Who（誰が）
全国1,788自治体および独立行政法人の調達担当職員（人口10万人未満の基礎自治体を主要ターゲット）
対象とする社会課題：公共調達の仕様書作成が属人化・非効率で、品質のばらつきと調達不調を招いている
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10万人未満の自治体では、調達担当は1人か2人の兼務がほとんどで、専門知識のないまま前任者のファイルを探して仕様書を作っている。その結果、要件不備で入札が不調になったり、逆に特定業者に有利な記載で疑義を招いたりする。ベテランが辞めればノウハウごと消える。この属人化を仕組みで支えることが、調達の質と公平性を守ることにつながると考えている。
※ 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。
ボタンを押すとAIチャットが開き、シヨラボの事業内容を読み込んだ状態で、その資料の素案をその場で作成します。気になるものから試してみてください。
※ 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。
「シヨラボ」は、地方自治体の調達担当職員が公共工事・物品・業務委託の仕様書を作成する際に使うWebシステムです。
担当者がブラウザで「基幹系システム更改」「清掃業務委託」など案件種別と予算・納期条件を入力すると、AIが庁内の過去仕様書や官公需情報ポータルの公開データから類似案件を検索し、要件項目・成果物・検収基準のドラフトを自動生成します。チャット形式で条件を追加入力すれば内容を調整でき、特定業者有利表現や独禁法抵触リスクを自動でスコアリングして警告表示します。従来2〜3週間かかっていた仕様書作成を3〜5営業日に短縮し、専門人員が手薄な自治体でも品質の高い仕様書を作れるようにします。
全国の地方自治体・独立行政法人では年間数百万件規模の物品・業務委託・システム調達が行われているが、仕様書作成は担当職員が過去の紙・PDFファイルを個人的に探して流用する属人的作業になっている。
人口5万人規模の自治体でも調達担当は1〜2名の兼務が多く、専門知識が不足したまま仕様書を作成した結果、要件不備による入札不調や、逆に過剰・限定的な要件記載による談合疑義・独禁法違反リスクが生じている。総務省調査でも自治体の情報システム調達の約3割で仕様が不明確なまま発注され、追加費用・納期遅延の一因となっている。過去の仕様書・落札結果・検収報告は紙またはバラバラのフォルダに眠っており、横展開・ノウハウ継承がされていない。ベテラン職員の退職により、この状況は今後さらに悪化すると見込まれる。
自然言語処理により過去仕様書・落札結果・検収報告書（PDF/Word）をOCR・構造化解析し、案件種別・金額・要件項目でタグ付けしたナレッジベースを構築する。
生成AI（LLM）が類似案件の要件パターンを学習し、対話形式で担当者の入力条件に応じた仕様書ドラフトを自動生成・修正提案する。過去の入札不調・不備事例を学習した分類モデルが、生成ドラフトに含まれるリスク要件（特定業者有利表現、曖昧な性能要件等）を検出しスコアリングする。さらに案件属性と過去落札価格の回帰分析により、予定価格・積算根拠の参考レンジを予測提示する。
自治体・省庁の調達担当職員がWebブラウザから対象案件の種別（例:基幹系システム更改、清掃業務委託、道路維持工事）を選択・入力すると、AIが庁内外の過去仕様書データベースと官公需情報ポータル（NJSS・調達ポータル等）の公開データから類似案件を自動抽出し、要件項目のたたき台をドラフト生成する。
担当者はチャット形式のAI対話画面で「予算上限500万円」「納期3ヶ月」等の条件を入力すると、AIが該当条件に合わせて仕様書の技術要件・成果物・検収基準を自動調整し、過去の不調案件で指摘された不備箇所には警告を表示する。生成されたドラフトは法務・調達担当者向けにリスクスコア（特定事業者有利要件の有無、独禁法抵触リスク等）を自動採点し、修正提案を提示する。最終版は既存の電子入札システムへワンクリックで連携出力でき、従来平均2〜3週間かかっていた仕様書作成期間を実測で3〜5営業日に短縮する運用を想定している。
| 仕様書作成の属人的作業にかかる職員人件費（1件あたり2〜3週間×兼務職員時給換算） | 年間約180万円（人口4万人規模の自治体で年間120件のうち仕様書作成対象案件30件想定） |
| 入札不調による再発注・工期遅延コスト（システム改修等の再入札事務・追加委託費） | 年間約300万円〜500万円（不調案件1〜2件発生時の想定） |
| 独禁法・談合疑義対応の法務確認・監査対応コスト（弁護士相談費・職員残業対応含む） | 年間約50万円〜100万円 |
| ベテラン職員退職によるノウハウ引き継ぎ工数（紙資料の探索・口頭引き継ぎ） | 年間約40万円相当（引き継ぎ作業40時間×時給換算×複数案件分） |
| 年間SaaSライセンス費（人口10万人未満自治体プラン） | 年額60万円 |
| 初期導入・データ移行費（過去仕様書OCR構造化・ナレッジベース構築、1自治体あたり） | 初年度スポット50万円〜150万円 |
| 官公需データ連携オプション（NJSS連携・予定価格予測機能） | 月額5万円（年額60万円） |
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。
人口10万人未満の自治体では調達担当が1〜2名の兼務で専門知識が不足しがちであり、過去の仕様書が紙・PDFでバラバラに保管され横展開されていない。
