Who（誰が）
建設・物流・介護・製造・小売業の中小企業(従業員50〜500名、全国推計20万社)と、就職氷河期世代の求職者・在職中転職検討者(推計100万人規模)が対象。
対象とする社会課題：就職氷河期世代の埋もれた職歴を正当に評価し、人手不足企業とつなぐ仕組みの欠如
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。
氷河期世代の職務経歴は、空白期間や転職回数だけで切り捨てられてきた。しかし現場対応力や複数業務の兼任経験は、人手不足の企業がまさに欲しい力だ。当事者は言語化できず、企業は信用できない。この断絶を埋める仕組みがなければ、双方が損をし続ける。
※ 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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※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
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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。
「ミライテン」は、就職氷河期世代の求職者がスマホやPCで職歴を自由文または音声で入力すると、AIが自然言語解析で業務内容を分解し、在庫管理・クレーム対応・シフト調整などの隠れたスキルをタグ化して「スキルプロファイル」を自動生成するサービスです。
生成後はチャットAIが3〜5往復の対話で本人も気づいていない強みを深掘りします。企業側は管理画面で欠員ポジションの必要スキルを入力すると、マッチングスコアと採用根拠レポートが自動で届き、書類だけでは分からなかった適合人材を面接前に把握できます。採用後は勤怠・評価データをAIが分析し、定着支援の面談タイミングを人事担当者に通知します。求職者は「経験が言葉と数値で正当化される」体験を、企業は「見えなかった人材が見える」体験を得られます。
1993年〜2004年卒を中心とする就職氷河期世代は約1700万人存在し、内閣府推計で非正規雇用や無業状態にある人は約100万人とされる。
彼らの多くは非正規雇用や短期離職を繰り返した経歴を持つが、従来の履歴書・職務経歴書フォーマットでは「空白期間」「転職回数」がマイナス評価され、実際に培った現場対応力や複数業務の兼任経験が可視化されない。一方で建設・物流・介護・製造業などでは人手不足が深刻化し、有効求人倍率が2倍を超える職種も多いが、企業側は即戦力採用を望みつつ「氷河期世代=採用リスク」という先入観から書類選考で除外してしまうケースが多い。既存の転職エージェントは若年層・高スキル層への送客で収益を上げやすく、氷河期世代の複雑な職歴を丁寧に読み解くコストを割きにくいため、この層は支援の谷間に置かれている。当事者は「自分の経験をどう言語化すればよいか分からない」という悩みを抱え、企業は「見えない経歴を信用してよいか判断できない」という悩みを抱えたまま、双方がマッチングされずにいる。
職務経歴の自然言語解析(NLP)により非構造化テキストから業務・スキル・強みを抽出しタグ化する工程、対話型AI(LLMベースのチャットボット)が求職者へ深掘りヒアリングを行いプロファイルを補強する工程、企業の求人要件と求職者プロファイルを多変量マッチングアルゴリズムで照合しスコアリング・順位付けする工程、入社後の定着リスクを勤怠・評価データから予測モデルで算出しフォロー施策を最適化提案する工程の4つでAIが中核を担う。
特にマッチング精度は採用後3か月の定着率データを教師データとして継続的に再学習させ、精度を四半期ごとに改善する。
求職者はスマホやPCから職務経歴を時系列で自由記述または音声で入力するだけで、AIが自然言語処理により業務内容を分解し、隠れたスキル(在庫管理・クレーム対応・シフト調整能力など)をタグ化して「スキルプロファイル」を自動生成する。
生成されたプロファイルはAIとの対話形式チャットで深掘りされ、本人が言語化できていない強みを引き出し3〜5往復の質問で補完する。企業側は自社の欠員ポジションと必要スキルを入力すると、AIがスキルプロファイルとのマッチングスコアを算出し、面接前に「なぜこの人材が適合するか」の根拠レポートを自動生成して提示する。採用後は勤務データ(出勤率・業務評価)をAIが継続分析し、定着支援のための面談タイミングやフォロー内容を人事担当者にレコメンドする。求職者にとっては「自分の経験が数値と言葉で正当化される」体験、企業にとっては「書類だけでは分からなかった適合人材が見える」体験となる。
| 求人媒体への掲載費用（Indeed・求人サイト複数併用） | 月額20万円程度 |
