Who（誰が）
従業員100〜1000人規模で法定雇用率未達成またはリスクを抱える企業の人事・総務担当者、および就労移行支援機関の支援員が主なユーザーとなる。
対象とする社会課題：障害者雇用率達成の壁となる「切り出せる職務が見つからない」問題
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。
人事担当者は障害特性ごとの業務適性を判断する専門知識を持たず、既存業務の棚卸しに数百時間を要するため、特例子会社を作るだけで終わったり、採用してもミスマッチで離職したりするケースが後を絶たない。当事者側も「自分にできる仕事」を明確に示されないまま就労移行支援を終え、定着できずに離職する。企業と個人の間にある職務設計という専門作業を担える人材が全国的に不足している以上、この溝はAIで埋めるほかない。
※ 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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WorkFit AIは、障害者雇用の担当者が「切り出せる仕事がない」という悩みを解決するクラウドサービスです。
人事担当者は既存の業務マニュアルやタスクリストをアップロードするだけで、AIが業務を工程単位に分解し、定型度や身体負荷などのタグを自動付与します。候補者はチャットボットとの対話で得意作業や配慮事項を伝え、AIが業務工程との適合度をスコア化した「切り出し候補職務リスト」がダッシュボードに表示されます。人事担当者はこのリストをもとに現場責任者と1〜2回の擦り合わせをするだけで、従来3〜6ヶ月かかっていた職務設計を3〜4週間に短縮できます。配属後も勤怠・作業ログをAIが監視し、離職の兆候があれば週次で人事にアラートを送ります。
2024年に法定雇用率が2.5%（2026年に2.7%）へ引き上げられ、対象企業は約11万社に拡大したが、未達成企業は約半数に上る（厚労省2023年集計で実雇用率2.33%）。
人事担当者は障害特性ごとに切り出せる業務を洗い出す専門知識を持たず、既存業務の棚卸しに数百時間を要するため、結局「特例子会社を作るだけ」「採用してもミスマッチで離職」となるケースが多い。特に従業員100〜500人規模の企業では専任の障害者雇用担当者がおらず、総務・人事の兼任者が片手間で対応し、納付金（不足1人あたり月5万円）を払い続ける方が楽という判断に流れがちである。当事者側も「自分にできる仕事が明確に提示されない」ため就労移行支援からの定着率が低い（1年定着率は約70%だが精神障害では50%台）。この需給ミスマッチを埋めるには、企業の業務データと個人の特性データを突き合わせて具体的な職務を設計する専門的作業が必要だが、対応できる人材が全国に不足している。
自然言語処理により業務マニュアルやジョブディスクリプションのテキストを解析し、工程分解・タグ付けを自動化する（大規模言語モデルによる業務工程抽出）。
対話型AIが候補者への構造化ヒアリングを実施し、得意不得意・配慮事項を自然言語から特性ベクトル化する。マッチング工程では最適化アルゴリズムが業務工程タグと個人特性ベクトルの適合度を計算し、複数職務候補をスコア順に提示する。定着支援フェーズでは勤怠・作業ログの時系列データから異常検知モデルが離職予兆を検知し、早期介入のトリガーを人事担当者に通知する。
企業の人事担当者が既存の業務マニュアル・部門別タスクリスト・勤怠データをWorkFit AIにアップロードすると、AIが業務を工程単位に分解し、定型度・身体負荷・対人接触頻度などのタグを自動付与する。
次に、雇用予定者（または就労移行支援機関経由の候補者）の障害特性・得意作業・配慮事項を対話型アセスメント（チャットボット面談）で収集し、業務工程との適合度をスコアリングして「切り出し候補職務リスト」を自動生成する。人事担当者はダッシュボード上で候補職務ごとの必要な合理的配慮（休憩頻度、作業指示の粒度など）をAIが提示するレポートを確認し、現場責任者と1〜2回の擦り合わせミーティングを経て実際の職務を確定する。配属後は勤怠・作業ログをAIが継続分析し、負荷が高すぎる工程や定着リスクの兆候（欠勤増加パターンなど）を検知して人事に週次アラートを送る。この一連の流れにより、従来3〜6ヶ月かかっていた職務設計期間を平均3〜4週間に短縮する体験を提供する。
| 障害者雇用納付金（不足6名×月5万円×12ヶ月、従業員320名規模の想定） | 年間360万円 |
| 外部人事コンサルによる業務棚卸し委託費（1回あたり） | 300万円（4ヶ月間） |
| 採用ミスマッチによる早期離職の再採用コスト（1名あたり求人広告・研修費） | 年間約80万円/1名離職時 |
| 総務・人事兼任担当者が業務棚卸しに費やす人件費相当（月20時間×時給3000円換算） | 年間約72万円 |
| SaaS月額利用料（従業員300〜700人規模プラン） | 月額15万円（年間180万円） |
| 初期導入コンサルティング費（業務データ取り込み・職務設計ワークショップ、一括） | 初回100万円 |
| 定着支援オプション（配属後6ヶ月間） | 月額3万円（6ヶ月で18万円） |
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従業員100〜500人規模の企業には専任の障害者雇用担当者がおらず、総務・人事の兼任者が数百時間かけて業務棚卸しをしても、結局「切り出せる仕事がない」という結論に至りがちである。
その結果、月5万円の納付金を払い続ける方が楽という判断に流れ、法定雇用率未達成企業が約半数（厚労省2023年集計で実雇用率2.33%）に上っている。当事者側も自分にできる仕事が明確に提示されないため定着率が低く（精神障害では1年定着率50%台）、企業の業務データと個人の特性データを突き合わせて職務を設計する専門人材が全国的に不足している。この需給ミスマッチをAIによる自動分解・マッチングで埋める仕組みが必要である。
