Who（誰が）
自治体の福祉部門・税務部門・国保年金課の職員と、国保料や水道料金の減免対象になりうる単身高齢者・ひとり親世帯・非正規低所得者などの住民が主な当事者である。
対象とする社会課題：自治体の減免制度が対象者に届かず、使われないまま埋もれている
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。
単身高齢者やひとり親世帯、非正規雇用の低所得者ほど、複数の窓口を回って情報を集める余裕がなく、専門用語だらけの案内文書は届いても伝わらない。本来使えるはずの減免制度が、知らないという理由だけで見過ごされている。だからこそ、行政が持つデータをもとに『あなたが対象です』と本人に届ける仕組みが必要だ。
※ 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500万円の申請資料も、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減免ナビは、自治体が持つ住民基本台帳や課税情報をAIが横断解析し、国保料減免や就学援助など対象となりうる制度を世帯ごとに自動判定するサービスです。
対象者にはLINEで「あなたは国保料7割軽減の対象かもしれません」と通知が届き、そのままチャットボットと対話しながら必要書類を確認し、オンラインで申請書を作成できます。記入漏れはAIが事前にチェックし、自治体窓口システムへ電子送信されます。職員側はダッシュボードで未申請者数や申請進捗を把握し、架電の優先順位をAIが提案します。住民は「探しに行く」から「知らされて申請する」に変わり、職員は個別対応の負荷を減らせます。
国民健康保険料減免、水道料金減免、就学援助、介護保険負担軽減など自治体には数十種類の減免・軽減制度があるが、多くは申請主義であり、対象者が制度の存在を知らないまま利用機会を逃している。
例えば単身高齢者やひとり親世帯、非正規雇用の低所得者は複数の窓口を回って情報を集める余裕がなく、案内文書も専門用語が多く理解しづらい。総務省の調査でも国保料減免の捕捉率は自治体によって大きく差があり、周知不足が主因とされる。職員側も税・国保・福祉など部署が縦割りで、住民一人ひとりの所得・世帯構成データを横断して「どの制度に該当するか」を判定する仕組みがなく、紙のチラシや窓口掲示に頼っているのが実情である。結果として、本来支援が必要な世帯ほど制度から取り残されるという逆進的な状況が続いている。
①対象者抽出：機械学習による世帯属性・所得データのクラスタリングとルールベース判定を組み合わせ、各減免制度の該当確率をスコアリングする予測モデルを構築する。
②対話案内：大規模言語モデル(LLM)を用いた自然言語対話で、制度の説明・必要書類の案内・質問応答を住民の理解度に合わせて平易な言葉で行う。③書類チェック：OCRと入力検証AIが申請書類の記入漏れ・所得証明の不整合を自動検出し、差し戻し件数を削減する。④効果最適化：通知の送信タイミングや文面をA/Bテストしながら開封率・申請完了率を学習し、通知内容を継続的に改善する。
自治体が保有する住民基本台帳・課税情報・国保加入情報等(個人情報保護条例に基づき匿名化・目的外利用の同意取得を経たデータ)をAIが横断解析し、世帯ごとに該当しうる減免制度をスコアリングして抽出する。
抽出結果はLINE公式アカウントやSMSを通じて対象住民本人にプッシュ通知され、生成AIチャットボットが「あなたは国保料の7割軽減の対象になる可能性があります」といった形で個別に案内し、必要書類や申請手順を対話形式で説明する。住民はチャット上で質問しながら申請書類をオンラインで作成でき、AIが入力内容の不備や添付漏れを事前チェックしてから自治体窓口システムへ電子申請として送信する。自治体職員向けには、申請状況・未申請対象者数・制度別の利用率をダッシュボードで可視化し、追加架電や再通知の優先順位をAIが提案する。これにより住民は「探しに行く」のではなく「知らされて申請する」体験に変わり、職員は個別問い合わせ対応の負荷を減らせる。
| 国保料等の窓口電話問い合わせ対応人件費(職員5人×月200件対応、時給換算) | 年間約480万円の目安 |
| 未申請による住民の過払い(7割軽減対象なのに未申請の国保料差額、1世帯あたり年約4万円×捕捉漏れ推計200世帯) | 年間約800万円の機会損失の想定 |
| 紙チラシ・広報誌への案内印刷・郵送コスト(全世帯配布ベース) | 年間約150万円の目安 |
| 申請書類の不備による再来庁・再郵送対応(職員1件あたり平均30分×月30件) | 年間約90万円相当の工数損失の目安 |
| スタンダードプラン(人口5万人未満自治体向け・年間ライセンス) | 年額150万円 |
| スタンダードプラン(人口5万〜20万人自治体向け・年間ライセンス) | 年額350万円 |
| 成果報酬(申請完了1件あたり) | 1件あたり300円〜800円(申請完了時のみ課金) |
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国保料減免や就学援助など自治体の減免制度は数十種類あるが申請主義であり、単身高齢者やひとり親世帯など情報収集の余裕がない人ほど制度を知らずに機会を逃している。
案内文書は専門用語が多く、税・国保・福祉が縦割りのため職員側も住民一人ひとりの該当制度を横断判定する仕組みを持たない。結果として本来支援が必要な世帯ほど制度から取り残される逆進的な状況が続いており、周知不足を補う仕組みが必要とされている。
住基・課税システムとのデータ連携部分は自治体ごとに要件が異なり手戻りが発生しやすいため準委任契約とし、要件定義とAPI仕様確定を先に固めることを推奨する。
