Who（誰が）
従業員50〜3,000人規模の企業の人事部門・給与計算部門、および勤怠管理SaaSベンダーや社労士事務所
対象とする社会課題：実態と乖離した通勤手当・在宅勤務手当が企業コストと従業員不公平感を生んでいる
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。
多くの企業では通勤手当や在宅手当がExcelと申請書ベースで管理され、実際の出社実態との突合はほとんど行われていない。出社していない日の定期代が支給され続ける一方、在宅勤務者の負担は手当額を上回ることも多く、コストと不公平感が同時に積み上がっている。ツウキンAIは実データをもとに手当を自動で最適化し、人事の負担と従業員の不満の両方を軽くする。
※ 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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ツウキンAIは、企業の人事担当者が勤怠システムや交通系ICカード履歴、在宅勤務申請データをAPI連携するだけで、従業員一人ひとりの実際の出社日数と手当支給額のズレをAIが自動算出するSaaSです。
従業員はチャットボット型UIで『先月の通勤手当、実態と3,200円ズレています』といった通知を受け取り、経路変更や在宅比率を対話形式で申告修正できます。人事担当者は部署別・個人別の手当過不足額や制度変更時の影響予測をダッシュボードで確認し、定期代実費型・日額精算型・ハイブリッド型など複数の制度案からAIが提示するコストと満足度予測スコアを比較しながら、数クリックで新制度を給与システムに反映できます。従来数ヶ月かかっていた手当制度改定を最短2週間に短縮します。
多くの企業では通勤手当を「定期券代の実費支給」、在宅勤務手当を「一律月3,000〜5,000円」といった画一的なルールで設計しており、週2日出社・週3日在宅のようなハイブリッド勤務者の実態を反映できていない。
従業員300人規模の企業では年間通勤手当支給額が平均で3,000万円前後にのぼるが、人事担当者はExcelと申請書ベースで管理しており、実際の出社日数やICカード履歴との突合はほとんど行われていない。その結果、出社していない日の定期代を支給し続けるケースや、逆に在宅手当が実態の光熱費・通信費増加を下回り従業員の不満につながるケースが常態化している。人事部門は月次の給与締め作業に追われ、手当制度の見直しは「面倒でリスクが高い」として先送りされがちである。従業員数100人以上の企業のうち約7割が過去3年間手当制度を見直していないという調査結果もあり、制度疲労が放置されたままコストと不公平感が積み上がっている。
予測モデルがICカード履歴・入退館ログ・在宅勤務申請から個人ごとの実出社率を推計し、過去6ヶ月の変動パターンから翌月の出社日数を予測する。
自然言語対話AIが従業員からの経路変更・在宅比率申告をチャット形式で受け付け、申請内容の妥当性を自動チェックする。最適化アルゴリズムが人件費予算制約の中で「支給総額」「従業員満足度予測」「不公平感指数」を多目的最適化し、複数の手当制度案をスコアリングして人事担当者に提示する。異常検知AIが定期代の不正申請や長期間出社実態のない高額支給ケースを自動フラグ化し、監査工数を削減する。
人事部は勤怠システム・交通系ICカード履歴・在宅勤務申請データをAPI経由でツウキンAIに連携するだけで、AIが従業員ごとの実出社日数・経路・在宅日の光熱費相場データを解析し、最適な手当水準を自動算出する。
従業員はチャットボット型UIで「先月の通勤手当、実態と3,200円ズレています」といった通知を受け取り、対話形式で経路変更や在宅比率の申告を修正できる。人事担当者向けダッシュボードでは、部署別・個人別の手当過不足額、年間コスト削減シミュレーション、制度変更時の影響予測がグラフで可視化される。制度改定案は複数パターン(定期代実費型/日額精算型/ハイブリッド型)をAIがシミュレーションし、総コストと従業員満足度予測スコアを比較提示する。人事はAIが提示した推奨案をベースに数クリックで新制度を給与システムに反映でき、従来数ヶ月かかっていた制度改定プロセスを最短2週間に短縮できる。
| 出社実態と乖離した定期代の過払い（従業員300人、平均乖離想定） | 年間300万〜500万円程度 |
| 人事担当者のExcel突合・申請書チェック工数（月20時間×時給換算） | 年間60万円程度 |
| 在宅手当不足による従業員不満・離職リスク（離職1人あたり採用コスト換算） | 年間100万〜300万円程度 |
| 手当制度見直しのための外部コンサル依頼（数ヶ月がかりのスポット契約） | 1回あたり300万〜500万円程度 |
| 月額SaaS利用料（従業員300人×月300円想定） | 月9万円（年間108万円） |
| コスト削減成果報酬（初年度のみ、削減額の10〜15%） | 年間30万〜75万円程度（削減額300万〜500万円想定時） |
| 制度設計コンサルティング（初期導入時のスポット契約） | 初期50万〜100万円 |
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従業員300人規模の企業では年間通勤手当支給額が平均3,000万円前後にのぼるが、多くの人事担当者はExcelと紙の申請書ベースで管理しており、実出社日数やICカード履歴との突合はほとんど行われていない。
その結果、出社していない日の定期代を支給し続けるケースや、在宅手当が実態の光熱費増加を下回り従業員が不満を抱くケースが常態化している。従業員100人以上の企業の約7割が過去3年間手当制度を見直していないという調査結果もあり、月次締め作業に追われる人事部門にとって制度見直しは『面倒でリスクが高い』ため先送りされ続けている。この放置された制度疲労がコストと不公平感を積み上げているため、実態データに基づく自動算出と改定支援の仕組みが必要とされている。
MVP開発は要件が流動的でAIモデルの精度検証を繰り返しながら進める必要があるため準委任契約が適しており、特に実出社率推計エンジンと最適化アルゴリズム部分は仕様確定前の試行錯誤を前提に契約すべきです。
