Who（誰が）
介護施設・小売チェーン・コールセンターなど従業員30〜500名規模のシフト制職場の労務・シフト管理部門と、そこで働く従業員が対象となる
対象とする社会課題：シフト制職場で有給休暇の計画的取得が進まず、労働者の権利行使と現場運営が両立できない
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。
介護施設や小売店の店長は、複雑な希望シフトをExcelで手作業管理しながら、誰がいつ有休を取れば人員が欠けないかを毎月手探りで判断している。取得させたい気持ちと人手が足りない現実の板挟みが、労基署の是正勧告や離職につながっている。この板挟みをAIによる先回りの計画で解消し、権利行使と現場運営を両立させる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。
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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有休プランナーAIは、介護施設・小売店・コールセンターなど24時間シフト制で働く現場向けの有休管理SaaSです。
店長ら管理者は既存の勤怠・シフトデータをCSVでアップロードするだけで、AIが向こう6ヶ月分の有休付与カレンダー案を自動生成します。従業員はスマホのチャットボットに「来月10日に休みたい」と話しかけるだけで、AIが人員配置への影響を即時判定し、承認可否と代替日を提案します。管理者はAIが出した案を画面上でワンクリック承認し、例外対応だけに時間を使えるようになります。毎週AIが取得進捗と欠員リスクをスコアリングし、遅れている従業員には自動でリマインドが届くため、従業員80名規模の店舗でも月20時間かかっていた調整業務が数時間まで減る想定です。
介護施設・小売店・コールセンターなど24時間365日稼働のシフト制職場では、年5日の有休取得義務があるにも関わらず、現場管理者が手作業でシフトと有休申請を調整せざるを得ず、取得率が全国平均62.1%に対しシフト制業種では40%台に留まる例が多い。
従業員80名規模のスーパーの店長は、複雑な希望シフトをExcelで管理しながら誰がいつ有休を取れば人員が欠けないかを毎月手探りで判断している。結果として現場では「取得させたいが人が足りない」という板挟みが常態化し、労基署の是正勧告や離職につながる例も少なくない。中小企業では労務担当者が総務兼任であることが多く、計画的付与制度の設計・運用まで手が回らないのが実態である。既存の勤怠管理SaaSは多数存在するが、有休取得を予測して先回りで計画する機能を持つサービスはほぼ存在しない。
需要予測AIが過去のシフト実績・売上データから繁忙期を予測し、有休を割り当てても支障が出にくい時期を特定する。
最適化AIが従業員ごとの残有休日数・希望・スキル要件を制約条件として、人員不足を最小化する有休付与スケジュールを自動生成する。自然言語対話AIが従業員からの休暇希望・変更依頼を会話形式で受け付け、意図を抽出して最適化エンジンに渡す。異常検知AIが取得進捗の遅延や偏りをリアルタイムで検知し、管理者・従業員双方に自動アラートを送る。
現場管理者は既存の勤怠・シフトデータをCSVまたはAPI連携で取り込むだけで、AIが従業員ごとの有休取得計画案を自動生成する。
従業員はスマホアプリのチャットボットに自然言語で休暇希望を伝えるだけで、AIが人員配置への影響を即時シミュレーションし承認可否と代替日を提案する。管理者向け画面ではAIが向こう6ヶ月分の最適な有休付与カレンダーを提示し、繁忙期を避けつつ全員が年5日以上取得できる配分案をワンクリックで反映できる。導入後は毎週AIが取得進捗と欠員リスクをスコアリングし、遅れている従業員に自動でリマインドと候補日を通知する。管理者は例外対応のみを判断すればよく、計画立案と日々の調整業務が大幅に削減される体験となる。
| 店長・総務担当の手作業シフト調整時間(月20時間×時給2,000円換算) | 月額約4万円(年間約48万円) |
| 有休未取得による労基法違反リスク(30万円以下の罰金/対象者1名あたり) | 発覚時30万円以下/名の想定 |
| 有休取得できず離職した従業員の採用・教育コスト(1名あたり) | 1名あたり50万〜100万円の想定 |
| 労基署是正勧告対応にかかる社労士相談・書類作成費用 | 1回あたり10万〜30万円の想定 |
| SaaS月額利用料(従業員100名・1名月額300円) | 月額3万円(年額36万円) |
| 初期導入・データ連携支援費(一律) | 初回15万〜50万円 |
| 高度分析オプション(離職リスク予測等) | 月額5万円(年額60万円) |
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介護施設・小売店・コールセンターなど24時間365日稼働の職場では、年5日の有休取得義務があるにも関わらず、店長がExcelでシフトと有休希望を手作業で調整しており、取得率が全国平均62.1%に対しシフト制業種では40%台に留まる例が多い。
従業員80名規模のスーパーの店長は「誰がいつ休めば人員が欠けないか」を毎月手探りで判断せざるを得ず、労基署の是正勧告や離職につながるケースも出ている。中小企業では労務担当が総務兼任で計画的付与制度の設計まで手が回らないのが実態であり、既存の勤怠管理SaaSには有休取得を予測して先回りで計画する機能がほぼ存在しない。この構造的な板挟みを解消するため、AIが繁忙期を避けた付与計画を自動生成し、管理者の判断を例外対応のみに絞り込む仕組みが必要である。
AIモデルの精度検証やUI改善が継続的に発生するため、検証期（0-6ヶ月）のパイロット導入フェーズは準委任契約が適している。
