対象とする社会課題:自治体統計データが専門的すぎて住民・議会・企業に伝わらない
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。
統計課の担当者は2〜3年で異動する一般行政職員がほとんどで、年に一度の統計書づくりにグラフ修正や解説文の執筆で膨大な時間を費やしている。それでも完成した統計書は専門用語だらけで住民に読まれず、行政への理解や納得感につながらない。作る側の疲弊と、届かないという結果の両方を変える必要がある。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資500万円の申請資料も、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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「トウケイミエル」は、自治体の統計課・企画課の担当者が人口統計や財政状況のCSV・Excelデータを管理画面にアップロードするだけで、AIが最適なグラフ形式を自動提案し、住民向けのやさしい解説文や記者向けプレスリリース文の草案まで生成するSaaSです。
担当者はチャットで『住民向けにやさしく』と指示するだけで文章の下書きが得られ、確認・微修正するだけで完成します。完成したダッシュボードは自治体サイトにウィジェットとして埋め込まれ、住民は年度や地域をスライダーで切り替えて自分の地区の人口や財政の変化を直感的に確認できます。年1回の統計書作成に数百時間かかっていた作業を、数十時間規模まで圧縮することを目指します。
全国1,741自治体は官民データ活用推進基本法により統計データの公表を進めているが、多くはPDFやExcel表の羅列で、人口統計や財政状況を住民が理解できる形になっていない。
統計課や企画課の担当者は専門の統計職ではなく2〜3年周期で異動する一般行政職員が多く、年1回の統計書作成にグラフ作成や解説文執筆で数百時間を要している。人口減少や高齢化の実態を住民や議会に伝える必要性は高まる一方、予算・人員不足で外部デザイナーへの委託も限定的である。結果として『公表したが誰にも読まれない統計書』が量産され、住民の行政理解や政策への納得感が育たない。中核市(人口20万人規模)の統計担当課長へのヒアリングでは『年度末に向けてExcelグラフの手作業修正に1人当たり月20時間以上かかる』との声がある。
データ構造解析AIがアップロードされたCSVの列の型・単位・時系列/カテゴリ属性を自動判定し、最適なグラフタイプを推薦する。
時系列予測モデルが人口推移・税収変動などを将来予測し、異常値や急激な変化を自動検知して担当者に警告する。自然言語生成AIが統計値から住民向け平易文・報道向けプレスリリース文・議会答弁草案を自動生成する。対話型AIチャットが『なぜ数値が変化したか』という担当者の質問に対し、関連統計データを横断分析して要因仮説をコメントとして返す。
自治体担当者がCSVやExcelの統計データ(人口統計、産業構造、財政状況など)をWeb管理画面にアップロードすると、AIがデータ列の型・単位・時系列性を自動解析し、最適なグラフ形式(時系列線グラフ、地図ヒートマップ、比較バーチャートなど)を複数提案する。
担当者が『住民向けにやさしく』『記者向けに』などチャットで指示すると、生成AIが平易な解説文やプレスリリース文の草案を自動生成し、担当者は文言を確認・微修正するだけで完成する。完成したダッシュボードはウィジェットとして自治体サイトに埋め込み、住民は年度や地域をスライダーで切り替えて自分の地区の変化を直感的に閲覧できる。担当者向けには『なぜ〇〇地区の人口が減ったか』といった質問にAIが統計データを分析して要因コメントを返すチャット機能を提供し、議会答弁資料の下書きにも活用できる。導入後は年1回の統計書作成作業が数百時間から数十時間規模に短縮される想定である。
| 統計書作成のための時間外労働(担当者1人月20時間×時給換算) | 年間 約36万円(時給1,500円換算×月20時間×12ヶ月) |
| 外部デザイナーへのグラフ・資料作成委託費 | 年間 約30万〜60万円(1回5万〜10万円×年数回) |
| 統計書の印刷製本・配布費用 | 年間 約20万〜50万円(中核市規模の目安) |
| 議会答弁資料作成にかかる職員の残業代・準備工数 | 年間 約15万円(1件準備3時間×年20件相当の目安) |
| SaaS月額利用料(中規模自治体プラン) | 月額12万円(年間144万円) |
| 初期導入・データ移行支援(一括) | 80万円(初年度のみ) |
| 住民向け統計ポータル構築(受託開発) | 150万円(初年度のみ、任意) |
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中核市の統計担当課長へのヒアリングでは、年度末に向けたExcelグラフの手作業修正だけで1人当たり月20時間以上を要しているとの声がある。
統計課や企画課の担当者は専門の統計職ではなく2〜3年周期で異動する一般行政職員が多く、グラフ作成のスキルや解説文執筆のノウハウが組織に蓄積されにくい。結果として『公表したが誰にも読まれない統計書』がPDFやExcel表の羅列として量産され、住民の行政理解や政策への納得感が育っていない。予算・人員不足で外部デザイナーへの委託も限定的であり、担当者自身が使えるツールが必要とされている。
MVP開発部分は要件が固まりやすいグラフ生成・データ解析基盤の構築が中心となるため請負契約が向くが、生成AIの解説文精度やチャット機能はトライアル自治体のヒアリングを通じた継続的な調整が必須であり、この部分は準委任契約が適する。
