Who（誰が）
人口3万〜30万人規模の市区町村税務課・国保年金課・上下水道局職員、および将来的に導入自治体を買収したい自治体向け基幹系ベンダーや地銀グループ
対象とする社会課題：自治体の公金収納・滞納整理業務の非効率とノウハウ属人化
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。
人口5万人未満の自治体では、滞納整理を担うのは1〜2名。督促のタイミングも差押えの勘所も、その職員の経験だけが頼りで、異動や退職とともに失われていく。住民税や国保料の未回収は自治体の財政を圧迫し、職員は紙とExcelで疲弊し続ける。この事業は、属人化した判断を誰もが使える形にし、現場の負担と行政の損失を同時に減らすために必要だと考えている。
※ 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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「収納クラウドAI」は、自治体の税務課・国保課が抱える滞納整理業務をAIで支援するSaaSです。
職員が基幹収納システムから滞納者データ（税目・金額・滞納経過月数・接触履歴）をCSVでアップロードすると、AIが滞納者ごとに回収可能性スコアと最適な接触チャネル（電話・SMS・封書・訪問）を算出し、月次ダッシュボードに優先着手リストとして表示します。窓口では対話型AIチャットボットが24時間分納相談を受け付け、簡易案件はAIが完結、複雑案件のみ職員に引き継ぎます。財産調査では登記情報や給与照会結果をAIが自動構造化し、差押候補と優先順位をレポート化。ベテラン職員の経験に頼っていた督促業務が、誰でも同水準で回せる仕組みに変わります。
全国1,741自治体では住民税・国保料・水道料など数十種類の公金を課ごとに個別管理しており、収納率は自治体規模により85%〜98%と大きな差がある。
特に人口5万人未満の小規模自治体では専任の滞納整理担当が1〜2名しかおらず、督促状発送や財産調査を紙とExcelで行っているため、催告のタイミングが遅れ不納欠損（回収不能による損金処理）が毎年発生している。総務省調査では地方税の収入未済額は全国で年間約8,000億円規模にのぼり、その回収コストと職員の疲弊は慢性化している。滞納者ごとの生活状況や支払い能力は個人情報の壁で他部署・他自治体と共有されず、同一人物が複数の税目・複数自治体で滞納していても把握できないケースが多い。ベテラン職員の「差押えの勘所」は退職とともに失われ、新人職員が同水準の実務を行うには数年の経験が必要とされている。人口減少で職員数は今後10年で2〜3割減る見込みであり、現行の属人的運用は構造的に持続不可能である。
①予測モデルが滞納者の納付履歴・接触履歴・季節性から「回収可能性スコア」と「推奨接触チャネル・時期」を機械学習（勾配ブースティング系）で算出する。
②自然言語対話AI（LLMベースのチャットボット）が納付相談・分納申請の一次対応を行い、会話ログから生活困窮の兆候を検知して福祉部門連携が必要な案件を自動フラグする。③OCR・自然言語処理により登記情報や給与照会結果などの非構造データを自動構造化し、財産調査レポートを自動生成する。④最適化アルゴリズムが自治体全体・広域連携先を含めた督促リソース（職員稼働時間・郵送コスト）の配分を最適化し、回収額最大化と業務負荷平準化を同時に図る。
自治体の税務課・国保課職員が既存の基幹収納システムからCSVまたはAPI連携で滞納者データ（滞納税目・金額・経過月数・過去接触履歴）を本基盤にアップロードすると、AIが即座に滞納者ごとの回収可能性スコアと最適な接触チャネル（電話・SMS・封書・訪問）を提示する。
窓口では対話型AIチャットボットが滞納者からの分納相談や納付方法問い合わせを24時間受け付け、簡易な相談はAIが完結し、複雑案件のみ職員に引き継ぐ。財産調査業務は不動産登記・給与情報等の照会結果をAIが自動で読み取り、差押可能財産の候補と優先順位をレポート化する。複数自治体が同一基盤を利用することで、住民の広域転居や複数自治体での滞納状況をマッチングし、自治体間でのデータ照会を効率化する（本人同意・法令範囲内の情報連携に限定）。職員は月次ダッシュボードで滞納整理の進捗、回収見込額、担当者別の対応状況を一覧で把握し、優先着手すべき案件をAIの推奨リストから選ぶだけで業務が回る体験になる。
| 不納欠損額（人口12万人規模自治体の年間損金処理額の目安） | 年間約800万円〜1,500万円 |
| 督促状の郵送費・印刷費（紙運用によるロス込み） | 年間約200万円 |
| 滞納整理担当の時間外手当（電話・窓口対応、財産調査の手作業分） | 年間約150万円 |
| ベテラン退職に伴う新人育成コスト（OJT期間の生産性低下分） | 年間約100万円相当（担当者1名あたり） |
| 基本ライセンス（人口5〜20万人規模） | 月額20万円（年間240万円） |
| 広域連携オプション（1団体あたり） | 月額3万円（年間36万円） |
| 導入・カスタマイズ支援（初期費用、API連携構築・研修込み） | 初期費用150万円〜500万円（一括） |
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。
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人口5万人未満の自治体では滞納整理担当が1〜2名しかおらず、督促状の発送や財産調査を紙とExcelで行っているため催告のタイミングが遅れ、毎年不納欠損が発生している。
