Who（誰が）
買い手はHRSaaS企業、D&Iコンサルティング会社、社労士法人系BPO、人材・人事サービス大手などの事業会社が想定される
対象とする社会課題：社内文書・システムに残る性別欄や性別前提の呼称が、多様な従業員の心理的安全性と業務効率を損なっている
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。
就業規則や稟議書に残る「氏名（男・女）」「保護者様」といった表記は、誰かの違和感を放置したまま何年も残り続ける。総務・人事の担当者に悪意はなく、ただ手が回らないだけだ。全文書を人力で洗い出すには時間もコストも足りない。だからこそ、気づく仕組みそのものを届けたい。
※ 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。
上のボタンを押すと、InclusiveDoc AIの事業内容（検出ロジック・法令データベース・SaaS収益モデル）を読み込んだAIチャットが開き、その場で資料の素案を作成します。そのままダウンロードして社内共有や提出用に整えてお使いください。
※ 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。
InclusiveDoc AIは、人事・総務担当者が就業規則・稟議書・Web申込フォームなどのファイル（Word/PDF/Excel/HTML）をポータルにアップロードすると、AIが「氏名（男・女）」「保護者様」「新郎新婦」といった性別前提の表記を自動抽出し、法令リスク・社内規程矛盾・表現改善推奨の3段階で優先度付きの修正候補を提示するサービスです。
担当者はダッシュボード上でAIとチャットしながら『なぜ問題か』『代替案は何か』を確認し、一括承認・個別修正・却下をクリック操作で選べます。承認結果は人事システムへAPI連携で反映され、四半期ごとに再スキャンして改善進捗をレポート化します。数百箇所単位の点検が数週間で完了し、専門知識がない担当者でも着手できる状態を作ります。
従業員300人以上の企業でも、就業規則・稟議書・人事システムの入力フォームには「氏名（男・女）」「保護者様」「新郎新婦」など性別を前提とした表記が数百箇所単位で残存しているケースが多い。
総務・人事担当者はこれらを手作業で洗い出す時間的余裕がなく、多くの場合は「気づいた人が指摘した箇所だけ」修正される場当たり対応になっている。経済産業省のダイバーシティ経営調査でも、LGBTQ+当事者の約4割が「社内書式や呼称で違和感を覚えた経験がある」と回答しており、離職や心理的距離の一因となっている。一方で、全文書を人力でレビューするには数百万円規模の外部委託コストと数ヶ月の期間がかかり、中堅・中小企業では着手自体が困難である。法務・人事担当者は「どこから手をつければいいか分からない」「表現の是非を判断する専門知識がない」という悩みを抱えている。
自然言語処理（固有表現抽出・文脈分類モデル）により、文書中の性別欄・性別限定的呼称・非包摂的表現を検出し、法令データベース（男女雇用機会均等法、女性活躍推進法等）と照合してリスクスコアを算出する。
生成AI（LLM）が検出箇所ごとに「なぜ問題か」の説明文と複数の代替表現候補を生成し、担当者との対話型インターフェースで質問応答・言い換え提案の再生成に応じる。機械学習による優先度予測モデルが、修正インパクト（利用頻度・対象人数・法令リスク）を基に対応順位を自動算出し、担当者の意思決定を支援する。継続的な差分検知エンジンが新規文書・更新文書を定期スキャンし、再発防止のための通知を自動送信する。
人事・総務担当者が社内の稟議書・就業規則・Web申込フォーム・人事システムの入力項目データ（Word/PDF/Excel/HTML/API連携）をポータルにアップロードまたは連携登録する。
AIが文書内の性別欄・性別限定的呼称・binary前提の敬称（女史・○○君など）を自動抽出し、法令・ガイドライン・社内方針に照らした修正候補を3段階の優先度（法令リスク／社内規程矛盾／表現改善推奨）で提示する。担当者はダッシュボード上で候補を確認し、AIとチャットで「この表現はなぜ問題か」「代替案の候補は」を対話しながら一括承認・個別修正・却下を選択できる。承認された修正は既存の人事システムや文書管理システムへAPI経由で反映され、四半期ごとにAIが再スキャンして改善進捗をレポート化する。
| 外部コンサル・社労士事務所への全文書レビュー委託費 | 300万円〜500万円（一括依頼時） |
| 人事・総務担当者の手作業洗い出し工数（月20時間×2名×12ヶ月、時給3000円換算） | 約144万円/年 |
| LGBTQ+当事者の離職に伴う採用・教育コスト（1人あたり） | 約100万円/年・1名発生時 |
| 書式・呼称に起因するSNS炎上・苦情対応コスト（発生時の見積り） | 発生時200万円〜（レピュテーション損失含む想定） |
| 初期一括診断（従業員800人規模想定） | 80万円（一括） |
| 月額SaaS基本プラン（従業員500〜3000人未満）＋API連携2接続 | 月額14万円（基本10万円＋API2万円×2） |
| D&Iコンサルティング付帯サービス（規程改定支援・スポット） | 案件単位30万円〜50万円 |
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。
従業員300人規模の企業でも、就業規則や人事システムの入力フォームに性別前提の表記が数百箇所残存しているケースが多いが、総務・人事担当者はこれを手作業で洗い出す時間的余裕がなく、気づいた人が指摘した箇所だけ直す場当たり対応になっている。
全文書を外部委託でレビューすると数百万円・数ヶ月かかるため、中堅・中小企業では着手自体が困難である。経産省の調査でもLGBTQ+当事者の約4割が社内書式で違和感を覚えた経験があると回答しており、放置すれば離職や心理的距離の一因になる。担当者は「どこから手をつけるか」「表現の是非を判断する専門知識がない」という二重の悩みを抱えており、優先順位付きで機械的に洗い出す仕組みが必要である。
