Who（誰が）
従業員51〜300人規模の卸小売・飲食・介護・製造業の労務担当者や顧問社労士が主な利用者であり、専任のバックオフィス人材が少ない企業を主対象とする。
対象とする社会課題：社会保険適用拡大に伴う中小企業の対応負担とコスト試算の困難さ
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。
従業員数百人規模の卸小売や飲食チェーンには、専任の社労士も労務担当者も置けない会社が大半である。制度が変わるたびに手作業のExcelで数日がかりの試算を繰り返し、繁忙期には後回しにされ、加入漏れや保険料の見込み誤りが従業員とのトラブルに変わる。この作業をAIが数分で終わらせ、現場の担当者を守る仕組みが必要だと考えた。
※ 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51〜300人規模の卸小売業や飲食チェーンの労務担当者が、給与計算ソフトからCSVで従業員の労働時間・賃金データをエクスポートして本サービスにアップロードすると、AIが週20時間・月8.8万円等の加入要件に照らして新たに社会保険加入対象となる従業員を自動判定します。
担当者は判定結果を部署別・雇用形態別のグラフとレポートで確認し、今後1〜3年の企業負担増加額を把握できます。チャット画面で『パートの労働時間を週18時間に抑えたら？』と質問すれば、AIが即座に条件を変えて再計算します。最終レポートは提携社労士がダブルチェックし、必要ならオンライン相談にもつながります。従来数日〜数週間かかっていた試算作業が、数分〜数時間で終わる体験を提供します。
2024年10月から従業員51人以上の企業に社会保険の適用が拡大され、対象企業は全国で約3.5万社（厚労省推計）、今後も段階的に対象範囲が広がる見込みである。
従業員数百人規模の卸売業や小売業、飲食チェーンなどでは、パート・アルバイトの労働時間や賃金データを個別に精査し、誰が新たに加入対象になるか、企業負担がいくら増えるかを把握する必要があるが、専任の社労士や労務担当者を置けない企業が大半である。顧問社労士がいても手作業でのシミュレーションには数日〜数週間かかり、繁忙期には対応が後回しになりがちである。結果として、加入対象者の把握漏れや保険料負担の見込み誤りが発生し、罰則リスクや従業員とのトラブルにつながっている。特に従業員51〜100人規模の企業では専任のバックオフィス人材が1〜2名しかおらず、制度改正のたびに対応コストが経営を圧迫している。
機械学習モデルが従業員の勤怠・賃金データを解析し、社会保険加入要件への該当可能性を予測・分類する（分類タスク）。
最適化アルゴリズムが人員配置やシフトパターンの変更案を複数生成し、保険料負担を最小化するシナリオを提示する。自然言語処理による対話エンジンが労務担当者からの条件変更質問をリアルタイムに解釈し、シミュレーション条件へ反映して再計算結果を返す。時系列予測モデルが法改正スケジュールと従業員構成の変化を踏まえ、翌年度以降の負担額推移を予測する。
中小企業の労務担当者が給与計算ソフトや勤怠管理システムからCSVで従業員データ（労働時間・賃金・雇用形態）をアップロードすると、AIが加入要件（週20時間以上、賃金月8.8万円以上、勤務期間2ヶ月超等）に照らして対象者を自動判定する。
判定結果に基づき、AIが企業負担分の保険料増加額を向こう1〜3年でシミュレーションし、部署別・雇用形態別の影響額をグラフとレポートで提示する。担当者はチャット画面でAIに「パートの労働時間を週18時間に抑えた場合の影響は？」といった条件変更を自然言語で質問でき、AIが即座に再計算して回答する。最終的なレポートは提携社労士がダブルチェックし、必要に応じてオンライン相談に接続できる仕組みとする。これにより、従来数日かかっていた試算作業が数分〜数時間に短縮される体験を提供する。
| 顧問社労士への都度スピード試算依頼費用（1回あたり3万〜8万円、制度改正時に年3〜4回発生） | 年間約12万〜32万円 |
| 労務担当者が手作業でExcel試算を行う人件費（1回あたり延べ3〜5日、時給2,000円換算） | 年間約9.6万〜16万円（1回発生あたり4.8万〜8万円×2回想定） |
| 加入対象者の見落としによる保険料の遡及徴収・延滞金リスク（対象者1名あたり月1.5万円程度の企業負担分×遡及3ヶ月分） | 発生時1名あたり4.5万円、複数名発覚で数十万円規模 |
| 従業員への説明不足によるトラブル対応・離職に伴う採用コスト（パート1名の再採用で求人広告費等） | 発生時1件あたり5万〜15万円 |
| ベーシックプラン（従業員51〜100人規模向け） | 月額3万円（年額36万円） |
| プロフェッショナルプラン（従業員101〜300人規模向け、社労士レビュー付き） | 月額8万円（年額96万円） |
| 社労士オンライン相談スポット利用（レポート確認後の個別相談） | 1回30分5,000円（月1〜2回利用で月0.5万〜1万円の想定） |
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2024年10月の適用拡大で対象企業は全国約3.5万社に達したが、従業員51〜100人規模の企業では労務担当者が1〜2名しかおらず、専任の社労士も置けないケースが大半である。
顧問社労士がいても手作業でのシミュレーションには数日〜数週間かかり、繁忙期には対応が後回しになりがちで、加入対象者の把握漏れや保険料負担の見込み誤りが発生している。制度は今後も段階的に対象範囲が広がる予定であり、都度手作業で試算し直す負担が経営を圧迫している。このため、CSVアップロードだけで判定と試算が完了する仕組みが必要である。
MVP開発フェーズはAI判定ロジックの精度検証や画面仕様が変動しやすいため準委任契約が向くが、判定精度85%以上・チャット再計算応答数秒以内などの受入基準を事前に数値で明記しておくことが必要である。