地方税の収入未済額は全国で年間約8,000億円規模にのぼり、回収コストと職員の疲弊が慢性化している。ベテラン職員が持つ「差押えの勘所」は退職とともに失われ、新人が同水準の実務を行うには数年を要する。人口減少で職員数は今後10年で2〜3割減る見込みであり、属人的な運用のままでは業務が立ち行かなくなる。
PoCフェーズ（0-6ヶ月）は仕様が固まっておらずAUC0.8達成という探索的な検証目標のため準委任契約が適する。
初期導入フェーズ以降、ISMAP認証対応やAPI連携部分など仕様が明確な機能開発は請負契約とし、成果物・検収基準（機能一覧・非機能要件・テスト合格基準）を発注時に明文化することが望ましい。自治体は仕様変更や追加要望が調達後に発生しやすいため、変更管理プロセス（追加見積り基準）を契約書に事前に盛り込む。個人情報を扱うため、委託先の再委託制限・セキュリティ監査条項・地方税法上の守秘義務条項を必ず契約に明記する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村の税務課・国保年金課・上下水道局の滞納整理担当職員（人口3〜30万人規模の自治体） |
| セカンダリ | 滞納者（住民）本人（チャットボットでの分納相談・納付方法問い合わせ利用者）、福祉部門職員（生活困窮フラグ連携先） |
| 管理 | 自治体側のシステム管理担当者（情報政策課等）およびベンダー側の基盤運用・セキュリティ管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 滞納者データ取込 | CSV/APIで滞納者データを受信→形式検証・正規化→統合DBへ格納 |
| 回収可能性スコア算出 | 納付・接触履歴を入力→勾配ブースティングで推論→スコアと推奨チャネル出力 |
| 推奨接触時期レコメンド | 季節性・経過月数を入力→時系列モデルで分析→最適接触時期を提示 |
| 納付相談チャットボット | 住民の質問文を入力→LLMが意図解析・回答生成→回答または職員引継ぎを出力 |
| 生活困窮兆候検知 | チャット会話ログを入力→NLPでキーワード・感情分析→福祉部門連携フラグを出力 |
| 財産調査レポート自動生成 | 登記・給与照会結果を入力→OCR/NLPで構造化→差押候補優先順位レポート出力 |
| 督促リソース最適配分 | 職員稼働・郵送コスト・案件件数を入力→最適化計算→配分案を出力 |
| 広域データ照会連携 | 本人同意済み滞納情報を入力→自治体間マッチング処理→他自治体滞納状況を照会結果として出力 |
| 月次進捗ダッシュボード | 回収実績・担当者対応状況を集計→可視化処理→月次レポート画面を出力 |
| 案件優先着手リスト提示 | スコア・期限データを入力→ランキング処理→AI推奨着手リストを出力 |
| 成果連動フィー精算 | 収納率改善実績データを入力→増収額算出ロジックで計算→年次精算明細を出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | 自治体ID, 自治体名, 人口区分, 契約プラン, 基幹システム種別 |
staff_users | 職員ID, 自治体ID, 氏名, 所属課, 権限区分, 最終ログイン日時 |
delinquents | 滞納者ID, 自治体ID, 氏名（暗号化）, 住所, 生年月日, 同意フラグ |
delinquent_cases | 案件ID, 滞納者ID, 税目区分, 滞納金額, 経過月数, ステータス |
contact_history | 履歴ID, 案件ID, 接触チャネル, 接触日時, 対応職員ID, 結果区分 |
recovery_scores | スコアID, 案件ID, 回収可能性スコア, 推奨チャネル, 算出日時, モデルバージョン |
asset_investigations | 調査ID, 案件ID, 財産種別, 照会結果テキスト, 差押優先度, 取得日 |
cross_municipal_queries | 照会ID, 照会元自治体ID, 照会先自治体ID, 滞納者ID, 同意取得日, 照会結果 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・自治体選択画面 |
| 2 | 収納状況ダッシュボード |
| 3 | 滞納者一覧・スコア表示 |
| 4 | 滞納案件詳細画面 |
| 5 | 財産調査レポート画面 |
| 6 | チャットボット対応履歴画面 |
| 7 | 広域連携照会申請画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（ISMAP対応・自治体調達要件を満たすため） |
| 2 | Python/LightGBM（回収可能性スコアの勾配ブースティング学習） |
| 3 | Azure OpenAI Service（自治体データ閉域網要件対応LLM） |
| 4 | AWS Textract（登記・給与照会書類のOCR構造化） |
| 5 | PostgreSQL（自治体別データ分離とRLS制御） |
| 6 | React/TypeScript（職員向けダッシュボードUI） |
| 7 | LGWAN接続オプション（自治体既存ネットワーク連携） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%以上（年間ダウンタイム約43時間以内）を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: スコア算出APIの応答時間は同時1,000リクエストでも平均2秒以内の目標 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP認証取得、通信・保存データはAES256相当で暗号化する想定 |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 自治体間連携は本人同意取得済みデータに限定し、アクセスログを5年間保存 |
