Who（誰が）
障害のある女性・性的マイノリティ当事者、就労移行支援事業所の支援員、障害者雇用に取り組む企業の人事担当者
対象とする社会課題：障害のある女性・性的マイノリティが直面する「二重・三重の壁」が制度の狭間で見えないまま就労を阻んでいる
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。
障害者雇用の統計は性別を、女性活躍の統計は障害を見落とす。精神障害と発達特性を抱える30代女性が「配慮」と「女性らしさ」を同時に求められて孤立するように、制度の狭間にいる人の困難は数字にすらならず、個人の努力不足として片付けられてきた。この見えない交差点を可視化し、支援員と企業が具体的に動ける材料に変える。
※ 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。
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クロスバリア・ナビは、障害のある女性・性的マイノリティが抱える「制度の狭間の困りごと」をスマホアプリとAIで可視化し、就労支援員や企業人事の判断材料に変える仕組みです。
利用者は週1回、体調や職場での困りごとをチャットか音声で数分入力するだけ。AIが対話しながら内容を構造化し、離職リスクスコアと必要な配慮事項を自動生成します。支援員はダッシュボードでスコアと配慮提案のたたき台を確認しながら面談でき、企業は求人票作成時にAIが配慮チェックリストを自動提示するため、面接前のミスマッチを減らせます。当事者は月次レポートで自分の傾向を把握し、合理的配慮を申し出る交渉材料として使えます。属人化していた支援が、データに基づく再現性のあるものに変わります。
厚生労働省統計では障害者の実雇用率は上昇しているが、障害のある女性の平均賃金は障害のある男性より約2〜3割低く、非正規雇用比率も高いという報告がある。
例えば、精神障害と発達特性を併せ持つ30代女性は、面接で「障害への配慮」と「女性らしさ」を同時に求められ、どちらの支援制度にも当てはまらず孤立しやすい。既存の障害者就労支援は障害種別中心、女性活躍支援は健常者前提で設計されており、両者の交差点にいる人の困難は統計上も可視化されず「個人の努力不足」として片付けられがちである。就労移行支援員や企業の人事担当者も、性別と障害が組み合わさることで生じる特有の困りごと(例: 生理と服薬の管理、セクハラ相談窓口の未整備、育児と通院の両立)を把握するデータやツールを持たず、支援が属人的・場当たり的になっている。全国の障害者手帳保持者約436万人のうち女性は推計約半数を占めるが、この層に特化した就労データベースや支援ノウハウはほぼ存在しない。
①自然言語対話AI(LLMベースのチャット/音声インターフェース)が週次ヒアリングを行い、症状・困りごとを構造化テキストとタグに変換する。
②予測モデル(勾配ブースティング系の時系列分類器)が過去の離職・定着データと個人の入力履歴から離職リスクスコアと必要配慮事項の優先度を算出する。③マッチング最適化AI(制約付き最適化+協調フィルタリング)が求職者の困難プロファイルと企業の受入実績・配慮対応力データを突合し、定着可能性の高い求人を推薦する。④異常検知AIが入力データの急激な変化(体調悪化、ハラスメント兆候の言語パターンなど)を検知し、支援員に早期アラートを出す。
利用者(障害当事者)はスマホアプリで週1回、体調・症状・職場での困りごと(ハラスメント、配慮不足、体力低下など)を音声かチャットで数分入力し、AIが自然言語対話でヒアリングを深掘りしながら構造化データに変換する。
蓄積データをもとにAIが個人ごとの「困難プロファイル」を生成し、性別特有の要因(月経随伴症状、更年期、育児・介護負担、ハラスメント経験など)と障害特性の掛け合わせパターンを予測モデルで分析、離職リスクスコアと必要配慮事項を可視化する。就労移行支援員・企業人事はダッシュボードでこのスコアと具体的配慮提案(勤務時間調整案、面談頻度、物理的環境変更など)を閲覧し、AIが自動生成した支援計画のたたき台をもとに面談を行う。企業側は求人票作成時にAIが「配慮事項チェックリスト」を自動提示し、面接前に双方のミスマッチを減らす。マッチング段階ではAIが求職者プロファイルと企業の受入実績データを突合し、定着率予測に基づいた推薦順位を提示する。利用者は月次で自分の傾向レポートを受け取り、自己理解と交渉材料(合理的配慮の申し出)に活用できる。
| 早期離職による再採用コスト(採用広告・研修費用、1件あたり) | 約50万円/件 |
| 支援員の属人的対応による残業・調整コスト(支援員1名あたり月20時間相当) | 月5万円相当/人 |
