Who（誰が）
従業員50〜999名の中小・中堅企業の人事担当者1〜2名と、社労士・産業医などの専門家監修者が主な利用者・関係者である
対象とする社会課題：生理・妊娠・更年期など女性特有の健康課題に職場制度が追いついていない
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。
生理・妊娠・更年期といった女性特有の体調変化は、多くの職場でいまだ『個人の我慢』で片づけられている。人事担当者は制度化の必要性を感じながらも、何をどこまで整えればよいか分からず、専門家に相談する余裕もない。結果として、体調不良を抱えたまま働き続けるか、静かに辞めていくかの二択に追い込まれる人が後を絶たない。この事業は、その分岐点に、誰でも使える制度設計の道筋を用意する。
※ 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。
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従業員300人未満の企業では人事担当が1〜2名しかおらず、生理休暇や妊活・更年期対応の制度が就業規則の一文で止まっている。
本サービスは人事担当者が自社の就業規則PDFと従業員構成をチャット画面にアップロードすると、AIが労働基準法・均等法・過去10年分約1.2万件の労働局是正事例と照合し、生理休暇・不妊治療休暇・更年期フレックス制度の草案を導入コスト・想定利用率・離職防止効果の試算付きで生成する。担当者はAIと対話しながら条文を微調整し、社労士の最終レビューを経て制度を確定する。従業員は匿名の体調申告チャットボットで悩みを相談でき、蓄積データを四半期レポートとしてAIが分析、次の制度改定に活かす半年サイクルのPDCAが回る。制度設計工数は月20時間から3時間への削減を目指す。
従業員300人未満の企業では人事専任担当が1〜2名しかおらず、生理・妊娠・更年期に関する制度は「就業規則の生理休暇1文」で止まっているケースが大半である。
経済産業省の推計では女性特有の健康課題による労働損失は年間約3.4兆円とされ、更年期症状で退職を検討した女性は45%に上るという民間調査もある。40代女性管理職候補が更年期の体調不良を上司に相談できず離職する、妊活中の社員が制度の不備で不妊治療と仕事を両立できず退職する、といった事例が中小企業を中心に頻発している。一方で人事担当者は「何をどこまで制度化してよいか分からない」「他社事例が分からない」「産業医や社労士に相談する予算がない」という壁に直面し、対応が属人化・後回しになっている。結果として制度整備が進む大企業と、放置される中小企業の二極化が固定化している。
①制度設計フェーズでは自然言語処理により就業規則PDFを解析し、法令データベースと労働局是正事例（過去10年分・約1.2万件を想定収集）を照合して不足条項を検出する生成AIが草案を作成する。
②従業員対話フェーズでは症状・悩みを匿名ヒアリングする対話型チャットボットが自然言語で相談を受け付け、深刻度を分類して産業医連携が必要かを自動判定する。③分析フェーズでは休暇取得率・生産性指標（自己申告ベース）を時系列データとして機械学習モデルが解析し、制度利用の伸び悩みや離職リスクの予兆を予測してアラートを出す。④最適化フェーズでは複数企業の匿名化データを横断学習し、業種・規模別に効果の高かった制度パターンをレコメンドする。
人事担当者がチャット画面に自社の業種・従業員構成・既存就業規則をアップロードすると、AIが労働基準法・男女雇用機会均等法・過去の労働局是正事例データベースを解析し、自社に適合する生理休暇・不妊治療休暇・更年期対応の勤務時間フレックス制度案を自動生成する。
生成された制度案は「導入コスト」「想定利用率」「離職防止効果の試算」を数値付きで提示し、担当者はAIとの対話で条文の文言や適用条件を微調整できる。従業員側にも匿名で使える体調申告チャットボットを提供し、蓄積された(個人特定不可の)体調・休暇取得データをAIが分析して制度の利用実態と改善点を四半期ごとにレポートする。人事担当者はこのレポートを基にAIと再度対話し、制度をアップデートする、というPDCAが半年サイクルで自動的に回る仕組みになっている。導入企業は平均して制度設計にかかる工数を月20時間から3時間に削減できる想定である。
| 更年期・妊活関連の離職による採用コスト(1名あたり、想定年収500万円の30%) | 年間約150万円/人 |
| 人事担当者の制度設計・個別対応にかかる工数(月20時間×時給3,000円換算) | 年間約72万円 |
| 社労士へのスポット相談費用(制度改定時に都度依頼、1回5万円×年6回想定) | 年間約30万円 |
| 生理・更年期症状による生産性低下(経産省推計ベース、従業員200名規模での按分想定) | 年間数百万円規模(目安、企業規模により変動) |
| SaaS月額利用料(従業員150〜200名規模) | 月額約15万円(年間180万円) |
| 初期制度設計コンサルティング費(初年度のみ) | 一時金50万円 |
| 社労士・産業医連携オプション | 月額3万円(年間36万円) |
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従業員50〜999名規模の企業では人事専任が1〜2名で、法令知識や他社事例の情報が不足したまま生理・妊娠・更年期関連の制度整備が後回しになっている。
経済産業省推計で女性特有の健康課題による労働損失は年間約3.4兆円とされ、更年期症状を理由に退職を検討した女性は45%との民間調査もある。社労士や産業医への相談予算がない中小企業では、40代女性管理職候補の離職や妊活社員の退職が個別対応のまま放置され、制度整備が進む大企業との二極化が固定化している。人事担当者が「何をどこまで制度化してよいか」を自力で判断せずに済む仕組みが必要である。