| 拡張性 | 拡張性: 導入自治体数150団体時でも同時アクセス3,000職員規模に耐える設計目標 |
| 運用 | 運用: 障害時の一次復旧目標RTO4時間以内、バックアップはRPO24時間以内の想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力自治体1〜2団体から匿名化済みの滞納者データをExcelで受け取り、表計算とルールベースの手作業でスコアリングを模擬し、優先順位付けの有用性を職員に確認する | 交通費とヒアリング用の資料作成費のみ |
| ②最小システム | CSVアップロードと簡易な機械学習モデルによるスコア表示、月次ダッシュボードのみを備えた小規模なWebアプリを作り、実データでAUCなど精度を検証する | 外注または少人数チームで数か月分の開発費とクラウド利用料 |
| ③本開発 | チャットボット・OCR財産調査レポート・広域連携機能を含めた本番仕様に拡張し、ISMAP等のセキュリティ認証取得やLGWAN対応のネットワーク構成を整備する | 認証取得費用と開発チーム増員分の人件費を含む本格的な投資水準 |
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……
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 |
|---|---|---|
| 人口5〜20万人規模の市区町村・税務課または収納対策課の課長級職員 | 現場の滞納整理業務の実態とシステム調達プロセスを直接把握するため | 自治体DXセミナーや首長会議、地方税務協会の研究会経由で紹介を依頼する |
| 総務省地域力創造グループ 地域情報政策室の担当官 | 実証事業の補助金枠やモデル事業採択の可能性を確認するため | 総務省の地域情報化アドバイザー制度や公募説明会に参加し名刺交換する |
| 自治体向け基幹系システム中堅ベンダー（住民記録・税務パッケージ提供社）の事業企画担当 | API連携・代理店契約の実現可能性と競合関係の有無を確認するため | 自治体総合フェアや地方自治情報化推進フェア（J-LIS主催）のブースで接触する |
| 地方税法・個人情報保護法を専門とする弁護士（自治体法務経験者） | 広域データ連携スキームの適法性を初期段階で設計に組み込むため | 自治体法務学会や第二東京弁護士会の自治体法務研究部会経由で紹介依頼 |
| 元自治体徴収担当職員（退職者・徴収吏員経験者） | 差押え実務のノウハウをAIロジックとダッシュボード設計に反映するため | 地方税滞納整理機構OB会や自治体OB人材紹介会社経由で接触する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元同僚・知人経由での自治体職員紹介 | 税務課や国保課に知人がいる元同僚に「滞納整理の困りごとを聞かせてほしい、営業ではなくヒアリング」と頼み、1対1で話を聞く場を作ってもらう |
| 自治体向け展示会・情報システム関連イベント | 自治体職員が集まる展示会や地方自治体情報システム機構関連のイベントに出展し、名刺交換の場でPoC協力を打診する |
| 地方税滞納整理の勉強会・研究会 | 自治体職員向けの実務研究会に参加し、課題の実情を聞いた上で「無償でデータを見せてもらえないか」とPoC参加を依頼する |
| 基幹系ベンダーへの直接コンタクト | 地域情報化を手掛ける中堅ITベンダーの営業窓口に連絡し、「後付けの分析エンジンとして一緒に自治体に提案できないか」と代理店契約の可能性を相談する |
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（創業融資） | 法人設立から間もない代表者（自己資金要件あり） | 運転資金の融資枠として活用でき、500万円 を目安に自治体PoC期間の人件費・開発委託費に充当できる想定 |
| 信用保証協会 創業関連保証制度 | 創業後間もない中小企業・法人 | 公庫融資と組み合わせて追加の運転資金枠を確保する候補になる。無担保無保証人枠のため自己資金 100万円 でも申込しやすい |
| 中小企業庁 ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金 | システム開発・生産性向上投資を行う中小企業 | スコアリングモデルや財産調査レポート機能の開発費の一部を補助対象にできる可能性がある候補 |
| IPA 未踏IT人材発掘・育成事業 | AI・ソフトウェア分野の若手技術者・起業家 | 機械学習エンジニアの採用が難しい初期段階で、開発者本人が採択されれば技術検証費用の一部を賄える候補 |
| 総務省 デジタル田園都市国家構想推進交付金 | 自治体（企業は直接申請せず自治体側の予算として活用） | PoC先の自治体がこの交付金を使って導入予算を確保するケースがあり、営業提案時の資金源として案内できる候補 |
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。
行政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。
※ バッジは閲覧・お気に入り登録などの集計にもとづく相対的な表示です。