Who（誰が）
全国約1,700市区町村の住民課・戸籍住民基本台帳担当部門、およびコンビニ交付基盤運営ベンダーが顧客であり、住基システムベンダーが提携・買収候補となる。
対象とする社会課題：住民票の写し等の交付請求における本人確認の安全性と利便性の両立
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。
住民異動期には一人の職員が一日に数百件の申請をさばき、目視確認は経験と勘に頼らざるを得ません。生成AIによる偽造身分証は年々精巧になり、現場の確認体制は追いついていません。一方でDV被害者や高齢者の代理請求では、必要以上に厳しい確認が手続きを遠ざけています。安全性と優しさは、両立できるはずです。
※ 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。
各ボタンを押すとAIチャットが開き、マドグチAIの事業概要・市場規模・KPI・ロードマップなど、このページの情報を踏まえた資料の素案をその場で作成します。まずは気になる資料から試してみてください。
※ 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。
「マドグチAI」は、市区町村の窓口端末・コンビニキオスク・オンライン申請のいずれかで住民票等を請求する際、身分証とカメラで撮影した顔をAIが照合し、偽造やなりすましを自動判定する本人確認プラットフォームです。
住民は端末のカメラに身分証と顔を映すだけで、まばたき検知によるライブネス確認を含め最短1分未満で本人確認が完了します。窓口職員は、AIが算出した信頼スコアと判断根拠が並ぶダッシュボードを見て最終承認するだけになり、住民異動期の繁忙期でも確認品質が属人化しません。代理請求時はAIが委任状をOCRで読み取り住基システムの制限フラグと自動照合するため、DV被害者や高齢者への過度な厳格確認も緩和されます。
全国約1,700自治体では年間1億件超の住民票交付請求があるが、窓口確認は目視中心でなりすましリスクが常態化している。
オンライン・コンビニ交付でも券面画像のアップロードのみで完了する例が多く、生成AIによる偽造身分証の精巧化に確認体制が追いついていない。窓口職員は住民異動期(3〜4月)に1日数百件を短時間で処理せねばならず、確認品質が属人化しやすい。一方でDV被害者や高齢者の代理請求では過度な厳格確認が利便性を損ねている。総務省はデジタル化を推進するが、安全性と利便性を両立する本人確認AI基盤は自治体単独で構築できず、専門ベンダーの参入余地が大きい。
画像解析AIが身分証券面のホログラムやレイアウト異常から偽造確率を算出する。
顔照合AIがライブネス検知と顔特徴量照合でなりすましを判定する。自然言語処理AIが委任状をOCR・構造化し住基制限フラグと自動照合する。異常検知モデルが自治体ごとの不正パターンを学習し、リスクスコアと対話ガイドをリアルタイムで提示する。
住民は窓口端末・コンビニキオスク・オンライン申請のいずれかで、身分証と自分の顔をカメラ撮影する。
AIが券面画像・ICデータを解析し偽造や改ざんを検知、ライブ撮影の顔と券面写真を照合し、まばたき等の動作検知でディープフェイクを排除する。代理請求時はOCRと自然言語処理で委任状を読み取り、住基システムの制限フラグと自動照合し、疑わしい場合のみ職員へアラートを出す。職員は信頼スコアと判断根拠が表示されたダッシュボードで最終承認するのみとなり、確認時間は平均5分から1分未満に短縮される。住民はチャットボットで手続きの疑問をその場で解消でき、待ち時間のストレスも軽減される。
| 窓口確認業務にかかる職員人件費(住民異動期の残業代含む、人口12万人規模自治体・年間) | 約1,800万円 |
| なりすまし・偽造による誤交付発生時の再発行対応・謝罪対応コスト(年間数件想定) | 約50万〜100万円 |
| DV支援措置対象者からの再来庁・再確認対応にかかる職員工数(月2〜3件×1時間) | 約30万円 |
| コンビニ交付の操作トラブル対応・問い合わせ電話対応にかかる職員工数(月10件程度) | 約20万円 |
| SaaS基本利用料(人口12万人規模) | 月額約20万円(年間240万円) |
| 確認件数従量課金(年間3万件×40円想定) | 年間約120万円 |
| 監査支援オプション | 月額5万円(年間60万円) |
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。
窓口職員は住民異動期の3〜4月に1日数百件の交付請求を目視確認で処理しており、確認品質が担当者のスキルに依存し、生成AIによる偽造身分証の精巧化に確認体制が追いついていない。
オンライン・コンビニ交付でも券面画像のアップロードのみで完了する運用が多く、なりすましのリスクが常態化している。一方でDV被害者や高齢者の代理請求では、なりすまし対策としての厳格確認が本来必要な人の利便性を損なっており、安全性と利便性の両立を自治体単独で実現する仕組みがない。このため専門ベンダーが偽造検知・顔照合・委任状照合をAIで自動化し、職員の最終確認負担を最小化する基盤が求められている。
実証フェーズ(0-6ヶ月)は偽造検知・顔照合モデルの精度検証で試行錯誤が前提となるため準委任契約が適しており、検知率90%等の数値目標は契約上の完成義務ではなく努力目標として扱う想定である。
初期展開フェーズ以降の住基システムベンダーとのAPI連携開発や自治体ごとの個別カスタマイズは、成果物と受入基準を定義しやすいため請負契約が向く。ただし自治体側の仕様変更や調達プロセスの遅延により追加工数が発生しやすいため、契約時に仕様変更時の追加費用条項と検収基準を明記しておく必要がある。個人情報を扱うため、セキュリティ監査対応・第三者機関検証の実施義務と責任分界点を契約書に明記することも必須である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 住民票等の交付を請求する住民(窓口来庁者・コンビニ利用者・オンライン申請者、代理請求者含む) |