MVP開発は要件変更が多く発生する見込みのため準委任契約が適しており、特にNLPモデルの精度検証やUI改善は反復開発が前提になる。
一方、初期一括診断機能や人事SaaSとのAPI連携部分は仕様が固まりやすいため、機能単位で請求条件を明確にした請負契約に切り出すことも検討できる。発注時は検出精度（誤検知率15%以下等）を検収基準に含めるかどうかを事前に明確化し、精度保証を契約条件にする場合は基準データセットと測定方法を発注前に合意しておく必要がある。法令データベースの更新頻度・責任分界（開発会社かD&I顧問弁護士か）も契約書に明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 企業の人事部・総務部の担当者（文書アップロード、修正候補の確認・承認・却下を行う） |
| セカンダリ | 法務部・社労士・D&Iコンサルタント（法令リスクの最終判断、修正方針の監修を行う） |
| 管理 | InclusiveDoc AI運営側のカスタマーサクセス担当者（顧客企業のアカウント管理、検出精度のチューニング、法令データベース更新を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 文書一括アップロード・連携登録 | Word/PDF/Excel/HTML/API入力→形式判定・テキスト抽出→解析キューに登録 |
| 性別表現自動検出エンジン | 抽出テキスト→固有表現抽出・文脈分類モデルで性別欄/呼称を検出→該当箇所リスト出力 |
| 法令照合リスクスコアリング | 検出箇所→均等法・女性活躍推進法DBと照合→3段階リスクスコアを算出 |
| AI修正候補・説明文生成 | リスク箇所→LLMが問題理由と代替表現候補を生成→担当者向けに提示 |
| 対話型チャット相談機能 | 担当者の質問文→LLMが文脈参照し回答・再提案生成→チャット画面に返答 |
| 優先度自動算出モデル | 利用頻度・対象人数・リスク値→機械学習モデルで対応順位を算出→ダッシュボードに反映 |
| 承認・修正・却下ワークフロー | 候補一覧→担当者が一括/個別に承認・修正・却下を選択→承認結果をDB保存 |
| 外部システム反映API連携 | 承認済み修正データ→人事・文書管理システムAPIへ送信→反映結果を受信し記録 |
| 定期再スキャン・差分検知 | 四半期スケジュール起動→新規/更新文書を再解析→前回との差分を検出 |
| 改善進捗レポート生成 | 修正履歴・スキャン結果→集計処理→進捗レポート（PDF/CSV）を出力 |
| 人的資本開示支援レポート | D&I関連KPIデータ→開示様式テンプレートに整形→開示用ドラフトを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, employee_count, industry, plan_type, contract_start_date |
documents | document_id, company_id, file_type, source_system, upload_date, status |
detected_issues | issue_id, document_id, detected_text, issue_type, risk_level, priority_score |
suggested_corrections | correction_id, issue_id, suggestion_text, reason_text, generated_by_model_version |
approval_actions | action_id, correction_id, user_id, action_type, action_date, comment |
legal_reference_db | reference_id, law_name, clause_text, effective_date, category |
api_connections | connection_id, company_id, target_system, auth_token, sync_status, last_synced_at |
scan_reports | report_id, company_id, scan_date, total_issues, resolved_issues, improvement_rate |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード画面 |
| 2 | 文書アップロード画面 |
| 3 | 検出結果一覧画面 |
| 4 | 修正候補確認画面 |
| 5 | AIチャット対話画面 |
| 6 | API連携設定画面 |
| 7 | 進捗レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python（NLPモデル開発の標準言語） |
| 2 | spaCy（固有表現抽出の基盤ライブラリ） |
| 3 | OpenAI API（代替表現・説明文の生成用LLM） |
| 4 | PostgreSQL（文書・検出結果の構造化保存） |
| 5 | AWS S3（アップロード文書のセキュアな保管） |
| 6 | Elasticsearch（大量文書の全文検索・差分検知） |
| 7 | Auth0（企業別アクセス権限とSSO管理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基盤の月間稼働率99.5%以上を目標とし、計画停止は月1回2時間以内に収める |
| 性能 | 性能: 1000ページ規模の文書一括スキャンを平均30分以内で完了させる想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS（ISO27001）認証取得を1年目末までに完了し、人事データは保存時AES-256で暗号化 |
