Who（誰が）
都道府県・市町村の文書主管課・法務課職員、公文書館担当者、自治体向けSIer、および買い手候補となる文書管理・行政システムベンダー
対象とする社会課題：公文書の保存年限・廃棄判断が属人化し、誤廃棄や説明責任リスクを招いている
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。
公文書の保存年限判断は、2〜3年で異動する担当者の経験と勘に委ねられてきた。基準が引き継がれないまま「念のため全部残す」か「基準不明のまま廃棄する」かの二極化が起き、住民への説明責任も歴史資料の保全も脅かされている。判断根拠を条文とデータに紐づけ、誰が担当しても同じ基準で判断できる状態を、現場に無理のない形でつくりたい。
※ 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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「レコードナビ」は、自治体の文書主管課職員が完結文書の保存年限・廃棄区分を判断する作業をAIが支援するSaaSです。
電子決裁システムと連携し、完結した文書の本文とメタデータ（作成課・業務分類・決裁区分）をAIがOCR・自然言語処理で解析、条例のレコードコード表と照合して保存年限区分の判断案を信頼度スコア付きでダッシュボードに提示します。担当職員は提案を確認し承認・修正・差し戻しをクリックするだけで、これまで経験と手作業に依存していた分類作業が完了します。修正履歴はAIの再学習データとして蓄積され、自治体固有の判断傾向が反映されて次回以降の精度が向上します。判断根拠が不明な場合は対話型AIチャットに条文や過去判断履歴を自然文で質問できます。
自治体の文書主管課では、公文書管理法・条例に基づく文書分類基準表(レコードスケジュール)への当てはめ判断を、平均2〜3名の担当職員が経験と手作業で行っており、年間数十万件規模の文書を扱う中で判断のばらつきが常態化している。
担当者が2〜3年で異動するため、過去の判断基準や属人的な知識が引き継がれず、同種文書でも保存年限がずれるケースが頻発する。森友学園文書問題など、廃棄判断の適正性が社会問題化した事例以降、住民や議会からの説明責任要求は強まっているが、現場の人員・専門性は増えていない。国立公文書館への移管候補選定も、歴史的価値の判断基準が明文化されておらず、担当者の主観に依存している。結果として「念のため全部残す」または「基準不明のまま廃棄する」の二極化が起きており、行政コストと歴史資料保全の両面で非効率が生じている。
自然言語処理(NLP)により文書本文とメタデータから業務分類コードを推定する分類モデルが中核を担い、条例・規則条文とのセマンティックマッチングで保存年限区分を提示する。
過去の職員承認・修正履歴を学習データとして再学習することで、自治体固有の判断傾向を反映した予測精度の継続改善を行う。廃棄期限管理には時系列データに基づく期限予測・アラート機能を用い、移管候補選定には文書内容の重要度スコアリング(過去の移管実績との類似度計算)を適用する。規程解釈の問い合わせには生成AIによる対話型チャットボットが条文・Q&A履歴を参照して回答する。
文書管理システムまたは電子決裁システムと連携し、新規作成・完結した文書のメタデータ(作成課、業務分類、決裁区分)と本文をAIがOCR・自然言語処理で解析する。
AIは文書分類基準表(条例・規則で定めるレコードコード表)とのセマンティックマッチングを行い、該当する保存年限区分・移管/廃棄区分の判断案を信頼度スコア付きで提示する。担当職員はダッシュボード上でAIの提案を確認し、承認・修正・差し戻しを行うだけで従来の分類作業が完了し、修正内容はAIの学習データとして蓄積され次回以降の精度が向上する。判断根拠が不明な場合は対話型AIチャット機能に規程条文や過去の判断履歴を自然文で質問できる。廃棄期限が近い文書群は自動でアラートされ、公文書館移管候補は歴史的価値スコアとともにリスト化されて文書館担当者に自動通知される。
| 文書分類・保存年限判定にかかる職員人件費(係長級2〜3名×年間数百時間の手作業判定) | 年額 約450万円(時給2500円相当×年間1800時間換算) |
| 誤廃棄・説明不能文書が発覚した際の調査対応・議会答弁準備の臨時人件費 | 年額 約100万円(発生時のみ、1件あたり延べ80時間相当の調査対応) |
| 「念のため全部残す」運用による文書保管スペース(倉庫賃借・書庫増設)コスト | 年額 約80万円(中核市規模で倉庫1棟分の賃借・維持費目安) |
| 異動による引継ぎロスで発生する再調査・再確認作業(過去判断の掘り起こし) | 年額 約60万円(異動2〜3名×引継ぎ調査20時間/人相当) |
| SaaS利用料(中核市・文書件数5万件規模ティア) | 月額 20万円(年額240万円) |
| 導入・移行支援費(OCR移行・規程マスタ登録) | 初期費用 300万円(初年度のみ) |
| 規程改定保守料(月額利用料の20%相当) | 年額 48万円 |
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自治体の文書主管課では平均2〜3名の担当職員が年間数十万件規模の文書を経験と手作業で分類しており、判断のばらつきが常態化している。
担当者が2〜3年で異動するため過去の判断基準が引き継がれず、同種文書でも保存年限がずれるケースが頻発している。森友学園文書問題以降、住民・議会からの説明責任要求が強まる一方、現場の人員・専門性は増えておらず「念のため全部残す」か「基準不明のまま廃棄する」の二極化が起きている。国立公文書館への移管候補選定も歴史的価値の判断基準が明文化されておらず、担当者の主観に依存している。
MVP構築から実証自治体との精度検証までは要件が流動的なため準委任契約が適し、AIモデルのチューニングや現場フィードバックを反映しながら進める前提で発注すべきである。