| 早期離職者1名あたりの再採用・再教育コスト | 1人あたり50万円程度（年間複数名発生で200万円超の想定） |
| 従来型人材紹介会社への手数料（理論年収の30〜35%） | 1件あたり100万〜130万円 |
| 氷河期世代求職者側の長期無業による逸失収入 | 年間200万円前後（非正規平均年収想定との差分） |
| 企業向けSaaS利用料（従業員規模別3プラン） | 月額5万〜15万円 |
| 成功報酬型紹介手数料（採用決定時のみ） | 1件あたり平均35万円 |
| 自治体一括導入プラン（就労支援委託） | 年間300万〜800万円 |
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。
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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従来の履歴書・職務経歴書フォーマットでは「空白期間」「転職回数」がマイナス評価され、氷河期世代が現場で培った複数業務の兼任経験や対応力が可視化されないまま書類選考で除外されている。
一方で建設・物流・介護・製造業では有効求人倍率が2倍を超える職種も多く、企業は即戦力人材を求めているにもかかわらず「氷河期世代=採用リスク」という先入観で機会を逃している。既存の転職エージェントは若年層・高スキル層への送客を優先し、氷河期世代の複雑な職歴を丁寧に読み解くコストを割きにくいため、この層は支援の谷間に置かれたままである。求職者は「経験の言語化ができない」、企業は「見えない経歴を信用できない」という双方の悩みを解消する仕組みが必要とされている。
MVP開発フェーズはNLP解析精度や対話設計を試行錯誤しながら詰める必要があり要件が流動的なため、準委任契約でスプリント単位に成果物と検収基準を都度合意する進め方が適する。
フェーズ2以降の定着支援ダッシュボードやSaaS課金機能など仕様が固まった部分は、範囲を明確化した上で請負契約に切り替えることも検討する。発注時は「マッチング精度AUC0.8以上」のような性能目標を検収条件に含めず、機能実装の完了を検収基準とし、精度改善は別途データ蓄積後の改善フェーズとして契約を分けることが望ましい。また個人情報を扱うため、委託先のセキュリティ体制（ISMS取得状況、アクセスログ管理）を契約前に必ず確認すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 就職氷河期世代の求職者・在職中転職検討者（推計100万人規模、非正規雇用や短期離職を繰り返した経歴を持つ層） |
| セカンダリ | 従業員50〜500名規模の建設・物流・介護・製造・小売業の中小企業の人事・採用担当者 |
| 管理 | 自社のキャリアコンサルタント（対話設計・品質監修担当）、自治体・ハローワーク窓口担当者、システム運営のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 職務経歴入力機能 | 求職者がスマホ/PCで職歴を自由記述または音声入力→テキスト化→下流の解析処理へ渡す |
| NLP職務経歴解析・スキルタグ抽出機能 | 入力テキストをAIが自然言語処理で分解→在庫管理等の隠れスキルを抽出→タグ付きデータとして出力 |
| 対話型AIヒアリング機能 | 抽出済みタグをもとにLLMが不足情報を質問→求職者が回答→3〜5往復でプロファイルを補完 |
| スキルプロファイル自動生成・編集機能 | 解析・対話結果を統合→スキルプロファイル原案を生成→求職者が確認・修正して確定 |
| 企業求人要件登録機能 | 企業担当者が欠員ポジションと必要スキルを管理画面に入力→要件データとして保存→マッチング処理へ連携 |
| AIマッチングスコアリング機能 | 求人要件とスキルプロファイルを多変量アルゴリズムで照合→適合度スコア算出→候補者を順位付けして出力 |
| 適合根拠レポート自動生成機能 | マッチングスコアと抽出タグをもとにAIが根拠テキストを生成→面接前レポートPDFとして企業へ提示 |
| 定着リスク予測・フォロー提案機能 | 入社後の出勤率・評価データをAIが分析→定着リスクを予測→面談タイミングと施策を人事へレコメンド |
| 企業向けSaaSダッシュボード | 企業担当者がログイン→候補者一覧・根拠レポート・定着支援状況を画面表示→月次契約状況も確認可能 |
| 求職者向け有料オプション機能 | 求職者がオプションを選択・決済→キャリア相談/職務経歴書添削/模擬面接フィードバックを提供 |
| 成功報酬・課金管理機能 | 採用確定・月額契約・オプション利用の発生を検知→請求額を自動計算→企業/求職者へ請求書発行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users_jobseeker | id, name, birth_date, phone, email, address, registration_date, status |
