Who（誰が）
従業員30〜300名の中小企業経営者・経理担当と、その顧問先を持つ社労士・税理士事務所
対象とする社会課題：中小企業の退職金・企業年金制度の設計放置と専門家不足の解消
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。
中小企業の現場では専任の人事担当がおらず、退職金制度の見直しは社長と顧問社労士に丸投げされたまま止まっている。中退共の掛金は実態とずれ、退職給付債務は簿外リスクとして積み上がる。専門家は不足し、手作業の試算では手が回らない。放置された制度のしわ寄せは、いつか従業員の老後と会社の存続に返ってくる。
※ 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800万円の申請資料も、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。
上のボタンを押すと、AIチャットが「タイショクAI」の事業設計・市場・収益モデルを読み込んだ状態で開き、事業計画書やピッチ資料、要件定義書などの初稿をその場で書き始めます。ダウンロードしてそのまま使うことも、社労士や税理士と一緒に手直しすることもできます。
※ 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。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ 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。
「タイショクAI」は、社労士・税理士事務所や企業の経理担当者がクラウド上に従業員台帳（年齢・勤続年数・給与・等級）と財務データをアップロードするだけで、AIが退職給付債務を自動試算し、中退共・DB・DC・養老保険・自社積立を組み合わせた最適な制度設計シナリオを提示するサービスです。
担当者はチャット画面で「掛金を抑えたい」等と話しかけるだけで条件を汲み取った再シミュレーションが即座に返り、設計が固まれば退職金規程・労使協定のドラフトまでAIが自動生成します。従来数週間かかっていた初期試算が最短30分に短縮され、社労士は本来の相談・調印業務に集中できます。導入後は年1回、離職率や給与実績を取り込み、AIが前提とのズレを検知して見直し提案を自動送付します。
日本の中小企業約336万社のうち退職金制度を持つ企業は約8割にのぼるが、そのうち制度内容を過去10年見直していない企業が半数以上とされる（厚労省就労条件総合調査等より推計）。
従業員30〜100名規模の企業では専任の人事担当がおらず、社長が顧問社労士に丸投げしている状態が多く、社労士側も企業年金・DB・DC設計の専門知識を持つ人材が不足している。中退共の掛金水準が実態と乖離していたり、退職給付債務（PBO）の簿外リスクを認識していない経営者も多く、M&Aや事業承継の際に突然問題化するケースが後を絶たない。制度設計には離職率・年齢構成・給与テーブル・キャッシュフロー予測など複数データの統合分析が必要だが、手作業での試算は工数がかかりすぎ、社労士事務所1件あたり年間数件しか対応できていない。結果として、経営者は「何をどう変えればよいか分からない」まま放置し、従業員の将来不安と企業の財務リスクが同時に積み上がっている。
予測モデルが従業員データと勤続年数分布から将来の退職給付債務・必要積立額を回帰予測し、複数制度の掛金配分を線形計画法・遺伝的アルゴリズムで最適化する。
自然言語対話AI（LLM）が社労士・経営者からの曖昧な要望をヒアリングし、制約条件（予算上限・離職率目標等）に変換してシミュレーションエンジンに渡す役割を担う。文書生成AIが法令・厚労省モデル規程を学習した上で退職金規程・労使協定のドラフトを自動生成し、社労士のレビュー工数を削減する。モニタリング工程では異常検知アルゴリズムが実績データと設計時前提の乖離を毎月自動スキャンし、閾値超過時にアラートと再設計案を自動生成する。
社労士・税理士事務所または企業の経理担当がクラウド上に従業員台帳（年齢・勤続年数・給与・等級）と財務データ（キャッシュフロー、利益計画）をアップロードすると、AIが退職給付債務を自動試算し、中退共・DB・DC・養老保険・自社積立を組み合わせた複数の制度設計シナリオを最適化計算で提示する。