| セカンダリ | 自治体窓口の住民課・戸籍住民基本台帳担当職員 |
| 管理 | 自治体情報システム部門の担当者およびベンダー側の運用・保守担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 身分証券面偽造検知 | 身分証券面画像を入力→ホログラム・レイアウト異常をAI解析→偽造確率スコアを出力 |
| ICチップ真正性検証 | 身分証ICデータを読取→券面情報との整合性を照合→改ざん有無の判定結果を出力 |
| 顔照合・ライブネス検知 | ライブ撮影顔画像を入力→券面写真との特徴量照合とまばたき検知→本人一致度スコアを出力 |
| 委任状OCR構造化 | 委任状画像を入力→OCRと自然言語処理で項目抽出→委任者・請求内容の構造化データを出力 |
| 住基制限フラグ自動照合 | 構造化委任情報を入力→住基システムのDV等制限フラグと照合→照合結果と要注意判定を出力 |
| 異常検知・リスクスコア提示 | 自治体別確認履歴を入力→不正パターン学習モデルで解析→リスクスコアと対話ガイドを出力 |
| 職員承認ダッシュボード | 各AI判定結果を入力→信頼スコアと根拠を集約表示→職員の承認/否認操作を出力 |
| 住民向けチャットボット | 住民の質問テキストを入力→FAQ・手続きDBを検索→回答文を対話形式で出力 |
| マルチチャネル申請受付 | 窓口端末・キオスク・オンラインからの申請データを入力→統一フォーマットに変換→確認処理基盤へ送信 |
| 住基システムAPI連携 | 確認結果・信頼スコアを入力→既存住基システムのAPI仕様に変換→交付処理システムへ連携出力 |
| 監査証跡・不正検知レポート出力 | 月次確認ログを入力→不正検知傾向を集計分析→監査証跡レポートPDFを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population_band, saas_plan, contract_start_date |
requests | request_id, municipality_id, channel, requester_id, status, trust_score, created_at |
identity_documents | document_id, request_id, doc_type, image_url, ic_data_hash, forgery_score |
face_verifications | verification_id, request_id, live_image_url, liveness_score, match_score, result |
proxy_delegations | delegation_id, request_id, agent_name, principal_name, ocr_text, dv_flag_match |
staff_reviews | review_id, request_id, staff_id, decision, reason_code, reviewed_at |
billing_records | billing_id, municipality_id, month, base_fee, usage_count, usage_fee, total_amount |
fraud_patterns | pattern_id, municipality_id, pattern_type, detection_count, model_version, updated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 住民本人確認撮影画面 |
| 2 | 委任状アップロード画面 |
| 3 | チャットボット相談画面 |
| 4 | 職員承認ダッシュボード |
| 5 | 信頼スコア詳細画面 |
| 6 | 自治体別不正傾向レポート画面 |
| 7 | 請求金額・利用実績画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS Rekognition(顔照合の高精度APIが既存) |
| 2 | Azure Form Recognizer(券面OCR構造化に強い) |
| 3 | TensorFlow(偽造検知モデルの自前学習に必要) |
| 4 | Auth0(自治体職員の権限管理を外部化) |
| 5 | PostgreSQL(住基連携データの整合性管理に適する) |
| 6 | Kubernetes(自治体ごとのAPI負荷を分離運用) |
| 7 | LINE WORKS API(職員アラート通知の即時性確保) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 住民異動期(3〜4月)含め年間稼働率99.9%以上を確保する想定 |
| 処理性能 | 処理性能: 身分証解析から顔照合完了まで平均3秒以内、目標1件1分未満での職員確認完了 |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報はAES-256暗号化、ISMAP登録相当のクラウド基盤利用を必須とする想定 |
| 誤検知対応 | 誤検知対応: 誤検知率5%以下を目標とし、疑わしい場合は必ず職員最終確認フローへ遷移させる |