MVP開発フェーズ（法令DB構築・AI草案生成エンジン・対話UI）は要件が流動的で法令解釈の精査を繰り返すため準委任契約が適する。
社労士監修フローや法令適合率95%達成の検証は反復調整が前提のため、成果物固定の請負にはなじまない。一方でSmartHR等とのAPI連携やダッシュボードなど仕様が明確化した機能は請負での切り出しも可能なので、フェーズごとに契約形態を分ける発注方針が望ましい。発注時は法令解釈誤りによる労務トラブルの責任分界（社労士監修必須・免責範囲）を契約書に明記することが必須である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員50〜999名企業の人事担当者（人事専任1〜2名規模を想定） |
| セカンダリ | 制度を利用する従業員（匿名チャットボット経由で体調・悩みを申告する側） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当・提携社労士/産業医（AI生成案の監修・是正事例DB更新を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 就業規則PDF解析機能 | 就業規則PDFと従業員構成データを入力→AIが条項を抽出・構造化→不足条項リストを出力 |
| 法令・是正事例照合機能 | 抽出条項と労働局是正事例1.2万件を入力→法令DBと照合→適合率と欠落条項を出力 |
| AI制度設計案生成機能 | 業種・規模・不足条項を入力→生成AIが条文草案を作成→制度案ドラフトを出力 |
| 制度案対話修正機能 | 担当者の修正指示チャットを入力→AIが条文・適用条件を再生成→更新版制度案を出力 |
| 効果試算・ROIダッシュボード機能 | 制度案と従業員数を入力→導入コスト・利用率・離職防止効果を試算→数値付きレポートを出力 |
| 匿名体調申告チャットボット | 従業員の症状・悩みテキストを入力→自然言語処理で匿名分類→蓄積データベースに記録 |
| 深刻度判定・産業医連携振り分け機能 | チャットボット相談内容を入力→深刻度をAIが分類→産業医連携要否を自動判定し通知 |
| 離職リスク予兆アラート機能 | 休暇取得率・生産性自己申告データを入力→機械学習が時系列解析→離職リスクアラートを出力 |
| 業種別制度パターンレコメンド機能 | 複数企業の匿名化データを入力→業種・規模別に横断学習→効果の高い制度パターンを提示 |
| 四半期改善レポート自動生成機能 | 蓄積された利用実態データを入力→AIが四半期集計・分析→改善提案レポートを自動生成 |
| 社労士法的レビュー連携機能 | AI生成制度案を入力→提携社労士が法的チェック→承認済み最終案を出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, industry_code, employee_count, plan_type, contract_start_date |
employees_anonymized | anon_id, company_id, department_code, age_band, gender, employment_type |
policy_documents | policy_id, company_id, source_pdf_url, parsed_text, status, created_at |
policy_drafts | draft_id, company_id, policy_type, generated_text, cost_estimate, usage_rate_estimate, retention_effect_estimate, version |
legal_precedents | case_id, law_category, summary, correction_type, source_year, labor_bureau_region |
chat_consultations | consult_id, anon_id, company_id, message_text, symptom_category, severity_level, needs_doctor_flag, created_at |
leave_usage_records | record_id, anon_id, company_id, leave_type, usage_date, duration_hours |
quarterly_reports | report_id, company_id, period, usage_rate, risk_alert_flag, recommendation_text, generated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 就業規則アップロード画面 |
| 2 | AI制度案対話編集画面 |
| 3 | 制度案コスト効果試算画面 |
| 4 | 匿名体調相談チャット画面 |
| 5 | 産業医連携判定通知画面 |
| 6 | 四半期利用実態レポート画面 |
| 7 | 経営者向けROIダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4o API（就業規則解析と制度文生成の精度確保） |
| 2 | LangChain（法令DB照合と対話フローの構築容易性） |
| 3 | PostgreSQL（構造化データと匿名化統計の管理） |
| 4 | Pinecone（是正事例1.2万件のベクトル検索） |
| 5 | AWS（社労士監修必須の個人情報を扱う堅牢性） |