担当者はチャット型AIアシスタントに「従業員の平均年齢が上がっているが掛金を抑えたい」等と自然言語で相談でき、AIが条件を汲み取って再シミュレーションを即時に返す。設計案が固まると、AIが労使協定・退職金規程の変更案文をドラフト生成し、社労士が最終確認・調印まで伴走する。導入後は年1回、離職率や給与改定の実績データを取り込み、AIが乖離を検知して見直し提案を自動送付するモニタリング運用に移行する。これにより従来数週間かかっていた制度設計の初期試算が最短30分、規程案作成まで含めても2週間以内に短縮される。
| 外部年金コンサルへのスポット依頼費用（制度設計1回あたり、顧問料とは別枠） | 年額 60万〜120万円 |
| 社労士事務所内での手作業試算・資料作成の人件費換算（1件あたり10〜15時間×時給換算） | 年額 約40万円相当 |
| 退職給付債務の簿外リスクによるM&A・事業承継時の譲渡価格減額 | 1件あたり 500万〜3,000万円 |
| 制度放置による離職率上昇分の採用・再教育コスト増（従業員50名規模想定） | 年額 100万〜300万円 |
| 社労士事務所向けSaaS利用料（顧問先20社まで込み） | 月額 50,000円 |
| 企業向け制度設計スポットコンサル（新規設計・全面見直し1件） | 1回 30万〜80万円 |
| 年次モニタリング・見直しレポート（1社あたり） | 月額 15,000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。
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。
※ 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。
従業員30〜100名規模の企業には専任の人事担当がおらず、退職金・企業年金制度の設計は顧問社労士に丸投げされたまま10年以上見直されないケースが半数以上を占める。
社労士側もDB・DC設計の専門知識を持つ人材が不足しており、離職率・給与テーブル・キャッシュフローを統合した試算には手作業で数週間を要し、1事務所あたり年間数件しか対応できていない。退職給付債務（PBO）の簿外リスクを認識しないまま放置され、M&Aや事業承継の局面で突然表面化する事態が後を絶たない。制度設計・見直しの初期試算と規程改定を大幅に高速化する仕組みが必要である。
MVP開発フェーズ（試算エンジン・基本UI）は要件変更が頻発しやすいため準委任契約で進め、パイロット検証で得た乖離率データを踏まえて仕様を確定させることを推奨する。
文書生成AIや異常検知など仕様が固まった機能追加フェーズは請負契約で成果物とスケジュールを明確化し、コストの予見性を高めるのが望ましい。年金数理・法令解釈に関わる部分は必ず顧問社労士法人・アクチュアリーのレビューを契約書上の検収条件に含め、試算ロジックの妥当性検証を発注者側で行える体制を確保する。匿名化データの取扱いについては業務委託契約とは別に秘密保持契約（NDA）とデータ処理委託契約を締結し、ISMS認証取得スケジュールとの整合を発注段階で確認すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 顧問先企業の従業員台帳・財務データを扱う社労士・税理士事務所の担当者 |
| セカンダリ | 制度設計を依頼する中小企業（従業員30〜300名）の経営者・経理担当者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当およびシステム運用管理者（データ更新・法令改正対応の統括） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 従業員台帳・財務データアップロード機能 | CSV/Excelの従業員台帳と財務データを入力→形式検証・正規化→クラウドDBへ登録 |
| 退職給付債務（PBO）自動試算エンジン | 年齢・勤続年数・給与テーブルを入力→回帰予測モデルで将来債務を算出→試算結果を出力 |
| 制度設計シナリオ最適化エンジン | 予算上限・離職率目標等の制約条件を入力→線形計画法と遺伝的アルゴリズムで掛金配分を最適化→複数シナリオを出力 |
| チャット型AIヒアリングアシスタント | 担当者の自然言語相談を入力→LLMが制約条件に変換→最適化エンジンへ連携し再計算 |
| 制度比較シミュレーション画面 | 複数シナリオデータを入力→掛金・給付額・キャッシュフローを比較集計→グラフ付きレポートを出力 |
| 退職金規程・労使協定ドラフト生成 | 確定した制度設計案を入力→法令・厚労省モデル規程学習済みAIが条文生成→ドラフト文書を出力 |
| 社労士レビュー・承認ワークフロー | 生成ドラフトを入力→社労士がコメント・修正入力→承認済み最終版を確定出力 |