一方、規程マスタ登録やOCR移行など仕様が確定している導入支援作業は請負契約で範囲・検収基準を明確にするのが望ましい。発注時は「マッチング精度70%以上」など数値目標を契約書上のマイルストーンとして明記し、達成できない場合の追加改修範囲を事前に取り決めておくこと。自治体ごとに文書分類基準表が異なるため、カスタマイズ作業が請負の見積範囲を超えないよう、テンプレート適用範囲と個別カスタマイズの切り分けを契約書に明記する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体・独立行政法人・大学法人の文書主管課・法務課の担当職員（文書分類・保存年限判定の実務担当者） |
| セカンダリ | 公文書館担当者（移管候補選定・目録作成業務の利用者）、SI企業の導入担当者 |
| 管理 | 自治体側の情報システム部門（規程マスタ登録・権限管理）と運営会社のカスタマーサクセス担当（規程改定反映・精度モニタリング） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 文書メタデータ・本文取込機能 | 電子決裁システムから完結文書のメタデータと本文をAPI連携で取得しOCR処理して構造化データを生成する |
| 業務分類コード推定機能 | 文書本文とメタデータをNLP分類モデルに入力し該当する業務分類コード候補を出力する |
| 保存年限区分セマンティックマッチング機能 | 分類コードと文書内容を条例・規則のレコードコード表と照合し保存年限区分候補を出力する |
| 信頼度スコア付き判定案提示機能 | 分類・年限判定結果を入力し信頼度スコアを算出してダッシュボードに判定案一覧として表示する |
| 承認・修正・差し戻しワークフロー機能 | 職員がダッシュボード上でAI判定案を確認し承認・修正・差し戻しを選択して結果を確定登録する |
| 承認履歴学習・再学習機能 | 職員の承認・修正履歴データを蓄積し分類モデルを定期再学習して予測精度を更新する |
| 対話型規程Q&Aチャット機能 | 職員が自然文で規程解釈を質問し条文・過去判断履歴を参照した回答を生成AIが返す |
| 廃棄期限アラート機能 | 文書の保存年限データを時系列解析し期限到来前に担当課へ自動アラート通知を送る |
| 移管候補選定・歴史的価値スコアリング機能 | 文書内容と過去移管実績を類似度計算し歴史的価値スコア付き移管候補リストを生成する |
| 文書館自動通知機能 | 移管候補リストを確定し公文書館担当者へシステム経由で自動通知メールを送信する |
| 規程マスタ管理・改定反映機能 | 法改正・条例改正内容を規程マスタに登録し判定ロジックのルールエンジンへ反映更新する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
documents | document_id, title, creator_section, business_category_code, decision_type, created_date, completed_date, content_text, file_path |
record_schedule_master | schedule_id, municipality_id, record_code, category_name, retention_years, transfer_flag, legal_basis, effective_date |
ai_judgments | judgment_id, document_id, predicted_record_code, predicted_retention_years, confidence_score, judgment_date, model_version |
staff_approvals | approval_id, judgment_id, staff_id, action_type, corrected_record_code, corrected_retention_years, comment, approved_at |
disposal_alerts | alert_id, document_id, disposal_due_date, alert_status, notified_at, target_staff_id |
archive_candidates | candidate_id, document_id, historical_value_score, similarity_reference_id, recommendation_status, notified_archivist_id |
municipalities | municipality_id, name, plan_tier, contract_start_date, contract_end_date, storage_type |
chat_qa_logs | qa_id, staff_id, municipality_id, question_text, answer_text, referenced_articles, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード判定状況一覧 |
| 2 | 文書分類判定確認画面 |
| 3 | AI判定承認・修正画面 |
| 4 | 廃棄期限アラート一覧 |
| 5 | 移管候補リスト画面 |
| 6 | 規程条文対話チャット画面 |
| 7 | 規程マスタ管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(NLPモデル開発の標準言語) |
| 2 | 日本語BERT系モデル(文書分類・条文マッチング精度確保) |
| 3 | 自治体専用クラウド/オンプレ両対応構成(セキュリティ要件対応) |
| 4 | PostgreSQL(履歴・マスタ管理に適した構造化DB) |
| 5 | Cloud Vision等OCRエンジン(既存文書の電子化) |
| 6 | LLM対話フレームワーク(規程Q&Aチャット構築の迅速化) |
| 7 | Docker/Kubernetes(オンプレ・クラウド両対応の可搬性) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基盤の稼働率99.5%以上を月次で維持し計画停止は月1回2時間以内とする |
