらず、企画課職員が兼務で対応しているため専門的な分析はほぼ不可能な状態にある。
自然言語処理（日本語特化のLLMをファインチューニング）が意見文の要約・論点抽出・類似意見クラスタリングを行い、音声認識AIが住民説明会の録音を自動文字起こしして発言者ごとに構造化する。
感情分析モデルが賛成/反対/中立の強度をスコアリングし、過去案件データとの類似度計算により「この論点は3年前の道路条例改正時にも出た」といった横断的な洞察を提示する。生成AIが審議会資料や住民向けフィードバック文面のドラフトを自動作成し、職員の作業は最終確認・修正のみに圧縮される。
自治体の広聴担当職員が、パブコメの紙・PDF・Web入力フォームの意見や住民説明会の音声データをそのままシステムにアップロードすると、AIが自動でテキスト化・論点抽出・類似意見のクラスタリングを行い、賛成/反対/条件付き/要望などのタグと感情スコアを付与したダッシュボードを生成する。
担当職員は画面上で「反対意見が多い論点トップ5」「新規に出た論点」「過去の類似案件での対応事例」を確認しながら、審議会向け報告書のドラフトをAIに自動生成させ、必要箇所だけ加筆修正する。住民向けには「あなたの意見はこう分類され、この論点として審議会に提出されました」という個別フィードバック通知をチャットボット経由で自動送付し、透明性を可視化する。導入後は意見処理時間が従来比で7割削減され、担当者は分析結果の妥当性チェックと政策判断に集中できるようになる。
| パブコメ繁忙期の職員時間外労働(残業代) | 年間約100万円の想定(2〜3名×時間外月20時間×行政職時給2,500円換算) |
| 住民説明会の文字起こし外部委託費 | 年間約20万円の想定(1回2時間×1万円/時間×説明会10回) |
| 意見反映不足による再説明会・追加周知の開催コスト | 年間約40万円の想定(会場費・人件費含め1回20万円×2回) |
| 審議会資料への意見反映漏れによる政策手戻り(条例修正の再協議等) | 案件により数十万円〜数百万円の損失の可能性(定量化困難のため想定) |
| SaaS月額利用料(人口8〜22万人規模の目安) | 月額15万円(年間180万円) |
| 住民説明会スポット分析(年10回想定) | 1回5万円×10回=年間50万円 |
| 審議会資料自動生成オプション | 月額3万円(年間36万円) |
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人口10万人以下の自治体では専任の広聴担当がおらず、企画課職員が兼務でパブコメ対応をしているため、1件あたり平均50〜300件の意見を2〜3名で手作業でExcelに転記・分類している。
締切前後の繁忙期には1人1日100件以上を処理せざるを得ず、類似意見の集約や重要度判定が形式的になり、審議会資料には代表的な数件しか反映されない。住民説明会でも録音の文字起こしが追いつかず、詳細な論点が議事録から失われるケースが多い。総務省調査でも職員の約4割が『意見反映プロセスに時間がかかりすぎる』と回答しており、制度はあっても機能不全に陥っている。
PoC・実証フェーズは分類精度85%達成やLGWAN接続実証など試行錯誤を伴うため準委任契約が向く。
有償化以降、審議会資料自動生成など仕様が固まった機能追加は請負契約で範囲・納期・検収基準を明確にすべき。発注時は「意見分類精度85%以上」「LGWAN接続実証完了」など検収基準を数値で契約書に明記し、大学研究室等による分類妥当性検証を契約範囲に含めるか事前合意しておく必要がある。LGWAN-ASP認証取得など自治体固有のセキュリティ要件は着手前の必須要件として明記し、取得遅延が全体スケジュールを圧迫しないよう別マイルストーンを設定する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体の広聴担当職員・企画課の兼務担当者（パブコメ集計、説明会記録、審議会資料作成を行う人） |
| セカンダリ | 審議会委員・首長部局の政策担当者（分析結果や報告書ドラフトを閲覧し政策判断に使う人）、および意見を提出した住民（個別フィードバック通知を受け取る人） |
| 管理 | ベンダー側の自治体別テナント運用管理者（アカウント権限・LGWAN接続設定・データ保持期間の管理を行う担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 意見データ取込 | 紙・PDF・Web入力→OCR/形式変換→統一テキストデータとして保存 |
| 音声文字起こし | 説明会録音データ→音声認識AIで文字化→発言者別テキスト構造データ出力 |
| 論点抽出・要約 | 意見テキスト群→LLMで論点抽出・要約→論点リストと該当意見件数を出力 |
| 類似意見クラスタリング | 全意見テキスト→類似度計算でグルーピング→クラスタ別代表意見と件数を表示 |
| 感情・賛否スコアリング | 意見テキスト→感情分析モデルで賛成/反対/条件付き判定→スコア付きタグ付与 |