| 年次実績データ取込・乖離モニタリング | 離職率・給与改定の実績データを入力→設計時前提と突合演算→乖離率を出力 |
| 異常検知・見直し提案アラート | 月次モニタリングデータを入力→異常検知アルゴリズムが閾値超過を判定→アラートと再設計案を自動生成 |
| 金融機関・運営管理機関送客管理 | 成立した制度設計案を入力→中退共・DC運営管理機関・保険会社を照合→紹介案件登録と手数料計算を出力 |
| SaaS利用・課金管理機能 | 事務所・顧問先の登録情報と利用実績を入力→従量課金を集計→請求データを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
offices | office_id, 事務所名, 契約プラン, 月額課金額, 契約開始日, 担当者名 |
companies | company_id, office_id, 企業名, 業種, 従業員数, 決算月, 退職金制度種別 |
employees | employee_id, company_id, 生年月日, 入社日, 等級, 給与月額, 退職区分フラグ |
financial_data | company_id, 会計年度, キャッシュフロー実績, 利益計画, PBO簿外額 |
design_scenarios | scenario_id, company_id, 制度組合せ内容, 掛金配分, 最適化条件, 生成日時 |
documents | document_id, scenario_id, 文書種別, ドラフト本文, レビュー状態, 確定日 |
monitoring_logs | log_id, company_id, 実績離職率, 乖離率, 検知日時, アラート内容 |
referrals | referral_id, company_id, 送客先機関, 成約日, 手数料額, ステータス |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 企業台帳アップロード画面 |
| 2 | 退職給付債務試算結果画面 |
| 3 | 制度設計シナリオ比較画面 |
| 4 | AIチャット相談画面 |
| 5 | 規程・協定ドラフト編集画面 |
| 6 | モニタリングアラート一覧画面 |
| 7 | 事務所別契約管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python（数理計算・最適化ロジック実装に適する） |
| 2 | PuLP/OR-Tools（線形計画法による掛金配分最適化） |
| 3 | DEAP（遺伝的アルゴリズムでシナリオ探索） |
| 4 | OpenAI API（自然言語ヒアリングと文書ドラフト生成） |
| 5 | PostgreSQL（従業員・財務データの正規化管理） |
| 6 | AWS（ISMS準拠のインフラ構築とスケーラビリティ） |
| 7 | Auth0（社労士・企業二層アクセス権限管理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上（許容ダウンタイム月3.6時間以内）を目安とする |
| 性能 | 性能: 従業員1,000名規模のPBO試算を30分以内に完了する処理性能を確保する |
| セキュリティ | セキュリティ: 従業員個人情報は保存時・通信時ともにAES256相当で暗号化し、初年度中にISMS認証取得を目指す |
| データ保護 | データ保護: アップロードデータは匿名化処理を必須とし、アクセスログを1年間保管する |
| バックアップ | バックアップ: 日次自動バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内を目安とする |
| 法令対応 | 法令対応: 試算ロジック・規程テンプレートを四半期ごとに見直し、法改正から1ヶ月以内に反映する運用とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携予定の社労士数名にExcelと手計算で退職給付債務の簡易試算を作り、実際の従業員台帳を見せてもらいながら「この見方は合っているか」「掛金配分の考え方は響くか」を確認する。 | ヒアリングの交通費と資料作成の手間のみで、外部発注はしない水準 |
| ②最小システム | 従業員台帳（年齢・勤続・給与）をアップロードすると簡易試算結果が返る最小限のWebツールを作り、パイロット社労士事務所と企業で乖離率検証データを取得する。 | AI利用料・クラウド利用料と、小規模な外部開発の発注で数か月分の水準 |
