Who（誰が）
全国の市区町村・都道府県庁職員、特に異動により業務を引き継ぐ担当者と後任者、および総務課・DX推進担当者
対象とする社会課題：自治体職員の異動による業務ノウハウの断絶と行政サービス品質の低下
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。
自治体職員は数年で異動し、そのたびに判断基準や例外対応のノウハウはA4数枚の引継書に押し込められて消えていく。福祉や戸籍のような住民の生活に直結する現場ほど、後任者は「聞ける先輩がいるか」に頼るしかない。業務プロセスそのものを構造化して残せる仕組みがあれば、担当者が変わっても住民対応の質は落ちずに済む。
※ 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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「引継AI」は、自治体職員の日常業務を専用チャットで記録するだけで、AIが業務フローを自動構造化し、異動時の引継書をドラフト生成するSaaSです。
例えば福祉課職員が生活保護の窓口対応を音声入力すると、AIが「誰が・いつ・何を・どう判断したか」を抽出し、フローチャート形式のナレッジカードを自動作成します。異動が決まれば過去ログから引継書ドラフトが自動生成され、前任者はチャットで質問に答えるだけで確定できます。後任者は着任後、対話型AIに「この申請の判断基準は？」と質問すれば根拠付きで即答が得られ、A4数枚と口頭30分の引継ぎに頼っていた状態から脱却できます。庁内グループウェア（LGWAN対応）と連携し、既存業務に追加負担なく組み込みます。
日本の地方自治体職員は原則2〜3年で異動するため、毎年約4月に全国で数十万人規模の担当替えが発生し、そのたびに業務ノウハウが引継書という数枚の紙・Wordファイルに圧縮され失われている。
ある市の福祉課職員は、前任者からA4で3枚の引継書と口頭説明30分のみで、年間200件の生活保護relatedの判断業務を引き継ぐケースも珍しくない。総務省の調査でも約7割の自治体が引継ぎの属人化を課題視しているが、業務フロー自体を可視化・構造化するツールがなく、結局は「聞ける先輩がいるか」に依存している。特に小規模自治体では専門職が1人しかいない部署も多く、退職・異動と同時にノウハウが消滅するリスクが高い。既存の文書管理システムは保存はできても、判断基準や例外対応、非公式な調整先といった暗黙知を構造化する機能を持たない。結果として住民対応のミス、処理遅延、二重手続きが毎年発生し、住民の行政不信にもつながっている。
自然言語処理AI（大規模言語モデルをファインチューニング）が日常業務ログ・メール・決裁文書から業務プロセスを自動抽出し構造化データに変換する。
対話型AIエージェントが後任者からの自然言語の質問に対し、蓄積されたナレッジベースを検索・要約して根拠付き回答を生成する（RAG構成）。予測モデルが過去の異動データと業務量データから引継ぎリスクの高い業務・職員を事前検知し、優先的な文書化を促す。さらに異常検知AIが判断のばらつきや処理遅延を統計的に解析し、業務改善提案をレポート自動生成する。
自治体職員は日常業務（申請処理、住民対応、内部決裁など）を専用チャットまたは既存の庁内システム連携画面から音声・テキストで簡易入力するだけで、AIが自動的に業務プロセス（誰が・いつ・何を・どう判断したか）を抽出し、フローチャート形式のナレッジカードに変換する。
異動が決まった際には、AIが過去の業務ログとナレッジカードを自動要約し、後任者向けの「業務プロセス引継書」をドラフト生成、前任者はチャットで質問対応するだけで確定できる。後任者は着任後、対話型AIアシスタントに「この申請の判断基準は？」「例外対応の事例は？」と自然言語で質問すると、蓄積されたナレッジベースから根拠付きで即答が得られる。さらにAIが過去の判断のばらつきや処理遅延パターンを解析し、業務改善提案を自動生成することで、単なる引継ぎツールを超えた業務標準化基盤として機能する。庁内グループウェア（LGWAN対応）とAPI連携し、既存業務フローに追加負担なく組み込める設計とする。
| 引継書作成・口頭引継ぎにかかる職員の人件費(1人あたり年2〜3日相当×時給換算) | 1自治体あたり年間 約80万円（職員50人が異動する規模を想定） |
| 判断ミス・二重手続きによる再処理・手戻り対応コスト | 1自治体あたり年間 約150万円の目安 |
| 住民からの問い合わせ・クレーム対応にかかる追加人件費 | 1自治体あたり年間 約60万円の目安 |
| 専門職1人体制部署でのノウハウ消失による業務停滞・外部委託対応費 | 退職・異動発生時に一時的に100万円〜200万円の目安 |
| SaaS利用料（職員500人規模） | 月額15万円（年間180万円） |
| 初期導入・データ移行支援費 | 初年度のみ 100万円〜200万円 |
| 業務改善コンサルティングオプション | 年額100万円〜 |
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地方自治体職員は2〜3年で異動するため、毎年4月に全国で数十万人規模の担当替えが発生するが、業務ノウハウはA4数枚の引継書と口頭説明30分程度に圧縮され失われている。
総務省調査でも約7割の自治体が引継ぎの属人化を課題視しているが、業務フローを可視化・構造化するツールが存在しない。特に小規模自治体では専門職が1人しかいない部署も多く、退職・異動と同時にノウハウが消滅し、住民対応のミスや処理遅延、二重手続きにつながっている。
Phase1のPoC～MVP開発は業務プロセス抽出AIの精度検証など探索的要素が強いため準委任契約が適する。
