Who（誰が）
全国市区町村(約1,741)および都道府県(47)の男女共同参画・人権政策担当課職員、特に人口5万人未満で兼任1〜2名体制の小規模自治体担当者を主対象とする。
対象とする社会課題：自治体の男女共同参画計画が形骸化し、実効性ある評価・改善に至らない
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。
男女共同参画計画は都道府県では策定が進む一方、人手の乏しい小規模市区町村では担当者1〜2名が異動サイクルの中で前例踏襲の作成に追われ、効果検証まで手が回らない。コンサル委託は高額で財政力の弱い自治体ほど発注できず、格差が固定化している。この事業は、統計分析から計画書ドラフト、進捗のモニタリングまでをAIが伴走することで、規模に関わらずPDCAが回る計画づくりを可能にする。
※ 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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GEPSは、自治体の男女共同参画担当職員(多くは兼任1〜2名)がクラウド上のダッシュボードにログインし、国勢調査やDV相談件数などの統計データをCSVでアップロードするだけで、類似規模自治体とのベンチマーク比較と課題可視化が自動で行われるサービスです。
対話型AIアシスタントに「女性管理職比率が伸び悩んでいる」などと入力すると、現状分析から目標設定・施策案・評価指標までを含む計画書ドラフトが数分で生成され、審議会資料やパブリックコメント募集要領も同時に作成されます。計画運用後は四半期ごとの実績を取り込むとAIが目標未達リスクを予測し、要因仮説と改善策を自動レポートで提示します。専門知識がなくても、前例踏襲のコピペ資料ではなく根拠のある計画書とPDCAの仕組みが手に入ります。
全国1,741自治体のうち男女共同参画計画の策定は都道府県で100%だが市区町村では約60%にとどまり、特に人口5万人未満の小規模自治体では担当職員が1〜2名の兼任体制で、統計分析や他自治体調査に十分な時間を割けないのが実情である。
担当職員(多くは異動サイクル2〜3年の一般行政職)は専門知識を持たないまま、審議会資料作成・パブリックコメント対応・国の基本計画との整合確認を手作業で行い、計画書は前例踏襲のコピペ化が進みやすい。策定後も指標のモニタリングが年1回のアンケート集計程度にとどまり、DV相談件数や女性管理職比率などのKPIが未達でも要因分析や次期計画への反映が形式的になっている例が多い。内閣府男女共同参画局の調査でも、計画の効果検証を「十分に行えている」と回答した自治体は3割未満であり、PDCAが回っていない構造的課題がある。コンサル委託は1件300万〜800万円と高額で、財政力の弱い小規模自治体ほど発注できず、格差が固定化している。
①自然言語処理による対話型計画策定支援(LLMベースのヒアリング・ドラフト生成・多言語対応の住民説明資料作成)、②統計データ解析による類似自治体ベンチマーキングとクラスタリング(人口規模・産業構造が近い自治体群を自動抽出)、③時系列予測モデルによるKPI達成見込みシミュレーション(女性管理職比率や男性育休取得率の3年後予測)、④異常検知・要因分析によるアラート機能(指標が目標から乖離した際に統計的要因分析結果を自動提示)を担う。
これらはRAG(検索拡張生成)により内閣府基本計画・審議会答申・先進自治体事例をナレッジベース化し、回答の根拠を明示する設計とする。
自治体の男女共同参画担当職員がクラウド上のダッシュボードにログインし、まず地域の統計データ(国勢調査、就業構造基本調査、DV相談件数、審議会女性比率等)をAPI連携またはCSVアップロードすると、AIが自動で類似規模自治体とのベンチマーク分析を行い課題領域を可視化する。
次に対話型AIアシスタントが「計画策定ウィザード」として、現状分析→目標設定→施策立案→評価指標設計の各ステップで自治体特有の事情(人口動態、産業構造、既存条例)をヒアリングしながら計画書のドラフトを自動生成する。生成された文案は職員が対話で修正指示を出すと即座に改訂され、審議会向け説明資料やパブリックコメント募集要領も同時に自動作成される。計画運用フェーズでは、四半期ごとに実績データを取り込むとAIが進捗を予測分析し、目標未達のリスクが高い指標について要因仮説と改善施策候補を自動レポートで提示する。年度末には他自治体との匿名化ベンチマーク結果を含む評価報告書が自動生成され、次期計画改定の議論にそのまま活用できる。
| 計画策定・改定時のコンサル委託費(5年に1度、300万〜800万円/件を年換算) | 年額 60万〜160万円 |
| 担当職員の統計分析・資料作成にかかる超過労働(年間約120時間、時間単価3,000円換算) | 年額 約36万円相当 |
| 審議会運営の手戻り(根拠不足による差し戻し・追加会議の開催コスト) | 年額 約10万〜20万円 |
| KPI未達の要因分析放置による行政コスト(DV相談体制の見直し遅延等の機会損失) | 年額 数十万円規模(定量化困難のため目安) |
| SaaS年間ライセンス(小規模町村向け) | 年額 30万円 |
| SaaS年間ライセンス(政令指定都市向け) | 年額 180万円 |
| 計画策定伴走支援オプション(単年度スポット) | 50万〜100万円 |
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人口5万人未満の小規模自治体では男女共同参画担当が1〜2名の兼任体制で、統計分析や他自治体調査に割ける時間がほとんどない。
担当職員は異動サイクル2〜3年の一般行政職が多く専門知識が蓄積されにくいため、計画書は前例踏襲のコピペ化が進みやすい。策定後のモニタリングも年1回のアンケート集計程度にとどまり、内閣府調査でも効果検証を「十分に行えている」と回答した自治体は3割未満である。コンサル委託は300万〜800万円と高額で、財政力の弱い自治体ほど発注できず格差が固定化している。
