Who（誰が）
人口1万人〜30万人規模の市区町村の情報政策課・デジタル推進課職員1〜2名体制の自治体が主な利用者であり、全国約1,300自治体が対象となる
対象とする社会課題：マイナンバーカード活用サービスが自治体ごとに標準化されず、住民の利便性と行政効率が低いまま放置されている
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。
人口が少ない自治体ほど、カードを配ることはできても、その先の使い道を設計する余力がない。情報政策の担当者は一人か二人で、住民ニーズの聞き取りから条例改正までを抱え込んでいる。高齢化が進む町と子育て世帯が多い町では、必要なサービスがまったく違うのに、予算の壁で個別設計は諦められてきた。マドガラスは、その設計そのものをAIが引き受けることで、小さな自治体にも「その町だけの使い道」を届ける。
※ 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780万円の申請資料も、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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本事業は、人口1万〜30万人規模の市区町村にある情報政策課・デジタル推進課の職員(多くは1〜2名体制)が、住民基本台帳や窓口相談データをアップロードするだけで、AIが自治体の年齢構成や世帯類型に合わせたマイナンバーカード活用サービス案を3〜5パターン自動提示する基盤です。
職員はチャット画面で「予算800万円まで」「高齢者向け優先」等を入力するだけで、設計書ドラフトと費用試算が返ってきます。設計確定後はノーコードエンジンが申請フォームや通知連携画面を自動生成し、J-LIS・ぴったりサービスと接続、運用後は利用ログをAIが解析し毎月改善提案を送付します。従来1〜2年・数千万円かかっていた個別設計が3〜6ヶ月・数百万円規模で実現します。
全国1,741自治体のうちマイナンバーカードの独自利活用サービス(コンビニ交付以外)を実装しているのは約2割に留まり、多くは総務省の標準テンプレートを流用するだけで地域特性を反映できていない。
人口3万人未満の小規模自治体では情報政策担当職員が1〜2名しかおらず、住民ニーズ調査からシステム設計まで行う専門知識・時間が構造的に不足している。例えば65歳以上人口が4割を超える高齢化自治体では書かない窓口や見守り連携が求められる一方、子育て世帯が多い自治体では保育・母子手帳連携のニーズが高いが、こうした差異を反映した個別設計はコンサル費用が数千万円規模になるため予算化が難しい。結果として住民は「カードは持っているが使い道がない」状態が続き、総務省調査でも利活用率は交付率(約77%)に対し実利用は3割程度に留まる。この課題は自治体の人員・予算制約とニーズの多様性という二重の壁により、標準化ベンダーの一律提案だけでは解決できていない。
設計フェーズでは自治体の統計データと類似規模自治体の成功事例データベースを教師データとした推薦モデルが、地域特性に合致したサービス構成を予測・提案する。
要件定義フェーズでは自然言語対話AI(LLMベース)が職員の口語的な要望や予算制約をヒアリングし、行政特有の制約条件(個人情報保護条例、既存システム互換性)を考慮した実装可能な仕様書に自動変換する。運用フェーズでは住民の申請ログ・問い合わせテキストをNLPで分類し、UI改善や新規ニーズの兆候を検知する異常検知・トレンド分析モデルが稼働する。さらに複数自治体のデータを横断解析することで、人口規模・産業構造が近い自治体間のベストプラクティスを自動マッチングし、横展開時のカスタマイズ工数を削減する最適化アルゴリズムを組み込んでいる。
自治体職員はまず住民基本台帳・人口動態・過去の窓口相談データ(匿名加工済み)をポータルにアップロードし、AIが年齢構成・世帯類型・地理的分散・既存デジタル化状況を解析して当該自治体に最適なマイナンバーカード連携サービス案(例:子育てワンストップ申請、高齢者見守り通知、防災要支援者マッチング等)を3〜5パターン自動生成する。