発注時は自治体の年度予算スケジュール(4月契約開始が多い)に合わせて開発完了時期を逆算し、検収基準に『AIが生成する文章の正確性は担当者承認を前提とする』ことを明記して、ハルシネーション起因の契約トラブルを避ける必要がある。データ移行支援やポータル構築の受託開発案件は自治体ごとに要件が異なるため、個別見積り・個別契約とすることを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体の統計課・企画課・広報課の担当者(一般行政職員、2〜3年周期で異動する非専門職) |
| セカンダリ | 住民(ダッシュボード閲覧者)、議会議員(答弁資料・議会説明用データの参照者)、報道関係者(プレスリリース文の受け手) |
| 管理 | 自治体側のシステム管理担当者(庶務担当)およびトウケイミエル運営側のカスタマーサクセス担当者(元自治体職員等) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| データアップロード機能 | CSV/Excelを入力→形式検証と保存処理→アップロード完了通知とデータプレビュー表示 |
| データ構造自動解析機能(AI) | アップロード済データを入力→列の型・単位・時系列/カテゴリを自動判定→推奨グラフ候補一覧を出力 |
| グラフ推薦・生成機能 | 解析結果と担当者の選択を入力→グラフ描画処理→時系列線グラフ等のプレビュー画像を出力 |
| 時系列予測・異常検知機能(AI) | 人口・税収等の時系列データを入力→将来予測と急変検知を実行→予測グラフと警告アラートを出力 |
| 解説文・プレスリリース文生成機能(AI) | 統計値とトーン指示(住民向け等)を入力→生成AIが文章作成→平易解説文・プレス文草案を出力 |
| 要因分析チャット機能(AI) | 担当者の質問文を入力→関連統計データを横断分析→要因仮説コメントを返答 |
| 承認・修正ワークフロー機能 | AI生成文とグラフを入力→担当者が確認・修正→承認済みコンテンツとして確定 |
| ダッシュボード公開・埋め込み機能 | 承認済みグラフ・文章を入力→ウィジェット生成処理→自治体サイト埋め込み用コードを出力 |
| 住民向けポータル閲覧機能 | 住民の年度・地域選択を入力→該当データ抽出処理→スライダー連動グラフを表示 |
| アカウント・権限管理機能 | 自治体担当者情報を入力→ロール設定と認証処理→権限別のアクセス制御を適用 |
| 統計オープンデータAPI提供機能 | 企業・研究機関のAPIリクエストを入力→統計データ抽出・整形処理→JSON形式でデータを返却 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, population_class, contract_plan, prefecture_code |
users | id, municipality_id, name, email, role, last_login_at |
datasets | id, municipality_id, file_name, uploaded_by, category, uploaded_at |
dataset_columns | id, dataset_id, column_name, data_type, unit, is_timeseries |
charts | id, dataset_id, chart_type, config_json, created_by, status |
generated_texts | id, chart_id, text_type, content, approved_flag, approved_by |
dashboards | id, municipality_id, title, published_flag, embed_code |
api_usage_logs | id, client_id, endpoint, request_count, billed_month |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | データアップロード画面 |
| 2 | グラフ提案・選択画面 |
| 3 | 解説文生成チャット画面 |
| 4 | ダッシュボード編集画面 |
| 5 | 住民向け公開ポータル |
| 6 | 要因分析AIチャット画面 |
| 7 | 管理者利用状況ダッシュボード |
| # | 技術(採用理由) |
|---|---|
| 1 | AWS(S3/RDS) データ保管とセキュリティ要件対応のため |
| 2 | Python(FastAPI) データ解析API構築が容易なため |
| 3 | OpenAI API 解説文・要因分析の生成AI基盤として |
| 4 | pandas 列型・単位・時系列判定処理に適するため |
| 5 | React ダッシュボードUIの柔軟な構築のため |
| 6 | D3.js/Recharts 多様なグラフ表現に対応するため |
| 7 | Auth0 自治体ごとのアクセス権限管理のため |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 年間稼働率99.5%以上を目標とし、自治体業務時間帯(平日9-18時)の停止は月1時間未満とする想定 |
| 性能 | 性能: 1万行規模のCSVアップロードからグラフ生成完了まで平均10秒以内を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 自治体情報セキュリティポリシーに準拠し、通信・保存データはAES-256相当で暗号化する想定 |