ただし精度80%達成というゴールは成果物確定が難しいため、工数課金としつつ検証レポート提出等のマイルストーンを契約書に明記すべきである。一方、LGWAN-ASP対応やISMAP登録取得など仕様が確定している基盤構築部分は請負契約で納期・成果物を明確化する。発注側は自治体特有の入札・予算年度制約を踏まえ、年度またぎの契約分割と検収基準（精度指標の測定方法）を事前に自治体側とも合意しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体職員（異動する前任者・着任する後任者、特に福祉課・住民課などの窓口担当） |
| セカンダリ | 課長・係長等の上長（承認者）、自治体DX推進担当者 |
| 管理 | 自治体情報システム部門の管理者、および提供企業側のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 音声・テキスト業務ログ入力 | 職員の音声/テキスト入力→音声認識・整形→業務ログとして時系列保存 |
| 業務プロセス自動抽出AI | 業務ログ・決裁文書→LLMで誰が何をどう判断したか抽出→構造化データ生成 |
| ナレッジカード自動生成 | 構造化データ→フローチャート形式に変換→ナレッジカードとして登録 |
| 引継書ドラフト自動生成 | 異動対象者のログ・カード群→AI要約→業務プロセス引継書ドラフト出力 |
| 前任者確定フロー | ドラフトへの前任者チャット回答→内容反映・修正→確定版引継書保存 |
| 対話型RAG質問応答 | 後任者の自然言語質問→ナレッジベース検索・要約→根拠付き回答表示 |
| 引継ぎリスク予測検知 | 異動データ・業務量データ→予測モデルで高リスク業務算出→優先文書化リスト出力 |
| 判断ばらつき異常検知 | 蓄積判断ログ→統計的異常検知解析→ばらつき・遅延パターン抽出 |
| 業務改善提案レポート生成 | 異常検知結果→AIが改善案を文章化→自治体向けレポートPDF出力 |
| 人間承認・修正フロー | AI抽出結果・回答案→上長/前任者が確認→承認済みナレッジとして確定 |
| 庁内グループウェア連携 | LGWAN庁内システムのイベント→API経由で業務ログ取得→本サービスDBに同期 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, prefecture, contract_plan, contract_start_date |
users | user_id, municipality_id, department_id, name, role, email, hire_date |
departments | department_id, municipality_id, name, business_category |
business_logs | log_id, user_id, department_id, input_type, raw_text, created_at, status |
knowledge_cards | card_id, log_id, title, flow_json, judgment_criteria, exception_cases, approved_by, approved_at |
handover_documents | doc_id, department_id, predecessor_id, successor_id, draft_text, status, confirmed_at |
qa_history | qa_id, user_id, question_text, answer_text, source_card_ids, resolved_flag, created_at |
improvement_reports | report_id, department_id, analysis_period, variance_summary, delay_summary, suggestion_text, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 業務入力チャット画面 |
| 3 | ナレッジカード一覧画面 |
| 4 | 引継書ドラフト確認画面 |
| 5 | AI対話質問画面 |
| 6 | 業務改善レポート画面 |
| 7 | 管理者設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Azure OpenAI Service（LGWAN接続実績とセキュリティ要件対応） |
| 2 | LangChain（RAG構成の実装工数削減） |
| 3 | PostgreSQL+pgvector（構造化データとベクトル検索の一体管理） |
| 4 | LGWAN-ASP（自治体庁内ネットワーク接続要件準拠） |
| 5 | Azure Kubernetes Service（ガバメントクラウド対応実績） |
| 6 | Whisper API（音声入力のテキスト化対応） |
| 7 | Auth0またはADFS連携（庁内既存認証基盤との統合） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: サービス稼働率99.5%以上（月間停止時間3.6時間以内）を目標とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: LGWAN-ASP準拠およびISMAP登録を導入1年以内に取得する想定 |
| 性能 | 性能: RAG質問応答の平均応答時間3秒以内、同時アクセス職員500人規模を想定 |
