Who（誰が）
買い手は自治体向け基幹システムベンダーやBPO・人材育成企業で、既存の自治体顧客基盤と販売チャネルを持つ企業が中心となる想定。
対象とする社会課題：自治体職員研修の形式化・実態不適合による人材育成の機能不全
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。
年度初めに一律で組まれる研修と、窓口で実際に起きているクレームやシステム障害はずれていることが多い。研修担当者は数百人分の計画を前例踏襲でつくらざるを得ず、業務データを活かす余裕がない。結果として予算をかけた研修が現場に反映されず、住民サービスの質にも跳ね返る。この歪みを、業務データとAIで正すことが必要だと考えた。
※ 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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「ケンシュウ・ナビ」は、自治体の人事課・研修担当者が持つ数百人分の研修計画作成業務を、業務データに基づいて自動化するSaaSです。
クレーム管理システムやシステム障害ログ、条例改正履歴などをCSVまたはAPIで取り込むと、AIが部署ごとに『今どのスキルが不足しているか』をダッシュボード上に自動表示します。担当者は提示された研修候補メニューから予算とスケジュールに合わせて選ぶだけで計画案が完成し、年度初めの一律カリキュラム作成から、四半期ごとに現場実態に即して組み替わる研修運用へ移行できます。職員にはチャットボットが『あなたの部署で増えているクレームは〇〇です』と個別に研修を勧め、受講後はクレーム減少率などの効果を自動追跡して次期メニューに反映します。
全国1,788自治体の職員研修は年度初めに一律カリキュラムが組まれることが多く、窓口クレーム増加や条例改正、システム障害など現場で発生する実際の業務課題と研修内容がずれているケースが目立つ。
例えば人口5万人規模のある市では、DX推進研修を受けた職員の8割が翌年も紙申請対応に追われ、研修内容が実務に反映されない状態が続いている。人事課職員は数百人分の研修計画を前年踏襲で作成せざるを得ず、業務データ(クレーム件数、システム障害ログ、住民満足度調査、条例改正頻度など)を研修設計に活用する余力がない。総務省調査では自治体職員の研修満足度は平均5割程度に留まり、特に中小規模自治体ほど研修担当者が1〜2名の兼務体制で専門性を欠く。結果として研修予算(年間数十万〜数百万円規模)が実効性の低い内容に費やされ、住民サービス品質の向上に結びついていない。
①業務データ解析AI(教師あり学習・異常検知)がクレーム件数急増や障害ログのパターンを分析し、スキルギャップを部署単位で予測する。
②最適化アルゴリズムが予算・時間制約の下で研修メニューの組み合わせを提案する(線形最適化+協調フィルタリング)。③自然言語対話AI(LLMベースのチャットボット)が職員個々に研修を推薦し、質問対応や進捗確認を行う。④効果検証AIが受講後の業務データ変化を回帰分析し、研修プログラムのROIを自動算出してメニューを継続改善する。
自治体の基幹システム(住民対応記録、クレーム管理、システム障害ログ、条例改正履歴、人事評価データ)をAPI連携またはCSV連携でAIプラットフォームに取り込み、部署別・職員層別に「現在不足しているスキル領域」を自動抽出する。
人事課職員はダッシュボード上で抽出結果を確認し、AIが提示した研修候補メニュー(社内資産＋外部eラーニング＋専門講師リスト)から予算とスケジュールに応じて選択・調整するだけで研修計画案が完成する。研修実施後は受講者の業務データ(クレーム減少率、処理時間短縮率など)を再度AIが追跡し、効果が薄かった研修は次期案から自動的に重み付けを下げる。職員向けには対話型AIチャットが「あなたの部署で今月増えているクレームは〇〇です。関連する30分動画研修を受けますか」と個別レコメンドを行い、受講のハードルを下げる。年1回の一律研修から、四半期ごとに業務実態に応じて組み替わる継続的な研修サイクルへ転換する。
| 前年踏襲カリキュラムのうち効果測定されないまま消化される研修予算(年間200万円規模の自治体で3〜4割相当) | 年額 約70万円 |
| 研修担当者(兼務)が前年踏襲で計画作成・調整に費やす人件費相当工数(年間150〜200時間×時給2,500円換算) | 年額 約40〜50万円 |
| 研修効果が出ずクレーム・紙申請対応が継続することによる窓口残業代の増加分 | 年額 約30万円(1部署あたり目安) |
| 条例改正やシステム障害発生時の後追い対応(誤案内・復旧作業)にかかる追加人件費 | 年額 約20万円 |
| SaaS月額利用料(職員500人未満プラン) | 月額 80,000円(年額 96万円) |
| SaaS月額利用料(職員500〜2,000人プラン) | 月額 200,000円(年額 240万円) |
| 効果検証・レポーティングオプション(プレミアムプラン、年4回ROIレポート) | 月額 50,000円(年額 60万円) |
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人口5万人規模の市でDX研修を受けた職員の8割が翌年も紙申請対応に追われているように、研修内容と現場の実務課題がずれたまま年度初めの一律カリキュラムが継続している。
研修担当者は多くの自治体で1〜2名の兼務体制で、数百人分の計画を前年踏襲で作らざるを得ず、クレーム件数や障害ログなどの業務データを設計に活かす余力がない。総務省調査で研修満足度が平均5割に留まる背景には、この『実態不適合』が根本原因としてある。年間数十万〜数百万円の研修予算を効果測定なしに投じ続ける構造を、業務データとAIで見直す必要がある。
MVP開発は要件が流動的でAIモデルの精度検証を繰り返す性質が強いため準委任契約が適しており、スキルギャップ抽出AIや最適化アルゴリズムの精度目標は契約時点で確定させず、スプリントごとの検証・改善サイクルとして発注することを推奨する。
