Who（誰が）
全国約1,250の福祉事務所のケースワーカーと生活保護申請者、特にDV被害や長期音信不通など事情を抱える申請者が対象。
対象とする社会課題：生活保護申請者の意向を無視した機械的な扶養照会が申請控えを招いている
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。
生活保護の扶養照会は、本人の事情を丁寧に聞く時間もないまま機械的に運用され、申請そのものを諦める人を生んでいる。全国のケースワーカーは1人で80世帯以上を抱え、DVや長期の音信不通といった事情を聞き取る余裕がない。誰が何を根拠に照会を決めたのかを記録し、本人の声を制度に届ける仕組みがなければ、必要な人に保護が届かないままになってしまう。
※ 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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福祉事務所のケースワーカーが生活保護申請者と面談する際、タブレットで対話型ヒアリング支援ツール「コエソイ」を起動します。
申請者が語るDV歴や音信不通期間などの事情を自然言語で記録すると、AIが厚労省通知の要件に照らしてリスクスコアと扶養照会の要否・範囲を根拠条文つきで提示します。ケースワーカーは提示内容を参考に最終判断を下し、照会が必要な場合は文書ドラフトを、不要な場合は判断根拠の記録を自動生成します。申請者にはやさしい言葉のチャット入力機能も用意し、心理的ハードルを下げます。1人あたり平均80世帯超を抱えるケースワーカーの負担を減らしつつ、機械的な照会運用による申請控えを防ぐことを目指します。
生活保護の扶養照会は本来、本人の意向や事情を踏まえて要否を判断すべきものだが、全国約2万人のケースワーカーは1人あたり平均80世帯以上を担当し、時間・経験不足から機械的な運用に陥りやすい。
例えば元配偶者からDVを受け実家とも15年音信不通の40代女性は、照会によって居場所が知られることを恐れ申請自体を諦めてしまう。2021年の厚労省通知で運用弾力化が図られたが、現場での判断基準の適用は属人的でばらつきが大きい。結果として生活保護の捕捉率は2割程度にとどまるとされ、必要な人に制度が届いていない一因となっている。福祉事務所側も、照会要否の判断根拠を記録・説明する負担が大きく、監査対応にも時間を割かれている。
自然言語処理により面談音声・記録を構造化し、DV・音信不通期間・借金トラブル等のキーワードと文脈から本人の意向を抽出する。
機械学習モデルが厚労省通知基準と自治体ごとの過去事例を学習し、扶養照会の要否・優先度をスコアリングして推奨アクションを提示する。生成AIが照会文書ドラフトおよび照会不要時の判断記録文書を自動作成し、ケースワーカーの文書作成負担を削減する。対話型AIは申請者に対して心理的負担の少ない聞き取りを行い、聞き取り漏れによる不適切な照会を防ぐ。
ケースワーカーが申請者面談時にタブレットで対話型ヒアリング支援ツールを起動し、本人が語る事情（音信不通期間、DV歴、借金トラブル等）を自然言語で記録する。
AIが厚労省通知の要件と過去事例に照らしてリスクスコアと推奨判断（照会要否・範囲・方法）を根拠条文つきで提示し、ケースワーカーが最終判断を下す。照会が必要と判断された場合はAIが照会文書のドラフトを自動生成し、不要と判断された場合は判断根拠を記録簿に自動記載して監査対応を容易にする。申請者本人向けには、やさしい言葉で意向を聞き取るチャット/音声入力機能を用意し、心理的ハードルを下げる。導入自治体は既存の生活保護システムとAPI連携し、既存業務フローを大きく変えずに追加導入できる。
| ケースワーカー1事務所(15人)の照会判断時間コスト(月20件×30分×時給2,500円換算) | 年間約540万円 |
| 監査対応・記録作成の管理職人件費(査察指導員が月10時間×時給3,000円換算) | 年間約36万円 |
| 不適切な照会による苦情対応・再照会の事務コスト(1件あたり対応2時間、月5件想定) | 年間約30万円 |
| 申請控えによる支援漏れの事後対応コスト(生活困窮長期化による医療扶助・緊急対応の増加分、1事務所あたり想定) | 年間数百万円規模の想定(定量把握は自治体依存) |
| SaaS月額利用料(1事務所15人×3,000円/人) | 月額45,000円(年間54万円) |
| 導入・研修支援費(初期設定・API連携込み、自治体規模により変動) | 初年度のみ50万〜200万円 |
| 支援団体連携オプション(DV支援NPO・弁護士会API連携) | 月額2万円(年間24万円) |
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全国約2万人のケースワーカーは1人あたり平均80世帯以上を担当し、扶養照会の要否を個別事情に基づき丁寧に判断する時間的余裕がない。
2021年の厚労省通知で運用弾力化が図られたものの、判断基準の現場適用は属人的でばらつきが大きく、DV被害者など照会を恐れる申請者が申請自体を諦めるケースが生じている。福祉事務所側も判断根拠の記録・説明や監査対応に追われ、結果として捕捉率2割程度という状況が続いている。標準化された判断支援と記録自動化により、申請者の意向尊重と現場負担軽減を両立させる仕組みが必要である。
フェーズ1の実証設計（ルールベース判定モデル構築・3自治体パイロット）は要件の変動が大きいため準委任契約が適しており、厚労省通知の解釈や現場ヒアリング結果に応じて仕様を柔軟に調整できる体制が必要である。