チャットボットや申請フォームなど標準化可能なSaaS本体機能は仕様を固めた上で請負契約とし、納期と品質を担保する。個人情報保護審議会の承認取得プロセスは自治体側の意思決定に依存しスケジュールが読みにくいため、契約上は承認取得を前提条件として明記し遅延時の責任分界を明確にすること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 減免制度の対象となりうる住民（単身高齢者、ひとり親世帯、非正規雇用の低所得者など） |
| セカンダリ | 自治体の税務課・国保年金課・福祉課の窓口職員 |
| 管理 | 自治体情報システム部門の担当者およびAI減免ナビ運営会社のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 対象者抽出・スコアリングエンジン | 住民基本台帳・課税・国保データ→機械学習+ルール判定→世帯ごと該当制度と該当確率(0-100%)を出力 |
| LLM対話案内チャットボット | 住民のLINE/SMSメッセージ→LLMが制度該当理由・必要書類を平易な言葉で解説→対話ログと回答を返信 |
| 申請書類OCR・入力検証 | スキャン済み申請書類・所得証明画像→OCR読取+整合性チェックAI→不備項目リストと修正指示を出力 |
| 住民向け通知配信 | 抽出済み対象者リスト→LINE公式アカウント/SMS API経由でプッシュ送信→送信結果・開封率ログを記録 |
| 通知文面・タイミング最適化 | 過去の開封率・申請完了率データ→A/Bテスト学習モデル→次回送信文面・送信時刻の推奨案を出力 |
| オンライン申請書類作成支援 | チャット内での住民入力(氏名・世帯情報等)→フォーム自動生成AI→申請書PDF・入力データを生成 |
| 電子申請送信連携 | 検証済み申請データ→自治体窓口システムAPI呼出→受付番号・受理ステータスを住民・職員へ返却 |
| 職員確認・承認フロー | AI判定結果・申請データ→職員がダッシュボード上で承認/差戻し操作→最終判定結果をDBに反映 |
| 職員向け進捗ダッシュボード | 申請・通知・未申請データ→集計処理→制度別利用率・未申請者数・優先架電リストを画面表示 |
| 住民データ連携基盤 | 住民基本台帳・税務・国保システムのCSV/API出力→匿名化ETL処理→統合分析用データベースへ格納 |
| 個人情報同意・利用目的管理 | 住民の同意取得記録・条例承認情報→同意状態管理DB照合→データ利用可否フラグを各機能へ提供 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
households | household_id, municipality_id, address_hash, member_count, income_bracket, updated_at |
residents | resident_id, household_id, birth_date, employment_status, disability_flag, contact_line_id |
exemption_programs | program_id, municipality_id, program_name, department, eligibility_rule_json, max_amount |
eligibility_scores | score_id, resident_id, program_id, score_value, judged_at, model_version |
notifications | notification_id, resident_id, program_id, channel, sent_at, opened_at, ab_test_group |
applications | application_id, resident_id, program_id, status, submitted_at, document_check_result |
documents | document_id, application_id, file_type, ocr_result_json, missing_flag |
staff_actions | action_id, staff_id, application_id, action_type, memo, acted_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 住民向けチャット画面 |
| 2 | 申請書類作成画面 |
| 3 | 申請進捗確認画面 |
| 4 | 職員向けダッシュボード |
| 5 | 未申請者リスト画面 |
| 6 | 制度マスタ管理画面 |
| 7 | 通知配信設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(ISMAP準拠でクラウド基盤要件を満たす) |
| 2 | LINE公式アカウントAPI(住民接点として普及率が高い) |
| 3 | OpenAI API(対話案内と文面生成に活用) |
| 4 | Python/scikit-learn(該当判定スコアリングモデル構築) |
| 5 | Amazon Textract(OCRによる書類読取) |
| 6 | PostgreSQL(住民・世帯データの構造化管理) |
| 7 | Auth0(自治体職員のアクセス権限管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 通知配信・申請受付システムの稼働率99.5%以上(月間停止許容3.6時間以内)を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: チャットボット応答は平均3秒以内、同時接続1,000セッションまで処理可能な設計とする想定 |
| 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、住民データは保存時・通信時ともAES-256相当で暗号化する |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 匿名化処理後データのみAI学習に使用し、生データは自治体外への持ち出しを禁止する運用とする |