要件が固まる初期展開期以降のMVP機能追加やAPI連携部分は、成果物と検収基準を明確にできるため請負契約への切り替えを検討する。発注時はAIの予測精度目標（人員不足事前検知率85%以上など）を検収基準にそのまま使わず、パイロット期間中の精度向上を前提とした段階的な合意形成が必要である。また社労士監修が必須の機能（有休付与ロジック等）は、監修対応の責任分担と改修コストの扱いを契約書に明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 介護施設・小売店・コールセンターなどの現場管理者（店長・施設長・シフト管理担当） |
| セカンダリ | シフト制で働く従業員（有休希望を申請する当事者） |
| 管理 | 本社労務担当者・提携社労士事務所の担当者（複数拠点・複数クライアントの設定・監視を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 需要予測機能 | 過去のシフト実績・売上データ→需要予測AIが繁忙期を推定→月別必要人員数を算出 |
| 有休最適配分機能 | 残有休日数・希望・繁忙期予測→最適化AIが計算→6ヶ月分の有休付与カレンダー案を生成 |
| チャットボット休暇申請機能 | 従業員の自然言語入力→対話AIが意図を抽出→休暇希望データを最適化エンジンへ連携 |
| 承認可否シミュレーション機能 | 休暇希望データ→人員配置への影響を即時計算→承認可否と代替日候補を提示 |
| 取得進捗異常検知機能 | 日次の取得実績データ→異常検知AIが遅延・偏りをスコアリング→管理者へアラート生成 |
| 自動リマインド通知機能 | 取得進捗スコア→遅延している従業員を抽出→候補日付きリマインドを自動送信 |
| 勤怠データ連携取込機能 | 既存勤怠システムのCSVまたはAPIデータ→形式変換・検証→シフトDBへ格納 |
| 管理者カレンダー承認機能 | AI生成の配分案→管理者が画面上で確認→ワンクリックでシフトへ反映 |
| 従業員向けアプリ照会機能 | 従業員のログイン操作→残有休日数・取得状況を取得→画面上に表示 |
| 高度分析レポート機能 | 蓄積された勤怠・離職データ→AIが離職リスクと人員配置を分析→月次レポートを出力 |
| 権限・マルチテナント管理機能 | 管理者のアカウント設定情報→企業単位でデータ・権限を分離→テナント別運用環境を提供 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, industry_type, employee_count, plan_type, contract_start_date, contract_status |
employees | employee_id, company_id, name, hire_date, paid_leave_granted_days, paid_leave_used_days, skill_tags, employment_type |
shifts | shift_id, employee_id, work_date, start_time, end_time, role, store_id |
leave_requests | request_id, employee_id, requested_date, status, request_type, chatbot_raw_text, alternative_date |
leave_plans | plan_id, company_id, employee_id, planned_date, plan_status, generated_by_ai, approved_by |
demand_forecasts | forecast_id, company_id, store_id, target_date, predicted_sales, predicted_required_headcount |
alerts | alert_id, company_id, employee_id, alert_type, severity, detected_at, resolved_flag |
api_connections | connection_id, company_id, vendor_name, api_key_ref, sync_status, last_synced_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 管理者ダッシュボード |
| 2 | 有休カレンダー最適化画面 |
| 3 | 従業員別取得状況一覧 |
| 4 | チャットボット休暇申請画面 |
| 5 | 承認・代替日提案画面 |
| 6 | アラート通知一覧画面 |
| 7 | データ連携設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(インフラ全般、可用性とスケール確保のため) |
| 2 | Python/FastAPI(最適化・予測AIのAPI実装が容易なため) |
| 3 | OR-Tools(制約充足型シフト最適化に実績あるため) |
| 4 | OpenAI API(自然言語対話の意図抽出精度が高いため) |
| 5 | PostgreSQL(勤怠等の構造化データ管理に適するため) |
| 6 | React/TypeScript(管理画面の開発生産性と保守性のため) |
| 7 | Twilio/LINE API(従業員向けチャット窓口の普及率が高いため) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上、計画停止を除く月間ダウンタイム3.6時間以内 |
| 性能 | 性能: API平均応答時間1秒以内、チャットボット応答は3秒以内を目標 |
| セキュリティ | セキュリティ: 保存データはAES256、通信はTLS1.2以上で暗号化し労務データを保護 |
