Who（誰が）
人口5万人未満の町村議会事務局(1〜3名体制)と、本業と兼業する現役議員・議員候補者(40〜50代、女性含む)が主な利用者である
対象とする社会課題：地方議会のなり手不足を、議員活動の負担軽減で解消する
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。
議員報酬だけでは暮らしが成り立たない小さな町や村ほど、議会事務局の支援は薄く、質問原稿づくりも議事録の確認も議員個人が抱え込んでいる。本業と両立できないという理由だけで、地域のために立候補したい人が声を上げられずにいる。議員の負担を軽くする仕組みがあれば、働きながら議会に関わり続けられる人が増え、地域の意思決定に多様な声が戻ってくるはずだ。
※ 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。
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議活AIは、人口5万人未満の町村議会などで議員が本業と兼務しながら議会活動を続けられるよう支援する対話型AIアシスタントです。
議員はスマホやPCから「この予算案の問題点を3つ挙げて」と話しかけるだけで、AIが過去の議事録・条例・予算資料を根拠として提示しながら質問原稿の下書きや論点整理を数分で返します。会議前には論点整理レポートがメールで届き、会議後は録音データが自動で議事録化され、確認・修正だけで公開できます。議員一人当たり月40時間以上かかっていた準備作業を、週5〜10時間程度まで圧縮し、議会事務局1〜3名体制の負担も同時に軽減することで、なり手不足の解消を目指します。
全国の市町村議会の約4割で、直近の統一地方選挙において無投票または候補者不足が発生しており、特に人口1万人未満の町村議会では議員報酬が月15〜20万円程度と兼業が前提だが、本会議・委員会準備、陳情対応、議事録確認、広報活動などに議員一人当たり月40時間以上を要している実態がある。
会社員や自営業者が議員活動と本業を両立させようとすると、平日日中の委員会出席や資料読み込みの負担が大きく、立候補を断念する人材が多い。特に40〜50代の現役世代や女性候補者にとって、議会事務局の支援体制が薄い小規模自治体ほど、質問原稿作成や議案理解に係る個人の負担が重い。現状は議会事務局職員(多くは1〜3名体制)が手作業で資料整理を行っており、議員個人へのサポートはほぼ存在しない。この構造的な負担の重さが、なり手不足の一因として自治体アンケート等でも指摘されている。
自然言語処理による議事録・条例・予算資料の自動要約とベクトル検索で、議員の質問に対して根拠付き回答を数秒で生成する対話AIが中核機能となる。
音声認識AIが本会議・委員会の録音をリアルタイムまたは事後にテキスト化し、話者分離と発言要約を行うことで議事録作成時間を従来の1/5程度に短縮する。過去の質問・答弁データを学習した検索モデルが、論点の重複チェックや他自治体の類似事例レコメンドを行い、議員の政策立案を支援する。将来的には予算データの異常検知モデルを組み込み、前年度比で急増・急減した予算項目を自動でハイライトし、議員が質問すべき論点をAIが提案する仕組みへ拡張する。
現役議員または議員候補者が、スマートフォンやPCから議活AIの対話型アシスタントにアクセスし、自治体の過去議事録・条例・予算資料をAIが事前に学習した状態で、質問原稿のドラフト作成、議案の要点要約、過去の類似質問事例の検索を数分で行える体験を提供する。
議員は音声またはテキストで「この予算案の問題点を3つ挙げて」「前回の一般質問と重複しない論点は」といった指示を出すだけで、AIが根拠となる資料箇所を明示しつつ回答を生成する。会議前には議事録の自動要約と論点整理レポートがメールで届き、会議後は録音データをAIが自動で議事録化し、確認・修正だけで公開できる状態にする。陳情・住民相談についてもAIが過去の類似案件と対応部署の情報を検索し、一次対応の文案を提示することで、議員が本業と兼務しながらでも週5〜10時間程度の負担で議会活動を継続できる状態を目指す。
| 議員個人の質問原稿・資料読み込みにかかる自己時間コスト(月40時間×時給換算2,000円と仮定) | 月額8万円相当(年額96万円相当) |
| 議会事務局職員の議事録テープ起こし残業代(月30時間×時給1,800円と仮定) | 月額5.4万円(年額約65万円) |
| 議員のなり手不足による無投票・欠員による議会機能低下の行政コスト(補欠選挙実施費用等、自治体規模により変動) | 1回あたり数十万〜数百万円の想定 |
| 陳情対応の文案作成・部署照会に要する事務局職員の作業時間(1件あたり0.5〜1時間、月10件想定) | 月額1.5万円相当(年額18万円相当) |
| 自治体向けSaaS基本契約(議員定数20名以下規模) | 月額8万円(年額96万円) |
| 議員個人プラン | 月額3,000円(年額3.6万円) |
| 議事録AI化オプション(月額固定) | 月額5万円(年額60万円) |
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人口1万人未満の町村議会では議員報酬が月15〜20万円程度で兼業が前提だが、本会議準備や陳情対応、議事録確認に月40時間以上を要しており、会社員や自営業者が立候補を断念する要因になっている。
議会事務局は1〜3名体制が多く、議員個人への資料整理や質問原稿作成の支援はほぼ存在しない。この結果、直近の統一地方選挙では全国の市町村議会の約4割で無投票または候補者不足が発生しており、負担軽減の仕組みがないままでは同じ状況が繰り返される。既存の会議録検索システムは記録の保管・検索に留まり、議員の質問作成や論点整理までは支援していない。
初期の検証フェーズ（パイロット3〜5団体）は要件が固まっておらず、AIの要約精度や自治体固有データの学習方法を試行錯誤する必要があるため準委任契約が適している。