| 企業のミスマッチ対応コスト(社内トラブル対応・弁護士相談等) | 年間30万円程度 |
| 当事者の体調悪化による休職・傷病手当金や生産性損失 | 年間100万円規模の想定 |
| 支援事業所向けSaaS(利用者50名まで) | 月額5万円 |
| 企業向け採用支援SaaS(従業員規模別従量制) | 月額10万円〜 |
| 人材紹介成功報酬(採用成立時) | 1件あたり平均60万円(理論年収の20〜30%) |
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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。
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精神障害と発達特性を併せ持つ30代女性が面接で「障害への配慮」と「女性らしさ」を同時に求められても、既存の障害者就労支援は障害種別中心、女性活躍支援は健常者前提で設計されているため、どちらの制度にも当てはまらず孤立しやすい。
就労移行支援員や企業人事は、生理と服薬の管理、セクハラ相談窓口の未整備、育児と通院の両立といった性別×障害特有の困りごとを把握するデータやツールを持たず、支援が経験と勘に頼った場当たり的なものになっている。結果として、この層の離職や低賃金・非正規雇用は「個人の努力不足」として片付けられ、統計上も可視化されないまま放置されている。週次の対話データを構造化し離職リスクと配慮事項を定量的に示す仕組みがなければ、この課題は今後も見過ごされ続ける。
PoC・パイロット期(0-18ヶ月)は要件が固まっておらずAIモデルの精度検証を繰り返すため準委任契約が適しており、支援事業所2〜3拠点との連携で仕様を確定させながら進めるべきです。
18ヶ月以降の本格拡大期でダッシュボードや採用支援SaaSなど機能仕様が固まった部分は請負契約に切り替え、コストと納期を管理する方が発注側にとって安全です。発注時は、障害・健康・性自認等の機微情報を扱うため、開発会社に個人情報保護法・障害者差別解消法への理解とプライバシーマーク等の第三者認証取得状況を必ず確認し、契約書にデータ取扱いに関する責任分界点(委託先の再委託制限、事故時の報告義務等)を明記することが必要です。また、モデルの偏見混入を防ぐため、当事者団体・専門家による監修委員会のレビューを開発プロセスに組み込む契約条項(検収条件への反映)を入れることを推奨します。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 障害のある女性・性的マイノリティの就労当事者(アプリで週次入力・月次レポートを閲覧) |
| セカンダリ | 就労移行支援事業所の支援員、企業の障害者雇用担当・人事部門(ダッシュボードでスコア・配慮提案を確認し面談や求人作成に活用) |
| 管理 | 自社サポートチーム・支援事業所管理者(利用者アカウント管理、モデル監修委員会によるバイアス検証、データアクセス権限の統制) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 週次ヒアリング対話AI | 音声/チャット入力→LLMが深掘り質問→症状・困りごとの構造化タグ付きテキストを出力 |
| 困難プロファイル生成 | 構造化ヒアリング履歴→性別要因×障害特性を掛け合わせ分析→個人別困難プロファイルを生成 |
| 離職リスクスコア算出 | 個人入力履歴と過去離職データ→時系列分類器で分析→離職リスクスコア(0-100)を出力 |
| 必要配慮事項優先度提示 | 困難プロファイル→配慮ノウハウDBと照合→配慮事項リストを優先度順に表示 |
| 異常検知アラート | 週次入力の変化量→異常検知AIが急変・ハラスメント兆候を判定→支援員へ即時通知 |
| 求人マッチング推薦 | 求職者プロファイルと企業受入実績データ→制約付き最適化で突合→定着率予測順に求人推薦 |
| 企業向け配慮チェックリスト自動生成 | 求人票入力→過去配慮事例DBを参照→配慮事項チェックリストを自動出力 |
| 支援計画たたき台自動生成 | リスクスコアと配慮提案→テンプレートに自動反映→面談用支援計画案を出力 |
| 支援員・企業向けダッシュボード | 個人・拠点データ→集計処理→スコア/配慮提案/推薦求人を画面表示 |
| 月次個人傾向レポート配信 | 月間入力データ→傾向分析処理→当事者アプリへ自己理解用レポートを配信 |