| 過去案件横断検索 | 現論点キーワード→過去データベース照合→類似過去案件と対応履歴を提示 |
| ダッシュボード表示 | 分析済みデータ→集計処理→反対上位論点・新規論点をグラフ表示 |
| 審議会資料自動生成 | 論点・集計結果→生成AIでドラフト作成→編集可能な報告書ファイル出力 |
| 住民個別フィードバック送付 | 分類結果と意見ID→通知文面自動生成→チャットボット経由で住民へ送信 |
| 職員修正・承認ワークフロー | AI生成ドラフト→職員が加筆修正→承認済み資料として確定保存 |
| 自治体テナント管理 | 自治体アカウント情報→テナント作成・権限設定→分離環境でのデータ管理開始 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, prefecture, contract_plan, tenant_key |
users | user_id, municipality_id, name, role, email, last_login_at |
pubcomment_projects | project_id, municipality_id, title, category, start_date, end_date, status |
opinions | opinion_id, project_id, raw_text, source_type, submitted_at, sentiment_score, tag |
opinion_clusters | cluster_id, project_id, topic_label, opinion_count, sentiment_summary, similar_case_ref |
hearing_sessions | session_id, municipality_id, held_date, audio_file_url, duration_min, status |
transcripts | transcript_id, session_id, speaker_label, text, timestamp, confidence_score |
feedback_notifications | notification_id, opinion_id, resident_contact, message_text, sent_at, read_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 案件一覧画面 |
| 3 | 意見アップロード画面 |
| 4 | 論点ダッシュボード画面 |
| 5 | 審議会資料ドラフト画面 |
| 6 | 説明会文字起こし画面 |
| 7 | 住民フィードバック管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（LGWAN-ASP/オンプレ両対応の構成柔軟性） |
| 2 | 日本語LLMファインチューニング（論点抽出・要約精度確保） |
| 3 | Whisper系音声認識（説明会録音の文字起こし精度） |
| 4 | PostgreSQL（自治体別テナント分離と構造化管理） |
| 5 | Elasticsearch（類似意見・横断論点検索の高速化） |
| 6 | Next.js/React（職員向けダッシュボードUI構築） |
| 7 | SAML/Auth0認証（自治体ごとのアクセス権限分離） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム目安3.6時間以内）を目標とする |
| 性能 | 性能: 意見500件・音声2時間の分析処理を24時間以内に完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: LGWAN-ASP接続認証取得、通信・保存データはAES-256相当で暗号化 |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 意見データは氏名等を自動匿名化処理後にAI分析へ投入する |
| 運用 | 運用: 自治体専用テナントでデータ完全分離、バックアップは日次で7世代保持 |
| 拡張性 | 拡張性: 同時接続自治体数100団体規模までスケール可能な構成とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実際のパブコメ意見データ（匿名化済み）を受け取り、既存の生成AIサービスに手作業でプロンプトを投げて分類・要約を作り、職員に見てもらって精度と使い勝手の反応を確かめる | AI利用料と自治体訪問の交通費だけ |
| ②最小システム | PDF・Excelのアップロードから分類タグ付け・ダッシュボード表示までを行う簡易画面を作り、LGWAN環境を模した接続確認と分類精度の検証を数自治体で行う | 外注で数か月分の開発費に相当する水準 |