users_company | id, company_name, industry, employee_count, address, contact_person, contract_plan, status |
career_history | id, jobseeker_id, period_start, period_end, employment_type, raw_text, input_type |
skill_profile | id, jobseeker_id, skill_tag, confidence_score, source_dialogue_id, extracted_at |
dialogue_log | id, jobseeker_id, question_text, answer_text, turn_number, created_at |
job_posting | id, company_id, position_name, required_skills, salary_range, employment_type, status |
matching_result | id, jobseeker_id, job_posting_id, matching_score, reason_report, status, matched_at |
retention_tracking | id, matching_result_id, attendance_rate, evaluation_score, risk_score, follow_up_flag, recorded_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 職務経歴入力画面 |
| 2 | AI対話ヒアリング画面 |
| 3 | スキルプロファイル確認画面 |
| 4 | 求人要件入力画面(企業) |
| 5 | マッチング候補一覧画面 |
| 6 | 根拠レポート表示画面 |
| 7 | 定着支援ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(FastAPI): NLP処理とAPI基盤の親和性が高い |
| 2 | GPT系LLM API: 対話型ヒアリングと自然言語解析に活用 |
| 3 | PostgreSQL: 構造化データと職歴テキストの一元管理 |
| 4 | AWS(ECS/RDS): スケーラブルなインフラ運用実績が豊富 |
| 5 | Elasticsearch: スキルタグ検索・マッチング高速化 |
| 6 | React: 企業・求職者双方の管理画面UI構築 |
| 7 | Auth0: 個人情報を扱うため認証基盤を外部委託し安全性確保 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| システム可用性99.5%以上を目標とし、月間計画外ダウンタイムを3.6時間以内に抑える想定 | システム可用性99.5%以上を目標とし、月間計画外ダウンタイムを3.6時間以内に抑える想定 |
| 職歴・個人情報は個人情報保護法に準拠し、保存時AES256暗号化・ロールベースアクセス制御を実施する想定 | 職歴・個人情報は個人情報保護法に準拠し、保存時AES256暗号化・ロールベースアクセス制御を実施する想定 |
| マッチングスコア算出APIは平均レスポンス3秒以内、同時アクセス1,000ユーザーまで対応する目安 | マッチングスコア算出APIは平均レスポンス3秒以内、同時アクセス1,000ユーザーまで対応する目安 |
| 職歴・評価データは日次バックアップを取得し、法定保存期間に合わせ最大7年保持する運用 | 職歴・評価データは日次バックアップを取得し、法定保存期間に合わせ最大7年保持する運用 |
| マッチング精度はAUC0.8以上を2年目までの目標とし、四半期ごとにモデル再学習を実施 | マッチング精度はAUC0.8以上を2年目までの目標とし、四半期ごとにモデル再学習を実施 |
| システム操作・データアクセスログを5年間保持し、監査対応可能な状態を維持する運用 | システム操作・データアクセスログを5年間保持し、監査対応可能な状態を維持する運用 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 求職者の職務経歴を手作業でヒアリングし、スプレッドシートでスキルタグ化と企業側の求人要件を照合、AIなしで数名分のマッチングレポートを人手で作って反応を確かめる。 | 交通費と印刷費程度で、外注は使わない水準感 |
