Who（誰が）
全国市区町村・都道府県の法制・総務担当部署（専任法務職員1〜2名規模の約1,200団体）を主対象とする
対象とする社会課題：法改正に条例・規則が追いつかず、違法状態や行政運用の齟齬が放置される
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。
人口の少ない自治体では法務専任がいないまま、数百から数千本にのぼる例規を数名の担当者だけで抱えている。国の法律は日々改正されるのに、条例との突合は人力に頼るしかなく、担当者の異動のたびに知見も失われていく。改正漏れは住民への不利益な運用としてそのまま残り続け、監査や住民訴訟で指摘されて初めて表面化する。見落としを個人の努力任せにせず、構造的に防ぐ仕組みが必要だ。
※ 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、この事業の内容を読み込んだAIチャットが開き、それぞれの資料の素案をその場で作成します。自治体営業や採用の準備に、そのまま使える叩き台としてご活用ください。
※ 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。
LawSync AIは、市区町村・都道府県の法制担当職員が抱える『条例改正漏れ』の見落としを防ぐSaaSです。
自治体の例規集データを取り込むと、AIがe-Gov法令検索や官報の更新情報と自動で突合し、影響を受けそうな条例・規則を高・中・低のスコア付きでダッシュボードに一覧表示します。担当者は『この法改正はうちのどの条例に影響しますか』とチャットで聞くだけで、根拠条文付きの回答を得られ、改正案の新旧対照表もAIが下書きします。月次で未対応案件がSlackやメールに自動通知され、上長への報告資料もワンクリックで出せるため、専任1〜2名の小さな法務体制でも改正漏れによる監査指摘・住民訴訟リスクを大幅に減らせます。
全国1,741の市区町村・都道府県は、国の法律改正に連動して条例・規則を改正する義務があるが、法制担当職員は平均2〜3名程度の小規模体制で数百〜数千本の例規を管理しており、改正漏れが常態化している。
総務省調査でも例規審査体制が「不十分」と回答する自治体が過半数を超え、特に人口5万人未満の自治体では専任法務担当がゼロのケースも多い。改正漏れは、上位法と矛盾した条例のまま住民に不利益な運用を続けたり、監査・住民訴訟で指摘され行政の信頼を損なう事態を招く。官報・e-Gov法令検索・各省庁通知は日々更新されるが、それらを人力で全例規と突合するのは現実的に不可能であり、担当者の異動のたびに知見が失われる点も問題を深刻化させている。実際、条例改正漏れは監査委員の指摘事項として毎年一定数報告されており、潜在的な違反はさらに多いと推定される。
自然言語処理により法令条文と条例条文の構造をパースし、条文レベルでの意味的類似度解析（埋め込みベクトル比較）で影響関係を検出する。
大規模言語モデルが法改正の趣旨・影響範囲を要約し、担当者との対話形式で改正要否の判断材料を提供する対話型アシスタントとして機能する。改正頻度・過去の対応実績データから自治体ごとの「見落としリスクスコア」を予測するモデルを構築し、優先度付けを自動化する。新旧対照表・改正案文の自動ドラフト生成にも生成AIを用い、担当者の作業時間を短縮する。
自治体の例規集データ（例規本文・改正履歴）をAPIまたはCSVで取り込み、AIが法令データベース（e-Gov、官報API、所管省庁の通知・パブコメ情報）と自動突合する。
生成AIが法改正の条文差分を解析し「影響を受ける可能性がある条例・規則条文」を自動抽出、影響度スコア（高・中・低）を付与してダッシュボードに一覧表示する。法制担当職員はチャット型AIアシスタントに「この改正は当自治体のどの条例に影響するか」と自然言語で質問でき、AIが根拠条文と改正履歴を示しながら回答する。担当者はAIが提示した候補リストを確認し、改正要否の判断・改正案のドラフト作成（AIによる新旧対照表の自動生成）まで一気通貫で行える。月次で「未対応アラート」がメール・Slackで自動通知され、改正放置期間が可視化されるため、上長への報告資料もワンクリックで出力できる。
| 法制担当職員の時間外対応（月20時間×時給約3,000円換算） | 年間約72万円の想定 |
| 監査指摘後の是正対応（臨時委託・追加人員含む） | 1件あたり30万〜80万円の目安 |
| 住民訴訟・国家賠償リスクが顕在化した場合の賠償・和解金 | 発生時100万円〜数千万円規模（発生頻度は自治体により異なる） |
| 担当者異動時のナレッジ喪失による引き継ぎ・再学習コスト | 年間20万〜40万円の目安（研修・OJT工数換算） |
| SaaS月額利用料（人口3〜30万人規模・標準プラン） | 月額10万円（年間120万円） |
| 初期導入・データ移行支援費（一括） | 100万円（初年度のみ） |
| 改正案ドラフト作成オプション | 月額3万円（年間36万円） |
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。
全国の市区町村・都道府県の多くは法制担当が2〜3名以下という小規模体制で、数百〜数千本の例規を国の法改正に合わせて改正し続けなければならない。
総務省調査でも例規審査体制を『不十分』とする自治体が過半数を超え、人口5万人未満では専任担当がゼロの自治体も珍しくない。官報・e-Gov・各省庁通知は日々更新されるため人力での全例規突合は現実的に不可能で、担当者異動のたびに改正対応のノウハウが失われ、上位法と矛盾したままの条例が放置される事態が常態化している。この結果、監査委員からの指摘や住民訴訟に発展するケースが毎年一定数報告されており、潜在的な違反はさらに多いと見られる。
