Who（誰が）
都道府県・市区町村の財政課職員(5〜15名規模)、および従業員1,000名以上企業の経営企画・予算管理部門担当者が利用者となる
対象とする社会課題：部署ごとに書式が乱立する予算要求資料の統一・査定支援
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。
毎年秋、部署の担当者は使い慣れないテンプレートと格闘し、財政課の職員は何百件もの資料をExcelに手で写し替えている。この転記作業自体は誰も望んでいないのに、書式が揃わないという理由だけで毎年繰り返される。予算という意思決定の質を上げるには、まず人の手作業を減らし、査定の論点そのものに時間を使える状態を作る必要がある。
※ 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。
ボタンを押すとAIチャットが開き、この事業の中身を読み込んだ状態で、事業計画書や要件定義書、ピッチ資料などの素案をその場で一緒に作成します。まずは気になるものから押してみてください。
※ 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。
予算要求AIハブ(BudgetForm AI)は、財政課・経営企画部の予算査定業務を支援するSaaSです。
各部署の担当者は、Excel・Word・PDFで作成した既存の予算要求資料をそのままアップロードするだけで、AIが項目名・金額・算定根拠を自動抽出し、自治体・企業ごとに定めた標準フォーマットへ変換します。不足項目はチャット形式のAIが『算定根拠が前年度比30%増の理由が未記載です』のように指摘し、担当者はその場で追記・修正できます。財政課の査定担当者は、100〜300件の要求資料が自動で標準化された比較ダッシュボードを見ながら、AIが提示する類似事業重複候補や前年度比乖離率ランキングを確認して査定会議に臨めます。転記作業をゼロにし、査定担当者が論点整理に時間を使える環境をつくります。
地方自治体や中央省庁、大企業の本社機能では毎年8〜11月に各部署から予算要求資料が提出されるが、Excel・Word・PowerPointが混在し、部署ごとに項目名や単位、根拠資料の粒度が異なる。
財政課・経営企画部の査定担当者(多くは5〜15名規模)は、100〜300件の要求資料を手作業で読み込み、Excelに転記し直して比較表を作る作業に毎年1〜2ヶ月を費やしている。特に人口20万人規模の市役所では財政課職員1人あたり年間200時間以上をこの転記・照合作業に費やしているという調査もある。書式統一のルール化は毎年通達されるが、部署側の記入ミスや旧テンプレート流用が絶えず、根本解決には至っていない。査定側も類似要求の重複や前年度比較の見落としを見抜けず、予算の非効率配分が温存されている。
自然言語処理(大規模言語モデルのファインチューニング)により、非構造化文書(Excel/Word/PDF/スキャン画像)からOCR+項目抽出を行い標準スキーマへ変換する。
対話型AIが不足項目・矛盾記載を検知し、チャットで担当者に確認・追記を促す業務フローを実現する。異常検知・類似度計算アルゴリズムにより、過去3〜5年分の予算データと照合して重複事業候補や増減の異常値をスコアリングし査定担当者に提示する。さらに生成AIが査定コメント文案を自動作成し、査定担当者の承認フローに組み込むことで文書作成時間を短縮する。
各部署の担当者は、既存のExcel・Word・PDFの予算要求資料をそのままアップロードするだけで、AIが自動的に項目を抽出し、自治体・企業ごとに定義した標準フォーマット(事業名・目的・前年度実績・要求額・算定根拠・KPI等)に変換する。
変換後の資料はチャット形式のAIが「算定根拠が前年度比30%増の理由が未記載です」等と対話的に不足項目を指摘し、担当者はその場で追記・修正できる。財政課の査定担当者は、全部署分が標準化された比較ダッシュボードを閲覧し、AIが自動生成した「類似事業重複候補」「前年度実績との乖離率ランキング」「他部署比較での割高感スコア」を確認しながら査定会議に臨む。査定コメントもAIが要求資料本文に対して自然言語で提案し、担当者はそれを承認・修正するだけで査定通知文書が完成する。結果として、部署側は書式に悩まず本来業務に集中でき、財政課側は転記作業がゼロになり査定の論点整理に時間を使える。
| 財政課職員の転記・照合作業人件費(1人年間200時間×5人×時給3,000円想定) | 約300万円/年 |
| 書式ミス・記入漏れによる差し戻し対応の往復コミュニケーション(電話・メール・再提出調整) | 約50万円/年の目安 |
| 査定会議準備・査定通知文書の手作業作成による残業代 | 約40万円/年の目安 |
| 重複事業・査定見落としによる予算の非効率配分(見落とし1件あたり数百万円規模と仮定) | 数百万円〜/年の想定 |
| SaaS年間ライセンス(人口20万人規模自治体・部署数課金) | 年額300万円 |
| 初期導入・カスタマイズ費(標準フォーマット設計・API連携、初年度のみ) | 初年度100万円 |
| 査定支援オプション(異常検知・AIコメント生成アドオン) | 年額80万円 |
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。
地方自治体や大企業本社では毎年8〜11月に各部署から予算要求資料が提出されるが、Excel・Word・PowerPointが混在し、部署ごとに項目名や単位、根拠資料の粒度が異なる。
財政課・経営企画部の査定担当者は100〜300件の資料を手作業で読み込み、Excelへ転記し直して比較表を作る作業に毎年1〜2ヶ月を費やしており、人口20万人規模の市役所では職員1人あたり年間200時間以上をこの作業に費やしているという調査もある。書式統一の通達は毎年出されるが、部署側の記入ミスや旧テンプレート流用が絶えず、根本解決には至っていない。結果として類似要求の重複や前年度比較の見落としを見抜けず、予算の非効率配分が温存されている。