一方、給与システム連携用データ出力やダッシュボードUIなど仕様が固まりやすい部分は請負契約で範囲と納期を明確にする方が発注側のコスト管理がしやすくなります。個人情報保護法対応やISMS/Pマーク取得に関わる部分は、責任分界点を契約書に明記し、データ漏洩時の損害賠償上限や監査対応義務を具体的に定める必要があります。パイロット企業3社での実証実験フェーズは仕様変更が頻発する前提で準委任とし、正式版仕様確定後の量産開発から請負に切り替える段階契約が現実的です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員50〜3,000人規模企業の人事部門・給与計算担当者（制度設計・日次運用を行う） |
| セカンダリ | 一般従業員（チャットボットUIで経路・在宅比率を申告し、通知を受け取る利用者） |
| 管理 | システム管理者およびカスタマーサクセス担当（API連携設定、権限管理、導入企業ごとのマスタ設定を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 勤怠・ICカード・在宅申請データ連携 | 勤怠システム・ICカード履歴・在宅申請データをAPI経由で受信→形式変換→統合データベースに格納 |
| 実出社率推計AI | 入退館ログ・ICカード履歴→機械学習モデルで解析→従業員別の実出社率を算出 |
| 翌月出社日数予測AI | 過去6ヶ月の出社パターンデータ→時系列予測モデルで解析→翌月の個人別出社日数を予測 |
| チャット対話型申告UI | 従業員が経路変更・在宅比率をチャットで入力→自然言語処理で解析→申告内容を確定登録 |
| 申請妥当性自動チェック | 経路変更・在宅申告データ→既存経路データベースと照合→妥当性判定結果を返却 |
| 多目的最適化制度提案 | 予算制約・満足度予測・不公平感指数→最適化アルゴリズムで演算→複数制度案をスコア付き提示 |
| 異常検知・不正申請フラグ化 | 定期代申請・出社実績データ→異常検知モデルで解析→不正疑いケースを自動フラグ表示 |
| 人事向け過不足額ダッシュボード | 部署別・個人別手当データ→集計処理→過不足額グラフを画面表示 |
| コスト削減シミュレーション | 現行手当制度パラメータ→AIが複数シナリオ演算→年間削減額予測を出力 |
| 制度改定案比較提示 | 定期代実費型・日額精算型・ハイブリッド型条件→AIが総コストと満足度予測を算出→比較表を提示 |
| 給与システム連携反映 | 人事が承認した新制度案→給与システムAPIへ送信→手当額を自動更新 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, employee_count, contract_plan, contract_start_date |
employees | employee_id, company_id, department, hire_date, home_address, work_style_type |
attendance_logs | log_id, employee_id, log_date, ic_card_entry_time, ic_card_exit_time, office_location |
remote_work_applications | application_id, employee_id, apply_date, remote_ratio, status, approved_by |
commute_routes | route_id, employee_id, route_name, teiki_amount, distance_km, transport_type |
allowance_calculations | calc_id, employee_id, target_month, actual_commute_days, calculated_amount, actual_paid_amount, diff_amount |
allowance_policies | policy_id, company_id, policy_type, base_amount, calculation_rule, effective_date |
anomaly_flags | flag_id, employee_id, flag_type, detected_date, risk_score, review_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・企業選択画面 |
| 2 | 人事ダッシュボード |
| 3 | 個人手当詳細画面 |
| 4 | チャットボット申告画面 |
| 5 | 制度シミュレーション画面 |
| 6 | 異常検知アラート一覧 |
| 7 | API連携設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(インフラ、スケーラビリティ確保) |
| 2 | Python/FastAPI(AI処理とAPI開発の効率化) |
| 3 | React/TypeScript(型安全なフロント開発) |
| 4 | PostgreSQL(手当・勤怠データの正規化管理) |
| 5 | LangChain+OpenAI API(対話型申告UI構築) |
| 6 | Apache Airflow(勤怠・IC履歴のバッチ連携) |
| 7 | Auth0(企業別アクセス権限・認証管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月次給与締め日を含む稼働率99.9%以上(年間停止8.7時間以内)を目標とする |
| 性能 | 性能: ダッシュボード表示・API応答時間を3秒以内、従業員1万人規模のバッチ処理を深夜2時間枠内で完了させる想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS(ISO27001)およびPマーク認証を導入1年目までに取得し、通勤・在宅データは全て暗号化(AES-256)して保存する |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 個人識別情報は分析用途では匿名化・仮名化処理を行い、生データへのアクセスは人事担当者権限のみに限定する |
