Who（誰が）
従業員300名以上で障害者雇用率2.5%達成義務のある企業の人事部門・産業保健スタッフと、発達障害・精神障害のある社員本人が利用する
対象とする社会課題：発達障害のある社員が能力を発揮できる職場環境を、本人と組織双方の負担なく整える仕組みの不足
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。
発達障害のある社員の多くは、雑音や口頭指示の多さに苦しみながらも「わがまま」と思われることを恐れて声を上げられない。上司も人事も悪意はないが、どう配慮すればいいか分からず、産業医面談は数週間待ち。本人・上司・人事の間に横たわるこの断絶を、AIが特性データと配慮案の橋渡し役になることで埋めたい。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資630万円の申請資料も、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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※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
ハタラクプラスは、発達障害のある社員本人がスマホアプリで月1回・約40項目のセルフチェック（聴覚過敏の有無、口頭での多段階指示を覚えにくいかなど）に答えると、AIが特性プロファイルを作り『座席を静かなエリアに変更』『指示はチャットで文書化』といった配慮案を自動で提案するサービスです。
本人はアプリ上で提案を承認・修正でき、上司には専門用語を使わない平易な文章で通知が届きます。実施後は週1回・3問1分のアンケートで効果を測定し、人事担当者は月次ダッシュボードで『配慮が効いていない社員』『不調の兆候がある社員』をアラートで把握し、必要に応じて産業医面談につなげます。本人・上司・人事の間で言い出しにくかった配慮の相談を、AIが仲介しながら定量データに基づき進める仕組みです。
日本の民間企業における障害者雇用者数は約64万人（2023年厚労省調査）で、うち精神・発達障害者の割合が年々増加しているが、雇用後の定着率は身体障害者より低く、1年以内離職率が3割を超えるという調査結果もある。
ASDやADHDの診断を受けた28歳の会社員Aさんは、聴覚過敏で開放型オフィスの雑音に集中を阻害され、口頭指示の多段階タスクを覚えられず評価が下がるが、上司はどう配慮すべきか分からず本人も「わがまま」と思われることを恐れて言い出せない。人事部門は障害者雇用の専門知識を持つ担当者が少なく、産業医や外部カウンセラーへの相談も予約制で数週間待ちとなり、問題が深刻化してから対応するケースが多い。合理的配慮の提供は障害者雇用促進法で義務化されているが、具体的にどう「調整」すればよいかのノウハウが現場に不足しており、本人・上司・人事の三者間のコミュニケーション断終が未解決のまま放置されている。
自然言語対話AIが本人向けチャットボットとして機能し、心理的ハードルの低い形式でアセスメントデータを収集・特性プロファイルを生成する。
機械学習モデルが過去の配慮実施データと効果測定結果を学習し、類似特性を持つ社員への配慮案を最適化・推薦するレコメンドエンジンとして機能する。自然言語処理により週次アンケートの自由記述から不調の兆候（表現の変化、否定的語彙の増加など）を検知し、異常検知アルゴリズムで人事へのアラート優先度を予測・スコアリングする。生成AIが配慮案を上司向けに平易な文章へ自動変換し、専門知識がなくても実行可能な形にコミュニケーションコストを下げる。
本人は入社時と月1回、スマホアプリ上でAIチャットボットとの対話形式のセルフアセスメント（感覚過敏・実行機能・コミュニケーション特性など約40項目）に回答し、AIが特性プロファイルを生成する。
AIは本人の申告データと業務内容（人事システムからAPI連携した職務記述書）を突き合わせ、「座席を静かなエリアに変更」「指示は口頭でなくチャットで文書化」など個別の配慮案を自動生成し、本人がアプリ上で承認・修正できる。上司にはAIが生成した配慮案を専門用語を避けた平易な文章で通知し、実施後の効果を週次の簡易アンケート（3問・1分で回答）から自然言語処理で定量化して人事ダッシュボードに反映する。人事担当者は月次レポートでAIが検出した「配慮の効果が出ていない社員」「新たな不調兆候がある社員」をアラートで把握し、産業医面談の要否をAIが優先順位付けして提案する。3か月ごとにAIが特性プロファイルと配慮内容を再評価し、異動やタスク変化に応じた調整案を自動更新する。
| 精神・発達障害者の早期離職による採用・再教育コスト（1名あたり） | 年額約100万円（求人広告費・面接工数・OJT期間の生産性損失を含む目安） |