本格導入フェーズ以降、MVP機能（対話型アシスタント、議事録要約、音声認識議事録化）の仕様が固まった段階では請負契約で範囲と納期を明確にし、追加機能は都度見積もりの準委任で対応する二段階方式が望ましい。自治体側は単年度予算・議会承認プロセスのため、契約書には複数年契約時の予算未成立リスク（債務負担行為の要否）を明記し、開発会社側は要求仕様凍結日を早めに設定して手戻りコストを抑える必要がある。ISMAP準拠やセキュリティ要件は自治体ごとに異なるため、要件定義書に自治体固有のセキュリティ基準を反映する工程を契約範囲に含めること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 町村議会・市議会の現役議員（会社員・自営業者との兼業者、40〜50代中心） |
| セカンダリ | 議会事務局職員（1〜3名体制、議事録作成・資料整理担当） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当および自治体側のシステム管理担当職員（契約管理・アカウント発行） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 質問原稿ドラフト生成AI | 議員の音声/テキスト指示→議事録・条例をAIが根拠検索→根拠付き質問原稿ドラフトを生成 |
| 議案要点要約機能 | 予算資料・議案PDFを入力→AIが自然言語処理で要約→要点3〜5項目のリストを出力 |
| 過去類似質問検索 | キーワードを入力→過去質問答弁データをベクトル検索→類似事例と重複回避提案を出力 |
| 会議前論点整理レポート配信 | 次回会議資料を入力→AIが論点抽出・要約→整理レポートを議員へメール送付 |
| 音声認識議事録自動生成 | 本会議・委員会の録音データ→AIが音声認識と話者分離で要約→議事録ドラフトを出力 |
| 議事録確認・修正・公開 | 議事録ドラフトを入力→議員・事務局が確認修正→公開用議事録データを出力 |
| 陳情・住民相談対応文案生成 | 陳情内容テキストを入力→AIが類似案件と対応部署を検索→一次対応文案を出力 |
| 予算異常検知レポート | 予算データを入力→AIが前年度比で異常検知→急増急減項目ハイライトレポートを出力 |
| 自治体固有データ学習セットアップ | 条例・過去議事録データを入力→AIが初期学習・ベクトルDB構築→自治体専用モデルを生成 |
| 他自治体ベンチマーク比較 | 論点・自治体名を入力→複数自治体データをAI比較→論点比較レポートを出力 |
| 契約・課金管理機能 | 契約情報を入力→月額/年額課金と継続率を自動集計→請求書と管理レポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, prefecture, population, contract_plan, contract_start_date |
councils | id, municipality_id, council_name, member_count, monthly_fee, status |
members | id, council_id, name, email, phone, role, individual_plan_flag |
meetings | id, council_id, meeting_date, meeting_type, audio_file_url, status |
minutes | id, meeting_id, raw_transcript, summary_text, speaker_segments, published_flag |
documents | id, council_id, doc_type, title, file_url, embedding_vector, uploaded_at |
qa_logs | id, member_id, question_text, answer_text, source_refs, created_at |
petitions | id, council_id, title, content, status, response_draft, assigned_dept |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・認証画面 |
| 2 | 質問アシスタントチャット画面 |
| 3 | 議事録一覧・検索画面 |
| 4 | 議事録確認・修正画面 |
| 5 | 会議前論点整理レポート画面 |
| 6 | 陳情対応管理画面 |
| 7 | 管理者用契約・利用状況画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | OpenAI GPT-4o API — 高精度な要約・対話生成のため |
| 2 | Whisper API — 音声認識・話者分離の精度が高いため |
| 3 | PostgreSQL+pgvector — ベクトル検索と業務データを一元管理 |
| 4 | AWS(ISMAP準拠) — 行政データ扱うためセキュリティ認証取得済み |
| 5 | Next.js — 議員・事務局向け画面を高速開発 |
| 6 | LangChain — RAGパイプライン構築を効率化 |
| 7 | Auth0 — 議員個人・自治体の認証基盤を安全に構築 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を維持し、月間ダウンタイムを3.6時間以内に抑える | 可用性99.5%以上を維持し、月間ダウンタイムを3.6時間以内に抑える |
| AI回答生成の応答時間は平均5秒以内、95パーセンタイル値10秒以内とする | AI回答生成の応答時間は平均5秒以内、95パーセンタイル値10秒以内とする |