| 匿名統計・白書データ出力 | 全利用者の匿名化データ→統計集計・レポート生成→自治体/研究機関向けPDF出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | user_id, nickname, gender_identity, disability_type, birth_year, support_office_id, created_at |
weekly_checkins | checkin_id, user_id, checkin_date, raw_text, audio_url, mood_score, symptom_tags, created_at |
difficulty_profiles | profile_id, user_id, gender_factors, disability_factors, risk_score, priority_considerations, updated_at |
support_offices | office_id, name, address, contact_person, plan_type, contract_start_date |
companies | company_id, name, industry, employee_count, disability_employment_rate, contact_person |
job_postings | posting_id, company_id, title, requirements, consideration_checklist, status, created_at |
matches | match_id, user_id, posting_id, match_score, recommendation_rank, status, created_at |
alerts | alert_id, user_id, alert_type, severity, detected_pattern, notified_at, resolved_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 当事者ホーム画面 |
| 2 | 週次ヒアリング入力画面 |
| 3 | 月次傾向レポート画面 |
| 4 | 支援員ダッシュボード |
| 5 | 困難プロファイル詳細画面 |
| 6 | 企業向け求人管理画面 |
| 7 | マッチング推薦一覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4o API(対話ヒアリングの自然言語構造化) |
| 2 | LightGBM(時系列離職リスク予測モデル) |
| 3 | AWS(医療福祉機微データの堅牢基盤) |
| 4 | PostgreSQL(構造化プロファイルデータ管理) |
| 5 | React Native(iOS/Android同時開発効率化) |
| 6 | Auth0(機微情報のアクセス権限厳格管理) |
| 7 | Metabase(支援員・企業向け可視化ダッシュボード) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 支援員・企業向けSaaSは月間稼働率99.5%以上、計画停止は深夜2-4時のみ実施の想定 |
| 性能 | 性能: 週次ヒアリング対話の応答遅延は平均3秒以内、ダッシュボード表示は2秒以内を目標値とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 障害・健康・性自認等の機微情報はAES-256で暗号化保存し、アクセスは職務別権限で制御する |
| 認証 | 認証: プライバシーマークまたはISMS認証を1年目末までに取得し、第三者監査を年1回実施の想定 |
| モデル精度 | モデル精度: 離職リスク予測モデルはAUC0.80以上を2年目末までに達成、四半期ごとに再学習する |
| バイアス監査 | バイアス監査: 当事者団体・専門家による監修委員会を四半期ごとに開催し、スコアリングの偏り検証を実施する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証（Wizard of Oz） | AIを使わず支援員が電話やチャットで週次ヒアリングを行い、結果を表計算ソフトに手作業で構造化して、離職リスクの兆候が見えるかを人力で検証する。 | 代表の稼働時間とヒアリング先への交通費・謝礼程度の水準感 |
| ②最小システム（MVP） | 対話部分をチャットボット化し、支援員が入力データと注意フラグを確認できる簡易ダッシュボードを用意する。予測はまずルールベースの簡易版にとどめる。 | 外注または自作でチャットボット・ダッシュボードを構築する場合の数か月分の開発費とクラウド利用料 |