| 産業医・外部カウンセラーへの緊急相談費用（都度契約分） | 1回あたり2〜3万円、対応が遅れた場合は年間数十万円規模 |
| 配慮不足による休職者の傷病手当金負担・代替人員の残業代 | 1名休職あたり月額約20〜30万円の想定 |
| 人事担当者が手探りで配慮策を検討する人件費（属人的対応） | 月間10〜20時間×時給換算で月額約3〜6万円 |
| SaaS月額利用料（対象社員20名・最低契約） | 月額60,000円 |
| 導入・オンボーディング支援費（初期一括） | 300,000円（初回のみ） |
| データ分析レポート提供（年次オプション） | 年額150,000円 |
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。
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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。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
発達障害のある社員の1年以内離職率は3割を超えるという調査があるが、上司は口頭で『どう配慮すべきか』を判断する材料がなく、本人も『わがまま』と思われる不安から言い出せないまま状況が悪化するケースが多い。
人事部門には障害者雇用の専門知識を持つ担当者が少なく、産業医への相談も予約制で数週間待ちとなり、問題が深刻化してから対応する後手対応が常態化している。合理的配慮の提供は障害者雇用促進法で義務化されているが、現場には『何をどう調整すればよいか』の具体的なノウハウがなく、本人・上司・人事の三者間のコミュニケーションが断絶したまま放置されている。
検証フェーズ（0〜6か月のプロトタイプ構築・パイロット実証）は要件が流動的なため準委任契約が適する。
NLPやレコメンドロジックの精度は事前に仕様化しにくく、パイロット企業3社・対象社員30名の実証結果を見ながら配慮案の生成ロジックを都度調整する必要があり、成果物固定の請負にはなじまない。初期導入フェーズ以降、アセスメント項目・ダッシュボード画面・API仕様が固まった段階では、機能単位の請負契約に切り替えて工数とコストを管理することが望ましい。機微な特性データを扱うため、契約書にはISMS準拠のセキュリティ要件・再委託先の制限・データ削除規定を明記し、AIモデルの学習データ利用範囲と成果物の著作権帰属を個別に取り決める必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 発達障害・精神障害のある対象社員本人 |
| セカンダリ | 対象社員の直属の上司・所属部署の管理職 |
| 管理 | 人事部門の障害者雇用担当者、産業保健スタッフ（産業医・カウンセラー） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| AIセルフアセスメントチャットボット | 本人が約40項目に対話形式で回答→AIが分析→感覚過敏・実行機能等の特性プロファイルを生成 |
| 職務記述書API連携 | 人事システムの職務記述書データを取得→業務内容と突合可能な形式に変換→業務特性データとして保存 |
| 配慮案レコメンドエンジン | 特性プロファイルと業務特性データを入力→機械学習モデルが類似事例と照合→個別配慮案候補を出力 |
| 本人承認・修正機能 | 生成された配慮案を本人がアプリで確認→承認または修正操作→確定配慮案として登録 |
| 上司向け平易文章通知 | 確定配慮案を入力→生成AIが専門用語を避けた文章に変換→上司へアプリ通知 |
| 週次簡易アンケート | 本人が3問（選択式・自由記述）に回答→回答内容を保存→効果測定データとして蓄積 |
| NLP不調兆候検知 | アンケート自由記述テキストを入力→NLPで語彙変化・否定表現を解析→不調兆候スコアを出力 |
| 人事ダッシュボード表示 | 各社員の配慮効果・実施状況データを集計→月次レポート形式に整形→人事担当者画面に表示 |
| アラート優先度スコアリング | 不調兆候スコアと配慮効果データを入力→異常検知アルゴリズムで優先度算出→面談要否アラートを人事へ通知 |
| 3か月定期再評価・自動更新 | 蓄積された特性データと業務変化を入力→AIが再評価→更新版配慮案を自動生成し通知 |
| 産業医・専門家紹介マッチング | 面談要否アラートを入力→提携先候補と条件照合→紹介先を選定し成約時に手数料計上 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | user_id, company_id, name, role, email, department, hire_date |