職員はチャットボット形式のAI対話画面で「予算は年間800万円まで」「まず高齢者向けを優先」等の条件を入力すると、AIが実装優先順位・費用試算・条例改正要否まで含めた設計書ドラフトを提示する。設計確定後はノーコード構築エンジンが行政専用クラウド上にサービス画面(申請フォーム・通知連携等)を自動生成し、既存の地方公共団体情報システム機構(J-LIS)API・ぴったりサービスと接続する。運用開始後は住民の利用ログをAIが継続解析し、離脱率の高い手続きや問い合わせ頻出項目を検知して毎月自動で改善提案レポートを職員に送付する。これにより、従来1〜2年・数千万円かかっていた個別設計プロセスが、3〜6ヶ月・数百万円規模で自治体ごとに最適化された形で実現する。
| 個別コンサル委託費用（住民ニーズ調査〜設計書作成） | 1回あたり2,000万〜3,000万円 |
| SIerへの個別受託開発費用（連携システム構築） | 1回あたり1,500万〜3,000万円 |
| 情報政策担当職員の要件定義・調整業務の超過勤務手当 | 年間約150万円（1名分・月20時間程度の残業想定） |
| 利活用サービス未整備による窓口対応・郵送コスト（見守り未連携等の代替対応） | 年間約200万円（窓口人件費・郵送費の目安） |
| 初期AI設計支援フィー（人口10万人未満） | 150万円（導入時一括） |
| SaaS月額利用料（標準プラン・サービス2件連携） | 月額12万円（年間144万円） |
| 都道府県一括導入パッケージ（管内10自治体想定） | 年間2,000万円（1自治体あたり約200万円換算） |
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人口3万人未満の自治体では情報政策担当が1〜2名しかおらず、住民ニーズ調査からシステム設計まで行う時間も専門知識も構造的に不足している。
高齢化率4割超の自治体と子育て世帯が多い自治体では求められるサービスがまったく異なるが、個別設計を外部コンサルに依頼すると数千万円規模になり予算化できない。結果として総務省の標準テンプレートを流用するだけの自治体が8割を占め、カード交付率77%に対し実利用率は3割程度に留まっている。この状態を、AIによる自治体別最適化提案とノーコード実装で構造的に解消する必要がある。
PoC構築フェーズとAI推薦エンジンの精度検証は仕様が固まっていないため準委任契約が向いており、自治体ごとのデータ特性に応じた試行錯誤を前提に工数精算とする。
設計確定後のノーコード構築・J-LIS連携部分は成果物と納期が明確になるため請負契約が適しているが、行政特有の要件変更(条例改正対応等)が発生しやすいため納期には2〜3ヶ月のバッファを契約書に明記すべきである。自治体側の入札プロセス・単年度予算の制約上、契約締結までのリードタイムが長期化しやすいため、複数自治体を並行提案する前提で受注時期のばらつきを吸収する体制を発注者側にも求める。個人情報保護条例が自治体ごとに異なるため、データ取扱いに関する責任分界点(匿名加工の実施主体、データ保管場所)を契約書上で明確にすることが必須である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村の情報政策課・デジタル推進課職員(人口1万〜30万人規模、担当1〜2名体制が中心) |
| セカンダリ | 自治体窓口を利用する住民(申請フォーム・通知連携サービスの利用者)、都道府県のデジタル推進部局担当者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当およびSaaS基盤運用エンジニア(AI推薦モデルの精度監視・データ更新を含む) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 住民データアップロード機能 | 住民基本台帳・人口動態・窓口相談データ(匿名加工済)を入力→形式検証と匿名化確認→AI解析用データセットとして登録 |
| AIサービス案自動生成エンジン | 自治体統計・類似自治体成功事例を入力→推薦モデルで年齢構成等を解析→3〜5パターンのサービス案を出力 |
| チャット対話型要件定義AI | 職員の予算・優先順位等の口語入力→LLMが行政制約を踏まえ変換→実装可能な仕様書ドラフトを出力 |
| 設計書自動生成機能 | 要件定義結果と条例情報を入力→優先順位・費用試算・条例改正要否を算出→設計書ドラフトを出力 |
| ノーコード画面構築エンジン | 確定設計書を入力→申請フォーム・通知画面をテンプレートから自動生成→行政クラウド上に稼働画面を出力 |
| J-LIS/ぴったりサービス連携モジュール | 生成済みサービス画面を入力→API認証・データ連携設定を実行→カード認証済み申請フローを出力 |