PoC・精度検証フェーズ（0〜6ヶ月）は要件が固まっていないため準委任契約が適しており、AI突合精度の検証結果次第で仕様が変わることを前提に稼働ベースで契約すべきである。
正式サービス化フェーズ以降のSaaS基盤・チャット機能開発は要件確定後に請負契約で発注し、成果物（機能・精度基準）を明記して検収条件を明確にすることが望ましい。ただしAIの検出精度や自治体ごとのデータ形式差異による手戻りが発生しやすいため、請負であっても精度基準（再現率85%等）を契約時のマイルストーンとして分割検収する形にリスクを分散すべきである。例規集ベンダーとのAPI連携部分は先方仕様に依存し不確実性が高いため、当該部分のみ準委任で切り出す発注も検討する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村・都道府県の法制・総務担当職員（専任1〜2名規模を想定） |
| セカンダリ | 総務部長・副市長等の上長、監査委員事務局 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当・システム運用管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 例規データ取込 | 自治体例規集CSV/APIを入力→AIが条文構造をパース→条文DBへ自動登録 |
| 法令データベース自動連携・更新 | e-Gov・官報API・省庁通知を定期取得→改正差分を検知→法令DBを自動更新 |
| 条文差分解析（意味的類似度検出） | 改正法令条文と自治体条例条文を入力→埋め込みベクトル比較で類似度算出→関連候補を抽出 |
| 影響度スコアリング | 抽出された関連候補条文を入力→AIが趣旨・影響範囲を判定→高中低の影響度スコアを付与 |
| 影響一覧ダッシュボード | スコア付き候補データを入力→担当者向けに条例別・優先度別一覧をWeb表示 |
| チャット型AIアシスタント | 担当者の自然言語質問を入力→LLMが根拠条文・改正履歴を検索し要約回答を生成 |
| 新旧対照表・改正案ドラフト自動生成 | 対象条例条文と改正内容を入力→生成AIが新旧対照表・改正条文案を自動作成 |
| 未対応アラート通知 | 月次で影響度高かつ未対応の候補を検出→担当者へメール・Slackで自動通知 |
| 見落としリスクスコア予測 | 過去の改正対応実績・改正頻度データを入力→自治体別の見落としリスクスコアを算出 |
| 上長報告資料自動出力 | 対応状況・放置期間データを入力→ワンクリックでPDF報告資料を生成・出力 |
| 自治体別マルチテナント権限管理 | 自治体・利用者情報を登録→役割別アクセス権限を設定しデータ分離を実施 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, population, plan_type, contract_start_date, seccurity_policy_flag |
regulations | id, municipality_id, title, article_number, full_text, last_amended_date, category |
laws | id, law_name, article_number, full_text, effective_date, source (e-Gov/官報), ministry |
law_amendments | id, law_id, amendment_date, diff_summary, official_gazette_url |
impact_matches | id, law_amendment_id, regulation_id, similarity_score, impact_level, status(未確認/確認済/対応済) |
chat_logs | id, municipality_id, user_id, question_text, answer_text, referenced_articles, created_at |
draft_documents | id, regulation_id, old_text, new_text_draft, generated_at, editor_user_id, approval_status |
alerts | id, municipality_id, impact_match_id, alert_type, sent_at, response_status, response_deadline |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード一覧 |
| 2 | 改正影響検出リスト |
| 3 | 条文詳細比較画面 |
| 4 | チャットアシスタント |
| 5 | 新旧対照表編集画面 |
| 6 | 未対応アラート管理 |
| 7 | 月次レポート出力 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(ISMAP準拠・自治体標準クラウド対応) |
| 2 | OpenAI API(条文要約・対話生成) |
| 3 | pgvector(条文埋め込み類似度検索) |
| 4 | PostgreSQL(例規・法令データ管理) |
| 5 | Python/FastAPI(NLPパイプライン構築) |
| 6 | Next.js(担当者向けダッシュボードUI) |
| 7 | e-Gov法令API/官報API連携(法令データ自動取得) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム目安3.6時間以内） |