総務省調査でも情報システム調達の約3割で仕様が不明確なまま発注されており、要件不備による入札不調や過剰要件による談合疑義が生じている。ベテラン職員の退職によりノウハウ継承がさらに困難になることが見込まれるため、過去事例を構造化してAIが再利用可能な形で提示する仕組みが必要である。
初期の実証・データ基盤構築フェーズ（OCR構造化、ナレッジベース初期構築）は自治体ごとにデータ形式や紙資料の状態が異なり要件が探索的なため準委任契約が適する。
MVPローンチ以降、ドラフト生成・リスクスコアリングの機能要件が固まった段階では、成果物と検収基準を明確にできる請負契約への切替えが望ましい。発注時は紙文書のスキャン品質のばらつきによる工数増加リスクを契約書に明記し、OCR文字認識率など検収基準を事前に数値で取り決める必要がある。電子入札システムやNJSS等とのAPI連携は先方仕様変更の影響を受けやすいため、稼働後の保守運用は別途準委任契約とすることを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体・独立行政法人の調達担当職員（仕様書作成者） |
| セカンダリ | 法務・監査担当者、電子入札システム管理者、導入支援を行う代理店（SIer・行政書士会等） |
| 管理 | 自社（開発会社）のカスタマーサクセス担当者およびナレッジベース管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 過去仕様書ナレッジベース構築機能 | 過去仕様書・落札結果・検収報告書(PDF/Word)をOCR・構造化解析しタグ付けしたナレッジベースを生成する |
| 類似案件自動抽出機能 | 案件種別・予算・納期を入力するとナレッジベースと官公需ポータルから類似案件を抽出しリスト化する |
| 仕様書ドラフト自動生成機能 | 選択した類似案件を基にLLMが要件項目・技術要件・成果物のたたき台を自動生成する |
| 対話型条件調整機能 | チャットで予算上限や納期を入力するとLLMがドラフトの要件・検収基準を再調整し出力する |
| 不備警告表示機能 | 生成中ドラフトを過去不調事例学習モデルと照合し不備該当箇所に警告文を表示する |
| リスクスコアリング機能 | 仕様書ドラフト全文を分類モデルが解析し特定業者有利表現・独禁法抵触リスクを採点する |
| 修正提案機能 | 検出されたリスク箇所に対しAIが代替表現・修正案を生成し担当者へ提示する |
| 予定価格予測機能 | 案件属性(種別・規模・地域)を入力すると過去落札価格の回帰分析で予定価格レンジを提示する |
| 電子入札システム連携出力機能 | 確定した仕様書データを既存電子入札システムのAPI形式に変換しワンクリックで送信する |
| 官公需データ連携機能 | NJSS等外部APIから落札情報を定期取得しナレッジベースへ自動同期・更新する |
| ユーザー・権限管理機能 | 職員アカウントと部署IDを登録し部署単位でライセンス認証・機能利用権限を制御する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
organizations | org_id, name, population_band, prefecture, contract_plan, contract_start_date |
users | user_id, org_id, name, role, department, last_login_at |
procurement_cases | case_id, org_id, category, budget_upper, deadline, status, created_by |
spec_documents | doc_id, case_id, version, source_type, ocr_text, structured_json |
document_sections | section_id, doc_id, section_type, content, tag_keywords |
risk_scores | score_id, doc_id, risk_type, score_value, comment, reviewer_id |
bid_results | bid_id, case_id, winner_name, bid_price, source, published_date |
audit_logs | log_id, user_id, action_type, target_id, action_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・組織選択 |
| 2 | 案件種別選択画面 |
| 3 | AI対話ドラフト生成 |
| 4 | 仕様書編集画面 |
| 5 | リスクスコア確認画面 |
| 6 | 類似案件検索画面 |
| 7 | 電子入札連携出力 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4o API(仕様書生成・対話応答の精度確保) |
| 2 | AWS Textract(紙PDF仕様書のOCR構造化) |
| 3 | Aurora PostgreSQL(案件・仕様書データの一元管理) |
| 4 | OpenSearch(類似案件のベクトル類似検索) |
| 5 | ISMAP準拠AWS環境(自治体セキュリティ要件対応) |
| 6 | Next.js(Web UIの開発速度・SSR対応) |
| 7 | Auth0(自治体組織単位の認証・権限管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上を目標とし、月間ダウンタイムは3.6時間以内を目安とする |