| 利用ログ解析・異常検知機能 | 住民の申請ログ・問い合わせテキストを入力→NLP分類と離脱率検知を実行→離脱率高手続き一覧を出力 |
| 月次改善提案レポート自動送付 | 解析結果・問い合わせ頻出項目を入力→改善案テキストを自動生成→職員宛メールレポートを送付 |
| 類似自治体ベストプラクティスマッチング | 人口規模・産業構造データを入力→横断学習で類似自治体を抽出→参考事例と工数削減提案を出力 |
| 職員承認・差し戻しワークフロー | AI提案・設計書を入力→承認/差し戻し操作を記録→承認済み設計書と却下理由ログを出力 |
| 契約・課金管理機能 | 自治体契約情報・利用サービス数を入力→月額/初期費用を自動算出→請求書発行と入金状況を出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | 自治体ID, 自治体名, 人口規模, 高齢化率, 予算区分, 担当課連絡先 |
resident_statistics | 統計ID, 自治体ID, 年齢構成, 世帯類型, 地理分散指標, データ取得年月 |
ai_proposals | 提案ID, 自治体ID, 提案パターン番号, サービス種別, 費用試算, 条例改正要否 |
requirements_docs | 要件ID, 提案ID, ヒアリング内容, 予算上限, 優先順位, 仕様書本文 |
services | サービスID, 自治体ID, サービス名, 稼働状況, J-LIS連携有無, 公開URL |
usage_logs | ログID, サービスID, 利用日時, 手続き種別, 離脱有無, 問い合わせ内容 |
improvement_reports | レポートID, 自治体ID, 対象月, 離脱率, 改善提案内容, 送付日 |
contracts | 契約ID, 自治体ID, 契約種別, 契約金額, 契約開始日, 更新状況 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 自治体ログイン・選択画面 |
| 2 | 住民データアップロード画面 |
| 3 | AI提案結果一覧画面 |
| 4 | 対話型要件定義チャット画面 |
| 5 | 設計書ドラフト確認画面 |
| 6 | サービス構築進捗管理画面 |
| 7 | 利用状況・改善提案ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(ISMAP登録リージョン): 行政データの認証基準を満たすため |
| 2 | Azure OpenAI Service: 日本語行政文書対応と閉域網接続が可能なため |
| 3 | LangChain: 対話型要件定義のRAG構築を効率化するため |
| 4 | PostgreSQL: 統計・契約データの構造化管理に適するため |
| 5 | Elasticsearch: 問い合わせテキストの分類・トレンド分析に利用 |
| 6 | Node-RED: ノーコード申請フォーム構築エンジンの基盤に採用 |
| 7 | J-LIS API連携ミドルウェア: ぴったりサービス接続を標準化するため |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上(月間ダウンタイム3.6時間以内)を行政クラウド上の冗長構成で維持する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP認証取得を前提とし、自治体別に個人情報を論理分離、通信はTLS1.2以上で暗号化 |
| 性能 | 性能: データアップロード完了後30分以内にAIがサービス案3〜5パターンを提示する目安 |
| 監査 | 監査: 全操作ログを5年間保存し、自治体ごとにロールベースアクセス権限を設定 |
| バックアップ | バックアップ: 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内での復旧を目標とする想定 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 同時接続自治体数100団体まで性能劣化なく対応する設計目安 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力してもらえる小規模自治体の統計データを手作業で分析し、Excelとヒアリングだけでサービス提案書を作成して、AIなしでも職員が価値を感じるか確かめる | 交通費と作業時間のみで、外部発注は行わない水準 |