| ③本開発 | 最適化計算（線形計画法・遺伝的アルゴリズム）、対話AIによるヒアリング、規程・協定のドラフト生成、モニタリング機能を実装し、SaaSとして複数事務所に本番提供する。 | アクチュアリー・AIエンジニアの人件費と外部開発費を合わせて、当初の融資・自己資金の主要な使途になる水準 |
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 |
|---|---|---|
| 年金数理人またはアクチュアリー（企業年金コンサルティング会社所属） | 退職給付債務試算ロジックの監修体制を構築するため最優先で会う必要がある | 日本アクチュアリー会の名簿検索、または企業年金連合会の紹介経由で接触 |
| 中堅社労士法人の代表社労士（従業員50名規模の顧問先を多数持つ事務所） | パイロット導入とデータ提供契約の一次候補、現場課題のヒアリング元 | 全国社会保険労務士会連合会の支部会合や年金・退職金分科会に参加して紹介依頼 |
| 中退共（勤労者退職金共済機構）の業務推進担当者 | 送客手数料スキームの実現可能性と制度連携の可否を確認するため | 機構本部の相談窓口またはHP問合せフォームから業務提携打診 |
| DC運営管理機関の法人営業責任者（りそな銀行またはSBIベネフィット・システムズ） | 送客提携スキームと金融商品仲介規制の実務対応を確認するため | 各社IR・法人向け問合せ窓口から企業年金連携の打診で接点を作る |
| IT・金融規制に詳しい顧問弁護士（弁護士法72条・保険業法対応経験者） | 文書生成AIの規程ドラフト提供と金融機関送客の適法性を事前確認するため | スタートアップ支援に強い法律事務所（弁護士ドットコム等の紹介制度）経由で契約 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社会保険労務士会の研修会・支部勉強会 | 「退職給付債務の簿外リスクをその場で試算するデモをお見せします」と支部の研修担当に持ちかけ、15分程度のミニ講演枠をもらう。 |
| 地方銀行の法人営業担当 | 「事業承継前の企業でPBOが問題化するケースが多いので、面談先に無料で簡易診断を提供したい」と伝え、紹介先を1社ずつ紹介してもらう。 |
| 商工会議所の経営相談窓口 | 窓口の相談員に「退職金制度の見直し相談が来たら、うちの無料試算を挟んでもらえないか」と依頼し、相談員経由で経営者につないでもらう。 |
| 提携予定の社労士法人の既存顧問先 | 提携社労士に「顧問先のうち制度を長く見直していない企業に、一緒に簡易診断を提案しませんか」と持ちかけ、同席訪問の形で顧問先に会わせてもらう。 |
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800万円規模の融資を受けられれば、アクチュアリーやAIエンジニアの採用・クラウド開発費を創業初期からまとめて確保できる。設備資金は別枠のため、サーバー等の設備投資は別途相談する想定。 |
| IT導入補助金 | 本サービスを導入する社労士・税理士事務所や顧問先企業 | 自社の売上そのものではないが、導入企業側がこの補助金を使えることを提案時に案内できると、月額SaaS利用料や見直しスポット費用の初期負担感を下げ、成約のハードルが下がる。 |
| 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の社労士事務所・自社 | 初期の販路開拓（展示会出展、パンフレット・LP制作、営業ツール整備）にかかる費用の一部を補える可能性があり、提携事務所拡大の営業活動と組み合わせやすい。 |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業 | 人件費や賃借料など創業期の運営経費の一部が対象になりうる制度で、代表1名体制からエンジニア採用に進む段階の固定費負担を和らげる候補になる。 |
| 事業承継・M&A補助金 | 事業承継やM&Aを予定・実施する中小企業（顧客側） | 顧客企業がM&Aや事業承継時に退職給付債務の簿外リスクを可視化・整理する目的でタイショクAIを使う場合、顧客側がこの補助金の対象経費に該当しうる可能性があり、提案時の後押しになる。 |
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。
労働・雇用領域に取り組む創業仲間がコミュニティで情報交換しています。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あり、特定の順位や成果を保証するものではありません。