| アクセス制御 | アクセス制御: 管理画面はIPアドレス制限と多要素認証を必須とし、ロールベースアクセス制御を適用する |
| 運用 | 運用: 障害発生時の目標復旧時間(RTO)4時間以内、目標復旧時点(RPO)1時間以内のバックアップ体制を整備する想定 |
| 拡張性 | 拡張性: 同時アクセス自治体数500件規模でも画面応答遅延2秒以内を維持することを目標とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 既存のCSVを担当者からもらい、代表自身がExcelやBIツールで手作業でグラフと解説文を作って渡し、どの表現が「住民向けにわかりやすい」と感じられるかを確認する | ヒアリングの交通費と作業時間のみで、外注費はかけない水準 |
| ②最小システム | CSVアップロードとグラフ自動生成、AIによる解説文の草案作成までを最小機能でつなぎ、数自治体のトライアルで実際の運用に近い形で使ってもらい精度を確認する | 生成AI・LLMのAPI利用料とクラウドインフラの基本費用のみで、外部委託は最小限にとどめる水準 |
| ③本開発 | 住民向けポータルのウィジェット埋め込み、異常値検知、議会答弁向けチャット機能などを含めた商用版として構築し、有償契約を前提にした運用に耐える形に仕上げる | 外注や採用を含めた開発体制で数か月分の人件費相当がかかる水準 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 中核市(人口20万人規模)の統計課長または企画課長 | 現場の業務負荷とニーズを直接把握でき、トライアル導入の意思決定者に近い | 自治体総合フェア出展時の名刺交換、または知人の元自治体職員からの紹介 |
| 総務省統計局統計情報システム課の担当者 | 官民データ活用推進基本法に基づく施策動向と自治体統計標準化の方向性を確認するため | 総務省統計局の代表窓口へのアポイント依頼、地方統計協会経由の紹介 |
| 地方自治体向けSI企業(例:自治体システム受託大手)の事業部担当者 | 既存の自治体システム導入実績を持ち、提携により営業チャネルを補完できる | SI企業が主催する自治体DX関連セミナーへの参加、展示会での接点構築 |
| 元自治体職員でカスタマーサクセス候補となる人材 | 自治体特有の業務慣習・年度予算サイクル・部署間調整の実務知見が必要 | 自治体OB向け転職エージェントや地方創生人材紹介サービスに登録・相談 |
| 自治体の議会事務局または広報課の担当者 | 議会答弁資料・住民向け広報という利用シーンの実際の運用課題を把握するため | トライアル導入自治体の統計課経由で紹介を依頼し庁内横断で面談を設定 |
| チャネル(目標件数) | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元自治体職員・現職員の知人経由 | 「統計書づくりで困っている担当課長を紹介してほしい」と頼み、まずは無償のヒアリングとして15分だけ時間をもらう |
| 自治体総合フェア等の展示会 | ブースで「今の統計書作成にかかる作業時間を教えてください」と声をかけ、名刺交換した相手に後日トライアル導入を提案する |
| 地方自治体向けSI企業への営業 | 既存の自治体システム受託企業に「統計ダッシュボード機能を貴社の提案に組み込みませんか」と持ちかけ、共同提案の形で紹介してもらう |
| 総務省統計局・地方統計協会の勉強会・研修会 | 研修会に参加し「統計担当者の業務負担を減らす取り組みを紹介させてほしい」と主催者に相談し、事例共有の場を作ってもらう |
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(創業融資) | 法人設立前後の創業者で事業計画書を提出できる者 | 自己資金100万円に加えて運転資金の融資(合計500万円の想定)を受けられれば、自治体への営業サイクルが長期化する初期半年〜1年の人件費・開発費を確保できる |
| IT導入補助金 | SaaSを導入する側の中小企業・団体(自治体向けではなく自社の業務効率化用途) | 自社の会計・営業管理システム導入コストの一部を補助対象にできる可能性があり、少人数体制での管理業務負担を軽くできる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者(創業したての法人も対象になりうる) | 自治体向け展示会出展費やチラシ・営業資料作成費など販路開拓のための費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 地方公共団体によるDX・実証事業(自治体DX推進のための実証実験公募) | 自治体と連携して実証を行う事業者 | トライアル導入フェーズで、自治体の実証事業予算枠を使って無償または低負担での導入実績づくりに使える可能性がある |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業(または本社所在地の自治体の創業助成金) | 創業初期の法人・個人事業主 | 採択されれば人件費や広告費の一部が助成対象となり、代表1名体制での立ち上げ期の資金繰りを補強できる |
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。
行政DX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表示です。