PoC・検証フェーズおよびMVP開発の初期は、標準フォーマットの項目定義やAI抽出精度の要件が確定しきっていないため準委任契約が適する想定。
標準フォーマットのスキーマや受入基準を明確化できる初期導入フェーズ以降は、機能単位で請負契約への切り替えを検討する。AI項目抽出精度(95%以上等)を検収基準に含める場合は、未達時の追加チューニング工数の扱いを契約書に明記しておくこと。自治体は8月の予算編成開始前に導入完了が必須のため、逆算したマイルストーンと遅延時の責任分担を契約条項に定めておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 各部署の予算要求担当者(自治体の各課職員、企業の各事業部の予算担当者) |
| セカンダリ | 財政課・経営企画部の査定担当者(5〜15名規模の想定) |
| 管理 | システム管理者(自治体情報システム課職員、SaaS運用チーム、標準フォーマット設計担当) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 文書アップロードOCR項目抽出 | Excel/Word/PDF/スキャン画像→OCRとNLPで項目抽出→標準スキーマ項目リストを出力 |
| 標準フォーマット自動変換 | 抽出項目データ→自治体/企業別テンプレートへマッピング→標準フォーマット資料を出力 |
| 不足項目・矛盾検知チャット | 標準化済み資料→AIが不足項目・矛盾記載を検知→チャットで指摘文と修正依頼を出力 |
| 類似事業重複候補検出 | 全部署要求データ→過去3〜5年分データと類似度計算→重複事業候補リストを出力 |
| 前年度実績乖離率スコアリング | 要求額と前年度実績値→乖離率を算出→部署別乖離率ランキングを出力 |
| 他部署比較割高感スコアリング | 類似項目の単価・金額データ→統計的異常値検知→割高感スコアを出力 |
| 査定コメント自動生成 | 標準化資料とスコアリング結果→生成AIがコメント文案を作成→査定コメント案を出力 |
| 査定承認・通知文書生成 | 承認済み査定コメント→定型テンプレートと結合→査定通知文書PDFを出力 |
| 比較ダッシュボード表示 | 全部署の標準化データ→集計・可視化処理→財政課向け比較ダッシュボードを出力 |
| 会計システムAPI連携 | 既存会計システムの予算実績データ→API経由で取得→標準スキーマへ自動反映 |
| ベンチマークレポート生成 | 匿名化済み複数顧客の予算データ→業界横断集計・分析→ベンチマークレポートPDFを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
tenants | tenant_id, tenant_name, tenant_type(自治体/企業), 契約プラン, 契約開始日 |
departments | department_id, tenant_id, department_name, 予算責任者, 前年度予算実績 |
users | user_id, tenant_id, department_id, 氏名, role(担当者/査定担当/管理者), メール |
budget_requests | request_id, department_id, 事業名, 目的, 要求額, 前年度実績, 提出ファイルURL, ステータス |
extracted_items | item_id, request_id, 項目名, 抽出値, 抽出信頼度, 元ファイル該当箇所, 修正履歴 |
standard_formats | format_id, tenant_id, 項目定義JSON, 必須項目リスト, バージョン, 更新日 |
review_comments | comment_id, request_id, AI生成コメント案, 承認者ID, 承認済みコメント, 承認日時 |
anomaly_scores | score_id, request_id, 類似事業候補ID, 乖離率, 割高感スコア, 算出根拠テキスト |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・テナント選択 |
| 2 | 資料アップロード画面 |
| 3 | AI抽出結果確認画面 |
| 4 | 不足項目チャット対話画面 |
| 5 | 査定比較ダッシュボード |
| 6 | 査定コメント承認画面 |
| 7 | ベンチマークレポート閲覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(インフラ全般、自治体調達実績あり) |
| 2 | Amazon Textract(帳票OCR、日本語対応) |
| 3 | GPT-4 API(項目抽出・対話・コメント生成) |
| 4 | PostgreSQL(標準スキーマの構造化管理) |
| 5 | Python/FastAPI(抽出・スコアリングAPI) |
| 6 | React/Next.js(比較ダッシュボードUI) |
| 7 | Amazon Cognito(自治体向け認証・権限分離) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 8〜11月の予算編成ピーク期はSLA99.9%以上、平常期は99.5%以上の可用性を維持する想定 | 8〜11月の予算編成ピーク期はSLA99.9%以上、平常期は99.5%以上の可用性を維持する想定 |
| OCR+項目抽出処理は1件(最大50頁想定)あたり平均3分以内で完了する性能目標 | OCR+項目抽出処理は1件(最大50頁想定)あたり平均3分以内で完了する性能目標 |
