Who（誰が）
従業員300名以上の企業の人事部門・産業保健スタッフ、休職からの復職者本人、上司、産業医が主な利用者となる。
対象とする社会課題：復職後の働き方調整における上司・本人の合意形成不全
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。
メンタル不調からの復職は、本人・上司・人事・産業医の間で業務量や勤務時間の調整が必要になる。しかし現場では非構造化な口頭面談に頼り、曖昧な合意のまま業務量が急増し、再休職や管理職の疲弊につながっている。産業保健スタッフは兼務のまま毎回手作業で調整プランを作り、中小企業では産業医の稼働も月1回程度しかない。合意を記録し、続けられる仕組みが必要だと考えた。
※ 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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リワークナビは、メンタル不調で休職した従業員の復職後の働き方調整を支援するSaaSです。
復職者はスマホで週2回、AIとのチャット形式のヒアニングに答えるだけで体調や業務負荷を記録できます。上司はWeb画面で、AIが作成した業務量調整案と面談用トークスクリプトを受け取り、月1回15分の面談で合意内容を確認・更新します。人事・産業医はダッシュボードで複数人の回復状況と合意遵守率を一覧し、リスクが高い人にはAIが自動アラートを出します。これまで産業保健スタッフが手作業で作っていた調整プランと面談準備の負担を減らし、口頭・曖昧合意で終わっていたプロセスを構造化データとして残すことで、再休職の予防と管理職の心理的ハードル低減を両立します。
メンタル不調による休職者は国内で年間十数万人規模と推計され、うち相当数が復職後1年以内に再休職に至るとされる。
復職時には本人・上司・人事・産業医の間で勤務時間や業務量の調整が必要だが、実際には非構造化な口頭面談に頼り、曖昧な合意で終わることが多い。従業員300名規模の製造業では産業保健スタッフ1名が年間15件以上の復職対応を兼務し、調整プランを毎回手作業で作成している。合意内容が曖昧なまま業務量が急増し、再休職や管理職の疲弊にもつながっている。中小企業では産業医の稼働が月1回程度しかなく、継続的なモニタリング体制が存在しないことも大きな要因である。
自然言語対話AIが本人向けチャットとして週次ヒアリングを行い、回答文とセンチメントを解析して不調兆候をスコアリングする。
時系列予測モデルが勤怠・業務量・回答傾向から再休職リスクを予測し、業務量調整の最適化案を提示する。対話生成AIが面談で使いやすい合意形成用スクリプトを自動生成し、上司側の心理的ハードルを下げる。蓄積された合意履歴と回復データを学習に用い、業種・職種別に調整プランの精度を継続的に改善する。
本人はスマホアプリで週2回、体調・業務負荷に関するAI対話式ヒアニングに回答し、AIが負荷超過や不調の予兆を検知する。
上司はWeb画面でAIが生成した業務量調整案と面談用トークスクリプトを受け取り、月1回15分の定例面談で合意を確認・更新する。人事・産業医はダッシュボードで複数従業員の回復状況と合意遵守率を一覧でき、リスクが高い場合はAIが自動でアラートを出す。合意内容は都度AIが構造化データとして記録し、次回提案に反映されるため、面談のたびにゼロから調整案を作る必要がなくなる。3〜6ヶ月の復職プログラムを通じ、AIが対話の下書きと合意履歴管理を担うことで、心理的負担を減らしながら合意形成を継続的に支援する。
| 産業保健スタッフが復職者15名分の調整プランを手作業作成する人件費(年間、時給換算2,500円×準備1件2時間×15件×12ヶ月の目安) | 約108万円/年 |
| 再休職者1名が出た場合の代替要員採用・教育コスト(中途採用フィー+OJT工数の目安) | 約100万〜150万円/件 |
| 管理職が面談準備・対応に費やす機会損失(1回30分×月1回×時給4,000円換算) | 約24万円/年(管理職1名あたり) |
| 産業医のスポット対応増加分(月1回稼働のところ緊急対応が増えた場合の追加コンサル費) | 約30万〜50万円/年 |
| SaaS月額利用料(復職対象者15名、8,000円/人) | 120,000円/月(144万円/年) |
| 産業医・EAP連携オプション | 50,000円/月(60万円/年) |
| 導入・研修支援費(初年度スポット) | 300,000円(初年度のみ) |
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……
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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。
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従業員300名規模の企業でも産業保健スタッフ1名が年間15件以上の復職対応を兼務し、調整プランを毎回手作業で作成しているのが実態である。
復職時の面談は非構造化な口頭対応に頼りがちで、合意内容が曖昧なまま業務量が急増し、再休職や管理職の疲弊につながっている。中小企業では産業医の稼働が月1回程度しかなく、継続的なモニタリング体制が存在しないことも再休職を招く要因になっている。合意形成と経過観察を仕組み化し、面談準備の負担を減らしつつ合意内容を記録・追跡できるシステムが必要とされている。
初期のPoC・MVP開発フェーズはAIモデルの精度検証や画面要件が開発中に変わりやすいため、準委任契約で仕様変更に柔軟に対応できる体制が適している。