MVPのウィザード・ドラフト生成・ベンチマーク分析部分は要件が固まっているため請負契約で開発範囲と検収基準を明確にすることが望ましい。
ただしKPI予測モデルやRAGナレッジベースの精度改善は自治体データを見ながら反復調整が必要なため、Phase2以降は準委任契約で月次のスプリントレビューを行う形が適する。発注時は自治体の随意契約・競争入札の年度スケジュールに合わせた契約締結時期の調整と、ISMAP準拠クラウド利用・データ分離要件を仕様書に明記することが必須である。また生成AIの出力については契約書上「最終判断は自治体職員が行う」旨を明記し、ハルシネーションによる責任範囲を事前に取り決めておく。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村・都道府県の男女共同参画・人権政策担当課の職員(兼任1〜2名体制が多い) |
| セカンダリ | 審議会委員、パブリックコメントを閲覧する住民、内閣府男女共同参画局や広域連携担当者 |
| 管理 | 自治体内のシステム管理担当(情報政策課等)およびGEPS提供事業者側のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 統計データ連携・取込機能 | 国勢調査等のCSV/e-Stat APIを入力→形式検証・正規化→ダッシュボード表示用データセットを出力 |
| 類似自治体ベンチマーク分析 | 人口・産業構造データを入力→クラスタリング分析→類似規模自治体との比較グラフを出力 |
| 対話型計画策定ウィザード | 職員の音声・テキスト回答を入力→LLMが追加質問生成→現状分析〜評価指標設計の項目別要件を出力 |
| 計画書ドラフト自動生成・改訂 | ヒアリング結果を入力→LLMが章立て文案生成→職員の修正指示を反映した改訂版を出力 |
| 審議会資料・パブコメ要領自動作成 | 計画書ドラフトを入力→説明用に要約・図表化→審議会資料とパブコメ募集要領を出力 |
| KPI達成見込みシミュレーション | 過去実績値を入力→時系列予測モデルで推計→3年後の女性管理職比率等の予測値を出力 |
| 異常検知・要因分析アラート | 四半期実績データを入力→統計的乖離検知→要因仮説と改善施策候補レポートを出力 |
| 年度末評価報告書自動生成 | 年間実績と他自治体匿名データを入力→比較分析→次期計画向け評価報告書を出力 |
| RAGナレッジベース検索・根拠明示 | 職員の質問文を入力→内閣府資料等を検索→出典付き回答文を出力 |
| 多言語住民説明資料自動生成 | 計画書本文を入力→多言語翻訳・平易化処理→住民向け説明資料を出力 |
| 活用状況モニタリングダッシュボード | 自治体ごとの操作ログを入力→利用頻度集計→CS担当向け活用状況レポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, population, prefecture_code, category(小規模/中核市/政令市), contract_plan_id |
statistics_data | id, municipality_id, indicator_code, year, value, source(e-Stat/独自入力), imported_at |
plans | id, municipality_id, fiscal_year, status(策定中/運用中/改定済), current_step, created_by |
plan_drafts | id, plan_id, section_code, content_text, ai_generated_flag, revision_no, updated_at |
kpi_targets | id, plan_id, indicator_code, target_value, target_year, baseline_value |
kpi_actuals | id, plan_id, indicator_code, period(四半期), actual_value, recorded_at |
benchmark_clusters | id, cluster_name, population_range, industry_type, member_municipality_ids |
alerts | id, plan_id, indicator_code, deviation_rate, factor_analysis_text, generated_at, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・自治体選択 |
| 2 | 統計データ取込画面 |
| 3 | ベンチマーク可視化画面 |
| 4 | 計画策定ウィザード |
| 5 | AIドラフト編集画面 |
| 6 | KPIモニタリング画面 |
| 7 | 評価報告書出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(ISMAP準拠のため自治体向け必須要件) |
| 2 | GPT-4系LLM API(対話型ドラフト生成の精度確保) |
| 3 | LangChain(RAG構成の実装容易性) |
| 4 | PostgreSQL(統計データ・時系列KPIの構造化管理) |
| 5 | pgvector(RAGナレッジベースのベクトル検索) |
| 6 | Python/FastAPI(データ解析・予測モデルの実装基盤) |