ベータ版〜商用版フェーズでは機能範囲が固まるため請負契約への切替を検討し、CSV項目仕様や加入要件ロジックの改正時の追加開発費用の扱いを契約書に明記すべきである。特に法改正対応は年1回程度発生するため、保守契約に月次モデル更新の作業範囲と費用上限を含めておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員51〜300人規模企業の労務担当者・バックオフィス担当者（1〜2名体制が多い） |
| セカンダリ | 提携社労士事務所の担当者、給与計算ソフトベンダーの導入支援担当者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当者およびシステム運用管理者（契約企業のアカウント管理、AIモデル精度モニタリングを行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| CSVデータ取込機能 | 給与・勤怠CSVを入力→形式検証と項目正規化→従業員データベースへ登録 |
| 加入要件自動判定機能 | 従業員の労働時間・賃金を入力→AIが週20時間等の要件で分類→加入対象者リストを出力 |
| 保険料負担シミュレーション機能 | 判定結果と前提条件を入力→1〜3年の企業負担額を試算→年度別金額を出力 |
| 部署別・雇用形態別レポート生成機能 | 試算結果を入力→部署・雇用形態別に集計→グラフ付きレポートPDFを出力 |
| 自然言語条件変更チャット機能 | 担当者の自然言語質問を入力→NLPで条件を解釈し再計算→回答文で結果を提示 |
| シフト最適化提案機能 | 勤務時間データを入力→最適化アルゴリズムで負担最小化案を生成→複数シナリオを出力 |
| 負担額推移予測機能 | 法改正情報と従業員構成を入力→時系列モデルで翌年度以降を予測→推移グラフを出力 |
| 社労士レビュー・承認機能 | AI生成レポートを入力→提携社労士が確認・修正→承認済みレポートを企業へ配信 |
| オンライン相談予約・決済機能 | 相談希望日時を入力→空き枠照合と予約確定→5,000円の決済処理を実行 |
| 給与計算ソフトAPI連携機能 | freee等から勤怠データをAPI取得→自動同期処理→最新データで判定結果を更新 |
| 契約・課金管理機能 | 契約プラン情報を入力→月額課金と利用状況を管理→請求書と利用レポートを発行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, industry_code, employee_count, plan_type, contract_status, created_at |
employees | employee_id, company_id, name, birth_date, employment_type, weekly_hours, monthly_wage, hire_date |
judgment_results | judgment_id, employee_id, judged_at, is_eligible, eligibility_reason, model_version |
simulations | simulation_id, company_id, scenario_name, condition_json, projected_cost, created_by |
simulation_details | detail_id, simulation_id, fiscal_year, department, employment_type, estimated_premium |
chat_logs | chat_id, company_id, user_id, question_text, ai_response_text, simulation_id, created_at |
sr_reviews | review_id, simulation_id, sr_firm_id, reviewer_name, review_status, comment, reviewed_at |
api_partners | partner_id, partner_name, vendor_type, license_fee, revenue_share_rate, contract_start |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | CSVアップロード画面 |
| 2 | 加入対象者判定結果一覧 |
| 3 | 保険料シミュレーション画面 |
| 4 | 部署別影響額グラフ画面 |
| 5 | AIチャット相談画面 |
| 6 | 社労士レビュー確認画面 |
| 7 | 契約・請求管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（インフラ全般、セキュアAPI基盤構築のため） |
| 2 | Python/scikit-learn（加入判定の分類モデル構築用） |
| 3 | OpenAI API（自然言語チャットの条件解釈用） |
| 4 | PostgreSQL（従業員・判定結果の構造化データ管理用） |
| 5 | Next.js（担当者向けSaaS画面の高速開発用） |
| 6 | Auth0（企業・社労士のアクセス権限管理用） |
| 7 | Metabase（部署別影響額の可視化レポート用） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上(ダウンタイム月間約3.6時間以内)を目標値とする想定 |
| 性能 | 性能: 従業員1万人規模のCSVを60秒以内に判定処理完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS認証取得を前提に、通信・保存データはAES-256で暗号化する |