| データ保持 | データ保持: 確認ログ・監査証跡を住基法対応で最低7年間保存する |
| 拡張性 | 拡張性: 1,700自治体×住民異動期の同時アクセス増(通常時の3〜5倍想定)に対応できる構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力自治体の窓口職員数名に協力を依頼し、実際の身分証画像と顔写真を職員が目視確認する手順を横で記録し、既存の判断基準・時間・迷いやすい点を洗い出す。 | 職員への謝礼と交通費程度 |
| ②最小システム | 既製の画像解析APIと顔照合APIを組み合わせ、券面画像と顔写真をアップロードすると信頼スコアを返す簡易ダッシュボードを作り、1自治体でパイロット運用して精度と職員の受け入れやすさを確かめる。 | 外部AIサービスの利用料と簡易開発の外注費（数か月分の規模感） |
| ③本開発 | 住基システムとのAPI連携、LGWAN接続環境での処理、委任状OCRと制限フラグ照合機能を実装し、複数自治体での並行運用に耐える体制を構築する。 | AIエンジニアとSEの人件費および第三者セキュリティ監査費用を含む本格開発の規模感 |
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 |
|---|---|---|
| 中核市クラスの市区町村・市民課(戸籍住民基本台帳担当)課長または係長 | 住民票交付窓口の実務課題とAPI連携要件を把握している一次窓口のため | 自治体DX推進課経由で紹介依頼、または全国自治体DX展示会の来場者ブースで名刺交換 |
| 総務省 自治行政局住民制度課の担当官 | 住民基本台帳事務における本人確認基準の解釈・運用方針を確認するため | 総務省への正式な照会文書提出、または業界団体経由の意見交換会参加 |
| 富士通Japanまたは日立システムズの自治体向け住基システム営業担当 | 既存住基システムとのAPI連携可否・技術仕様のすり合わせが必須のため | 自治体向けIT展示会(自治体総合フェア等)や既存取引先紹介経由で接触 |
| 地方公共団体情報システム機構(J-LIS)のマイナンバーカード利活用担当者 | 券面情報・ICチップ読み取りの技術仕様とセキュリティ要件を確認するため | J-LISへの技術相談窓口経由で面談申込、または自治体経由の紹介 |
| コンビニ交付基盤運営会社(地方公共団体情報システム機構の指定事業者)の技術責任者 | キオスク端末への顔照合・ライブネス検知機能の組み込み可否を確認するため | J-LIS経由の紹介、またはコンビニ交付関連の技術検討会への参加打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体DX関連の展示会・セミナー | 総務省や地方自治情報センター主催の展示会に出展し、窓口の本人確認を平均5分から1分未満に短縮したパイロット導入先を募集していると直接ブースで声をかける。 |
| 住基システムベンダーへの協業打診 | 富士通Japan・日立システムズ等の担当窓口に、既存の住基システムにAPI連携できる本人確認AIを貴社の既存自治体案件に相乗りで提案したいと持ちかける。 |
| 自治体DX推進課への直接提案 | 住民異動期の窓口混雑や属人化した確認業務の課題を持つ自治体のDX推進課に、無償の実証実験としてまず数自治体でパイロット導入させてほしいと持ちかける。 |
| 全国町村会・都市問題会議等の自治体団体経由の紹介 | 自治体職員が集まる研究会や勉強会に登壇し、小規模自治体でも短期間で導入できるSaaS型の本人確認基盤として紹介してもらい、興味を持った担当課につないでもらう。 |
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 新規開業資金（創業融資） | 法人設立から間もない事業者、代表者本人 | 自己資金100万円に加えて運転資金の融資を受けられる制度で、融資合計800万円を前提に採用エンジニアの人件費や営業活動費に充てる想定。設備資金は別枠で申請可能。 |
| デジタル田園都市国家構想交付金（デジタル実装タイプ） | 自治体（本事業では自治体が申請者、当社は導入支援事業者として関与） | 自治体側の初期費用を軽減できる交付金で、導入・カスタマイズ費用の一時金を自治体が負担しやすくなるため、営業提案時に併せて案内する候補になる。 |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（自社の営業ツールやSaaS利用料等が対象になりうる） | 自社が使う業務システムやセキュリティ関連ツールの導入費用の一部を補助対象にできる可能性があり、初期の管理コストを抑える候補として検討する。 |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・創業後一定期間内の中小企業者 | 人件費や広告費等の一部が助成対象となり、代表1名体制からの採用フェーズで人件費負担を補う候補になる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数等の要件あり） | 展示会出展費用やパンフレット・営業資料作成費等、自治体DX展示会での直接提案にかかる販路開拓費用の一部をカバーできる候補になる。 |
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。
自治体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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対的な表示です。実績を保証するものではありません。