検証フェーズ（0〜6ヶ月）のAI精度検証部分は要件が流動的なため準委任契約が向いており、業務工程分解AIの精度目標（70%以上）は成果指標として握りつつも仕様変更を前提とした契約にすべきである。
一方、MVPのダッシュボードやアカウント権限管理などUI・機能要件が固まった部分は請負契約でスコープと納期を明確にし、フェーズごとに契約形態を切り替える運用が現実的である。発注時は障害特性という機微情報を扱うため、開発会社との間でNDA・データ取扱い契約（匿名化処理の実装範囲・アクセス権限設計の責任分界点）を個別に明記すること。また、マッチング精度未達時の責任範囲（追加チューニングを準委任の範囲内で行うか別途課金か）を契約書に事前に定義しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員100〜1000人規模企業の人事・総務担当者（障害者雇用の実務担当者、専任・兼任問わず） |
| セカンダリ | 配属先の現場責任者、就労移行支援機関・障害者就業・生活支援センターの支援員、社労士事務所・人事コンサル代理店担当者 |
| 管理 | WorkFit AI運営side のカスタマーサクセス担当・システム管理者（タグ辞書メンテナンス、アカウント権限設定、監査ログ確認を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 業務工程分解機能 | 業務マニュアルPDFを入力し、LLMが工程単位に分解して工程リストを出力する。 |
| 定型度・負荷タグ付与機能 | 分解済み工程データを入力し、AIが定型度・身体負荷・対人接触タグを付与し出力する。 |
| 対話型アセスメント機能 | 候補者とのチャット対話を入力し、AIが得意作業・配慮事項を抽出し特性データを出力する。 |
| 特性ベクトル化機能 | アセスメント結果テキストを入力し、AIが個人特性ベクトルに変換して出力する。 |
| マッチングスコアリング機能 | 工程タグと特性ベクトルを入力し、最適化アルゴリズムが適合度スコアを算出し出力する。 |
| 候補職務リスト自動生成機能 | スコアリング結果を入力し、AIが上位候補職務リストをダッシュボード表示用に出力する。 |
| 合理的配慮レポート生成機能 | 候補職務データを入力し、AIが休憩頻度等の必要配慮事項レポートを出力する。 |
| 職務確定ワークフロー管理機能 | 人事・現場担当者のすり合わせ結果を入力し、確定職務情報を登録・出力する。 |
| 勤怠・作業ログ異常検知機能 | 配属後の勤怠・作業ログを入力し、異常検知モデルが離職予兆フラグを出力する。 |
| 週次アラート通知機能 | 異常検知結果を入力し、人事担当者へ週次アラートと月次レポートを自動送信する。 |
| 就労移行支援機関連携機能 | 支援機関からの候補者情報を入力し、マッチングDBに登録し企業へ紹介候補を出力する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, 企業名, 従業員規模, 業種, 法定雇用率達成状況, 契約プランID |
business_processes | process_id, company_id, 工程名, 元マニュアル文書ID, 定型度スコア, 身体負荷スコア, 対人接触頻度 |
candidates | candidate_id, 氏名, 障害種別, 障害等級, 紹介元支援機関ID, 登録日 |
assessments | assessment_id, candidate_id, 得意作業タグ, 配慮事項, 特性ベクトル, 実施日 |
job_matches | match_id, process_id, candidate_id, 適合度スコア, 推奨配慮内容, 確定ステータス |
attendance_logs | log_id, candidate_id, company_id, 出退勤時刻, 作業工程ID, 欠勤フラグ |
alerts | alert_id, candidate_id, 検知種別, 異常スコア, 検知日時, 対応ステータス |
contracts | contract_id, company_id, プラン種別, 月額単価, 契約開始日, 更新ステータス |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 企業ダッシュボード |
| 2 | 業務データアップロード |
| 3 | 工程分解結果確認 |
| 4 | 候補者アセスメント面談 |
| 5 | 職務マッチング候補一覧 |
| 6 | 配属後モニタリング |
| 7 | 定着アラート・週次レポート |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（クラウド基盤、可用性確保のため） |
| 2 | GPT-4o API（業務工程抽出・自然言語解析用） |
| 3 | PostgreSQL（企業・候補者データの構造化管理） |
| 4 | Python/FastAPI（マッチングAPI開発の生産性） |
| 5 | React/Next.js（人事向けダッシュボード構築） |
| 6 | Auth0（機微情報アクセス権限の厳格管理） |
| 7 | 独自時系列異常検知モデル（離職予兆検知用） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%以上を維持し、月間計画外ダウンタイムを3.6時間以内に抑える設計とする。 |
| セキュリティ | セキュリティ: 障害特性等の機微情報はAES-256で暗号化し、ロールベースアクセス制御とPマーク相当の運用体制を整備する想定。 |
| 性能 | 性能: 業務マニュアル1000ページ相当のテキストを工程分解処理で10分以内に完了する目安とする。 |
| データ保護 | データ保護: 候補者・従業員の個人情報は契約終了または退職から3年で自動削除し、分析用途は匿名化処理後のデータのみ使用する。 |