一方、業務データ取込機能や権限管理などの定型的な画面・API開発部分は仕様確定後に請負契約で切り出すと費用管理がしやすい。自治体の個人情報保護条例対応やISMAP準拠のセキュリティ要件は自治体ごとに異なるため、要件定義フェーズを準委任で別途確保し、後工程の見積もり精度を上げることが重要である。年度末納品が集中しやすい業界特性上、検収基準と納期を契約書に明記し、遅延時の責任分界点を事前に合意しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 人口3万〜30万人規模の市区町村の人事課・研修担当者（1〜2名の兼務体制が多い） |
| セカンダリ | 各部署の一般職員（チャットボットから研修を受講する立場）、外部eラーニング事業者・専門講師 |
| 管理 | 自治体側の情報システム部門（データ連携設定・権限管理）およびケンシュウ・ナビ運営側のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 業務データ連携取込機能 | 住民対応記録・クレーム管理・障害ログ等をAPI/CSVで受信→形式変換→統合データベースに格納 |
| データ匿名化・クレンジング機能 | 取込生データを入力→個人情報マスキングと重複除去を実行→匿名化済み分析用データを出力 |
| スキルギャップ予測AI機能 | 部署別業務データを入力→異常検知・教師あり学習で分析→不足スキル領域一覧を出力 |
| 研修メニュー最適化提案機能 | スキルギャップと予算・工数制約を入力→線形最適化と協調フィルタリングで組合せ計算→候補メニューを出力 |
| 人事課向けダッシュボード機能 | AI分析結果を入力→部署別・職員層別に集計→グラフ付き画面として人事課担当者に表示 |
| 研修計画案編集・確定機能 | 候補メニューと担当者の選択操作を入力→予算・日程を反映→確定版研修計画案PDFを出力 |
| 職員向け対話型AIレコメンド機能 | 職員のチャット入力と所属部署の業務指標を照合→LLMが該当研修を判定→個別メッセージで提示 |
| 受講進捗管理機能 | eラーニング・集合研修の受講ログを入力→未受講者を自動抽出→督促通知を送信 |
| 効果検証・ROI算出AI機能 | 受講後の業務データ(クレーム件数等)を入力→回帰分析で効果測定→ROIレポートを自動生成 |
| 研修メニュー継続改善機能 | ROI算出結果を入力→効果の低いメニューの重み付けを自動低下→次期候補リストを更新 |
| 外部研修・講師マッチング機能 | スキルギャップ結果と外部コンテンツDBを照合→適合度順に候補を提示→成約時に紹介料計上データを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, prefecture, population, contract_plan, contract_start_date, employee_count |
departments | id, municipality_id, department_name, category, parent_department_id |
employees | id, municipality_id, department_id, position, role_level, hire_date |
complaint_logs | id, department_id, category, received_date, resolved_date, status |
system_failure_logs | id, municipality_id, department_id, system_name, occurred_at, severity |
training_programs | id, title, category, provider_type, cost, duration_minutes, external_flag |
training_records | id, employee_id, training_program_id, assigned_date, completion_date, score, feedback |
skill_gap_analysis | id, department_id, skill_category, gap_score, roi_score, complaint_reduction_rate, analysis_period |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・権限管理画面 |
| 2 | 部署別スキルギャップダッシュボード |
| 3 | 研修メニュー選択・調整画面 |
| 4 | 研修計画承認画面 |
| 5 | 職員向けチャット推薦画面 |
| 6 | 受講進捗管理画面 |
| 7 | ROI・効果検証レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(ISMAP準拠のセキュリティ基盤構築に対応するため) |
| 2 | Python/scikit-learn(異常検知・回帰分析モデルの開発に必要) |
| 3 | LLM API(対話型チャットボットの自然言語推薦機能に利用) |
| 4 | PostgreSQL(業務データと研修データを一元管理するため) |
| 5 | React(ダッシュボードのUI/UXを柔軟に構築するため) |
| 6 | Airflow(基幹システムとのデータ連携バッチを定期実行) |
| 7 | Auth0(自治体職員向けの認証・権限管理を簡素化) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 年間稼働率99.5%以上を目標とし、月間計画外停止は3.6時間以内に抑える想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠のクラウド基盤を採用し、通信・保存データはAES256相当で暗号化する想定 |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 自治体システムとのAPI連携は匿名化・集計データのみとし、住民個人を特定できる情報は連携しない設計とする |