assessments | assessment_id, user_id, answer_json, score_summary, created_at |
trait_profiles | profile_id, user_id, sensory_score, executive_score, communication_score, updated_at |
job_descriptions | job_id, user_id, task_list, source_system, imported_at |
accommodation_plans | plan_id, user_id, ai_suggestion, status, approved_by, approved_at |
weekly_surveys | survey_id, user_id, q1_score, q2_score, q3_score, free_text, submitted_at |
alerts | alert_id, user_id, alert_type, priority_score, detected_at, resolved_flag |
referrals | referral_id, user_id, alert_id, referral_org, fee_amount, status, matched_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 本人アセスメント対話画面 |
| 2 | 特性プロファイル確認画面 |
| 3 | 配慮案承認・修正画面 |
| 4 | 上司向け配慮案通知画面 |
| 5 | 週次アンケート回答画面 |
| 6 | 人事アラートダッシュボード |
| 7 | 産業医紹介マッチング画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（医療情報レベルのセキュリティ要件に対応しやすい） |
| 2 | GPT系API（対話型アセスメント生成に活用） |
| 3 | Python/scikit-learn（配慮案レコメンド機械学習に採用） |
| 4 | spaCy/BERT日本語モデル（週次自由記述の感情分析用） |
| 5 | PostgreSQL（構造化データと履歴管理に適合） |
| 6 | Auth0（アクセス権限管理・多要素認証対応） |
| 7 | Redash（人事ダッシュボードの可視化基盤） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS本体の稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム3.6時間以内）を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: チャットボット応答は入力から3秒以内、ダッシュボード表示は5秒以内を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 特性データはAES-256で暗号化保存し、ISMS・プライバシーマーク認証を初年度中に取得する想定 |
| アクセス制御 | アクセス制御: ロールベース権限管理（本人・上司・人事・管理者の4段階）とし、操作ログを最低1年間保存する |
| バックアップ | バックアップ: データベースは日次バックアップ、RPO24時間・RTO8時間以内を目安とする |
| 拡張性 | 拡張性: 2年目末の想定同時アクセス数1,500名規模に耐える構成とし、企業数増加に応じたスケールアウトを可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 対話形式のセルフアセスメント項目を紙またはフォームで作成し、産業保健アドバイザーが人力で配慮案を作成する。数名の協力社員に実際に回答してもらい、配慮案が現場で受け入れられるかを確認する。 | アドバイザーへの謝礼と協力企業への訪問交通費だけの水準感 |
| ②最小システム | チャットボット形式のアセスメントと、人事向けの簡易ダッシュボードのみをノーコード・低コード基盤で構築し、パイロット企業で週次アンケートの自然言語処理による兆候検知の精度を検証する。 | クラウド利用料とAI利用料が中心で、外部エンジニアへの一部委託を含む水準感 |
| ③本開発 | 人事システムとのAPI連携、配慮案レコメンドエンジン、産業医紹介マッチング機能を含む正式版SaaSを構築し、ISMS等のセキュリティ認証取得に向けた体制を整備する。 | 外注開発とセキュリティ認証取得費用を含み、数か月分の開発費がかかる水準感 |
