Who（誰が）
人口5万人以上の市区町村の福祉部門・生活困窮者自立支援機関の職員、および支援対象となる低所得世帯（単身高齢者・ひとり親等）
対象とする社会課題：物価高騰による低所得世帯の困窮を自治体が把握できず支援が届かない
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。
物価高で電気代や食費が真っ先に削られても、自治体の窓口は住民自身が声を上げて初めて動く仕組みのままだ。人口の多い市でも困窮世帯を担当する職員はわずかで、膨大な数の世帯の中から支援が必要な家庭を自ら見つけ出す手立てがない。滞納情報が届く頃にはすでに生活が破綻寸前ということも多く、この事業は気づかれないまま追い詰められる人を、データの力で早く見つけるためにある。
※ 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900万円の申請資料も、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家計インサイト for 自治体」は、市区町村の福祉部門向けSaaSです。
税・水道・国保・児童手当などの行政データと、住民が任意登録するレシート・家計簿データをAIで分析し、生活困窮リスクが高い世帯を毎月自動でリスト化します。福祉職員は管理画面で「食費急減」「電気代滞納」などのリスク要因を確認し、優先度順に電話・訪問・郵送でアウトリーチできます。住民側は自治体公式LINEやウェブのチャットボットに24時間相談でき、臨時給付金や国保減免などの制度を自然言語で案内され、申請書類作成も対話形式で進められます。申請主義で見逃されがちな世帯を行政側から早期発見・支援する体制への転換を目指すサービスです。
総務省家計調査では2023年以降、食料・光熱費の物価上昇率が実質賃金上昇率を上回る状態が続き、特に年収200万円未満の単身高齢世帯・ひとり親世帯で家計圧迫が深刻化している。
しかし自治体の生活保護・生活困窮者自立支援窓口は申請主義が原則で、住民税や国保料の滞納情報が把握できる時点ではすでに生活破綻寸前のケースが多い。例えば人口15万人規模の市では、生活困窮担当職員が3〜5名程度しかおらず、約4万世帯の中から支援が必要な世帯を能動的に発見する手段がない。児童手当・水道料金・国保・税務など部署ごとにデータが分断されており、「電気代滞納」「食料品購入の急減」といった予兆シグナルが横断的に分析されないまま放置されている。結果として、支援が必要な世帯の多くが自ら声を上げられず、孤立・困窮の深刻化や餓死・孤独死といった最悪の事態に至るまで行政が気づけないケースが後を絶たない。
①予測AI（勾配ブースティング系モデル）が税・公共料金・国保データの時系列パターンから世帯ごとの生活困窮リスクスコアを月次で算出し、支援優先度を自動ランキングする。
②自然言語処理AIが住民からの相談チャットに対応し、収入・家族構成等の入力から適合する支援制度を自動マッチングして案内する。③異常検知AIが家計簿アプリ連携世帯の支出データから急激な支出減少・特定費目の消失（食費ゼロ日数増加等）を検知しアラートを発報する。④最適化AIが自治体の限られた訪問・給付予算を、リスクスコアと世帯規模から最も効果的に配分するシミュレーションを提示する。
自治体が保有する税・水道・国保・児童手当・生活保護受給履歴などの匿名化済み行政データと、住民が任意登録するレシート・家計簿アプリのデータをAIプラットフォームに集約する。
AIが世帯単位で支出構成・滞納履歴・公共料金の支払い遅延パターンを時系列解析し、生活困窮リスクスコアを毎月自動算出、上位リスク世帯を福祉部門の管理画面にリスト化して通知する。福祉職員はダッシュボード上でリスク要因（食費急減・光熱費滞納・多重債務兆候など）を確認し、優先度順に電話・訪問・郵送案内でアウトリーチを行う。住民向けにはAIチャットボットが24時間、対象制度（臨時給付金・食料支援・国保減免等）を自然言語で案内し、申請書類作成も対話形式でサポートする。導入自治体は月次でAIが生成する「地域家計ストレスマップ」を確認し、地区別・世帯類型別に予算配分や支援施策を最適化できる。
| 発見遅れによる生活保護費の急増（重篤化後の保護開始で扶助額が高止まりする分） | 1世帯あたり年間約40万円の追加扶助（保護開始時期が半年遅れた場合の想定） |
| 職員の手作業データ突合コスト（税・水道・国保の個別照会に要する人件費） | 職員1名あたり月16時間相当、人件費換算で月約4万円（時給2,500円換算） |
