Who（誰が）
就労移行支援事業所・障害者就業・生活支援センターの支援員と、障害・病気により働き方が制限される求職者本人が主な利用者である
対象とする社会課題：障害・病気により働き方が制限される人への求職支援が、支援員の経験と手作業に依存し精度が低い
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。
全国の就労移行支援事業所では、支援員1人が20人以上の利用者を紙のアセスメント表と経験だけで担当し、配慮事項の確認に企業へ何度も電話をかける働き方が続いている。精神障害や発達障害など見えにくい制約を持つ人ほどマッチングは難しく、就職後1年以内に離職する人も少なくない。支援員の勘に頼らず、利用者一人ひとりの特性に合った職場に出会える仕組みが必要だと考えた。
※ 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650万円の申請資料も、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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就労移行支援事業所や障害者就業・生活支援センターの支援員が、利用者との面談内容（障害種別・等級・通院頻度・体力・希望条件・職歴）をシステムに入力すると、AIが自然言語処理で特性キーワードを自動抽出し、提携求人データベースと照合して『定着予測スコア』付きの候補職種・求人リストをダッシュボードに表示します。
支援員1人が20〜30人を紙のアセスメント表と経験則で担当していた状態から、スコア順に求人を絞り込みながら利用者と一緒に面談で確認する流れに変わります。利用者本人はチャットボットに希望条件や不安点を話すだけで、支援員のヒアリング負担を減らしつつ本人の生の声がデータに反映されます。応募・面接調整の記録もシステム上に残り、支援ノウハウが個人ではなく組織に蓄積される仕組みです。
全国に約3,900カ所ある就労移行支援事業所と337カ所の障害者就業・生活支援センターでは、支援員1人が20〜30人の利用者を担当し、障害特性・通院頻度・体力・スキルを踏まえた職種選定を紙のアセスメント表と経験則に頼って行っている。
既存の求人サイトやハローワークの求人データベースは障害配慮情報（通院配慮、勤務時間短縮、業務内容の細分化可否等）が乏しく、支援員が求人企業に個別に電話確認するなど属人的作業が発生している。結果として就労移行支援利用者の就職後1年以内離職率は約30%とされ、再アセスメントや再就職支援に多大な時間とコストがかかっている。支援員の高い離職率（福祉業界全体で年10%超）も加わり、ノウハウが組織に蓄積しにくいことが未解決の一因である。特に精神障害・発達障害・難病など「見えにくい制約」を持つ利用者は、マッチング難易度がさらに高い。
自然言語処理により面談記録・アセスメントシートから障害特性・配慮ニーズ・スキルを自動抽出し構造化する。
機械学習の予測モデルが過去のマッチング結果と定着データ（就労後3ヶ月・1年時点の在職状況）を学習し、求人ごとの定着可能性スコアを算出する。レコメンドエンジンが求人データベースと利用者プロファイルを最適化アルゴリズムで照合し、条件適合度が高い順に職種・求人を提示する。対話AIは利用者本人とのチャット・音声対話で追加ヒアリングを行い、支援員の負担軽減とデータ精度向上の両方を担う。
支援員が既存のアセスメント面談内容（障害種別・等級・通院頻度・体力・希望条件・職歴等）をシステムに入力すると、AIが自然言語処理でテキスト化された面談メモから特性キーワードを自動抽出する。
AIはこの特性データを、提携求人媒体・自治体求人・特別求人枠のデータベースと照合し、配慮事項の適合度と過去の定着実績から算出した「定着予測スコア」付きで候補職種・求人リストを提示する。利用者本人向けには対話AI（チャットボット）が希望条件や不安点を聞き取り、支援員のヒアリング負担を軽減しつつ本人の生の声を追加データとして反映する。支援員はダッシュボード上でスコア順に求人を確認し、面談で利用者と一緒に絞り込み、応募・面接調整までの記録もシステム上に残す仕組みとする。
| 支援員が求人企業へ個別電話確認する人件費（1人あたり月10件×30分、時給2,000円換算） | 年間約12万円（支援員1人あたり） |
| 早期離職者の再アセスメント・再就職支援にかかる工数（離職者1人あたり平均20時間、時給2,000円換算） | 年間約30万円（利用者25人中30%＝7〜8人離職と仮定した場合の合計） |