| ③本開発 | 自然言語対話AI・離職リスク予測モデル・マッチング最適化AIを実装し、支援事業所・企業向けの本番SaaSとして提供できる水準まで作り込む。 | 複数名のAIエンジニア人件費と学習用データ整備・セキュリティ監査費用を含む本格投資 |
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……
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 |
|---|---|---|
| 就労移行支援事業所のサービス管理責任者(社会福祉法人・NPO運営) | 現場の困りごと実態とデータ入力運用の実現可能性を確認するため | 自治体の障害福祉課経由の紹介、または全国就労移行支援事業所連絡会の会合に参加 |
| 障害者就業・生活支援センター(なかぽつ)の就業支援担当職員 | 生活面と就労面の両方を見る立場から交差的困難の具体例を収集するため | 都道府県の障害福祉課ホームページで管轄センター一覧を確認し電話でアポイント |
| 特例子会社の人事担当者・ダイバーシティ推進部門責任者 | 企業側の配慮提案ニーズと採用時のミスマッチ実態を把握するため | 特例子会社連絡協議会や経団連ダイバーシティ推進委員会経由で紹介依頼 |
| 障害女性の当事者団体代表(例: DPI女性障害者ネットワーク等) | プロファイル設計とバイアス検証委員会の監修候補を探るため | 団体の公式サイト問い合わせフォームまたは関連シンポジウムに参加し名刺交換 |
| 市区町村の障害福祉課・自立支援協議会の事務局担当者 | 自治体実証事業採択やPoC協力拠点紹介のルートを作るため | 自立支援協議会の傍聴申込みを行い担当窓口に直接説明機会を依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 就労移行支援事業所への飛び込み訪問 | 「障害のある女性の離職リスクを可視化するツールを試作しています、無料でヒアリングに同席させてもらえないか」と支援員に直接依頼する。 |
| 障害者職業センター・自治体窓口との連携 | 「自治体の就労支援委託事業の実証先を探している」と伝え、担当者経由で協力してくれる事業所や企業を紹介してもらう。 |
| 当事者向けSNSコミュニティ | X（旧Twitter）やnoteで障害当事者コミュニティに「二重の壁について話を聞かせてほしい」と直接メッセージを送り個別に話を聞く。 |
| ダイバーシティ推進部門の勉強会・セミナー | 企業の人事・ダイバーシティ推進担当者が集まる勉強会に参加し、「配慮事項の可視化に関心があれば個別に話を聞きたい」と声をかける。 |
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・個人事業主で創業資金の調達をしたい人 | 無担保無保証で利用でき、本事業の運転資金の柱になる。創業融資の合計額は500万円を想定し、着金は設立から2か月目ごろとなる見込み。 |
| 日本政策金融公庫 女性、若者/シニア起業家支援資金 | 女性、または35歳未満・55歳以上の創業者 | 新創業融資制度と組み合わせて金利優遇が受けられる可能性があり、ジェンダー領域の課題に取り組む代表者の属性次第で活用候補になる。 |
| 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 | 当事者アプリの周知資料や支援事業所・企業向け営業ツールの制作など、販路開拓にかかる費用の一部を補助してもらえる可能性がある。 |
| 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 | 機微な個人情報を扱う本事業ではセキュリティ対策や業務管理システムの整備が不可欠で、その導入費用の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| 東京都創業助成事業（自治体の創業助成金の一例） | 都内で創業予定または創業から間もない中小企業者 | 人件費や賃借料の一部が助成対象になり得るため、代表1名体制からエンジニアや支援員経験者の採用を始める時期の資金計画を補強できる。 |
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。
この領域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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。実際の順位や件数を保証するものではありません。