| 孤独死・重篤化事案の事後対応コスト（原状回復・親族対応・調査費用） | 1件あたり50万〜150万円の目安（自治体・不動産管理側の実費） |
| 電力・ガス会社の滞納回収・契約解除に伴う損失（早期把握できず滞納が拡大するケース） | 1件あたり年間3万〜8万円の未回収額の目安 |
| 自治体向けSaaS月額利用料（人口15万人規模） | 月額約30万円（人口5万人未満15万円〜50万人以上80万円のレンジ内、中規模市想定） |
| 初期導入・データ連携費（税・水道・国保の3系統連携） | 初年度のみ500万円（規模・連携システム数により300万〜800万円の範囲） |
| オプション機能利用料（異常検知アラート＋家計簿アプリ連携） | 月額10万円 |
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人口15万人規模の市でも生活困窮担当職員は3〜5名程度しかおらず、約4万世帯の中から支援が必要な世帯を能動的に探す手段がない。
税・水道・国保・児童手当のデータが部署ごとに分断され、「電気代滞納」「食費急減」といった予兆シグナルが横断的に分析されずに放置されている。結果として住民が自ら声を上げるまで行政が気づけず、生活破綻寸前や孤立・孤独死に至るケースが後を絶たない。複数データを横断して予兆を検知し、限られた職員数でも優先度順にアウトリーチできる仕組みが必要である。
リスクスコアリングAIの精度検証やデータ連携仕様の確定は自治体ごとに条件が異なり不確実性が高いため、実証フェーズは準委任契約で進めるのが適切である。
要件が固まった後のダッシュボード・チャットボット等の正式版開発は、機能範囲と検収基準を明確にできるため請負契約が向く。自治体ごとに連携先システムの仕様が異なるため、契約前に対象システムのAPI仕様・データ項目を確認し、連携費用は個別見積りとすること。個人情報・税情報を扱うため、業務委託契約に加えて自治体の情報セキュリティ基準（三層分離等）に準拠した特定個人情報等の取扱いに関する覚書を別途締結する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体福祉部門の生活困窮者自立支援担当職員・生活保護担当職員 |
| セカンダリ | 支援対象となる住民（低所得世帯・ひとり親世帯・単身高齢世帯等）、社会福祉協議会・NPO/フードバンク職員 |
| 管理 | 自治体DX担当課職員、およびプラットフォーム運営事業者側のシステム管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 行政データ連携・匿名化処理 | 税・水道・国保等の基幹DBデータ→世帯ID紐付け・匿名化→分析用データストアに格納 |
| 生活困窮リスクスコアリング（勾配ブースティングAI） | 世帯別税・公共料金・国保時系列データ→勾配ブースティングで解析→月次リスクスコア0-100を算出 |
| 支援優先度ランキング表示 | 全世帯のリスクスコア→閾値・世帯規模で並べ替え→上位リスク世帯リストをダッシュボードに出力 |
| 福祉職員向けダッシュボード | リスクスコア・要因データ→職員がリスト閲覧→対象世帯の詳細画面と対応履歴を表示 |
| 住民向けAIチャットボット相談対応（自然言語処理AI） | 住民の相談文・収入家族構成入力→NLPで意図解析→適合制度候補を自動応答で提示 |
| 申請書類作成対話サポート | チャットボット対話での回答内容→必要項目を対話形式で収集→申請書類PDF下書きを生成 |
| 家計簿アプリ連携・異常検知（異常検知AI） | 連携世帯のレシート・支出データ→異常検知AIで食費ゼロ日数等を判定→アラートを発報 |
| 予算配分最適化シミュレーション（最適化AI） | リスクスコア・世帯数・予算上限→最適化AIで訪問配分を計算→配分案をシミュレーション画面に表示 |
| 地域家計ストレスマップ生成 | 地区別・世帯類型別リスクスコア集計値→地図データと結合→月次ヒートマップをレポート出力 |
| アウトリーチ対応記録管理 | 職員の電話・訪問・郵送対応結果→ステータス入力→対応履歴と支援転換率を集計表示 |
| 民間データ連携API（電力・フードバンク向け） | 自治体承認済み滞納予兆データ→API経由で連携先に送信→連携先が支援対象抽出に利用 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, plan_type, contract_start_date |