| ISMAP準拠を前提に通信・保存データをAES-256で暗号化し、ゼロトラスト認証を適用する | ISMAP準拠を前提に通信・保存データをAES-256で暗号化し、ゼロトラスト認証を適用する |
| AI項目抽出精度は初年度末95%以上、2年目末98%以上を維持する目安 | AI項目抽出精度は初年度末95%以上、2年目末98%以上を維持する目安 |
| 障害発生時のRTOは4時間以内、RPOは15分以内のバックアップ体制を構築する想定 | 障害発生時のRTOは4時間以内、RPOは15分以内のバックアップ体制を構築する想定 |
| 査定会議期(8〜10月)に自治体最大300件同時アクセス相当の負荷に対応するスケーラビリティ設計 | 査定会議期(8〜10月)に自治体最大300件同時アクセス相当の負荷に対応するスケーラビリティ設計 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 財政課職員数名にヒアリングし、実際のExcel・Word・PDFの予算要求資料を提供してもらい、人手で標準フォーマットへの転記・比較表作成を代行して業務フローと項目粒度の課題を確認する | 人件費のみで、外部ツール費用はほぼ発生しない水準 |
| ②最小システム | OCRとLLM APIを組み合わせ、アップロードされた資料を標準フォーマットに変換するだけの単機能プロトタイプを構築し、抽出精度と担当者の受容性を確認する | LLM・OCRのAPI利用料と開発者の稼働費が中心の水準 |
| ③本開発 | チャット型の不足項目指摘、異常検知、査定コメント生成までを含む本番SaaSを外部開発会社と共同で構築し、ISMAP対応のセキュリティ要件を満たす設計にする | 外注で数か月分の開発費とクラウド基盤費がかかる水準 |
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20万人規模市役所の財政課長または予算査定担当の課長補佐 | 現場の転記作業実態と査定フローの生の課題を把握し要件定義の精度を上げるため | 自治体DX関連セミナーや地方自治情報化推進フェアで名刺交換し個別ヒアリングを依頼 |
| 従業員1,000名以上企業の経営企画部・予算管理部門の部長クラス | 民間側の予算要求フローと決裁ラインを把握し標準フォーマット設計に反映するため | SaaS業界の経営企画向けイベントやfreee・SAPのパートナー紹介経由でアポイント |
| NTTデータまたは富士通Japanの自治体向け営業・SI担当者 | 自治体向け販売網の構築と既存システムとのAPI連携要件をすり合わせるため | 自治体向けIT展示会や既存の会計システムベンダー紹介経由でコンタクト |
| 財政課経験者(元自治体職員)で予算編成実務に精通する人材 | 査定基準・通達文言・部署間の慣習を正確に反映した業務要件を作るため | 自治体OB人材紹介会社や自治体コンサル会社(日本経済研究所等)経由で紹介を受ける |
| デジタル庁のISMAP相談窓口またはガバメントクラウド担当者 | 自治体・省庁展開に必須となるISMAP登録要件と審査スケジュールを早期に確認するため | デジタル庁ウェブサイトのISMAP制度問い合わせフォームから相談申込み |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元自治体職員の人脈経由の直接アプローチ | 財政課経験者の知人を通じて「予算要求資料の転記作業を自動化するツールを作っている、無料で試してもらえないか」と声をかけ、PoC協力を依頼する |
| SIベンダー(NTTデータ・富士通Japan等)への協業提案 | 自治体向けシステム部門の担当者に「既存システムを置き換えず補完する形で、予算要求の標準化AIを組み込みたい」と持ちかけ、共同提案の機会を作る |
| 経営企画部門向けの小規模ウェビナー | 「予算編成の転記作業をゼロにする方法」というテーマで無料ウェビナーを開き、参加者に個別デモの案内をして商談につなげる |
| 自治体DX・行政関連のカンファレンス登壇・出展 | 財政課職員や企画課職員が集まる場で課題提起型の発表を行い、名刺交換した相手にPoC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 新創業融資制度 | 創業予定または創業後まもない法人・個人事業主 | 自己資金100万円に対する創業資金として、融資総額500万円の中心的な調達手段になる候補 |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業して間もない中小企業・個人事業主 | AIエンジニアやSaaS開発エンジニアの人件費、オフィス関連費用の一部を助成対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社が利用するクラウド基盤やSaaSツール、業務効率化のためのソフトウェア導入費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者 | 自治体・企業向けの展示会出展、パンフレット作成、Webサイト改修など販路開拓の初期費用に活用できる候補 |
| 日本政策金融公庫 中小企業経営力強化資金 | 経営計画を策定して事業を行う中小企業・創業者 | 創業融資の着金後、事業拡大期に設備投資や追加の運転資金を低利で調達する追加の候補になる |
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同じ課題感を持つ仲間がいます。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的な表示です。