Who（誰が）
都道府県・市区町村の人事課・総務課、特に専任担当者を置けない人口5万人未満の基礎自治体の任用事務担当者が主な利用者である。
対象とする社会課題：自治体の会計年度任用職員（非正規公務員）の任用事務が担当者の手作業に依存し、毎年の再度任用・公募・勤務条件通知が膨大な負担になっている
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。
全国の自治体では、数名の人事担当者が毎年度末の公募・選考・勤務条件通知を紙とExcelで処理している。専任担当者がいない小規模市町村では法改正への対応が後手に回り、誤支給や任用漏れが監査で指摘されることもある。本来住民に向けるべき時間が、属人化した事務作業に奪われている現状を変えたい。
※ 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830万円の申請資料も、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、このショーケースの内容を読み込んだ状態でAIチャットが開き、事業計画書やピッチ資料などの下書きをその場で一緒に作成します。まずは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。
自治体の人事課職員が、会計年度任用職員の募集要項・勤務条件通知書の作成に毎年数百時間を費やしている現状を変えるクラウドサービスです。
担当者は職種・勤務時間・想定人数といった基本情報を画面に入力するだけで、AIが過去の公募文書と国のガイドライン・自治体条例を突合し、募集要項や通知書のドラフトを自動生成します。応募者対応はチャットボットが24時間受け付け、書類不備も自然言語で自動案内します。再度任用の可否判定は勤務実績・評価データと規程を照合し根拠つきでAIが提示し、最終判断は必ず担当者が行うヒューマン・イン・ザ・ループ設計です。年度更新時期には対象者リストと締切をカレンダー化し進捗遅延をアラート表示。毎年ゼロから作っていた書類が、AIドラフトの確認・修正だけで済む業務に変わります。
全国の自治体には約62万人（総務省2020年調査）の会計年度任用職員が在籍し、毎年度末に公募・選考・任用手続・勤務条件通知書の作成が発生するが、人事担当課の職員数は数名程度で、他の恒常業務と兼任しながらExcelと紙ベースで処理しているのが実態である。
特に人口5万人未満の市町村では専任の任用事務担当者が不在のことが多く、法改正（給与・休暇制度の変更、会計年度任用職員の勤勉手当支給義務化など）への対応が後手に回りがちである。任用要件の判定（再度任用の可否、勤務時間・報酬額の等級判断）は自治体ごとの内規と国のガイドラインを突き合わせる専門知識が必要で、担当者交代のたびに属人化した業務が引き継がれず、誤支給や任用漏れといったトラブルが監査で指摘される事例も報告されている。結果として、本来住民サービスに割くべき時間が年間数百時間規模で任用事務に消費されている。
自然言語処理AIが自治体条例・国のガイドライン・過去の任用文書を解析し、募集要項や勤務条件通知書などの定型文書を自動生成する。
対話型AI（チャットボット）が応募者対応・書類不備チェックを24時間自動化し、担当者の一次対応工数を削減する。ルールベース＋機械学習のハイブリッド判定エンジンが再度任用の可否・報酬等級を過去事例と規程から予測し、根拠付きで担当者に提示する。さらに需要予測モデルが過去の欠員・離職データから翌年度の必要任用人数を予測し、早期の採用計画立案を支援する。
自治体人事課の担当者は、募集要項の基本情報（職種・勤務時間・想定人数）を入力するだけで、AIが過去の公募文書と国のガイドライン・自治体条例を突合し、募集要項・選考基準・勤務条件通知書のドラフトを自動生成する。
応募者管理はチャットボット型のAI窓口が一次受付を行い、必要書類の不備を自動チェックして応募者に自然言語で案内する。任用可否判定は、勤務実績・評価データ・再度任用の上限年数ルールをAIが照合し、判定根拠つきのレコメンドを人事担当者に提示、最終判断は必ず人が行うヒューマン・イン・ザ・ループ設計とする。年度更新時期には、AIが全職員分の更新対象者リストと必要手続きの締切をカレンダー化し、進捗遅延を検知してアラートを出す。担当者の体験としては「毎年ゼロから作っていた書類」が「AIドラフトを確認・修正するだけ」に変わり、繁忙期の残業が大幅に削減される。
| 任用事務の手作業による残業・工数コスト（年間400時間×時間単価3,000円の想定） | 約120万円/年（1団体あたりの想定） |
| 誤支給・任用漏れが発覚した場合の監査対応・返還処理コスト | 数十万〜100万円/年（発生時の想定） |
| 担当者交代時の属人化による引継ぎ失敗・再研修コスト | 約20万円/年の想定 |
| 紙・Excel管理に伴う印刷・郵送・書類保管費 | 約10万円/年の想定 |
| 基本プラン（〜100人）月額5万円 | 年60万円 |
| 基本プラン（101〜500人）＋文書生成AIオプション（月12万円＋3万円） | 年180万円 |
| 導入・カスタマイズ支援費（API連携設定、初期費） | 50万〜150万円（規模別・初年度のみ） |
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。
会計年度任用職員は全国で約62万人在籍するが、人事担当課は数名規模で他の恒常業務と兼務しながらExcelと紙ベースで公募・選考・任用手続・通知書作成を処理している。