商用化フェーズ以降、ダッシュボードやAPI連携など要件が固まった機能追加については、範囲を明確にした請負契約への切り替えを検討する。発注時はAIスコアリングの精度基準（誤検知率・再現率の目安値）を事前に合意し、産業医監修プロセスの工程を契約範囲に明記することが望ましい。労務データを扱うため、ISO27001準拠や匿名化処理の実装範囲・責任分界点も契約書に明文化する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 復職対象の従業員本人（週次ヒアニング回答者）と直属の上司（面談実施者） |
| セカンダリ | 人事・産業保健スタッフ（複数従業員のモニタリング担当）、契約先の産業医・EAP事業者 |
| 管理 | 導入企業の人事システム管理者およびリワークナビ運営側のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 週次AI対話ヒアニング機能 | 本人のチャット回答テキストを入力→AIが対話形式で質問生成→回答ログを保存し次回質問に反映 |
| センチメント解析・不調兆候スコアリング機能 | 週次回答文を入力→自然言語解析で感情極性を判定→不調兆候スコア(0-100)を出力 |
| 再休職リスク予測機能 | 勤怠・業務量・回答スコアの時系列データを入力→予測モデルで演算→再休職リスク確率を週次出力 |
| 業務量調整最適化案生成機能 | リスクスコアと現行業務量を入力→最適化アルゴリズムで演算→時短・業務量調整案を数値付きで出力 |
| 面談用合意形成スクリプト自動生成機能 | 調整案と過去合意履歴を入力→対話生成AIが文章化→上司用トークスクリプトをテキスト出力 |
| 合意内容構造化記録機能 | 面談後の合意事項入力フォームを入力→AIが項目抽出・構造化→合意履歴DBへ登録 |
| 上司用ダッシュボード機能 | 対象従業員IDを入力→調整案・スクリプト・合意履歴を集約→Web画面に一覧表示 |
| 人事・産業医向け一覧ダッシュボード機能 | 全対象従業員の状態データを入力→回復度・遵守率を集計→一覧グラフとして表示 |
| リスク自動アラート機能 | リスクスコアが閾値超過を入力条件→アラート判定ロジックで検知→担当者へメール・画面通知 |
| 産業医・EAP連携APIオプション機能 | アラート・回復データを入力→API変換処理→外部EAP・産業医システムへ連携送信 |
| 業種別モデル継続学習機能 | 蓄積された合意履歴・回復結果を入力→機械学習で再学習→業種・職種別調整精度モデルを更新 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | id, name, industry, employee_count, contract_plan, contract_start_date |
users | id, company_id, role(本人/上司/人事/産業医), name, email, department |
weekly_checkins | id, user_id, answered_at, sentiment_score, workload_score, raw_text |
risk_scores | id, user_id, checkin_id, risk_level, predicted_relapse_prob, calculated_at |
adjustment_plans | id, user_id, proposed_hours, proposed_tasks, proposal_reason, created_at |
agreements | id, user_id, plan_id, agreed_hours, agreed_tasks, agreed_at, compliance_flag |
meetings | id, user_id, supervisor_id, meeting_date, script_text, notes |
alerts | id, user_id, alert_type, severity, triggered_at, resolved_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 本人チャット回答画面 |
| 2 | 上司用調整案確認画面 |
| 3 | 面談スクリプト表示画面 |
| 4 | 人事ダッシュボード |
| 5 | 産業医モニタリング画面 |
| 6 | 合意履歴一覧画面 |
| 7 | アラート通知一覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4 API(対話生成・センチメント解析に利用) |
| 2 | Python/FastAPI(スコアリング・予測API構築) |
| 3 | PostgreSQL(合意履歴等の構造化データ管理) |
| 4 | AWS(ISO27001準拠のセキュアインフラ) |
| 5 | React(上司・人事・産業医用ダッシュボード) |
| 6 | React Native(本人向けスマホアプリ) |
| 7 | Auth0(役割別アクセス制御・多要素認証) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%以上、月間許容ダウンタイム3.6時間以内で運用 |
| 性能 | 性能: チャットAI応答は2秒以内、ダッシュボード表示は3秒以内、同時アクセス1000ユーザーまで対応 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISO27001準拠、通信はTLS1.3、保存データはAES256で暗号化し匿名化処理を実施 |