| ②最小システム | 住民基本台帳データをアップロードすると簡易な推薦ロジックがサービス案を数パターン出す画面を作り、実際の職員に触ってもらって使い勝手と提案の妥当性を検証する | クラウド利用料と外部エンジニアへの短期発注費が中心 |
| ③本開発 | チャット形式の要件定義AIとノーコード構築エンジンを実装し、J-LIS API・ぴったりサービスとの連携を含めた本番運用可能な基盤を構築する | 外部開発チームへの委託費とセキュリティ監査費用がまとまった規模で発生する水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 人口5万人未満の自治体のデジタル推進課・情報政策担当職員 | 現場の予算制約・人員体制・住民ニーズの実態を直接把握するため | 自治体総合フェアや総務省の自治体DX研修会に参加し名刺交換・個別依頼 |
| 総務省 自治行政局 地域情報政策室の担当者 | 自治体DX関連補助金の要件と標準化方針との整合性を確認するため | 総務省主催の自治体DX推進セミナーに参加し個別面談を申し込む |
| 地方公共団体情報システム機構(J-LIS)業務部のAPI連携担当者 | J-LIS APIおよび公的個人認証サービスとの接続要件・協定手続を確認するため | J-LIS公式サイトの事業者向け問い合わせ窓口からアポイントを依頼 |
| 都道府県デジタル推進部局の市町村DX支援担当職員 | 都道府県単位の一括導入パッケージ営業のキーパーソンとなるため | 都道府県主催の市町村向けDX説明会に参加し担当課へ直接連絡 |
| 住民基本台帳系システムベンダーの自治体営業担当者 | 既存システムとの互換性・データ連携範囲と競合関係を見極めるため | 自治体総合フェア等の展示ブース訪問や紹介経由で面談を設定 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 総務省・都道府県主催のデジタル化研修会 | 研修会の主催者に「自治体特化のAI設計ツールを実演したい」と講師枠・展示枠を打診し、参加職員に個別説明の場をもらう |
| 元自治体職員・GovTechコミュニティの人脈 | 以前の勤務先の情報政策課の知人に連絡し、「まずは無料でAI診断だけ試してほしい」と持ちかけて反応を確かめる |
| 全国町村会・地方自治情報センターの勉強会 | 小規模自治体の担当者が集まる勉強会に参加し、名刺交換の場で「今困っている住民サービス設計の悩みを聞かせてほしい」とヒアリングを申し込む |
| 都道府県デジタル推進部局への協力依頼 | 都道府県の担当窓口に「管内のモデル自治体を一緒に選びたい」と相談し、パイロット候補となる市町村を紹介してもらう |
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） | 法人設立後まもない事業者（自己資本・事業計画を審査） | 自治体向けAI基盤の開発初期に必要な人件費・クラウド費用の運転資金として活用でき、融資総額は780万円を想定。着金までのタイムラグを見込んだ資金計画が必要 |
| 信用保証協会 制度融資（自治体の創業支援融資メニュー） | 各自治体に住所を置く創業間もない中小企業・法人 | 日本政策金融公庫と併用できる場合があり、ISMAP取得や監査費用など追加投資局面での資金補完に候補となる |
| IT導入補助金（中小企業庁） | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社の開発基盤やセキュリティ監査ツールの導入費用の一部を補助対象にできる可能性があり、自社側の投資負担軽減に使える |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業間もない中小企業者 | 本社を都内に置く場合、人件費・広報費などの立ち上げ費用の一部が対象となり得るため、初期の営業体制構築に候補となる |
| デジタル庁 自治体DXモデル実証事業（GovTech関連実証支援） | 自治体と連携して行政DXの実証を行う事業者 | ロードマップに掲げる他省庁連携・実証採択の候補であり、採択されれば導入自治体開拓と信頼性獲得の両面で有利になる |
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表示です