Who（誰が）
従業員50〜999人規模の企業の人事担当者と、提携する社労士事務所・人材紹介会社が主な利用者である
対象とする社会課題：定年後再雇用者の賃金と職務内容が不釣り合いで、モチベーションと戦力化が進まない
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。
定年後再雇用者の多くは、給料が4〜6割に下がっても仕事内容はほとんど変わらないまま働き続けている。中小企業の人事担当者は本人の経験と業務の対応関係を測る手段を持たず、感覚だけで処遇を決めているのが実情だ。このままでは働く意欲も戦力も失われていく。賃金と職務の妥当性を数値で示し、本人にも会社にも納得できる再雇用の形をつくる必要がある。
※ 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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従業員300人未満の中小企業を中心に、再雇用者の賃金は現役時の4〜6割に減るのに職務内容がほぼ変わらないという問題を、AIで解消するSaaSです。
人事担当者が対象者の職務経歴・評価・業務ログをフォームに入力すると、AIが同業種・同規模の賃金相場と照合し「賃金70%・業務量60%・指導業務追加」のような組み合わせを複数パターン提示します。担当者はシミュレーション画面とチャットで条件を微調整し、最終案を決定すると本人向け説明資料も自動生成されます。半年ごとに業務実績を再分析し、見直し提案を通知する仕組みまで含め、感覚頼みだった処遇決定を数値とAI提案に基づく業務に置き換えます。
日本企業の多くは65歳・70歳までの雇用確保措置を義務付けられているが、再雇用後の賃金は一律に4〜6割へ減額される一方、職務内容は現役時代とほぼ同じというケースが中小企業を中心に約6割で見られる。
人事担当者は本人の経験・スキルと業務内容の対応関係を定量化する手段を持たず、労使トラブルや同一労働同一賃金訴訟のリスクを抱えたまま感覚的に処遇を決めている。当事者である55〜64歳の再雇用対象者は「給料は下がったのに仕事は変わらない」という不満を抱え、意欲低下や早期離職につながっている。従業員300人未満の企業では専任の人事制度設計者がおらず、社労士や汎用コンサルに依頼すると1社あたり100万円以上のコストがかかるため、多くが制度改定を先送りしている。総務省統計では60歳以上の就業者は2023年時点で約1,500万人に達し、再雇用制度の設計不備は今後さらに深刻化する見込みである。
自然言語処理により職務経歴書・評価コメント等の非構造データを解析し、スキルタグへ自動変換する。
最適化アルゴリズム（多目的最適化）により、賃金水準・職務負荷・本人希望・企業の人件費上限という複数条件を同時に満たす配置パターンを算出する。対話型AI（チャットボット）が人事担当者との条件調整をサポートし、要望を反映した再シミュレーションを即時実行する。予測モデルは離職リスクスコアを算出し、賃金・職務バランスが悪い組み合わせを事前に警告する。
企業の人事担当者が、対象従業員の職務経歴・保有資格・直近3年の人事評価・業務ログ（会議参加数、担当案件数、後輩指導実績など）をクラウド上のフォームやHRシステム連携でAIに入力する。
AIはこれらのデータと同業種・同規模企業の賃金相場データベースを照合し、当該従業員に適した職務範囲（例: 専門技術継承・後進指導・顧客対応の一部縮小等）と賃金水準の組み合わせを複数パターン提示する。人事担当者はAIが生成したシミュレーション画面上で「賃金70%・業務量60%・指導業務追加」などのパターンを比較検討し、対話型チャットで条件を微調整しながら最終案を決定する。決定後は本人向けの説明資料もAIが自動生成し、面談時にそのまま利用できる。運用開始後は半年ごとに本人の業務実績データを再分析し、賃金・職務の見直し提案を自動で通知する仕組みとする。
| 汎用コンサル・社労士への個別制度設計依頼費用 | 1社あたり年間100万円前後 |
| 労使トラブル・同一労働同一賃金訴訟対応の弁護士相談費用 | 発生時1件あたり50万〜200万円の目安 |
| 再雇用者の早期離職に伴う採用・引き継ぎコスト | 1名離職あたり50万円程度の目安（求人広告・教育期間含む） |
| モチベーション低下による生産性損失（見えないコスト） | 対象者1名あたり年間数十万円相当の損失の想定（残業対応力低下・指導業務の質低下等） |
| SaaS月額利用料（従業員100〜299人プラン） | 月10万円（年間120万円） |
| 初期制度設計コンサル（データ整備・ヒアリング支援） | 初年度一括50万円 |
| 本人向け説明面談パック（対象者12名分） | 年間12万円（1人1万円×12名） |
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……
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中小企業の約6割で、再雇用後の賃金は下がるのに職務内容は現役時代とほぼ同じという状態が放置されており、55〜64歳の従業員の意欲低下や早期離職につながっている。
人事担当者は経験・スキルと業務内容を定量的に対応づける手段を持たず、社労士や汎用コンサルに依頼すると1社あたり100万円以上かかるため、300人未満の企業では制度改定が先送りされがちである。総務省統計で60歳以上就業者が約1,500万人に達する中、感覚的な処遇決定は労使トラブルや同一労働同一賃金訴訟のリスクを企業に抱えさせ続けている。
MVPは最適化アルゴリズムの精度検証やUI改善を繰り返しながら進めるため、PoC・初期リリースまでは準委任契約が適している。
ただし精度80%以上という定量的な受入基準がある部分については、フェーズを区切って請負的な仕様書と検収条件を明記し、成果物責任を曖昧にしないことが望ましい。発注時は賃金・職務の提案ロジックが労働契約法や同一労働同一賃金原則に抵触しないよう、社労士監修プロセスの実装範囲を契約書上のスコープに明記しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員50〜999人規模企業の人事担当者（制度設計・面談準備を行う実務者） |
