Who（誰が）
従業員300〜3000人規模企業の人事・コンプライアンス部門担当者、社労士事務所、EAP事業者を主要な利用者・提携先とする
対象とする社会課題：パワハラ通報が埋もれ、対応が遅れる企業の内部通報機能不全
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。
内部通報窓口は9割超の企業にあるのに、機能していると感じる従業員は半数に届かない。担当者は総務や人事の兼務で、法務も心理も専門外のまま、月に何十件もの相談の中から重大案件を見極めている。見逃された一件が、休職や退職、訴訟にまで発展してから初めて重大さに気づく。埋もれさせない仕組みを、最初から組み込んでおく必要がある。
※ 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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Hearestは、従業員300〜3000人規模の企業が抱える「内部通報が埋もれて対応が遅れる」問題を解決するAI通報エスカレーションSaaSです。
従業員は既存のメール・チャットボット・匿名フォームから相談を送るだけで、AIがパワハラ6類型への該当度と深刻度スコアを自動算出します。身体的危害や自殺リスクを示す語彙を検出した場合は24時間以内対応を促すアラートが人事責任者・産業医に即座に飛び、中程度以下の案件は過去事例とのパターンマッチングでヒアリング項目案や就業規則該当条項が自動生成されます。総務・人事の兼務担当者が主観で優先順位をつけていた状態から、ダッシュボードで深刻度順に案件が可視化され、対応期限超過をAIが自動督促する仕組みに変わり、月間数十件の相談の中から重大案件を見逃さない体制を構築します。
従業員300〜3000人規模の企業では内部通報窓口が総務・人事担当者の兼務で運営されることが多く、月間数十件届く相談メールやアンケート自由記述の中からパワハラ案件を人力で見極めきれていない。
厚労省調査では相談窓口を設置済みの企業は9割超だが、実際に機能していると回答した従業員は5割未満で、通報しても「放置された」と感じる被害者が多い。担当者は法務知識も心理的ケアの専門性も乏しいまま、深刻度の判断や優先順位付けを主観に頼っており、重大案件が軽微な相談に埋もれて対応が数週間〜数ヶ月遅れるケースが後を絶たない。結果として被害者の休職・退職、加害者の行為エスカレート、労基署への申告や訴訟に発展し、企業は損害賠償や採用ブランド毀損という形で高いコストを負う。中小企業では専任担当者を置く余力がなく、外部相談窓口も月次報告のみで即時性がないため、対応の空白期間が生じやすい。
自然言語処理モデル(大規模言語モデルをベースに社内文書でファインチューニング)が通報テキストを解析し、パワハラ類型分類と深刻度スコアリングを行う。
過去の対応履歴データを学習した予測モデルが「対応が長期化しやすい案件」を早期に検知し、優先度を再計算する。対話AIが被害者・通報者との一次受付チャットを担い、必要事項のヒアリングを自動化して担当者の初動工数を削減する。異常検知アルゴリズムが同一部署・同一加害者への複数通報の集中を検知し、組織的パワハラの兆候をパターンとして担当者に警告する。
従業員は既存のメール・チャットボット・匿名フォームのいずれかから相談を送信すると、まずAIが自然言語解析で内容を読み取り、パワハラ6類型(身体的攻撃・精神的攻撃・人間関係切り離し・過大要求・過小要求・個の侵害)への該当度と深刻度スコアを算出する。
深刻度が高い、または身体的危害・自殺リスクを示す語彙が検出された場合はAIが即座に人事責任者・産業医へ自動エスカレーションし、24時間以内の初動対応を促すアラートを送る。中程度以下の案件はAIが類似過去事例とのパターンマッチングを行い、対応テンプレート(ヒアリング項目案、就業規則該当条項)を自動生成して担当者の初動作業を支援する。担当者用ダッシュボードでは全案件が深刻度順に可視化され、対応期限超過をAIが自動で督促するため「埋もれ」が構造的に発生しない仕組みになる。被害者向けには一次対応としてAIチャットが受理確認と今後の流れの説明を24時間対応で行い、人が介入するまでの不安を軽減する。
| 重大化案件の弁護士相談・示談対応費用(1件あたり) | 年間100万〜300万円 |
| 被害者休職・退職に伴う採用代替コスト(1名あたり) | 年間150万〜400万円 |
| 労基署申告・訴訟対応の弁護士費用+賠償金 | 発生時500万〜2000万円 |
| 兼務担当者の相談対応にかかる残業代・工数コスト | 年間60万〜120万円(月10〜20時間の残業想定) |
| SaaS月額利用料(300〜1000名企業向け) | 月額15万円(年間180万円) |
| 外部通報窓口代行オプション | 月額5万円+超過対応従量課金(年間60万円〜) |
| 初期導入・データ移行支援費(初年度のみ) | 初期費用50万円 |
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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。
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従業員300〜3000人規模の企業では内部通報窓口の9割が設置済みだが、実際に機能していると感じる従業員は5割未満であり、総務・人事の兼務担当者が月間数十件の相談を法務・心理の専門知識なしに人力で優先順位付けしている実態がある。
重大なパワハラ案件が軽微な相談に埋もれて対応が数週間〜数ヶ月遅れ、被害者の休職・退職や加害者の行為エスカレートに発展し、企業は損害賠償や採用ブランド毀損という高コストを負っている。中小企業では専任担当者を置く余力がなく、外部相談窓口も月次報告のみで即時性がないため、対応の空白期間が構造的に生じている。この「埋もれ」と「初動遅延」を仕組みで防ぐシステムが必要とされている。