| データ保持 | データ保持: 業務ログ・ナレッジカードを最低5年間保存し、監査ログを別途1年保管 |
| 誤り耐性 | 誤り耐性: AI抽出結果は必ず人間承認を経てから正式データとして確定する運用とする |
| バックアップ | バックアップ: 日次自動バックアップ・遠隔地保管、RPO24時間・RTO8時間を目安とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | PoC自治体で既存の引継書・口頭説明を人力でヒアリングし、Excelやホワイトボードで業務フローを手作業で構造化してみせ、フローチャート化そのものに価値を感じてもらえるかを確かめる | 交通費と代表自身の人件費のみで、外部ツール利用料程度に収まる水準 |
| ②最小システム | LGWAN環境を想定しない社内検証用の環境で、チャット入力からAIが業務プロセスを抽出してナレッジカード化し、質問すると根拠付きで回答するRAGの試作を作り、後任者役の職員に実際に使ってもらう | AIのAPI利用料と、数週間分の外注開発費が中心 |
| ③本開発 | LGWAN-ASP対応・ISMAP登録を見据えたセキュリティ実装を行い、庁内グループウェアとのAPI連携を含む本番運用可能なシステムを構築する | 外注も含めて数か月分の開発費と、セキュリティ認証取得のための費用がかかる水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 人口5万人未満市町村の情報政策課・企画課のDX推進担当課長 | 小規模自治体が初期ターゲットであり、導入予算権限と現場課題感を持つため | 総務省・都道府県主催の自治体DX研修やセミナーに登壇・参加し名刺交換で接点構築 |
| 福祉課・住民課など異動負担が大きい現場の係長・課長級職員 | 引継ぎの当事者であり、実際の業務フローの痛みと入力負担の許容度を把握できるため | 既存の元行政職員顧問の人脈経由で紹介を依頼し、ヒアリング訪問を設定 |
| 総務省自治行政局地域情報政策室の地域情報化アドバイザー担当者 | 自治体ICT施策の方向性や実証事業(DX関連実証)の情報を得るため | 総務省の地域情報化アドバイザー派遣制度への登録・応募を通じて接触 |
| 地方自治体向けSIer（例：地域情報化推進企業）の自治体営業責任者 | 既存の自治体との取引関係を活用した代理店提携・共同提案のため | 自治体向けIT展示会（自治体総合フェアなど）でブース訪問し商談設定 |
| 都道府県庁のDX推進課・市町村支援課の担当者 | 都道府県単位の一括導入モデル構築や管内市町村への横展開紹介を得るため | 都道府県主催の市町村DX連絡会議に招待いただき事業説明の機会を依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 総務省・都道府県主催の自治体DX研修での実演 | 研修やセミナーの懇親時間に「無償PoCを2〜3自治体限定で募集しています」と直接声をかけ、名刺交換した担当者に後日改めて連絡する |
| 自治体職員である知人・元同僚への個別連絡 | 「異動の引継ぎで困っていることを15分だけ聞かせてほしい」と個別にメッセージを送り、業務内容には触れず現状の困りごとだけを聞かせてもらう |
| 地方創生コンサル・地域SIerとの提携 | 既存の自治体顧客を持つSIerやコンサルに「御社の顧客に無償PoCの共同提案をさせてほしい」と持ちかけ、同席の場を作ってもらう |
| 自治体職員向けオンラインコミュニティ・SNS | 自治体DX関連のFacebookグループやSlackコミュニティに「引継ぎの悩みを聞かせてください」と投稿し、反応があった人にDMでヒアリングの日程を依頼する |
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（または新規開業資金） | 税務署に開業届を出す前後の法人・個人事業主で、自己資金や事業計画を持つ創業者 | 自己資金100万円での法人設立直後に無担保・無保証で借りられる創業融資の代表的な制度で、この事業では運転資金として 800万円 の調達を想定できる |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業を予定している、または創業から5年未満の中小企業・個人事業主 | LGWAN対応開発やISMAP登録準備など創業初期の設備費・人件費の一部を助成対象にできる可能性があり、自己資金に上乗せする形で使える |
| NEDO シード期研究開発型スタートアップ支援事業（Deep Tech Startup支援, 通称STS） | AI・LLM等の技術的な研究開発要素を持つ創業初期のスタートアップ | 業務プロセス抽出AIやRAGの精度向上といった研究開発要素を含むPoC・モデル構築費の一部を対象にできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金（中小企業庁） | 常時使用する従業員数が少ない小規模事業者（創業直後の法人も対象になり得る） | 代表1名で動く創業初期に、展示会出展やDX研修での実演、営業用資料作成などの販路開拓費を補助対象にできる |
| 総務省 地域情報化アドバイザー派遣制度 | 自治体の情報化・DX推進を検討している市区町村 | 自社が直接受け取る資金ではないが、導入検討中の自治体に無償で専門家を派遣してもらえる制度で、営業・PoC先の自治体側の背中を押す材料として提案時に使える |
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。
自治体DXに取り組む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。