| 紙のアセスメント表・Excel管理による情報散逸で発生する引き継ぎ工数（支援員退職時の再ヒアリング） | 年間約20万円（支援員1名退職ごとの想定） |
| 就職後1年以内離職に伴う訓練等給付費・再訓練コストの機会損失（自治体・事業所負担分含む） | 利用者1人あたり年間約15万円の想定 |
| スタンダードプラン（利用者20人以下の事業所、月額固定3万円＋従量500円/人） | 月額約4万円（利用者20人の場合、年間約48万円） |
| スケールプラン（利用者20人超の事業所、月額固定5万円＋従量500円/人） | 月額約6.25万円（利用者25人の場合、年間約75万円） |
| 求人企業向け成功報酬プラン（採用成立時のみ課金） | 採用者年収の10〜15%（初期費用ゼロ、成約時のみ発生） |
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就労移行支援事業所の支援員は1人で20〜30人の利用者を担当し、障害特性や通院配慮を踏まえた職種選定を紙のアセスメント表と経験則だけで行っており、精神障害・発達障害など見えにくい制約を持つ利用者ほどマッチング難易度が高い。
求人サイトやハローワークのデータベースには通院配慮や勤務時間短縮といった配慮情報が乏しく、支援員が求人企業に個別に電話確認する属人的作業が常態化している。この結果、就職後1年以内離職率は約30%に達し、再アセスメントや再就職支援に多大な時間とコストがかかっている。支援員自身の離職率も年10%超と高く、ノウハウが個人に閉じたまま組織に蓄積されないことが根本課題である。
検証フェーズ（PoC・初期AIモデル構築）は要件が流動的なため準委任契約が適しており、面談データの構造化ルールや定着予測モデルの精度目標は途中で見直される前提で契約すべきである。
パイロット導入以降、MVP機能の範囲が確定した段階では請負契約に切り替え、scope_mustに記載の機能を成果物として明確に定義することを推奨する。発注時は定着予測スコアの精度基準（初期精度から+10ポイント等）を検収条件に含めず、努力目標として別途SLAやKPIレビュー会議で扱うよう契約書上で切り分ける必要がある。障害・病歴情報を扱うため、第三者機関監査や暗号化対応の責任分界点（開発会社側かクラウド事業者側か）を契約前に明文化しておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 就労移行支援事業所・障害者就業生活支援センターの支援員（1人あたり利用者20〜30人を担当） |
| セカンダリ | 就労移行支援の利用者本人、求人企業の障害者雇用担当者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当（導入支援・研修）、自治体担当者（レポート閲覧・カスタマイズ発注） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 面談メモ自動構造化機能 | 入力：面談テキスト→処理：NLPで障害特性・配慮ニーズを抽出→出力：構造化プロファイルデータ |
| 定着予測スコア算出機能 | 入力：利用者プロファイルと求人配慮情報→処理：学習済みモデルで定着可能性を推定→出力：0-100スコア |
| 求人レコメンド機能 | 入力：利用者プロファイルと求人DB→処理：適合度最適化アルゴリズムで照合→出力：スコア順求人リスト |
| 対話AIヒアリング機能 | 入力：利用者のチャット回答→処理：対話AIが追加質問し希望条件を聞取り→出力：追加特性データ |
| 求人配慮情報登録・検索機能 | 入力：企業の求人票と配慮項目→処理：テンプレートに沿って登録→出力：検索可能な求人配慮DB |
| 支援員ダッシュボード表示機能 | 入力：ログイン支援員ID→処理：担当利用者一覧とスコア求人を集計→出力：一覧画面表示 |
| 応募・面接調整記録管理機能 | 入力：応募状況・面接日程の入力→処理：ステータス更新と履歴保存→出力：進捗タイムライン |
| 基幹システムAPI連携機能 | 入力：利用者管理システムの利用者情報→処理：API経由でデータ同期→出力：重複入力なしの統合プロファイル |
| 採用成立検知・成功報酬計算機能 | 入力：内定・入社確定情報→処理：年収データから10〜15%を算出→出力：請求金額と請求書データ |
| 匿名化定着率レポート生成機能 | 入力：3ヶ月・1年時点の在職状況データ→処理：個人識別情報を除去し統計集計→出力：行政向けPDFレポート |