PoC開発期（0-6ヶ月）はAIモデルの精度検証を伴う試行的開発のため要件が固まりにくく、準委任契約で仕様変更に柔軟に対応できる体制が適している。
商用展開期のSaaS本体開発は機能要件が固まった段階で請負契約に切り替え、検収基準（適合率85%以上など)を明文化して発注することを推奨する。特にAI判定ロジックは「補助ツールであり最終判断は人が行う」という運用前提を仕様書・免責条項に明記し、誤検知時の責任範囲を発注前に顧問弁護士と確認しておく必要がある。データ移行支援やチューニング業務は個社ごとに作業量が変動するため、初期費用30万〜100万円の見積り根拠となる作業スコープを契約書に具体的に定義すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員300〜3000人規模企業の人事・コンプライアンス部門担当者（総務兼務含む） |
| セカンダリ | 通報・相談を行う従業員本人、産業医・顧問弁護士、社労士事務所の代行スタッフ |
| 管理 | Hearest運営側のカスタマーサクセス担当およびシステム管理者（モデル精度監視・権限設定管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| マルチチャネル通報受付機能 | メール・チャットボット・匿名フォーム・紙アンケートOCRからの入力→形式統一→通報レコードとしてDB登録 |
| AI自然言語解析・パワハラ6類型分類機能 | 通報テキスト→LLMファインチューニングモデルで解析→6類型ごとの該当度スコアを出力 |
| 深刻度スコアリング機能 | 通報テキストと類型スコア→危険語彙検出込みで深刻度を算出→0〜100点のスコアと根拠文言を出力 |
| 緊急自動エスカレーション機能 | 深刻度高判定または身体的危害・自殺リスク語彙検出→即時判定→人事責任者・産業医へ24時間以内対応アラート送信 |
| 過去事例パターンマッチング・対応テンプレート生成機能 | 中程度以下案件のテキスト→類似過去事例500件超と比較照合→ヒアリング項目案と該当就業規則条項を自動生成 |
| 対応期限自動督促機能 | 案件登録日時と対応ステータス→期限計算→期限超過案件を担当者へ自動督促通知 |
| 担当者ダッシュボード可視化機能 | 全案件データ→深刻度・期限順に並び替え→一覧画面で優先度可視化して表示 |
| 対話AI一次受付チャット機能 | 被害者・通報者からのチャット入力→24時間対応で受理確認と必要事項ヒアリング→今後の流れを自動回答 |
| 異常検知(組織的パワハラ兆候検知)機能 | 同一部署・同一加害者への通報履歴→統計的異常検知アルゴリズムで集中度分析→組織的兆候を担当者に警告表示 |
| 長期化予測・優先度再計算機能 | 過去の対応履歴データ→長期化予測モデルで滞留リスク推定→案件優先度を自動再計算しダッシュボード反映 |
| 外部通報窓口代行・研修レポート連携機能 | 代行スタッフの対応記録とAI分析結果→組織診断データに集計→年次研修レポートとして出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, employee_count, plan_type, contract_start_date, billing_status |
users | user_id, company_id, role, department, email_hash, created_at |
reports | report_id, company_id, channel, submitted_at, raw_text, is_anonymous, status |
ai_analysis | analysis_id, report_id, harassment_type, severity_score, risk_keywords, model_version, analyzed_at |
escalations | escalation_id, report_id, escalated_to, escalated_at, response_deadline, response_status |
case_history | case_id, report_id, action_taken, actor_id, action_at, notes |
chat_sessions | session_id, report_id, message_log, session_status, started_at, ended_at |
audit_logs | log_id, user_id, action_type, target_table, target_id, logged_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 通報受付フォーム画面 |
| 2 | AIチャット一次受付画面 |
| 3 | 担当者ダッシュボード |
| 4 | 案件詳細・対応履歴画面 |
| 5 | エスカレーション通知画面 |
| 6 | 組織診断レポート画面 |
| 7 | 企業契約・請求管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4系API（自然言語解析の精度確保のため） |
| 2 | Python/FastAPI（AI推論バックエンド構築が容易なため） |
| 3 | PostgreSQL（構造化データと監査ログの整合性確保） |
| 4 | AWS（暗号化・アクセス権限分離のIAM機能活用） |
| 5 | Next.js（ダッシュボードUIの開発速度重視） |
| 6 | Auth0（多要素認証と権限管理の実装工数削減） |
| 7 | Difyまたは類似LLMOps基盤（プロンプト運用管理の効率化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.9%を目標に24時間365日稼働、深刻度高アラートは受信後1分以内に配信 |