| 7 | e-Stat API(政府統計データの自動連携) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上を目標とし、計画停止時は事前告知72時間前を徹底 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠クラウド基盤を使用し、自治体ごとにデータを論理分離、統計データは匿名化処理後に保存 |
| 性能 | 性能: 同時アクセス想定300自治体・計1,500ユーザーでもダッシュボード表示3秒以内、LLM応答は平均5秒以内 |
| バックアップ・BCP | バックアップ・BCP: 日次バックアップを実施し、目標復旧時点(RPO)24時間、目標復旧時間(RTO)4時間以内 |
| 監査・ログ | 監査・ログ: 操作ログ・生成AI出力履歴を3年間保管し、行政監査・情報公開請求に対応可能とする |
| AI品質担保 | AI品質担保: RAG回答には出典明示を必須とし、職員による最終承認フローを経ないと計画書へ反映不可とする設計 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数自治体の担当者に直接ヒアリングし、人手で統計データを整理して計画書ドラフトの雛形を作成、実際に使ってもらえるかを確認する | 人件費と自治体訪問の交通費が中心で、外部ツールの利用料程度に収まる水準 |
| ②最小システム | 対話型AIアシスタントの最小構成（LLM APIとテンプレート）でドラフト生成のみを自動化し、CSV取込での統計データ反映を試す | AI利用料と、一部機能の外注費が数十万円台に収まる水準 |
| ③本開発 | ダッシュボード・ベンチマーク分析・KPI予測・RAGナレッジベースを含む本格システムを構築し、ISMAP準拠インフラで運用体制を整える | 外部開発会社への発注で数か月から半年分の開発費が必要になる水準 |
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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3万人規模の町村の男女共同参画担当係長（総務課or企画課兼任） | 現場の業務実態とPoC協力の可否を直接確認するため | 全国町村会経由の紹介、または自治体総合フェア出展社ブースでの名刺交換 |
| 内閣府男女共同参画局・推進課の担当職員 | 国の基本計画整合性要件とRAGナレッジベース化の可否を確認するため | 内閣府男女共同参画局の意見交換窓口・審議会傍聴後の名刺交換で接触 |
| 全国市長会・調査広報部の政策担当者 | 地方三団体経由の協働提案ルート構築のため | 全国市長会公式サイトの部署別問い合わせ窓口からアポイント依頼 |
| 都道府県立男女共同参画センターの相談・調査部門責任者 | 都道府県計画の策定実務とベンチマークデータ需要を把握するため | 各センターの公開講座・研修会に参加し担当者に直接打診 |
| 自治体向け議事録DX・CMSベンダーの事業開発責任者 | 販売代理店提携と既存顧客基盤への横展開可能性を探るため | 自治体DX関連展示会（Japan IT Week公共部門等）での商談ブース訪問 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地方三団体（全国市長会・全国町村会）の研修会・部会 | 男女共同参画担当課長会や実務者研修の場で「策定業務の負担軽減を無償デモで体験いただけないか」と依頼し、実証自治体の紹介を頼む |
| 自治体総合フェア等の行政向け展示会 | ブースで「計画書ドラフトをその場で自動生成する様子」を実演し、名刺交換した担当者に後日オンラインデモの日程調整を依頼する |
| 内閣府男女共同参画局・都道府県の男女共同参画センター | 先進事例として取り上げてもらえないか相談し、担当者会議やメールマガジンでの紹介を依頼して問い合わせ導線を作る |
| 既存の行政DXベンダー（議事録システム・自治体CMS提供企業） | 既存契約自治体へのアップセル商材として紹介してほしいと持ちかけ、代理店契約に先立ちまず数自治体への同席商談を依頼する |
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） | 法人設立前後の創業者（自己資金100万円を投じて開業する場合） | 運転資金の融資枠として700万円を活用し、開発人員の人件費や自治体営業の初期費用に充当できる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 常時使用する従業員が少ない小規模事業者（創業直後の代表1名体制でも対象になり得る） | 展示会出展費用やWebサイト・営業資料制作費など、自治体向け販路開拓の初期費用の一部を補助対象にできる |
| IT導入補助金（デジタル化基盤導入類型等） | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社で使う業務システム（顧客管理・請求管理等）の導入費に活用でき、少人数体制でのバックオフィス整備を軽くできる |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | 交付金を活用する市区町村・都道府県（当社の顧客側が申請主体） | 顧客自治体がこの交付金を財源にGEPSを導入する提案ができ、単年度予算の壁による導入見送りリスクを下げられる |
| 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・開始して間もない中小企業者 | 採択されれば人件費や広告費等の一部が助成対象となり、代表1名体制からの営業・開発の立ち上げ費用を補える |
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。
この領域（ジェンダー・多様性×行政DX）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。