| 6 | SmartHR API（既存顧客基盤への追加導入チャネル） |
| 7 | Difyまたは自社チャットUI（従業員向け匿名対話の低コスト構築） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基盤の月間稼働率99.5%以上を目標（計画メンテナンス時間を除く） |
| セキュリティ | セキュリティ: 匿名化データはAES-256で暗号化し、個人特定不可の統計処理を徹底する想定 |
| 性能 | 性能: 就業規則PDF1ファイルあたりの解析・草案生成を平均30秒以内で完了する目安 |
| 品質 | 品質: 社労士監修による法令適合率検証を1年目末までに95%以上達成する目標 |
| データ保持 | データ保持: 匿名化後の体調申告データは最長3年保存、個人特定情報は保持しない方針 |
| 運用 | 運用: 四半期改善レポートは自動生成後24時間以内に人事担当者へ配信する想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 就業規則のPDFを人力で読み込み、労基法・均等法の該当条文をExcelでチェックリスト化し、パイロット企業数社に手渡しで制度案を提示してフィードバックを集める | AI利用料と印刷・移動費程度で、外部発注は行わない水準 |
| ②最小システム | 汎用AIのAPIと簡易な法令データベースを組み合わせたチャットボットの試作を作り、就業規則の解析と制度案の自動生成を数社で試して精度と使い勝手を確認する | 外注で数か月分の開発費とAI利用料がかかる水準 |
| ③本開発 | 社労士監修フローを正式に組み込み、SmartHR等とのAPI連携、匿名化データの分析基盤、四半期レポート機能を実装して本格提供に移す | エンジニア複数名分の人件費と外部監修費が継続的にかかる水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 従業員100〜300名規模の中小企業の人事部長・労務担当役員 | 制度設計の当事者であり課題感と導入予算感を直接確認できるため | 地域の商工会議所や中小企業家同友会の人事交流会に参加し個別打診 |
| 社会保険労務士事務所の代表社労士（開業社労士） | AI生成案の法的レビュー体制構築と監修契約の可能性を探るため | 全国社会保険労務士会連合会または都道府県社労士会の紹介制度を利用 |
| SmartHR・freee人事労務のパートナーアライアンス担当者 | API連携とチャネル提携の実現可能性・条件を早期に確認するため | 各社のパートナープログラム申込フォームから連携提案を送付 |
| 更年期・女性医療領域を専門とする産業医 | 従業員対話ボットの深刻度判定ロジックと医学的監修体制を確立するため | 日本産業衛生学会や女性医療ネットワークの学会名簿経由で個別打診 |
| 東京都または大阪府の女性活躍推進担当部署の職員 | 自治体補助金・行動計画義務化支援スキームとの連携可能性を確認するため | 都道府県の女性活躍推進課の相談窓口に事業説明資料を持参し面談申込 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社労士事務所からの紹介 | 「就業規則の見直しを検討している顧客企業があれば、AIでの下書き作成を無料で試してもらえないか」と社労士に協力を依頼する |
| 中小企業経営者コミュニティ | 中小企業家同友会や商工会議所の女性活躍関連の分科会に参加し、「人事担当が少ない会社向けの制度診断を無料で試せる」と直接声をかける |
| 人事担当者向けSNSコミュニティ | 人事・労務系のFacebookグループやLinkedInで「生理休暇・更年期対応の制度づくりに悩む方、話を聞かせてほしい」とDMする |
| 自治体の女性活躍推進事業セミナー | 自治体主催の女性活躍推進セミナーにブース出展し、「制度診断を無料で受けられる」と参加企業の人事担当者に直接案内する |
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 新創業融資制度 | 創業前・創業直後で担保・保証人を用意しにくい経営者 | 設立時の運転資金に使え、この事業の想定では融資総額は500万円。着金は設立から数か月後となるため自己資金100万円での立ち上げ期をつなぐ位置づけになる |
| 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 | 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、販路開拓の初期費用の一部に使える候補になる |
| 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 | 顧客側（導入企業）がこのSaaSを契約する際の費用負担を下げられる可能性があり、営業トークの材料になる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業から一定期間内の中小企業 | 本社を東京都内に置く場合、人件費や賃借料など創業初期費用の一部を助成対象にできる候補になる |
| 働き方改革推進支援助成金 | 労働時間短縮や健康経営に取り組む中小企業事業主（顧客企業側） | 生理休暇・不妊治療休暇などの制度整備費用に顧客企業が活用できる可能性があり、自治体連携チャネルでの提案材料になる |
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。
同じ領域に挑む創業者がコミュニティ内に複数います。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。
※ バッジは閲覧・登録状況にもとづく自動集計の相対表示です。