| 議事録要約AIの精度は検証フェーズで80%以上、本番運用でも継続的に計測する | 議事録要約AIの精度は検証フェーズで80%以上、本番運用でも継続的に計測する |
| 行政・個人情報を扱うためISMAP準拠を取得し、通信・保存データはAES256で暗号化する | 行政・個人情報を扱うためISMAP準拠を取得し、通信・保存データはAES256で暗号化する |
| データバックアップは日次実施、RPO24時間・RTO4時間以内の復旧体制を確保する | データバックアップは日次実施、RPO24時間・RTO4時間以内の復旧体制を確保する |
| 1議会あたり最大50名の同時アクセスに対応し、ピーク時も応答遅延を10秒以内に維持する | 1議会あたり最大50名の同時アクセスに対応し、ピーク時も応答遅延を10秒以内に維持する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット議会数団体の過去議事録・条例をExcelとChatGPT等の手動プロンプトで要約・質問原稿ドラフトを作成し、議員本人に読んでもらって精度と反応を確認する | AI利用料と現地訪問の交通費程度 |
| ②最小システム | RAG検索と要約APIを組み合わせた簡易Webアプリを外注または自作し、パイロット議会で実際の質問原稿作成・議事録要約に使ってもらい継続利用意欲を確かめる | 外注委託で数か月分の開発費相当 |
| ③本開発 | 音声認識・話者分離・ISMAP対応のセキュリティ基盤を含む本格SaaSを構築し、複数自治体との有償契約・既存ICTベンダーとのAPI連携に対応できる状態にする | 本格開発チームによる継続的な開発費と基盤構築費 |
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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 |
|---|---|---|
| 町村議会議長会(全国町村議会議長会)の事務局担当者 | 全国900議会への横展開の起点となり、団体推薦は営業の信頼性を左右する | 全国町村議会議長会の公式サイトから事務局へ電話・メールで面談依頼 |
| 人口5万人未満の町村議会事務局長(1〜3名体制の議会事務局責任者) | パイロット導入の意思決定者であり現場の業務負担実態を把握している | 地元議員・首長経由の紹介、または議会事務局への直接電話アポイント |
| 元議会事務局職員または元議員(行政経験者) | 条例・議事録データの構造や議会運営の慣習を熟知し初期学習設計に必須 | 地方自治関連の勉強会・NPO(マニフェスト研究会等)経由で紹介依頼 |
| 会議録検索システムベンダーの事業開発担当者 | API連携先として既存顧客基盤を持ち、参入障壁の共同構築が可能 | 自治体向けIT展示会(自治体総合フェア等)や業界団体経由で接点構築 |
| パイロット候補の現職議員(40〜50代兼業議員または女性議員) | 実利用者として要約精度・使い勝手のフィードバックを得る一次情報源 | 地方議員向けSNSコミュニティや議員研修会でのデモ参加者に直接声掛け |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 全国町村議会議長会・都道府県町村議会議長会への接触 | 「議事録作成の負担軽減と質問原稿作成支援を無償のパイロットで試していただけないか」と事務局へ直接メールと電話で依頼する |
| 議員向けSNS（X・Facebook等）でのデモ動画発信 | 実際の議事録要約や質問原稿ドラフトのビフォーアフターを短い動画で示し「無料で試したい方はDMください」と呼びかける |
| 議員研修会・視察先での対面デモ | 研修会の休憩時間や名刺交換の場で「今の質問原稿づくり、どれくらい時間かかってますか」と聞き、その場でタブレット実演を行う |
| 既存の議会ICTベンダー・会議録検索システム会社への協業提案 | 「API連携でAI要約機能を御社システムに追加提供したい」と担当者に持ちかけ、既存導入自治体への紹介を依頼する |
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 新規開業資金 | 創業前・創業後まもない事業者 | 自己資金100万円に加えて運転資金の融資が受けられ、初期の音声認識・要約モデルのチューニングや人件費に充てられる想定。融資額は630万円の枠で検討する。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会・商工会議所の支援を受ける小規模事業者 | 議員向けSNS発信やデモ資料作成、議長会向け説明会用のパンフレット制作など、販路開拓の販促費に活用できる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・提供する中小企業 | 自社SaaSの導入支援ツール登録や、自治体向け導入時の補助対象ツールとしての位置づけを検討できる（ITベンダー側での申請枠の確認が必要） |
| 東京都創業助成事業 | 東京都内で創業する個人・法人 | 本社を都内に置く場合、初期の開発費・人件費の一部を助成対象として申請できる可能性がある |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 生産性向上に資するシステム・サービスを開発する中小企業 | 音声認識・要約AIの機能拡張や予算異常検知モデルの開発費の一部を対象にできる可能性がある |
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。
この領域に挑戦する仲間がコミュニティで交流しています。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。