| セカンダリ | 代理店となる社労士事務所の担当者、および処遇決定の対象となる55〜64歳の再雇用従業員本人 |
| 管理 | 自社の運用担当者と、AI提案を監修する社労士資格保有のドメインエキスパート |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 職務経歴・評価データ入力機能 | 人事担当者が職務経歴書・評価コメント・業務ログを入力→構造化データに変換→登録完了を画面表示 |
| スキルタグ自動変換機能 | 職務経歴書・評価コメント等の非構造テキスト→NLP解析→スキルタグ一覧を自動生成 |
| 賃金相場データベース照合機能 | 対象者の業種・規模・職種情報→同業種賃金相場DBと照合→類似職種の賃金レンジを出力 |
| 多目的最適化シミュレーション機能 | スキルタグ・賃金上限・本人希望→多目的最適化アルゴリズムで計算→複数の賃金職務パターンを提示 |
| 対話型チャット条件調整機能 | 人事担当者がチャットで条件変更を指示→AIが再計算→更新後シミュレーションを即時表示 |
| 離職リスクスコア警告機能 | 決定案の賃金・職務バランスデータ→予測モデルでリスクを算出→閾値超過時に警告表示 |
| 本人向け説明資料自動生成機能 | 確定した賃金・職務条件→AIが文書テンプレートに反映→説明資料と想定問答集をPDF出力 |
| 半年ごと再分析・見直し通知機能 | 半年経過後の業務実績データ→AIが再分析→賃金職務見直し案を担当者にメール通知 |
| HRシステム連携データ取込機能 | 外部給与・勤怠システムのCSVまたはAPI出力→自動マッピング→社員データベースへ反映 |
| 制度見直し年次レポート生成機能 | 1年間の運用実績データ→AIが集計分析→年次レポートPDFを自動生成し配信 |
| 企業別アカウント権限管理機能 | 管理者が社員アカウントと権限を登録→企業単位でデータアクセス範囲を制御→権限一覧を表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, industry_code, employee_count, contract_plan, contract_start_date |
employees | employee_id, company_id, birth_date, hire_date, current_role, job_history_text, qualification_list |
evaluations | evaluation_id, employee_id, fiscal_year, evaluator_id, score, comment_text |
activity_logs | log_id, employee_id, log_date, meeting_count, case_count, mentoring_count |
skill_tags | tag_id, employee_id, tag_name, confidence_score, source_type |
simulation_patterns | pattern_id, employee_id, wage_ratio, workload_ratio, task_change_summary, risk_score |
final_decisions | decision_id, employee_id, pattern_id, decided_by, decided_date, status |
agency_referrals | referral_id, agency_id, company_id, contract_id, referral_rate, payout_amount |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 企業アカウント管理画面 |
| 2 | 従業員データ入力画面 |
| 3 | スキルタグ確認画面 |
| 4 | 賃金職務シミュレーション画面 |
| 5 | 対話型条件調整チャット画面 |
| 6 | 本人向け説明資料生成画面 |
| 7 | 制度見直しレポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(FastAPI): AI推論APIの高速実装に適する |
| 2 | PyTorch: 多目的最適化・NLPモデルの学習に利用 |
| 3 | PostgreSQL: 人事評価等の構造化データ管理に適合 |
| 4 | AWS(ECS/S3): スケーラブルなSaaS基盤構築に実績豊富 |
| 5 | OpenAI API: 説明資料・チャット対話文生成に活用 |
| 6 | Auth0: 企業別権限管理と認証を簡易実装 |
| 7 | Metabase: 制度見直しレポートの可視化に利用 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| SaaS基盤の月間稼働率99.5%以上を維持する(計画メンテナンス除く) | SaaS基盤の月間稼働率99.5%以上を維持する(計画メンテナンス除く) |
| シミュレーション再計算のレスポンスタイムを3秒以内とする | シミュレーション再計算のレスポンスタイムを3秒以内とする |
| 個人人事評価データはAES-256で暗号化して保存する | 個人人事評価データはAES-256で暗号化して保存する |
| 運用開始後2年以内にISMS認証を取得する | 運用開始後2年以内にISMS認証を取得する |
| 重大障害発生時は4時間以内に一次復旧対応を完了する体制を整備する | 重大障害発生時は4時間以内に一次復旧対応を完了する体制を整備する |