| データ保持 | データ保持: 労務関連データは労基法に基づき最長5年間保存、退職後は法定保存期間経過後に削除 |
| 拡張性 | 拡張性: 従業員500名規模企業で最大200同時接続に対応、契約1,000社規模までスケール可能な設計 |
| 運用 | 運用: 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内で障害復旧できる体制を維持 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業のシフト・有休データをExcelで受け取り、代表自身が手作業で最適な有休配分案を作成して提示する。AIなしで「配分案が現場で受け入れられるか」を確かめる | 交通費と作業時間のみで、外部発注はほぼ発生しない水準 |
| ②最小システム | CSV取込と簡易な最適化ロジック（ルールベース中心）だけを動かす画面を作り、数社に実際に使ってもらって配分案の妥当性とチャットボットでの希望収集を検証する | 外注またはAI利用料中心で、数か月分の開発費相当を想定 |
| ③本開発 | 需要予測AI・最適化AI・異常検知アラートまでを含む本番SaaSとして構築し、勤怠SaaSベンダーとのAPI連携と管理者承認フローを実装する | エンジニア複数名分の人件費と外部委託費がかかる本格開発の水準 |
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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……
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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……
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 |
|---|---|---|
| 従業員80〜150名規模のスーパー・介護施設の店長/施設長(労務担当兼務) | 現場の有休調整の困りごとと業務フローを直接把握できる | 商工会議所や介護経営者交流会の勉強会に参加し名刺交換 |
| 社会保険労務士事務所の代表社労士(中小企業顧問契約多数保有) | 計画的付与制度の運用実態と紹介チャネル化の可能性を確認できる | 都道府県社労士会の研修会・支部会合に参加して紹介を依頼 |
| 既存勤怠管理SaaSベンダーのアライアンス・パートナー営業担当 | API連携の技術要件と協業条件を早期に確認できる | ベンダーの問い合わせ窓口からパートナーシップ提案として連絡 |
| 労働基準監督署の担当官(相談窓口、企業向け説明会講師経験者) | 計画的付与制度・是正勧告の実務運用の生の解釈を確認できる | 管轄労基署の企業向け無料相談窓口に事業内容を添えて相談予約 |
| 小売・外食業界団体(全国スーパーマーケット協会等)の労務担当理事 | 業界横断の有休取得課題の実態とパイロット候補企業を紹介してもらえる | 業界団体主催セミナーに参加し名刺交換後に個別面談を申し込む |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 介護・小売業界の労務担当者向けセミナー | 「有休5日義務化の実務対応セミナー」という名目で無料開催し、終了後に「今のExcel運用を一度見せてもらえませんか」と個別ヒアリングを依頼する |
| 社労士事務所への直接訪問 | 顧問先に有休管理で困っている企業がいないか尋ね、「顧問先の労務担当者に無料で状況をヒアリングさせてほしい」と紹介を頼む |
| 勤怠SaaSベンダーの営業担当への相談 | 「有休取得義務対応で困っているお客様がいたら、無料の実態調査に同席させてほしい」と連携を提案する |
| 商工会議所・業界団体の勉強会 | 介護・小売の経営者交流会に参加し、「有休の取得管理でどこまで手作業か教えてほしい」と個別に声をかける |
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） | 新たに事業を始める個人・法人 | 自己資金を上回る運転資金を借入でき、創業融資の合計額は500万円を上限目安に検討できる。設立2か月目ごろの着金を前提にAI開発・人件費の立ち上げ資金に充てられる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の上限あり） | セミナー開催・チラシ作成・展示会出展など、介護・小売業界向けの販路開拓費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（ITツールを導入する側） | 自社サービスを導入する介護施設・小売店側がこの補助金を使える設計にしておくと、営業時の導入ハードルを下げる訴求材料になる |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・創業初期の中小企業者 | 人件費・広告費・専門家指導費などの立ち上げ費用の一部が対象になり得るため、代表1名体制からカスタマーサクセス要員を増やす段階の資金計画に組み込める |
| 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） | 中小企業・小規模事業者（革新的サービス開発を行う事業者） | AIによる最適化エンジン・予測モデルの開発費用の一部が対象になり得る枠があり、本開発フェーズの費用負担を軽減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。
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。
労働・雇用領域の創業者コミュニティに仲間がいます。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