| セキュリティ | セキュリティ: オンプレミス連携オプションを提供し、社外送信不可の企業要件に対応 |
| 運用 | 運用: API連携先（HRMOS、SmartHR等）の仕様変更に対し2週間以内に追従対応する運用体制を維持 |
| 拡張性 | 拡張性: 文書処理件数が月1000件を超える顧客でも処理遅延を10%以内に抑える設計とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業の就業規則・稟議書のサンプルを人力とChatGPT等汎用LLMのプロンプトで洗い出し、検出できる表現の種類と担当者の反応を確かめる | 人件費相当のみ、外部発注なしで実施可能な水準 |
| ②最小システム | Word/PDFアップロード機能と検出結果一覧表示だけの簡易ダッシュボードを作り、優先度3段階の表示と担当者からの承認・却下フィードバック収集を確かめる | AI利用料と簡易開発の外注費で、小規模な受託開発1件分程度の水準 |
| ③本開発 | 人事SaaSとのAPI連携、対話型チャットによる代替表現提案、四半期再スキャン機能を実装し、複数企業での同時運用に耐える体制を構築する | エンジニア複数名体制での数か月にわたる開発費に相当する水準 |
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。
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……
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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……
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 |
|---|---|---|
| 従業員300〜1000人規模企業の人事部D&I推進担当者 | 検出精度のパイロット検証と現場ニーズの一次情報を得るため | 経産省ダイバーシティ経営調査回答企業やHRカンファレンスで接触 |
| SmartHR・HRMOS等人事SaaS企業のパートナーアライアンス担当者 | API連携と既存顧客基盤へのアクセス経路を確保するため | 各社公式パートナープログラム申込窓口から問い合わせ |
| 社会保険労務士法人の代表社労士（就業規則改定実務経験者） | 就業規則点検の専門監修と紹介チャネル構築のため | 都道府県社労士会の勉強会・研修会に参加し名刺交換 |
| JobRainbow等D&Iコンサルティング会社の事業開発責任者 | 顧客紹介と表現是非判断の監修体制を構築するため | D&I関連カンファレンス・企業向けセミナーで接触 |
| 経済産業省 経済産業政策局ダイバーシティ経営推進担当者 | 制度動向一次情報収集と実証事業・認定制度連携の可能性を探るため | 新・ダイバーシティ経営企業100選の説明会・意見交換会に参加 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 人事SaaSベンダーのパートナー窓口 | SmartHRやHRMOSの提携窓口に連絡し「API連携先として貴社ユーザーの人事文書点検課題を解決したい、既存顧客を数社ご紹介いただけないか」と依頼する |
| 社労士事務所への直接訪問・電話 | 顧問先企業の就業規則改定を担当する社労士に「規程の性別表記チェックを効率化するツールを一緒に検証したい」と伝え、試験導入先の紹介を頼む |
| D&Iコンサルティング会社（JobRainbow等）との連携 | D&I推進を支援するコンサル会社に「診断結果を貴社の提案資料に組み込みたい、共同で顧客企業に提案させてほしい」と持ちかける |
| 人的資本開示・くるみん認定関連セミナー | 人事担当者が集まるセミナーや勉強会に登壇・出展し「人的資本開示の準備として文書点検を試してみたい方はお声がけください」と告知する |
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 | 新たに事業を始める個人・法人（創業者本人の自己資金確認が前提） | 運転資金の当初融資として活用でき、この事業では融資額は500万円を前提に、法令データベース整備やパイロット企業向け検証費用に充てられる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会議所・商工会の管轄地域にある小規模事業者 | 初期のWebサイト・営業資料・展示会出展などの販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（ITベンダーとして登録する場合は提供側としての活用も検討可） | 自社のバックオフィス業務（契約管理・請求・顧客管理SaaS導入）の効率化に使えるほか、将来的にITベンダー登録を行えば販路拡大にもつながる |
| 東京都創業助成事業（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者 | 人件費・賃借料・広告費など創業初期の運営費の一部を助成対象にできる可能性があり、代表1名体制の期間の資金繰りを補強できる |
| 特定創業支援等事業（市区町村による認定制度） | 市区町村が実施する創業支援セミナー等を受講し認定を受けた創業者 | 認定を受けると法人設立時の登録免許税の減免などの優遇が受けられ、法人設立コストを抑えられる |
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。
D&I推進に取り組む起業家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。
※ バッジは閲覧・お気に入り登録などの実績にもとづく自動集計の相対表示です。