| 性能 | 性能: 文書1件あたりのAI判定処理を平均3秒以内、月間10万件処理時もレスポンス劣化20%以内に抑える |
| セキュリティ | セキュリティ: 総務省地方公共団体における情報セキュリティポリシーガイドラインに準拠しLGWAN接続および暗号化通信(TLS1.2以上)を必須とする |
| データ保全 | データ保全: 文書データ・判定履歴は自治体単位で論理分離し、バックアップを日次取得し7年間保持する |
| 拡張性 | 拡張性: オンプレミス版・自治体専用クラウド版の両方式に同一機能セットをデプロイ可能とする |
| 運用 | 運用: 規程改定発生時の判定ロジック反映を平均10営業日以内に完了しリリース履歴を監査ログとして保存する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証自治体1団体の過去の廃棄判断事例と文書分類基準表をスプレッドシートに並べ、人力でマッチングして判断根拠を整理し、AIでの自動化が現場の納得感を得られる粒度かを確かめる | 外注は使わず、資料整理と自治体への訪問交通費程度 |
| ②最小システム | OCRと簡易な自然言語処理で文書本文から業務分類コードを推定し、承認・修正だけができる簡易ダッシュボードを作って、実際の職員に使ってもらい一致率を測る | 外部AI APIの利用料と、小規模な外注開発費で数か月分程度 |
| ③本開発 | 電子決裁システムとのAPI連携、承認・修正履歴を学習データとして再学習するループ、廃棄期限アラートと移管候補リストの自動生成機能を実装し、複数自治体への同時提供に対応させる | 自然言語処理エンジニアの人件費とインフラ費用を含む本格開発費、想定される初期投資規模の中心的な部分 |
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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 市区町村文書主管課(総務課文書係)の係長級職員 | レコードスケジュール運用の実態と誤廃棄リスクの生々しい課題を聞ける | 全国市区町村文書事務協議会や知人自治体職員の紹介で面談を設定 |
| 国立公文書館の公文書専門官(アーキビスト) | 移管候補選定の歴史的価値判断基準と自治体連携の実務を確認できる | 国立公文書館の研修・地方公文書館等機能評価委員会経由で紹介依頼 |
| 電子決裁システムベンダー(RPA・文書管理SaaS大手)の自治体営業担当 | 既存システムとのAPI連携可否と協業提案の窓口になる | 自治体向けIT展示会(J-LIS関連イベント等)でブース訪問・商談申込 |
| 総務省行政管理局公文書管理課の担当官 | 公文書管理法・ガイドライン改正動向とDX補助金要件を直接確認できる | 総務省への行政相談窓口経由で説明会・意見交換の申込を行う |
| 実証候補の中核市・県庁の情報政策課CIO補佐官 | 実証フェーズの共同実施合意と庁内システム連携条件を早期に把握できる | 地方創生DX関連セミナーや自治体首長会の後援企業紹介枠で接点構築 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 文書事務協議会・実務者団体の研究会 | 都道府県文書事務協議会や市区町村の文書主管課連絡会の勉強会に参加し、「廃棄判断の属人化を解消するAIの実証に協力してくれる自治体を探しています」と説明して実証パートナーを募る |
| 地方自治情報センター・総務省地域情報化アドバイザー経由の紹介 | 地方自治情報センターの相談窓口や地域情報化アドバイザー制度の担当者に事業概要資料を送り、「文書管理DXに関心のある自治体があれば紹介してほしい」と依頼する |
| 文書管理・電子決裁システムベンダーのSI営業への相乗り | 富士通Japan等のSI企業の自治体担当営業に連絡し、「既存システムのAPI連携でAI判定機能を追加提供したい、共同提案先を紹介してほしい」と協業を打診する |
| 自治体職員OB・現職の文書主管課職員への直接連絡 | 知人経由で文書主管課の担当者や公文書館出身のアーキビストにアプローチし、「まず試験的に数十件の文書で判定精度を見てもらいたい」と小さく実証への協力を頼む |
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法人・個人事業主 | 自己資金 100万円 に加えて運転資金の融資（融資合計 800万円 の想定）を受けられれば、実証自治体との連携費用や人件費を代表1名体制のうちに確保しやすい |
| IT導入補助金（デジタル化基盤導入類型等） | 中小企業・小規模事業者でITツールを導入する事業者、およびITツールを提供するベンダー | 自社が登録IT導入支援事業者となれば導入自治体側の初期費用負担を下げられ、SaaS契約の初期導入時のハードルを減らせる |
| 総務省 自治体DX推進計画に基づく交付税措置・補助事業 | 都道府県・市区町村（DX推進事業を実施する自治体） | 文書管理DXは自治体DX推進の対象領域に含まれやすく、自治体側の予算確保を後押しする文脈として営業提案に使える |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業直後の販路開拓・広報活動を行う事業者） | 実証フェーズでのパンフレット作成や実務者団体の研究会への参加費など、販路開拓の初期費用の一部に充てられる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（都内創業の場合の一例） | 都内で創業する個人・中小企業者（一定の要件を満たす創業者） | 本社を都内に置く場合、実証パートナー探しやシステム開発費の一部を助成対象経費として計上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。
行政DX領域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表示です。