| 監査・ログ | 監査・ログ: 申請・通知・職員操作の全ログを最低5年間保存し、自治体監査時に即時抽出可能とする想定 |
| バックアップ | バックアップ: データベースは日次フルバックアップ+1時間毎の差分バックアップを実施し、RPO1時間以内を目標とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1自治体と連携協定を結び、提供された台帳・課税データをExcel等で人手により突き合わせて該当者を抽出し、職員が電話やチラシで案内して反応を確かめる。AIなしで需要と判定ロジックの精度を検証する。 | 人件費（自社工数）と交通費、データ授受のための最低限の通信費のみ |
| ②最小システム | ルールベースの該当判定と簡易なLLM対話をLINE公式アカウント上で動かし、対象制度を数種に絞って通知から申請案内までの一連の流れを自動化し、開封率・申請完了率を計測する。 | 外部AI・チャットAPIの利用料と簡易システムの外注費（数か月分の開発規模） |
| ③本開発 | 複数自治体への横展開を見据え、住民基本台帳・税務システムとのAPI連携、OCR書類チェック、職員向けダッシュボードなどを本格実装し、個人情報保護対応のセキュアなクラウド基盤を整備する。 | エンジニア複数名体制での開発費とISMAP準拠基盤の構築費用がまとまった規模で発生 |
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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5万〜20万人規模市の国保年金課または福祉総務課の課長級職員 | 減免制度の運用実態と縦割りの課題を最も把握しており導入判断に近い立場 | 自治体DX関連の展示会・セミナーや地方三団体(全国市長会等)の勉強会経由で接点を作る |
| 自治体の情報政策課・DX推進室のCIO補佐官または情報統括責任者 | 住民データ連携基盤の導入可否・セキュリティ要件を判断する実務上のゲートキーパー | 総務省地域情報化アドバイザー制度の紹介や自治体DXフォーラムで名刺交換 |
| 自治体の個人情報保護審議会事務局担当者(総務課・法務担当) | 目的外利用・データ横断解析の承認プロセスと期間の実態を事前に確認するため | 情報政策課からの紹介、または審議会議事録公開資料から所管課を特定して連絡 |
| 住民記録システムベンダー(日本電子計算・RKKコンピューターサービス等)の自治体営業企画担当 | OEM提携により既存顧客基盤へのチャネル確保と既存データ連携の実現性を確認 | 各社の自治体向けIR資料・展示会出展情報から担当部署に直接コンタクト |
| 国保料減免等の実証事業に既に取り組んだ先行自治体の担当職員(視察対応窓口) | 捕捉率向上の実例・審議会通過の実務ノウハウを直接ヒアリングできる | 総務省・厚労省の事例集や新聞報道で先行事例を探し視察依頼文で申込 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 知人・地方議員経由の紹介 | 地方議会関係者や自治体OBの知人に「福祉部門か国保年金課の担当者を紹介してほしい、住民の減免申請の課題感を聞きたいだけ」と依頼する |
| 自治体DX担当課への直接メール・架電 | 人口規模が中規模の市区町村のDX推進課宛に「未申請問題の現状ヒアリングをさせてほしい、提案は不要」と率直に伝えて訪問日程を調整する |
| 自治体向けDX関連セミナー・展示会 | 自治体職員が多く参加するイベントに出展し、「捕捉率の低さに困っている担当者はいますか」と声をかけて名刺交換につなげる |
| 住民記録システムベンダーとの共催勉強会 | 提携候補のベンダー担当者に「既存顧客の自治体向けに減免制度の課題を一緒にヒアリングする勉強会を開けないか」と持ちかける |
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） | 法人設立から間もない事業者、自己資金や事業計画を有する創業者 | 自治体との連携協定締結やクラウド基盤構築など初期投資に充てる運転資金として、融資合計 500万円 を軸に資金計画を組める |
| IT導入補助金（デジタル化基盤導入類型等） | ITツールを導入・提供する中小企業・小規模事業者、および導入する自治体・団体側 | 自治体側のシステム導入費用の一部を補助対象とできる可能性があり、初期導入・データ連携費の提案時に自治体の予算獲得を後押しできる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業後間もない中小企業 | 人件費や広報費など創業初期の運転費用の一部を助成対象にできる可能性があり、代表1名体制からの立ち上げ期の資金繰りを補える |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の少ない法人・個人事業主） | 自治体向け提案資料の作成や展示会出展など販路開拓費用の一部を対象にでき、最初の自治体開拓の営業活動に充当できる |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | デジタル実装に取り組む地方自治体 | 自治体側がこの交付金を活用して当事業のシステム導入費を賄うケースが想定され、自治体への提案時に予算確保の根拠として紹介できる |
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。
自治体連携や福祉領域のAI活用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。