人口5万人未満の市町村では専任担当者が不在なことが多く、給与・休暇制度の変更や勤勉手当支給義務化などの法改正への対応が後手に回りやすい。任用要件の判定には自治体の内規と国のガイドラインを突き合わせる専門知識が必要だが、担当者交代のたびに業務が属人化しやすく、誤支給や任用漏れが監査で指摘される事例も報告されている。結果として住民サービスに割くべき時間が、年間数百時間規模で任用事務そのものに消費されているのが実態である。
検証フェーズ（パイロット3自治体での要件確認、文書生成モデルのプロトタイプ開発）は仕様が固まっていないため準委任契約が向く。
実装フェーズ以降はAPI連携完成や判定エンジン正答率90%以上といった検収可能な基準が定義できるため、請負契約への切り替えを検討する。発注時は文書自動生成の修正なし採用率や判定精度など検収基準をKPIとして契約書に明記し、自治体側からの条例・内規データ提供義務とスケジュールも合意しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体人事課・総務課の任用事務担当者（人口5万人未満の市町村を主要ターゲット） |
| セカンダリ | 会計年度任用職員への応募者（チャットボット経由で書類提出・問い合わせを行う） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当者、および自治体側で条例データ更新権限を持つ管理職 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 募集要項自動生成機能 | 職種・勤務時間・人数を入力→条例とガイドライン照合→募集要項ドラフトを出力 |
| 勤務条件通知書自動生成機能 | 任用決定情報を入力→過去文書と規程を突合→通知書ドラフトを出力 |
| 応募者一次受付チャットボット | 応募者からの質問・提出書類を入力→自然言語で自動応答→受付結果を通知 |
| 書類不備自動チェック機能 | 提出書類データを入力→必須項目・形式を照合→不備箇所と修正依頼文を出力 |
| 任用可否判定エンジン | 勤務実績・評価データを入力→再度任用上限ルールと照合→判定根拠付き推奨を出力 |
| 報酬等級判定エンジン | 職種・経験年数を入力→等級表と過去事例を照合→報酬等級案を出力 |
| 需要予測モデル | 過去の欠員・離職データを入力→時系列予測分析→翌年度必要任用人数を出力 |
| 更新対象者カレンダー生成機能 | 全職員の任用期限データを入力→締切日を算出→更新スケジュールを表示 |
| 進捗遅延アラート機能 | 手続き進捗状況を入力→締切との差分を検知→担当者へ遅延アラートを通知 |
| 人事給与システムAPI連携機能 | 既存人事給与システムのデータを入力→形式変換・突合→任用データを同期 |
| 判定根拠・履歴管理機能 | 判定結果と根拠データを入力→履歴として保存→監査時に根拠資料を出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities（自治体マスタ） | id, 自治体名, 人口区分, 契約プラン, 契約開始日, 担当者連絡先 |
staff_members（職員マスタ） | id, municipality_id, 氏名, 職種, 任用開始日, 任用終了日, 現在ステータス |
recruitments（募集案件） | id, municipality_id, 職種, 勤務時間, 想定人数, 募集開始日, 締切日, ステータス |
applicants（応募者） | id, recruitment_id, 氏名, 連絡先, 提出書類ステータス, 応募日時 |
documents（生成文書） | id, recruitment_id, 文書種別, 生成日時, 修正有無, 承認者id, 承認日時 |
reappointment_judgements（再度任用判定） | id, staff_member_id, 判定結果, 判定根拠, 上限年数残, 承認状態, 承認者id |
regulations（規程・ガイドラインDB） | id, 自治体id, 規程種別, 条文本文, 施行日, 改正履歴 |
audit_logs（操作履歴） | id, user_id, 操作種別, 対象テーブル, 対象id, 操作日時 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード |
| 2 | 募集要項作成画面 |
| 3 | 応募者管理一覧 |
| 4 | 文書ドラフト確認画面 |
| 5 | 再度任用判定画面 |
| 6 | 年度更新カレンダー |
| 7 | 規程・法改正管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（自治体情報セキュリティ対応の実績とISMAP対応） |
| 2 | Python/FastAPI（NLP・判定エンジン開発の柔軟性） |
| 3 | GPT系LLM API（文書自動生成の精度と開発速度） |
| 4 | PostgreSQL（規程データ・条例の構造化管理に適する） |
| 5 | Elasticsearch（過去文書・条例の全文検索高速化） |
| 6 | LINE WORKS/Slack API（自治体内通知連携の実績） |
| 7 | Auth0（自治体職員向けID管理とセキュリティ認証対応） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 年度末繁忙期（1〜3月）を含め稼働率99.5%以上を維持する |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP認証取得・LGWAN接続対応とし個人情報はAES-256で暗号化保存する |
| 性能 | 性能: チャットボット応答3秒以内、文書生成1件あたり10秒以内で処理する |