| アクセス制御 | アクセス制御: ロールベース権限管理により、提携社労士は担当企業データのみ閲覧可能とする |
| AIモデル精度維持 | AIモデル精度維持: 月次でモデル再学習し、判定精度をリリース時90%以上、1年後95%以上に維持する想定 |
| 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・RTO8時間以内を目安とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 社労士法人の協力を得て、実際の従業員データをExcelとチェックリストで手動判定し、加入要件の解釈ミスや必要な入力項目を洗い出す | 交通費と社労士への謝礼程度、外部発注なし |
| ②最小システム | CSVアップロードと簡易な判定ロジックのみを実装したノーコード寄りのツールを作り、数社に試してもらい判定結果の妥当性を確認する | 外注する場合は小規模開発で数週間〜数か月分、クラウド利用料は小額 |
| ③本開発 | AI判定モデル・チャット対話・API連携基盤を含む本番SaaSを構築し、複数企業での同時利用や社労士レビュー動線を実装する | エンジニア複数名分の人件費とクラウドインフラ費用を含む中規模の開発予算が必要 |
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市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
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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……
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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 |
|---|---|---|
| PoC共同開発を想定する社労士法人の代表社労士（従業員規模51〜300人の顧問先を多数持つ事務所） | 加入判定ロジックの妥当性検証と実データ提供の協力を得るため | 全国社会保険労務士会連合会の会員検索、または知人紹介・業界セミナーで接触 |
| freee人事労務・マネーフォワードクラウド勤怠のアライアンス部門担当者 | API連携によるアドオン販売とデータ取得経路の実現可能性を確認するため | 各社のパートナープログラム申込フォームから連携相談を申請 |
| 商工会議所の経営指導員（中小企業の労務相談窓口担当） | セミナー開催と会員企業への直販チャネル確保のため | 地域商工会議所の中小企業相談窓口に事業説明資料を持参し訪問 |
| 従業員51〜100人規模の卸売業・小売業の総務部長または労務担当者 | 現場の試算業務フローと課題の実態を直接ヒアリングするため | 既存人脈または社労士事務所の紹介で顧問先企業を紹介してもらう |
| 厚生労働省年金局または地方厚生局の適用拡大担当窓口職員 | 制度改正のスケジュールと判定要件の解釈を正確に把握するため | 厚労省ウェブサイトの相談窓口一覧から所轄の年金事務所・厚生局に電話予約 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 提携候補の社労士事務所への持ち込み | 顧問先の従業員51人以上の企業がいないか尋ね、試算作業を無償で肩代わりする代わりに導入企業を紹介してほしいと依頼する |
| 商工会議所・商工会の経営相談窓口 | 社会保険適用拡大の相談が増えていないか窓口担当者に聞き、対象企業向けの無料セミナー開催を提案する |
| freee・マネーフォワード等の勤怠給与SaaS利用企業コミュニティ | 既存ユーザー向け掲示板やセミナーで、適用拡大対応に困っていないか聞き取りアポイントを取る |
| 元同僚・知人経由の卸売業・飲食チェーン経営者 | 従業員数百人規模の知人経営者に、パート従業員の保険加入判定で困った経験がないか率直に聞く |
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 | 税務申告を2期終えていない法人・個人事業主 | 自己資金100万円に対し創業融資として850万円程度の借入を想定でき、代表1名体制での運転資金確保に使える |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が一定以下の小規模事業者（法人・個人事業主） | セミナー用チラシ作成やホームページ改修、展示会出展など販路開拓の費用を補助対象にできる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入して生産性向上を図る中小企業・小規模事業者 | 自社が提供するSaaSを申請支援事業者経由で導入企業側に案内し、顧客の導入ハードルを下げる材料になる |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業者 | 人件費や広告費、専門家指導費が対象になり得るため、初期のカスタマーサクセス採用や提携先開拓費用に充当できる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的な製品・サービス開発やシステム構築を行う中小企業 | AI判定エンジンや最適化アルゴリズムの開発費を対象経費として計上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。
同じ労務・雇用領域の創業者コミュニティで話題にのぼっています。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・登録などの実績にもとづく相対表示です。順位そのものを保証するものではありません。