| データ保持 | データ保持: 回答・合意履歴ログを最低5年保存、アクセスログは90日保持 |
| バックアップ・災害対策 | バックアップ・災害対策: 日次バックアップ、RPO24時間・RTO4時間を目標に復旧体制を整備 |
| 運用 | 運用: 障害・不調兆候アラートは検知後30分以内に担当者へ通知する運用SLAを設定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | Googleフォームとチャットツールで週次ヒアニングを代替し、調整案は人力で作成して協力企業の産業保健スタッフに使ってもらい、反応と手間の実態を確かめる。 | ツール利用料と交通費程度の水準感 |
| ②最小システム | ノーコード・ローコードで簡易チャットボットと上司向け一覧画面を組み、複数社で実際の面談運用に載せて合意遵守率や利用継続を検証する。 | 外注による小規模開発で数か月分の水準感 |
| ③本開発 | 対話AI・時系列予測モデルを本実装し、要配慮個人情報を扱えるセキュリティ基盤（ISO27001準拠想定）と複数企業対応のダッシュボードを構築する。 | 外注・内製混在で半年〜1年規模の開発費水準感 |
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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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 従業員300名規模の製造業における産業保健師・衛生管理者（専任1名体制の想定） | 復職対応の実務負荷を最も具体的に把握しており、現場ニーズの一次情報が取れる | 地域産業保健センターや衛生管理者向け勉強会・展示会（安全衛生大会等）で接点を作る |
| 従業員300〜1000名規模企業の人事部長・労務担当課長（SaaS導入の決裁権者層） | 予算承認権を持ち、導入企業数KPI達成に直結する契約主体になる | 人事担当者向けセミナー（日本HR協会等）や健康経営優良法人認定企業への直接アプローチ |
| 月1回稼働の嘱託産業医（中小企業複数社を掛け持ちする開業医または産業医紹介会社所属医） | AI提案の医学的妥当性検証と現場導入時の信頼付与に不可欠な監修者候補 | 日本産業衛生学会や産業医紹介プラットフォーム（産業医科大学関連含む）経由で紹介依頼 |
| EAP事業者（外部相談窓口運営会社）の法人営業責任者・提携企画担当 | 中小企業への導入チャネルとAPI連携先を同時に確保できる代理店候補 | EAP協会（日本EAP協会）の会員企業リストから提携打診のアポイントを取る |
| 健康保険組合の保健事業担当者（データヘルス計画推進担当） | 組合単位のボリュームライセンス契約と中小企業への一括導入チャネルを開拓できる | 健康保険組合連合会（健保連）主催のデータヘルス関連セミナーで名刺交換・個別面談設定 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 産業保健スタッフの勉強会・交流会 | 産業保健師や産業医が集まる勉強会に参加し「復職調整の負担を減らすツールを作っている、意見を聞かせてほしい」と声をかけ、試用への協力を依頼する。 |
| 社労士・EAP事業者からの紹介 | 顧問先に人事担当者を抱える社労士事務所やEAP事業者に「復職支援の相談があれば紹介してほしい」と依頼し、紹介料や連携の相談をする。 |
| 健康経営セミナー・展示会への出展 | 健康経営やメンタルヘルスをテーマにしたセミナーにブース出展し「復職後の調整で悩む人事担当の方は無料相談を」と呼びかける。 |
| LinkedInでの人事担当者への直接メッセージ | 従業員300名前後の製造業・サービス業の人事責任者に絞り「復職対応で困っている点を15分ヒアリングさせてほしい」と個別に連絡する。 |
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（新創業融資制度） | 税務申告を2期終えていない法人・個人事業主 | 設立直後で実績がなくても自己資金と事業計画で融資審査を受けられる制度で、融資合計 500万円 を運転資金に充てる想定と相性が良い。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者（法人・個人事業主） | 展示会出展費やチラシ・Web広告制作費など、初期の営業活動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 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社サービスの提供者としてではなく、自社の業務システム（顧客管理・会計等）導入費用の補助を受けられる可能性がある。 |
| 東京都创業助成事業（TOKYO創業ステーション等の創業助成金） | 都内で創業予定・創業間もない中小企業者 | 人件費や広告費など創業初期の運転資金の一部を助成対象にでき、公庫融資と併用して資金繰りの厚みを作れる。 |
| 厚生労働省 両立支援等助成金（治療と仕事の両立支援コース） | 従業員の治療と仕事の両立支援に取り組む事業主 | 導入企業側が本サービスを使って両立支援体制を整備する際に活用できる可能性があり、営業トークの後押し材料になる。 |
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。
同じ課題に取り組む仲間がコミュニティで情報交換しています。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。
※ バッジは閲覧・登録数などの自動集計にもとづく相対的な表示です。