| 性能 | 性能: 例規1,000本規模の全条文突合処理を1時間以内に完了させる想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAPおよび自治体情報セキュリティポリシーガイドラインに準拠、通信はTLS1.2以上、保存データはAES-256で暗号化 |
| バックアップ・復旧 | バックアップ・復旧: 日次バックアップを実施、RPO24時間・RTO4時間以内を目標とする |
| 監査ログ | 監査ログ: 全操作履歴を5年間保存し改ざん検知機能を実装（監査対応のため） |
| 拡張性 | 拡張性: 同時利用自治体150団体規模まで応答性能劣化なく対応できるスケーラビリティを確保 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証（人力オズの魔法使い方式） | 協力自治体数団体の例規本文をExcelやAIチャットに読み込ませ、法改正との突合を人力とAI補助で行い、影響条文の抽出精度と担当者の反応を確認する | AI利用料とヒアリングの交通費程度の水準感 |
| ②最小システム（ダッシュボード試作） | 少数自治体分の例規データを取り込み、埋め込みベクトル比較で影響度スコアを表示する簡易ダッシュボードとチャット質問機能を試作し、実運用での使い勝手を検証する | 外注であれば数か月分の開発費、自社開発であればエンジニア人件費のみの水準感 |
| ③本開発（正式SaaS化） | 例規集ベンダーとのAPI連携、月次アラート通知、新旧対照表の自動ドラフト生成機能まで含めた正式サービスを構築し、有償契約自治体へ本格提供する | 着金した創業融資と自己資金を充当する水準感で、初期投資として法令データベース構築費用がまとまって必要になる規模感 |
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。
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3〜10万人規模の市区町村の総務課法制係長・法制担当職員 | 現場の改正漏れ実態とチェック業務フローを一次情報として把握するため | 知人自治体職員の紹介、または全国町村会・市長会の研修会で名刺交換 |
| 第一法規・ぎょうせいの自治体向け例規集システム事業部の担当者 | 例規データAPI連携の可否と権利関係・データ提供条件を確認するため | 自治体総合展（自治体総合フェア）の出展ブースで直接商談を申し込む |
| 都道府県の市町村課（振興課）で市町村DX推進を担当する職員 | 広域一括契約の意思決定プロセスと管内市町村への横展開ルートを知るため | 都道府県が主催するDXセミナー・自治体DX推進計画説明会に参加し名刺交換 |
| 総務省行政管理局・行政課の法制執務支援業務担当者 | 国の例規審査体制の課題認識と実証事業（補助金等）の活用可否を確認するため | 総務省の自治体DX関連公募説明会・パブコメ意見交換会に参加し接点を作る |
| 元自治体法制担当職員（退職者・行政書士）でドメインエキスパート候補 | AIの影響度判定ロジック監修とプロダクトの現場適合性検証のため | 自治体法務系の勉強会（自治体法務研究会等）やSNSで登壇者に直接連絡 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 総務省・都道府県主催のDXセミナー | 登壇や名刺交換の場で「例規改正漏れを自動検知する仕組みを検証中で、無償モニターとして例規データを見せてほしい」と直接依頼する |
| 例規集ベンダーの代理店紹介 | 第一法規・ぎょうせいの営業担当に「既存顧客の中で改正対応に困っている自治体を紹介してほしい、まず1団体でPoCを回したい」と持ちかける |
| 自治体法務研究会・法制担当者の勉強会 | 勉強会に参加し「担当者が異動しても知見が失われない仕組みを一緒に検証してくれる自治体を探している」と声をかける |
| 知人経由の自治体職員・地方議員紹介 | 共通の知人に「法制担当の職員を紹介してほしい、まず現状のヒアリングだけさせてほしい」と頼み、対面でのヒアリング機会をもらう |
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（新たに法人を設立する創業者） | 自己資金100万円に加え、開発初期の人件費・法令データベース利用料の運転資金として創業融資500万円を活用できる候補になる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から間もない中小企業・個人事業主 | PoCフェーズのシステム開発費や人件費の一部を助成対象にできる可能性があり、自己資金と融資だけでは足りない部分を補える |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会議所・商工会の管轄地域で事業を営む小規模事業者 | 自治体向けDXセミナー出展費用・営業資料やデモ動画の制作費など、拡販・提携フェーズの販路開拓費用に使える候補になる |
| NEDO 研究開発型スタートアップ支援事業（STS） | AI等の技術シーズを用いる研究開発型スタートアップ | 条文の意味的類似度解析モデルや影響度予測モデルの研究開発費として、PoC・精度検証フェーズの資金候補になる |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | デジタル実装に取り組む地方公共団体（直接の申請者は自治体側） | 自社の資金源ではないが、導入検討中の自治体がこの交付金を財源に本サービスを予算化できる可能性があり、営業提案時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。
行政DX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・登録データにもとづく自動集計の相対表示です