households | household_id, municipality_id, household_type, member_count, income_bracket, anonymized_flag |
tax_records | record_id, household_id, tax_year, payment_status, delinquency_amount, delinquency_months |
utility_payments | payment_id, household_id, utility_type, payment_date, amount, delay_days |
household_expense_data | expense_id, household_id, category, amount, purchase_date, source_app |
risk_scores | score_id, household_id, score_date, risk_score, risk_factors, rank |
support_programs | program_id, name, eligibility_criteria, benefit_amount, application_method |
outreach_logs | log_id, household_id, staff_id, contact_method, contact_date, result, program_id |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | リスクスコア一覧ダッシュボード |
| 2 | 世帯詳細・要因分析画面 |
| 3 | アウトリーチ対応記録画面 |
| 4 | 地域家計ストレスマップ |
| 5 | 支援制度検索・案内画面 |
| 6 | 住民チャットボット画面 |
| 7 | 予算配分最適化シミュレーション画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/scikit-learn（勾配ブースティングモデル構築に最適） |
| 2 | LightGBM（時系列テーブルデータの高精度予測に適する） |
| 3 | Amazon SageMaker（自治体標準準拠のセキュアML運用基盤） |
| 4 | AWS GovCloud相当構成（三層分離等自治体セキュリティ基準準拠） |
| 5 | Dify/LangChain（チャットボットの制度マッチング対話構築） |
| 6 | PostgreSQL（世帯・行政データの構造化管理に適する） |
| 7 | Metabase/Redash（自治体職員向けダッシュボード可視化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: ダッシュボード・チャットボットの月間稼働率99.5%以上（自治体窓口業務時間帯優先） |
| セキュリティ | セキュリティ: 三層分離環境での自治体標準ネットワーク対応、ISMS/Pマーク認証を1年目末までに取得 |
| 性能 | 性能: リスクスコアリングバッチ処理は4万世帯規模で月次実行を24時間以内に完了 |
| データ保護 | データ保護: 個人特定情報は匿名化・仮名化して保存し、行政データは自治体外への持ち出し不可の設計 |
| 監査性 | 監査性: 職員のスコア閲覧・対応履歴操作を全件ログ保存し、5年間保持・追跡可能とする |
| 拡張性 | 拡張性: 自治体ごとに異なる基幹システム仕様に対応する標準APIコネクタを主要ベンダー3社分整備 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | モデル自治体から匿名化済みの税・国保サンプルデータを借り、表計算ソフトやBIツールで手動集計し、食費急減・光熱費滞納などのリスク要因の仮説が実データで確認できるかを検証する | AI利用料と自治体への訪問交通費程度で、外部発注は行わない水準 |
| ②最小システム | リスクスコアの一覧表示のみを行う簡易ダッシュボードを構築し、モデル自治体の福祉職員に実際に触ってもらい、優先度順の一覧表示が業務に使えるかフィードバックを得る | 外注で数か月分の開発費と、クラウドの試験環境利用料が中心の水準 |