| ③本開発 | 音声認識による文字起こし、感情スコアリング、過去案件横断検索、審議会資料自動生成、住民向け個別フィードバック送付まで一気通貫で実装し、LGWAN-ASP接続やオンプレミス版の選択肢を整備する | 外注・内製混合で半年から一年分の開発費に相当する水準 |
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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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 人口5〜30万人規模の市区町村・企画課または広聴担当の課長級職員 | パブコメ業務の実態と決裁フローを把握し、無償トライアルの窓口になる | 総務省「地方自治体における広聴業務実態調査」の回答自治体リストから個別に電話・メールでアポ |
| LGWAN対応の自治体向け基幹システムベンダーの営業企画責任者 | 既存の議事録AI・RPA顧客基盤への相乗り販売と代理店提携の可能性を探る | 自治体総合フェア・地方公共団体情報システム機構（J-LIS）関連展示会で名刺交換 |
| 全国市長会・全国町村会の政策部・調査広報部の担当者 | 全国自治体への実証展示や広報の場を確保し、信頼性を担保する | 公式サイトの問い合わせ窓口から実証実験の提案書を送付しアポイントを依頼 |
| 総務省自治行政局または情報流通行政局の自治体DX担当係長級職員 | パブコメ制度運用の課題認識とLGWAN-ASP接続要件の最新情報を確認する | 総務省の地方行政DX関連の有識者会議・研究会の公開資料から担当課を特定し問い合わせ |
| 大学の行政学・公共政策研究室の教授（意見分類の妥当性研究者） | AI分類ロジックの学術的検証と自治体への信頼性訴求の共同研究先を確保する | 行政学会・地方自治学会の論文著者リストから該当分野の教員に直接メール |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体広聴課への直接アプローチ | 人口規模が近い自治体の企画課・広聴担当に電話やメールで連絡し、無償トライアルとしてパブコメ集計の手作業を実際に見せてほしいと依頼する |
| 全国市長会・町村会の実証展示 | 研修会や総会の展示枠に出展し、担当職員がその場で自分の自治体の意見データを試せる体験ブースを用意して名刺交換につなげる |
| LGWAN対応ベンダーとの連携紹介 | 既存の自治体向け業務システムベンダーの営業担当に、自社の分析機能を紹介してもらい、既存顧客の広聴課への同席訪問を依頼する |
| 大学行政学研究室経由の紹介 | 行政学の研究者に意見分類の妥当性検証への協力を依頼し、研究室が付き合いのある自治体の広聴担当を紹介してもらう |
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 新規開業資金（新創業融資制度） | 法人設立から間もない代表者、自己資金要件を満たす創業者が対象 | 自治体営業やLGWAN対応、AI開発人件費など立ち上げ期の運転資金を無担保・無保証人に近い形で調達でき、創業融資の合計は 750万円 を想定。着金まで数か月かかる前提で自己資金 100万円 と組み合わせて資金繰りを組む |
| 信用保証協会 創業関連保証 | 創業前後の法人・個人事業主で、公庫融資と組み合わせたい事業者 | 公庫融資に加えて地元金融機関からの追加借入を検討する際、保証協会の創業関連保証を使うと融資枠を広げやすく、繁忙期の資金ショートに備えられる |
| IT導入補助金 | 自社サービスをITツールとして自治体等の顧客に導入する中小企業・小規模事業者 | 自治体向けSaaSの初期導入支援や研修パッケージ部分の一部が対象経費になり得るため、導入自治体の負担軽減提案や自社の初期開発費の一部補填に使える可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者（創業直後の法人も対象になり得る） | 展示会出展や営業資料作成、Webサイト改修など、全国市長会・町村会での実証展示や販路開拓にかかる経費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業から間もない中小企業者 | 人件費や賃借料など創業初期の固定費の一部が助成対象になり得るため、代表1名体制の期間の運転コストを補う候補になる |
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。
この領域に取り組む仲間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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対的な表示です。