| 利用者・支援員アカウント権限管理機能 | 入力：管理者による登録・権限設定→処理：ロールベースでアクセス範囲を制御→出力：権限別ログイン画面 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users(利用者) | user_id, facility_id, 氏名, 生年月日, 障害種別, 障害等級, 通院頻度, 体力レベル, 希望職種, 希望勤務時間, 職歴, 登録日 |
staff(支援員) | staff_id, facility_id, 氏名, 役職, 担当利用者数, 入社日, 権限区分 |
facilities(事業所) | facility_id, 事業所名, 種別(就労移行/就業生活支援センター), 住所, 契約プラン, 契約開始日, 利用者数上限 |
assessments(面談記録) | assessment_id, user_id, staff_id, 面談日, 面談メモ本文, 抽出特性キーワード(JSON), 配慮ニーズ(JSON), 更新日 |
job_postings(求人) | job_id, 企業名, 職種, 業務内容, 配慮事項(通院配慮/時短/業務細分化等), 給与, 勤務地, 掲載媒体, 掲載日, ステータス |
matches(マッチング結果) | match_id, user_id, job_id, 定着予測スコア, 条件適合度スコア, 提示日, 応募有無, 内定有無, 支援員承認フラグ |
employment_records(就労定着記録) | record_id, user_id, job_id, 採用日, 3ヶ月時点在職状況, 1年時点在職状況, 離職理由, 記録更新日 |
chat_logs(対話AIログ) | chat_id, user_id, 発話内容, 発話種別(希望条件/不安点), 抽出データ(JSON), 対話日時 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 利用者一覧・検索画面 |
| 2 | 面談記録入力画面 |
| 3 | AIマッチング結果一覧画面 |
| 4 | 求人詳細・配慮情報画面 |
| 5 | 利用者向けチャットボット画面 |
| 6 | 定着状況追跡ダッシュボード |
| 7 | 事業所管理・契約設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(インフラ全般、社会福祉分野の可用性・監査要件に対応しやすい) |
| 2 | Python/spaCy(面談メモの自然言語処理・特性抽出に実績あり) |
| 3 | scikit-learn/LightGBM(定着予測スコアの機械学習モデル構築に適する) |
| 4 | PostgreSQL(構造化データと利用者機微情報を安全に管理) |
| 5 | Next.js(支援員向けダッシュボードのSPA構築、開発効率が高い) |
| 6 | Dialogflow/Rasa(利用者向け対話AIチャットボットの構築基盤) |
| 7 | AWS KMS+CloudHSM(障害者個人情報の暗号化・鍵管理で法対応) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性：稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム3.6時間以内）、障害通知は15分以内にSlack/メールで送信する |
| 性能 | 性能：ダッシュボードの求人リスト表示は入力から3秒以内、AIスコア算出は求人100件あたり10秒以内とする |
| セキュリティ | セキュリティ：障害・病歴情報はAES-256で暗号化保存し、通信はTLS1.2以上、年1回第三者機関の脆弱性診断を実施する |
| 個人情報保護 | 個人情報保護：個人情報保護法・障害者差別解消法に基づき、データ保持期間は最終利用後5年、以後自動削除する |
| 運用 | 運用：カスタマーサクセス担当が1事業所あたり月1回の利用状況レビューを実施し、問い合わせ対応は24時間以内に一次回答する |
| 拡張性 | 拡張性：導入事業所数300カ所・利用者数9,000人規模まで水平スケール可能な構成とし、ピーク時同時アクセス500セッションに対応する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 紙やExcelのアセスメント表を代表者が受け取り、手作業で求人と照合してスコア表を作って支援員に渡す。仕組み化せず需要と反応だけを確かめる | 交通費と印刷費程度、ほぼ持ち出しなしの水準 |