フェーズ2以降のモデル精緻化・記録監査機能の実装は成果物が明確になった段階で請負契約に移行し、機能単位での検収基準（例：判断時間短縮の測定方法、監査記録フォーマットの適合性）を契約書に明記すべきである。DV・借金等のセンシティブ情報を扱うため、発注時には委託先の情報セキュリティ体制（自治体クローズド環境での運用実績、暗号化方式）を仕様書で具体的に要求し、再委託の可否・範囲も事前に取り決めておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 福祉事務所のケースワーカー（生活保護申請の面談・照会判断を行う担当者） |
| セカンダリ | 生活保護申請者本人（面談時にチャット・音声で意向を伝える利用者） |
| 管理 | 福祉事務所の管理職・システム管理者、および自治体福祉部局の統括担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 対話型ヒアリング支援ツール | 面談中の発話をタブレット入力→質問テンプレートで聞き取り項目を表示→構造化メモを保存 |
| 面談記録のNLP構造化 | 面談音声・テキスト→NLPでDV・音信不通期間・借金等のキーワードを抽出→構造化データを生成 |
| リスクスコアリング・推奨判断エンジン | 構造化データ→厚労省通知基準と過去事例を学習した機械学習でスコアリング→照会要否・優先度を提示 |
| 根拠条文提示機能 | AIの推奨判断結果→関連する厚労省通知・条文をマッチング→根拠条文付きの判断理由を表示 |
| 照会文書ドラフト自動生成 | 照会必要と判定された案件情報→生成AIが定型フォーマットへ反映→照会文書ドラフトを出力 |
| 照会不要判断記録簿自動作成 | 照会不要と判定された案件情報→生成AIが判断根拠を記録簿形式に整形→監査用記録文書を出力 |
| 申請者向けやさしい言葉チャット/音声入力 | 申請者の発話・入力→対話型AIがやさしい言葉で聞き取り質問を提示→回答を構造化データへ変換 |
| ケースワーカー最終判断・承認機能 | AI推奨結果→ケースワーカーが承認・修正内容を入力→最終判断をシステムへ確定登録 |
| 既存生活保護システムAPI連携 | 申請者基本情報・世帯情報→既存システムからAPI経由で取得→コエソイの判定処理へ反映 |
| 匿名加工統計データ集計・出力 | 蓄積された照会判定履歴→個人情報を匿名加工処理→統計データを厚労省・研究機関向けに出力 |
| NPO・弁護士会連携API | DV等リスク高と判定された案件→連携APIで支援団体へ紹介情報を送信→受付結果を記録 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
福祉事務所(facilities) | facility_id, name, prefecture, city, contract_plan, api_endpoint, created_at |
ケースワーカー(case_workers) | worker_id, facility_id, name, role, login_id, password_hash, last_login_at |
申請者(applicants) | applicant_id, facility_id, name_masked, birth_date, case_status, created_at |
面談記録(interviews) | interview_id, applicant_id, worker_id, transcript_text, audio_url, interview_date |
抽出属性(extracted_attributes) | attribute_id, interview_id, category, value, confidence_score |
照会判定(referral_decisions) | decision_id, applicant_id, interview_id, risk_score, recommended_action, final_decision, decision_reason, decided_by, decided_at |
照会文書(referral_documents) | document_id, decision_id, document_type, content_text, generated_at, sent_status |
監査ログ(audit_logs) | log_id, facility_id, worker_id, action_type, target_id, detail, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 面談ヒアリング入力画面 |
| 3 | リスクスコア判定結果画面 |
| 4 | 照会文書ドラフト編集画面 |
| 5 | 判断記録簿一覧画面 |
| 6 | 申請者向けチャット画面 |
| 7 | 自治体管理ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWSセキュアクラウド - 自治体クローズド網要件への対応 |
| 2 | OpenAI API - 面談内容から意向・リスク要因を抽出 |
| 3 | Whisper API - 面談音声のテキスト化に利用 |
| 4 | Python/FastAPI - スコアリング・文書生成APIの実装基盤 |
| 5 | PostgreSQL - センシティブ情報を暗号化して保存 |
| 6 | React - タブレット操作前提のUI構築 |
| 7 | Auth0/自治体LDAP連携 - 職員認証とアクセス権限管理 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上（月間停止時間3.6時間以内）を目安に、面談中の障害時は紙運用へ即時切替できる設計とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報は自治体内クローズド環境で保管、通信はTLS1.3、保存データはAES-256で暗号化、アクセスログは5年間保持 |