| 性能 | 性能: ダッシュボード表示は平均3秒以内、CSV一括取込は10万件/時間の処理を目安とする |
| バックアップ・災害対策 | バックアップ・災害対策: 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 |
| 監査対応 | 監査対応: 操作・アクセスログを5年間保存し、自治体監査時に提出できる形式でエクスポート可能とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | いくつかの自治体の人事課職員に依頼し、既存のクレーム集計表やシステム障害ログをExcelで受け取り、手作業でスキルギャップと研修メニュー候補をまとめて提示し、反応を確認する。 | AI利用料と交通費・打合せ費用程度 |
| ②最小システム | CSVアップロードでクレーム件数・障害ログを取り込み、ルールベースまたは簡易AIでスキルギャップを自動抽出してダッシュボード表示する最小機能を作り、実データでの精度と担当者の使いやすさを確かめる。 | 外注開発で数か月分の費用と規模感 |
| ③本開発 | 基幹システムとのAPI連携、匿名加工処理、効果検証AIの回帰分析機能、ISMAP準拠のセキュリティ基盤を整備し、複数自治体での同時運用に耐える本番システムを構築する。 | エンジニア複数名体制での中長期の外注・人件費規模 |
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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3〜30万人規模の市の人事課研修担当係長(専任1〜2名体制) | 実際の研修計画作成の困り感とデータ活用余力の有無を直接確認できる | 総務省の自治体DX推進手順書掲載事例や知人紹介、自治体HPの人事課代表電話から打診 |
| 総務省 自治体行政デジタル化推進室の担当官 | 実証事業採択の要件と自治体DX推進計画との整合性を早期に把握するため | 総務省の実証事業公募ページから事務局に問合せ、説明会に参加して名刺交換 |
| 全国市町村人事担当者協議会または全国市長会の事務局担当者 | 地方三団体経由での横展開可能性と会員自治体への紹介ルートを確認する | 全国市長会事務局の代表窓口に事業概要資料を送付し面談を依頼 |
| 自治体向けBPOベンダー(パソナ、TKC等)の官公庁営業責任者 | 既存の自治体窓口網を持つ販売提携先として初期チャネル確保の可否を探る | 各社の官公庁事業部門に事業提案書を送付し商談設定を依頼 |
| 自治体情報システム担当課(CIO補佐官または情報政策課長) | 住民対応記録・障害ログ等の既存システムとのAPI連携可否を技術面で確認するため | 人事課担当者からの紹介、または自治体DXフォーラム等の展示会で接点を作る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地方公務員としての知人・元同僚の紹介 | 「研修担当の業務データ活用について意見を聞きたい」と伝え、まずは短時間の打合せで現状の困りごとを聞かせてもらうだけの依頼をする。 |
| JIAM（市町村職員中央研修所）や自治大学校の研修受講者コミュニティ | 研修受講者向けの勉強会やOB会に参加し「研修効果の可視化に困っていないか」を尋ね、興味を持った担当者に個別ヒアリングを依頼する。 |
| 地方三団体（全国市長会・全国町村会等）主催の実務担当者向け勉強会 | 勉強会後の名刺交換で「人事課の研修計画づくりの負担について話を聞かせてほしい」と伝え、後日の個別面談につなげる。 |
| 自治体向けBPOベンダーの既存営業ルート | 既存の窓口業務BPOを担当する営業担当に「研修分野でも困っている自治体があれば紹介してほしい」と依頼し、同行訪問させてもらう。 |
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 新創業融資制度（新規開業資金） | 法人設立前後で自己資金を出資し事業を開始する創業者 | 自己資金100万円での法人設立にあわせて利用でき、融資総額は500万円の想定で、AI開発エンジニアの人件費やサーバー費用など初期のシステム開発費用に充てられる候補になる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 販路開拓に取り組む小規模事業者（法人・個人事業主） | 地方三団体や自治体向けBPOベンダーとの提携構築、パイロット自治体向けの提案資料作成・展示会出展など販路開拓の費用の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入して業務効率化に取り組む中小企業・小規模事業者 | 自社の顧客管理・請求管理・セキュリティ対策など、公共部門向け販売体制を整えるための自社業務システムの導入費用を補助対象にできる可能性がある。 |
| 総務省 地域社会DX推進のための実証事業（自治体DX関連実証事業） | 自治体と連携して地域課題解決に取り組む事業者・コンソーシアム | ロードマップ上の総務省実証事業採択を目指す段階で、パイロット自治体との連携費用や実証データ収集にかかる費用の一部を制度活用できる候補になる。 |
| 特定創業支援等事業の認定（市区町村の産業振興課等が実施） | 自治体の認定創業支援を受けた創業者 | 認定を受けると会社設立時の登録免許税の減免や日本政策金融公庫融資の条件優遇が受けられ、自己資金100万円での法人設立時の負担を軽減できる候補になる。 |
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。
行政DXに取り組む起業家コミュニティで話題になっています。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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。将来の成果を保証するものではありません。