| ②最小システム | 入力フォームと簡易な条件マッチングロジック（AI未搭載またはルールベース）を作り、数事業所に実際に使ってもらいフィードバックを集める | 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用の水準 |
| ③本開発 | 自然言語処理による特性抽出、定着予測スコアの機械学習モデル、求人データベースとのAPI連携を実装し、複数事業所での本格運用に耐える設計にする | AIエンジニアの人件費と外部APIの利用料が中心で、初期投資の中でも大きな割合を占める水準 |
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……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 就労移行支援事業所の管理者・サービス管理責任者（PoC候補事業所） | 現場のアセスメント業務と職種選定の実態を直接把握できるため | 業界団体経由で紹介を依頼し、事業所へ訪問アポを取る |
| 障害者就業・生活支援センターのセンター長 | 圏域内の複数事業所・企業と連携しており広域導入の起点になるため | 自治体の障害福祉課経由で連絡先を照会し面談を申し込む |
| 障害者雇用に積極的な企業の人事部門・障害者雇用推進担当者 | 配慮情報を含む求人票ニーズと成功報酬モデルの受容性を確認するため | 障害者雇用優良企業表彰リストや経済団体人事部会経由で接点作り |
| 都道府県・市区町村の障害福祉課の担当職員 | 自治体向けカスタマイズ・データレポート販売の可能性と規制要件確認のため | 障害福祉課の代表窓口に電話し事業説明の面談を申し込む |
| 全国就労移行支援事業者連絡協議会等の業界団体役員 | 複数事業所への横展開と業界内の課題認識をすり合わせるため | 団体公式サイトの問い合わせフォームから資料添付で連絡する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 就労移行支援事業所の業界団体・連絡協議会 | 地域の就労移行支援事業所連絡会に参加し「支援員の業務負担を減らすツールを検証中なので、無料でお試しいただけないか」と相談する |
| 元同僚・知人の支援員への個別ヒアリング | 福祉業界に知人がいれば「マッチング業務の困りごとを聞かせてほしい、試作品を使ってもらえないか」と個別に依頼する |
| 福祉業界向けSNS・note発信 | 支援員の業務の大変さや現場課題を記事化して発信し、コメント欄やDMで「一度お話を伺いたい」と接触する |
| 自治体障害福祉課主催の勉強会・セミナー | 自治体の障害福祉課に企画を持ち込み、支援員向け勉強会で登壇させてもらい、終了後に個別相談の場を設ける |
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 | 法人設立後まもない代表者（創業者） | 運転資金の融資枠として想定しており、融資合計は650万円を見込む。設立から着金まで数か月かかるため早期申込みが前提 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者（創業初期の代表1名体制も対象になりうる） | 求人企業向けテンプレート作成やチラシ・営業資料など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（SaaS等）を導入・提供する中小企業・小規模事業者 | 支援機関向けダッシュボードや基幹システム連携部分の開発・導入費用の一部が対象になりうる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（通称：ものづくり補助金） | 新製品・新サービスの開発を行う中小企業・小規模事業者 | AIによる定着予測モデルなど、システムの本格開発フェーズの費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 自治体の創業助成事業（例：東京都中小企業振興公社 創業助成事業） | 都内等で創業予定・創業初期の中小企業者 | 自己資金100万円に加え、人件費・広告費など運営初期費用の補助を受けられる可能性がある |
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。
同じ社会課題に挑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。
※ バッジは閲覧・登録数などの自動集計にもとづく相対的な表示です。