| 性能 | 性能: 面談中のAI推奨判断表示は入力完了後3秒以内に返却、1事務所あたり最大30ケースワーカーの同時接続に対応 |
| 運用 | 運用: 厚労省通知改定時は法務担当が48時間以内にルールベースへ反映、月次でモデル精度レビューを実施 |
| データ保持 | データ保持: 面談記録・判断根拠は生活保護法運用上の必要に応じ最長7年間保存し、外部提供は匿名加工後に限定 |
| バックアップ | バックアップ: 日次バックアップを取得し、災害時のRPOは24時間以内、RTOは4時間以内を目安とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 厚労省通知の要件をチェックリスト化し、数自治体のケースワーカーに実際の面談記録を使って手動でリスクスコアを判定してもらい、判断のばらつきと所要時間を検証する | ヒアリングの交通費と資料作成費程度で、システム開発費はかけない |
| ②最小システム | タブレット入力フォームとルールベースの判定ロジックのみのプロトタイプを構築し、パイロット自治体の面談で実際に使ってもらい記録の構造化と根拠提示の有用性を検証する | 外注または副業エンジニアへの委託で数か月分の開発費が中心 |
| ③本開発 | 自然言語処理による面談記録の自動構造化、機械学習によるスコアリング、照会文書・記録簿の自動生成、既存生活保護システムとのAPI連携を実装し、複数自治体での本番運用に対応する | 外部委託または正社員エンジニアの採用を含む中規模の投資が必要 |
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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 |
|---|---|---|
| 福祉事務所の生活保護担当課長・査察指導員（市区町村福祉事務所） | 現場の扶養照会運用実態と導入決裁権限を持つため最優先で会うべき相手 | 全国知事会・市長会経由の紹介、または自治体福祉部局への直接アポイント申込 |
| 元ケースワーカー・社会福祉士（社会福祉士会所属） | 現場感覚に基づくAIロジック監修とパイロット自治体紹介の橋渡し役になるため | 日本社会福祉士会の研修会・勉強会に参加し個別に接触する |
| 厚生労働省社会・援護局保護課の担当者 | 扶養照会通知の解釈と運用弾力化の最新方針を直接確認するため | 自治体経由での照会、または保護課主催の意見交換会・パブコメ窓口を利用 |
| 生活保護業務システムベンダーの営業・企画担当（既存基幹システム提供社） | API連携方式とOEM販売代理の実現可能性を早期に見極めるため | 自治体向けIT展示会（自治体総合フェア等）や既存人脈からの紹介 |
| DV被害者支援NPOの相談員責任者・弁護士会貧困問題対策委員会担当者 | 申請者の心理的ハードルや連携APIの実務要件を具体化するため | 日弁連貧困問題対策本部やNPO法人への問い合わせ窓口から面談依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 福祉事務所・自治体福祉部局への直接提案 | 生活保護担当課の課長・査察指導員に「厚労省通知の運用を標準化し監査対応の負担を下げるツールの実証パイロットをご一緒できないか」と持ちかけ、無償トライアルを提案する |
| 既存生活保護システムベンダーとの協業 | NEC・富士通等の担当者に「既存システムに扶養照会判定機能を追加したいという声はないか」と聞き、API連携での共同提案の枠組みを打診する |
| 社会福祉士会・ケースワーカー向け研修会 | 都道府県社会福祉士会や全国社会福祉協議会の研修会に登壇し「扶養照会の判断負担を減らす実証事業への参加自治体を探している」と直接呼びかける |
| DV支援NPO・弁護士会からの紹介 | つくろい東京ファンド等の支援団体や弁護士会の生活保護担当部会に「照会控えの判断根拠を残せる仕組みを一緒に検証したい」と相談し、連携先自治体の紹介を依頼する |
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（旧・新創業融資制度） | 法人設立から間もない代表者（実質的な創業者） | 自治体向けSaaSは受注から開発・導入まで先行費用がかさむため、運転資金の融資（合計 680万円 の想定）で着金までのつなぎ資金を確保できる候補になる |
| 信用保証協会の制度融資（創業関連保証） | 創業初期で自己資金に対して借入余力を増やしたい法人 | 公庫融資と併用することで、自治体との契約が固まる前の開発フェーズでも資金繰りの余力を持たせられる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業して間もない中小企業・法人 | 自治体向けの営業活動費や人件費の一部を助成対象にできる可能性があり、初期の営業体制構築の補助になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会・商工会議所の管轄地域で事業を営む小規模事業者 | 自治体向け提案資料の作成、展示会・研修会への出展、営業用ウェブサイト整備など販路開拓費用の一部をカバーできる候補になる |
| IT導入補助金 | 業務効率化のためにITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社のセキュアなクラウド開発環境や社内業務システムの整備費用の一部に活用できる可能性がある（提供側システムの直接開発費とは別枠での検討） |
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。
この領域に取り組む仲間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表示です