| 性能 | 性能: ドラフト生成の平均応答時間10秒以内、同時アクセス自治体数100団体までを想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠クラウド基盤を採用し、通信・保存データはAES-256相当で暗号化する |
| 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時間以内の復旧を目標とする |
| 監査ログ | 監査ログ: 全操作ログを5年間保存し、アクセス履歴の監査証跡を自動記録する |
| 拡張性 | 拡張性: 契約自治体300団体・月間ドラフト生成1万件規模まで性能劣化なく処理できる構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力自治体から過去の仕様書・落札結果を数件借り、人力で分類・整理したうえでチャットAIを使い手作業でドラフトを作成し、実際の担当者に見せて反応を確かめる | AI利用料と自治体への訪問交通費程度 |
| ②最小システム | 案件種別を入力するとOCR・LLM APIでドラフトを生成し、簡単なリスク警告を表示するだけの最小限のWebフォームを作り、実証自治体に触ってもらいフィードバックを得る | 外注も含めて数か月分の開発費で収まる規模感 |
| ③本開発 | 電子入札システムとのAPI連携、ナレッジベースの自動構築、リスクスコアリングモデルの精度向上を行い、正式版のSaaSとして自治体への本格展開を可能にする | 外注・自社開発合わせて半年から一年分の開発費と法務監修費用が必要な規模感 |
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 |
|---|---|---|
| 人口5万人規模の市区町村の契約検査課・調達担当係長 | 仕様書作成の実務課題とワークフローを一次情報として把握するため | 地方自治体DX推進協議会や自治体向けセミナーでの名刺交換・紹介依頼 |
| デジタル庁 デジタル基盤整備担当（自治体DX推進室）の実証事業担当者 | 実証事業への採択可能性と補助金活用スキームを確認するため | デジタル庁の公募情報ページから実証事業提案窓口に直接応募・問合せ |
| 地方公共団体情報システム機構（J-LIS）の自治体DX推進部門担当者 | 電子入札システムとの連携仕様と自治体への紹介チャネルを確認するため | J-LIS主催の自治体向け説明会・展示会に出展し名刺交換 |
| 電子入札コアシステム運営団体（日本電子調達株式会社等）の営業担当者 | API連携の技術要件と既存自治体導入実績データを把握するため | 同社Webサイトの問合せフォームから連携協議を申し入れ |
| 自治体向けSIer（TKC地方公共団体システム部門等）の営業責任者 | 既存顧客基盤への代理店販売の可能性を探るため | 業界紙・自治体向け展示会（自治体総合フェア等）での商談設定 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元自治体職員・調達実務経験者の人脈 | 共同創業者や知人経由で元調達担当者に連絡し「仕様書作成の困りごとを聞かせてほしい」と壁打ちを依頼する |
| J-LISや自治体DX関連の勉強会・セミナー | 参加者リストの調達・情報システム担当者に名刺交換後「試作品を見てフィードバックが欲しい」と個別に声をかける |
| 行政書士会・自治体向けSIerとの紹介 | 既存の取引がある自治体担当者を紹介してもらい「無料モニターとして仕様書ドラフトを試してほしい」と依頼する |
| SNS・LinkedInでの直接コンタクト | 自治体DX担当・調達課の職員を検索し「実証実験にご協力いただけないか」とメッセージを送る |
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 新規開業資金（創業融資） | 新たに法人を設立して事業を始める創業者 | 設立初期の開発費・人件費のつなぎ資金として候補になり、融資額は800万円を想定している |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業から一定期間内の中小企業・個人 | 自己資金100万円に加え、開発費・人件費の一部を助成対象にできる可能性があり、融資と併用しやすい |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（自治体や代理店への販路開拓を行う事業者） | 自治体向けの営業活動・展示会出展・ウェブサイト改修などの販路開拓費用に使える候補になる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（ITベンダーとして登録する場合も含む） | 自社の業務システム整備や、代理店経由での自治体への導入促進スキームの一部として候補になる |
| 総務省・デジタル庁による自治体デジタル化関連の実証事業（地域デジタル基盤活用推進事業等） | 自治体DXに資するサービスを提供するスタートアップ・事業者 | 実証自治体との連携費用の一部が対象になり得るため、初期導入コストの低減と実績づくりの両面で候補になる |
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。
この領域に取り組む仲間がコミュニティにいます。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。