| バックアップ・復旧 | バックアップ・復旧: データバックアップを日次で実施し、障害発生時のRPO(目標復旧時点)1時間・RTO(目標復旧時間)4時間以内を目安とする |
| 監査ログ | 監査ログ: 手当変更・申請承認・データ連携の操作履歴を全件5年間保持し、労基署対応・社内監査に対応できる状態を維持する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業から出社記録や交通費申請のExcelデータを預かり、手作業で実出社日数と支給額のズレを集計し、レポートとして人事担当者に提示して反応を確かめる | 自分の作業時間と交通費程度で、外部発注は発生させない水準 |
| ②最小システム | ICカード履歴や勤怠データをCSVでアップロードすると、部署別・個人別の手当過不足額を簡易ダッシュボードで表示する仕組みを作り、複数社で使ってもらえるか確かめる | 外注で数か月分の開発費と、クラウドの利用料程度 |
| ③本開発 | 勤怠SaaSとのAPI連携、AIによる複数制度案のシミュレーション、チャットボット型の従業員対応まで実装し、正式版として複数社に提供できる状態にする | エンジニア・データサイエンティストの人件費を含む本格的な開発費と、ISMS等の認証取得費用がかかる水準 |
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。
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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……
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 |
|---|---|---|
| 従業員300〜1000人規模企業の人事部長・労務担当役員 | 手当制度の課題感とAI活用への抵抗感を直接把握するため | 経営者向け勉強会や人事担当者向けセミナー、知人紹介経由で接触 |
| 勤怠管理SaaS(奉行クラウド、ジョブカン、KING OF TIME等)のアライアンス担当者 | API連携の実現可否と間接販売チャネル構築の可能性を確認するため | 各社のパートナープログラム窓口に問い合わせ、展示会で名刺交換 |
| 社労士事務所の代表社労士(労務コンサル系) | 就業規則変更・不利益変更対応の実務知見と紹介販売ルートを得るため | 全国社会保険労務士会連合会の名簿や労務士向け勉強会経由で紹介依頼 |
| 交通系ICカードデータ提供事業者(JR東日本メカトロニクス等)の法人営業担当 | 個人の乗車履歴データ提供の条件・API仕様・費用感を確認するため | 各社法人向けデータ提供サービスの問い合わせフォームから連絡 |
| 個人情報保護・労働法に詳しい弁護士 | 位置情報・勤怠データ取扱いの適法性と不利益変更リスクを事前確認するため | IT・労務分野に強い法律事務所へスポット相談を申し込む |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社労士事務所への個別訪問 | 「手当制度の見直しを月次で自動化できる仕組みを作っています。顧問先の中で通勤手当の実態と支給がズレていそうな企業を1社ご紹介いただけませんか」と具体的に依頼する |
| 人事労務SaaSベンダーの担当者への個別打診 | アライアンス契約の前段として「御社の顧客企業で手当制度の見直しに困っている人事部門があれば、無料でヒアリングさせてもらえないか」と個人的なつながりから依頼する |
| 中小企業の人事担当者が集まる勉強会・交流会 | ハイブリッド勤務下の手当設計をテーマにした勉強会で「実際どう手当を設計しているか教えてほしい」と聞き役に回り、後日ヒアリング依頼につなげる |
| X（旧Twitter）・noteでの実態調査発信 | 「通勤手当と実出社日数のズレを調べています」という調査記事を発信し、コメントやDMで反応した人事担当者に個別インタビューを依頼する |
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 新創業融資制度（新規開業資金） | 法人設立からまだ実績の少ない創業者（無担保・無保証人での利用を想定） | 自己資金100万円に対して、開発人件費やAPI連携費など先行費用に充てる運転資金として、融資合計500万円の枠を活用できる候補になる |
| 信用保証協会 創業関連保証（制度融資） | 創業前後の法人・個人事業主で、金融機関からの借入に保証を付けたい事業者 | 公庫融資に加えて地方銀行・信用金庫からの追加調達を狙う場合の後ろ盾になり、AIモデル開発など先行投資の資金繰りを補強できる |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業・個人事業主 | 広告費・人件費・専門家活用費などの一部が助成対象になりうるため、パイロット企業への提案資料作成や社労士連携の立ち上げ費用に使える候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金（商工会議所・商工会が窓口） | 小規模事業者（従業員規模の要件あり） | ダッシュボードの紹介サイト構築や展示会出展など販路開拓の費用の一部を補助対象にできる可能性があり、最初の10社獲得のための情報発信費用に活用できる |
| 特定創業支援等事業（各自治体の創業支援事業計画に基づく認定制度） | 自治体の窓口（商工課・産業振興センター等）で創業計画の相談・支援を受ける創業者 | 認定を受けると法人設立時の登録免許税の減免など創業初期コストの軽減が期待でき、自己資金100万円での法人設立時の負担を抑えられる |
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。
労働・雇用領域の創業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。順位や人気度を保証するものではありません。