| ③本開発 | 正式版のダッシュボード・住民向けチャットボット・アウトリーチ管理機能を実装し、複数自治体での並行運用に耐えるセキュリティ基準（三層分離対応）を整える | データサイエンティストや事業開発担当の人件費を含む本格的な開発体制が必要な水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 人口5〜15万人規模市の福祉部生活困窮者自立支援担当課長（自立相談支援機関の管理者） | 現場の申請主義の限界と予算・人員制約を最も具体的に把握している | 厚労省の生活困窮者自立支援制度担当者会議・自治体福祉部門への飛び込み訪問経由 |
| 自治体DX推進課・情報政策課の課長級担当者 | 税・国保・水道データの連携可否とセキュリティ基準（三層分離）の実態を判断できる | 総務省の自治体DX推進計画関連セミナー・自治体CIO補佐官コミュニティ経由で紹介依頼 |
| 厚労省社会・援護局地域福祉課の生活困窮者自立支援室 モデル事業担当官 | モデル事業公募の要件・予算枠を確認し実証フェーズの自治体紹介を得るため | 厚労省ウェブサイトの公募要領記載の問い合わせ窓口に電話・メールで打診 |
| 都道府県社会福祉協議会の生活困窮者支援担当職員 | 複数市町村への横展開ルートと現場アウトリーチ手法のノウハウを持つ | 全国社会福祉協議会または都道府県社協のホームページから担当部署に連絡 |
| 自治体基幹システムベンダー（生活保護システム・税務システム大手）の営業担当者 | データ連携APIの技術仕様と既存自治体顧客への導入経路を確保するため | 地方自治情報化推進フェア等の展示会で名刺交換し技術提携を提案 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 総務省・厚労省のモデル事業公募 | 公募要領を確認し、実証フェーズの成果（リスクスコアの精度検証レポート）を提出資料として、モデル自治体2団体との連携実績づくりを目的に応募する |
| 社会福祉協議会・知人の自治体職員からの紹介 | 生活困窮者支援の現場課題を聞いた上で、まずは無償のプロトタイプ検証への協力を依頼し、担当課長級への紹介をお願いする |
| 自治体DX担当課への直接営業 | 福祉部門ではなくDX推進課に対し、部署間データ連携による業務効率化という切り口でアプローチし、庁内調整のきっかけを作ってもらう |
| 自治体向けセミナー・研究会での登壇 | 生活困窮者自立支援法関連の実務者向け勉強会で実証結果を発表し、名刺交換した担当者に個別のヒアリング機会を依頼する |
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（創業融資） | 創業して間もない事業者、実績が浅い法人 | 自己資金に加えて融資合計 900万円 を運転資金に充てることで、自治体との実証・初期導入フェーズに必要な人件費・データ連携構築費の立ち上がり資金を確保できる候補になる |
| IT導入補助金（サービス等生産性向上IT導入支援事業） | ITツール・SaaSを導入する中小企業・小規模事業者、またはその導入先 | 自治体側がダッシュボードやチャットボットを導入する際の費用負担を軽減できるため、営業提案時に導入ハードルを下げる材料になる |
| デジタル田園都市国家構想推進交付金 | 地方自治体（デジタル実装に取り組む市区町村） | 福祉分野のデータ連携・AI活用による住民サービス向上事業として、導入自治体側の予算確保の後ろ盾になり得るため、営業先の自治体に提案する交付金候補になる |
| 総務省 自治体DX推進計画関連の実証事業・モデル事業 | 自治体DX推進計画に基づき実証・モデル事業を行う市区町村、およびその事業パートナー | 実証フェーズでモデル自治体との連携実績を作る際、公募型のモデル事業に事業者側として参画できれば、開発費の一部負担や導入実績の外部証明につながる |
| 厚生労働省 生活困窮者自立支援制度に関する調査研究・モデル事業 | 生活困窮者自立支援法に基づく事業を実施する自治体・関係団体 | AIによるアウトリーチ支援の効果検証を行うモデル事業に位置づけられれば、精度検証レポート作成やAUC実証の裏付けとして活用でき、他自治体への横展開の説得材料になる |
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。
この領域に取り組む仲間が、コミュニティに集まっています。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。
※ バッジは閲覧・お気に入り状況などにもとづく自動集計の相対表示です。