| 判定精度 | 判定精度: 任用可否判定エンジンの正答率90%以上を維持し四半期毎に再学習する |
| 運用 | 運用: 国のガイドライン・条例改正を公布から30日以内に保守アップデートで反映する |
| バックアップ | バックアップ: 全データを日次バックアップし、RPO24時間以内・RTO4時間以内とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数自治体の実際の募集要項・勤務条件通知書をExcelとテンプレートで代表自らドラフト作成し、担当者に確認してもらい、どこに時間がかかっているかを洗い出す | 自分の作業時間と資料印刷・移動の交通費だけ |
| ②最小システム | 国のガイドラインと条例のひな型をデータベース化し、基本情報を入力すると募集要項のドラフトが出力される簡易ツールを作り、パイロット自治体で試してもらう | 外注または自作の開発費とAI利用料の範囲で数か月分 |
| ③本開発 | 人事給与システムとのAPI連携、任用可否判定エンジン、チャットボット窓口を組み込み、複数自治体で並行稼働できる本番仕様に仕上げる | 外注開発で数か月〜半年分に加え、セキュリティ認証取得の費用が別途必要 |
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 |
|---|---|---|
| 人口5万人未満の市町村・総務課人事給与担当係長（会計年度任用職員の任用事務を実際に処理する現場担当者） | 現場の業務フロー・繁忙期の負担実態・既存システムの不満点を直接把握するため | 総務省自治体DX推進事業の説明会や地方三団体主催の研修会に参加し名刺交換で接点を作る |
| 全国市長会・全国町村会の事務局担当者（DX・人事制度分野の政策担当） | 地方三団体経由の紹介ルートを開拓し、複数自治体への横展開の足がかりを得るため | 各団体の政策部門に事業説明資料を送付し面談を依頼、既存の自治体DX関連セミナーで接触 |
| 地方公共団体情報システム機構（J-LIS）標準準拠システムを扱うSIer営業担当（TKC・日立公共システム等） | 既存人事給与システムとのAPI連携仕様・提携条件を確認し導入障壁を下げるため | 自治体向けIT展示会（自治体総合フェア等）や既存の業界コンタクトを通じて紹介を依頼 |
| 総務省自治行政局公務員部給与能率推進室の担当者（会計年度任用職員制度所管） | 制度改正動向・事務処理マニュアルの最新解釈を確認し、判定エンジンの根拠精度を担保するため | 総務省が開催する制度説明会・パブリックコメント期間に問い合わせ窓口へ照会 |
| 自治体の情報セキュリティ担当（CISO相当職・情報政策課） | 個人情報を扱うクラウドサービス導入に必須のセキュリティ審査要件を事前に把握するため | パイロット自治体の情報政策課に導入検討時点で同席を依頼し要件をヒアリング |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元同僚・知人経由（元自治体職員） | 「今の任用事務のやり方を教えてほしい、試作を見てもらって率直な感想が欲しい」と伝え、まずは話を聞かせてもらう形で接点をつくる |
| 地方三団体（全国市長会・全国町村会等）の勉強会 | 会員向けの研究会・勉強会に「事例紹介」として参加させてもらえないか事務局に依頼し、担当者と直接話せる場を作る |
| 自治体向けSIer・システムベンダーとの提携 | 既存の人事給与システムを導入している自治体を担当するSIerに「連携アドオンとして紹介してもらえないか」と持ちかける |
| 自治体総合フェア等の展示会 | 小間出展またはブース見学の形で参加し、名刺交換した担当者に後日「無料で試作を見てもらえないか」と個別に声をかける |
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） | 創業予定または創業後まもない法人・個人事業主 | 運転資金を中心とした創業融資の候補で、融資合計は 800万円 を想定。設備資金（サーバー・開発機材等）は別枠での申請が可能 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の少ない法人・個人事業主） | 販路開拓（自治体向け展示会出展費・パンフレット制作費等）や一部のIT関連経費が対象になりうるため、初期の営業活動費用の一部に候補となる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（ITツールを導入する側） | 自社のサービス自体を対象に登録する制度なので直接の資金調達には使えないが、IT導入支援事業者として登録することで顧客の自治体外郭団体等の導入促進材料になりうる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業を予定または創業後一定期間内の中小企業 | 人件費・専門家活用費・広告費の一部が助成対象になりうる制度で、代表1名で動く初期の外注費（規程データベース構築の一部）の候補となる |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | 地方公共団体（顧客側の自治体） | 顧客である自治体側がこの交付金を活用して当サービスの導入予算を確保できる可能性があり、営業活動の後押しに使える制度として案内できる |
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。
自治体DX領域に挑む創業者がコミュニティに集まっています。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。