| 性能 | 性能: AI深刻度スコアリングは通報受信後3秒以内に結果を返す想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 通報データはAES-256で暗号化し、ロールベースアクセス制御で人事・産業医・代行スタッフの権限を分離 |
| 監査 | 監査: 第三者機関によるセキュリティ監査を年1回実施し、脆弱性診断結果を90日以内に対応完了 |
| バックアップ | バックアップ: データバックアップは日次実施、RPO24時間以内・RTO4時間以内を目安 |
| 拡張性 | 拡張性: 同時アクセス1000ユーザー、月間通報件数1万件規模まで性能劣化なく処理できる構成を想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 既存の相談メールやアンケート自由記述のサンプルを人手で6類型に分類し、深刻度の判断基準を仮説として言語化する。社労士や産業医に判断基準の妥当性を確認してもらう | ヒアリング交通費と資料作成の人件費のみ |
| ②最小システム | 既存のLLM APIを使い、通報テキストを入力すると類型分類と深刻度スコアを返す簡易ツールを構築し、パイロット企業数社で実データに対する精度を検証する | AI利用料と簡易開発の外注費が中心で、数か月分の小規模予算で収まる水準 |
| ③本開発 | ダッシュボード・自動エスカレーション通知・アクセス権限分離を備えた正式版SaaSを構築し、代理店網を通じた複数社同時導入に耐える基盤を整える | 外注開発で数か月分の予算規模を見込み、初期投資の大部分をここに充てる想定 |
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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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 |
|---|---|---|
| 従業員300〜3000人規模企業を顧客に持つ社労士事務所の代表社労士 | 内部通報窓口の実務課題とAI導入への抵抗感を直接把握できるため | 全国社会保険労務士会連合会の会員検索、または地域の社労士会セミナーで名刺交換 |
| 従業員1000人以上の上場企業のコンプライアンス部門長・人事担当役員 | 実際の予算決裁者であり、パイロット導入の意思決定権を持つため | 日本CHRO協会や労務系カンファレンス(HRカンファレンス等)での登壇・名刺交換 |
| ハラスメント案件を専門に扱う弁護士法人のパートナー弁護士 | AI生成テンプレートの法的リスク監修と弁護士監修オプションの提携先候補 | 日本労働弁護団や第一東京弁護士会の労働問題委員会経由で紹介依頼 |
| EAP(従業員支援プログラム)事業者の営業責任者 | 既存の外部相談窓口顧客への代理店販売チャネルを構築できるため | 日本EAP協会の会員一覧から中堅事業者に直接アプローチ |
| 産業医紹介プラットフォーム運営会社の事業開発担当者 | 深刻案件のエスカレーション先である産業医との連携体制構築に必須 | 産業医紹介大手(Mediplat、Doctor Trust等)の事業提携窓口へ問い合わせ |
| 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 | 顧問先に従業員100名以上の企業を持つ社労士に、内部通報の実運用の悩みをヒアリングさせてほしいと頼み、パイロット導入の紹介をお願いする |
| 産業医・EAP事業者との勉強会 | 産業医紹介プラットフォームに連絡し、ハラスメント対応の実務課題をテーマにした小規模勉強会を共催させてもらい、参加企業の人事担当者と直接話す |
| 人事・労務系のオンラインコミュニティ | 人事担当者が集まるFacebookグループやSlackコミュニティに参加し、内部通報の運用課題について実体験を尋ねる投稿をして個別に話を聞く |
| 既存の内部通報窓口代行業者への協業提案 | 月次報告のみで即時性がないと課題を抱える窓口代行業者に、AI一次分析レイヤーの共同提供を提案し、その顧客企業を紹介してもらう |
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） | 新たに事業を始める個人・法人の代表者 | 自己資金100万円に対して創業融資（運転資金枠）を組み合わせることで、AIモデル開発費や法人営業担当の人件費など立ち上げ期の資金繰りに充てられる。融資額は500万円の想定で、設備資金は別枠での申請も検討できる |
| 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 | 社労士事務所やEAP事業者への提案営業用のパンフレット制作、展示会出展、Webサイト改修など販路開拓費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 | 自社が提供するSaaS自体は対象外でも、社内の会計・労務クラウドツール導入や、顧客側の導入促進資料としての活用可能性を確認する価値がある |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 東京都内で創業予定または創業から間もない中小企業者 | 人件費・賃借料・専門家謝金など創業初期の運転費用の一部が助成対象となり得るため、代表1名体制からの立ち上げ資金を補う候補になる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的な製品・サービス開発に取り組む中小企業・小規模事業者 | パワハラ類型分類・深刻度スコアリングAIのモデル開発やファインチューニングにかかる外注費・クラウド利用料の一部を補助対象にできる可能性がある |
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。
労務・コンプライアンス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的な表示です。順位や数値を保証するものではありません。