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 |
|---|---|---|
| 従業員300名以上企業の人事部長・障害者雇用推進担当役員 | 法定雇用率2.5%対応に苦慮する当事者であり、有償導入の意思決定者だから | 日本経済団体連合会や商工会議所の人事担当者交流会、人事系SaaS展示会（HR EXPO）で接点を作る |
| 障害者雇用支援会社の事業開発責任者（LITALICOワークス・ゼネラルパートナーズ等） | 既存の定着支援ノウハウと顧客基盤を持ち、提携販売チャネルとして最有力だから | 各社の法人向け問い合わせ窓口から企業提携担当宛にアポイントを打診する |
| 障害者雇用助成金に詳しい社労士事務所の代表社労士 | 合理的配慮義務化の法改正動向に精通し、企業への導入提案時の信頼性を補完できるから | 全国社会保険労務士会連合会の障害者雇用支援グループや地域会の紹介で接触する |
| 企業専属産業医または産業医紹介サービス（Doctor Trust等）の担当者 | AIアラートから面談へつなぐ導線設計と、配慮案の医学的妥当性確認に必須だから | 産業医紹介サービスの法人窓口に、マッチング機能連携の提案として問い合わせる |
| 特別支援教育士または臨床心理士（発達障害領域の専門家） | AIレコメンドの監修者として、配慮案の的外れリスクを事前に検証する必要があるから | 特別支援教育士資格認定協会や大学の障害学生支援室経由で紹介を依頼する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 障害者雇用支援会社への提携依頼 | LITALICOワークスやゼネラルパートナーズの担当窓口に連絡し、「入社後の定着支援で困っている企業を紹介してほしい、無料トライアルを用意している」と伝えて紹介を依頼する。 |
| 社労士事務所への直接営業 | 障害者雇用の相談を受けている社労士に、「顧問先で合理的配慮の実務に困っている人事担当者がいたら、無料トライアルを案内してほしい」と依頼し紹介料の相談をする。 |
| 産業医紹介サービスとの連携 | Doctor Trust等の担当者に、「産業医面談が必要になる前段階で使えるツールとして、面談予約が詰まっている企業に紹介してほしい」と説明する。 |
| 人事・産業保健向けの勉強会・セミナー登壇 | 障害者雇用担当者向けの無料勉強会に登壇し、「今日から使える配慮案の作り方」を実演し、終了後に個別相談とトライアル案内の名刺交換を行う。 |
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 | 実績の少ない創業者（法人設立直後・代表者本人の連帯保証なしで利用可能な枠あり） | 自己資金100万円を元に運転資金を借り入れる想定で、融資額は630万円で計画している。着金までの期間があるため、初期の外注費・クラウド利用料の立て替えを見込んで早めに申込む必要がある。 |
| 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（自社ではなく導入企業側が申請する制度だが、営業トークの材料になる） | 顧客企業がSaaS導入費用の一部をこの補助金で補える可能性があり、導入・オンボーディング支援費のハードルを下げる提案材料として使える。 |
| 東京都創業助成事業 | 都内で新たに事業を始める個人・団体（創業予定者・創業後5年未満の中小企業者等） | 採用前の人件費や広告費・専門家依頼費の一部が対象になる制度で、代表1名体制の期間の外部委託費（ISMS取得支援、デザイン外注等）に充てられる可能性がある。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会議所・商工会の管轄地域にある小規模事業者 | パイロット企業向けの営業資料作成やウェブサイト整備など、販路開拓に関する費用の一部を補助対象にできる可能性があり、初期導入フェーズの広報費に活用できる。 |
| 働き方改革推進支援助成金（人事労務担当者向け情報提供として） | 労働時間の適正管理や職場環境改善に取り組む中小企業事業主 | 顧客企業側が配慮実施にかかる社内体制整備費を助成金で補える可能性があり、導入提案時に合わせて紹介できる。 |
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。
障がい者支援の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的な表示です。