| ②最小システム | 既存のLLM API（対話ヒアリング用）とノーコードツールを組み合わせ、職務経歴のテキスト入力からタグ生成・簡易マッチングスコア表示まで自動化した試作を、提携先の一部企業・求職者に限定提供する。 | AI利用料とノーコードツールの利用料が中心で、開発は小規模外注か自社で数か月分の水準感 |
| ③本開発 | 有料職業紹介事業許可の取得を前提に、企業向けSaaS管理画面・定着支援ダッシュボード・マッチング再学習の仕組みを本格実装し、自治体・業界団体との連携運用に耐える体制を構築する。 | 外注開発で数か月分の水準感に加え、キャリアコンサルタントの人件費が継続的にかかる水準感 |
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 |
|---|---|---|
| ハローワーク(公共職業安定所)の氷河期世代支援窓口担当者 | 既存の支援対象者データと連携ニーズを把握し送客経路を確立するため | 厚労省の「氷河期世代活躍支援プラットフォーム」経由で管轄署に問合せ |
| 都道府県労働局 需給調整事業課の許可担当官 | 有料職業紹介事業許可の要件・審査基準を事前確認するため | 労働局代表電話から需給調整事業課へ直接予約し面談を依頼 |
| 地域建設業協会・物流協会など業界団体の事務局長 | 人手不足企業の実情とマッチング需要を業界横断で把握するため | 商工会議所の紹介または業界団体のHP問合せフォームから連絡 |
| 商工会議所の中小企業経営支援担当職員 | 会員企業への一括紹介・SaaS導入の販路を開拓するため | 地元商工会議所の創業支援窓口に持込み相談として訪問予約 |
| 都道府県の氷河期世代活躍支援センター(自治体委託事業担当) | 自治体一括導入プランの委託要件と予算サイクルを確認するため | 自治体HPの就労支援課ページから担当部署に電話・メールで打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| ハローワークの就職氷河期世代支援窓口 | 窓口担当者に「非正規歴やブランクをスキルとして言語化するAIを無料で試せます、支援対象者に案内してもらえないか」と依頼し、モニター利用者を紹介してもらう。 |
| 商工会議所の経営相談窓口 | 人手不足の会員企業向けに「書類選考で落としている層に採用候補がいるかもしれない、無料でマッチング根拠レポートを試せる」と伝え、担当者経由で紹介を依頼する。 |
| 業界団体（建設業協会・物流協会等）の会員向け説明会 | 会員企業の人事担当者を対象に短い説明の場をもらい、「欠員ポジションを一つ入力するだけで候補が見える」と伝えて試験導入企業を募る。 |
| 氷河期世代当事者が集まるSNSコミュニティ・note記事 | 職務経歴の言語化に悩む当事者向けに体験談形式の記事を書き、「無料でプロファイルを作ってみませんか」とコメント欄やDMで直接声をかける。 |
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（旧・新創業融資制度） | 新たに事業を始める人・創業後まもない法人 | 自己資金100万円に加えて創業融資500万円を運転資金として借り入れられ、NLPエンジニアやキャリアコンサルタントの人件費、有料職業紹介事業許可の申請費用など先行費用を賄う候補になる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業直後の法人も対象になり得る） | 求職者向けチラシ作成やハローワーク・商工会議所への営業資料整備、Webサイトの改良など販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入して業務効率化を図る中小企業・小規模事業者 | 企業向けSaaS管理画面や求人企業とのマッチングシステムの導入・改良費用が対象カテゴリに合致する可能性がある。 |
| 地域就職氷河期世代支援加速化交付金（内閣府） | 就職氷河期世代の就労支援に取り組む自治体・自治体と連携する事業者 | 自治体向け一括導入プランの提案先である自治体自身がこの交付金を活用して事業を組むことが多く、自治体との連携営業の際の説明材料になる。 |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・創業後一定期間内の中小企業 | 本社を東京都内に置く場合、人件費や広告費など創業初期の実費の一部を助成対象に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。
この領域に取り組む仲間がコミュニティに複数います。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。