| 全データを日次バックアップし7世代分を30日間保持する | 全データを日次バックアップし7世代分を30日間保持する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力企業の職務経歴・評価コメントをExcelとヒアリングで集め、代表者自身が賃金相場データと照合して手作業でパターン提示できるかを確認する | 交通費と資料作成の実費のみ |
| ②最小システム | 入力フォームと簡易な賃金・職務パターン算出ロジックだけを外部AIツールと表計算の組み合わせで構築し、数社で実際に使ってもらいフィードバックを得る | AI利用料とノーコードツール利用料の範囲内、外注は小規模スポット発注 |
| ③本開発 | 多目的最適化アルゴリズムと対話型チャットボット、給与システム連携機能を本格的にエンジニアが実装し、離職リスクスコアの予測モデルも組み込む | 外注またはエンジニア雇用で数か月分の開発費相当 |
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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……
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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……
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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……
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人未満の製造業・卸売業などの人事部長または人事担当役員 | 再雇用制度の実態と賃金・職務不整合の具体的困り事を把握するため | 商工会議所や中小企業家同友会の人事担当者向け勉強会に参加し名刺交換する |
| 都道府県社会保険労務士会に所属する開業社労士（顧問先50社以上規模） | 代理店提携の実現性と、賃金設計の法務チェック体制構築の協力を得るため | 都道府県社労士会の研修会・部会（労務管理研究会等）に参加し個別面談を依頼する |
| 全国社会保険労務士会連合会の高齢者雇用対策委員会の担当者 | 業界全体での高年齢者雇用実務の課題感と連合会レベルの提携可能性を確認するため | 連合会のウェブサイト問い合わせ窓口から委員会宛に紹介依頼のメールを送る |
| 労働法・同一労働同一賃金訴訟を扱う弁護士（企業側代理が多い法律事務所） | AI提示の賃金・職務パターンが労働契約法や判例に抵触しないか継続レビューを依頼するため | 経営法曹会議会員名簿や労働問題特化の法律事務所サイトから直接問い合わせる |
| クラウド給与計算SaaS（例: freee人事労務、マネーフォワード クラウド給与等）の事業開発担当者 | 業務ログ・給与データ連携によるAPI連携と共同販売の可能性を探るため | 各社のパートナープログラム申込窓口からAPI連携・代理店提案として接触する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社労士事務所への直接アプローチ | 既存顧客の再雇用制度相談を受けている社労士に「賃金と職務のズレを数値で説明する資料作りをお手伝いしたい」と伝え、同席させてもらう |
| 中小企業の人事担当者が集まる勉強会・交流会 | 人事労務系の勉強会に参加し「再雇用者の処遇見直しで困っていることを聞かせてほしい」と声をかけ、個別ヒアリングの約束を取る |
| 自治体・商工会議所の高齢者雇用セミナー | セミナー後の名刺交換で「制度見直しを検討中の企業があれば無料で現状診断させてほしい」と申し出る |
| 前職・知人の人事ネットワーク | 前職で面識のある人事担当者に「再雇用制度の見直しで悩んでいる会社を知らないか」と紹介を依頼する |
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 新規開業・スタートアップ支援資金（新創業融資制度） | 法人設立からおおむね間もない代表者で、自己資金を用意している創業者 | 自己資金100万円を元に、運転資金として融資総額500万円の範囲で申請できる候補となる。着金は設立から2か月目ごろが目安 |
| 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（創業直後の法人も対象になりうる） | SaaSのランディングページ制作や展示会出展など、初期の販路開拓・営業資料作成費用の一部を補助対象にできる候補 |
| 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（自社が導入する場合、または将来的にITベンダー登録する場合） | 社内のクラウドHRシステムや業務効率化ツールの導入費用を補助対象にできる可能性がある候補 |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内での創業を予定・実施した個人・法人 | AI開発費や賃借料など創業初期の運営費の一部を助成対象にできる候補。人件費要件などは公募要領で要確認 |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（一般型） | 革新的サービス開発やシステム開発投資を行う中小企業 | 多目的最適化アルゴリズムやAIモデルの試作・開発費用を対象経費にできる候補として検討可能 |
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。
同じ労働・雇用領域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・登録データにもとづく自動集計・相対表示です