| 運用 | 運用: 日次バックアップとRPO24時間・RTO4時間以内の障害復旧体制を構築する想定。 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 3年目末の契約企業500社・同時アクセス2000ユーザー規模までの負荷に耐える構成とする。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業の業務マニュアルをスプレッドシートで人手で工程分解し、対話ヒアリングも人が実施して適合度を手作業で採点する。AIなしで仮説の当たり外れを確認する段階 | 人件費（自分たちの稼働）と交通費・ヒアリング謝礼程度の水準感 |
| ②最小システム | 既存のLLM APIを使い、業務マニュアルのテキストから工程タグを自動抽出する簡易ツールと、候補者アセスメントの結果を突き合わせる簡易スコアリング画面を用意する | LLM API利用料と簡易開発の外注費が中心、小規模な受託開発の水準感 |
| ③本開発 | ダッシュボード・アラート機能・データ連携基盤を含む正式プロダクトを構築し、要配慮個人情報の安全管理措置やアクセス権限管理を組み込んだ本番運用に耐える設計にする | エンジニア複数名体制での開発期間分の人件費と、クラウドインフラ費が主な水準感 |
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。
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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……
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……
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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……
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 |
|---|---|---|
| 従業員100〜500人規模の製造業・小売業の人事部長または総務部長 | 法定雇用率未達成で納付金を払い続けている実態とニーズを一次情報で確認するため | 地域の商工会議所の人事労務セミナーや社労士事務所の紹介経由でアポイントを取る |
| 就労移行支援事業所の管理者・サービス管理責任者 | 候補者データ連携チャネルの実務フローと定着率50〜70%の課題感を把握するため | 全国就労移行支援事業所連絡協議会や地域の自立支援協議会経由で紹介を依頼 |
| 地域障害者職業センターの職業カウンセラー（独立行政法人高齢・障害・求職者雇用支援機構） | 職務試行法やジョブコーチ支援の実務知見を得てAIタグ設計の妥当性を検証するため | 機構の地域センター窓口に事業説明のうえ意見交換を申し入れる |
| 障害者雇用に特化した社労士事務所の代表社会保険労務士 | 代理店チャネル候補として、納付金申告実務と企業の相談動線を把握するため | 全国社会保険労務士会連合会の障害者雇用支援部会や既存名簿から個別打診 |
| ハローワークの専門援助部門（障害者担当）の職業紹介担当官 | 求人票の職務内容記載慣行と紹介実務の制約を確認し、連携可能性を探るため | 所轄公共職業安定所の専門援助部門窓口に事業者向け説明訪問を申し込む |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 就労移行支援事業所への直接訪問 | 「企業側の職務切り出しに困っている実例を教えてほしい、候補者データ連携も含めて試験的に組みたい」と相談を持ちかける |
| 社労士事務所との提携 | 顧問先企業の中に障害者雇用率未達成企業がいないか確認し、「代理でご紹介いただければ初回ワークショップを一緒にやりたい」と依頼する |
| 人事担当者向けオンラインコミュニティ | 障害者雇用担当者が集まるSNSグループやオンラインサロンに参加し、「切り出しに困っている実例があれば聞かせてほしい」と投稿する |
| 障害者雇用セミナー・勉強会への登壇 | 社労士会や商工会議所主催の勉強会に登壇者として参加し、終了後に個別相談枠を設けてパイロット参加を直接依頼する |
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（旧・新創業融資制度） | 法人設立から間もない代表者、自己資金を一定額用意している創業者 | 運転資金の融資枠として活用できる可能性が高く、着金後の人件費・インフラ費に充当できる想定（融資額は 603万円 で計画する） |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業を予定または創業して間もない中小企業・個人 | ウェブサイト・営業資料・初期人件費など、パイロット企業獲得に向けた立ち上げ経費の一部をカバーできる可能性がある |
| IT導入補助金 | SaaSを導入する側の中小企業・小規模事業者（WorkFit AIの顧客企業側） | 顧客企業がWorkFit AI導入費用の補助を受けられる制度であれば、営業時の提案材料になり導入ハードルを下げられる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会議所・商工会の管轄地域にある小規模事業者 | 初期の展示会出展・パンフレット制作・ウェブ広告など、就労移行支援機関や人事担当者への認知獲得施策に活用できる |
| 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） | 生産性向上に資するシステム・サービス開発を行う中小企業 | 業務工程分解AIやマッチングアルゴリズムの開発・改良にかかる外注費や設備費の一部を補助対象に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。
この領域に取り組む仲間がコミュニティで活動しています。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的な表示です。