Who（誰が）
人口3万〜30万人規模の市区町村人事課、および育休取得を希望する30代前後の男性職員(係長・主任クラス)とその上司である管理職
対象とする社会課題：自治体職員の男性育休が制度はあっても現場の体制不安で取得できない
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。
職員数の少ない市役所では、一人が抜けると回らないという不安が、育休を取りたい本人にも、取らせたい上司にも重くのしかかっている。人事課は取得率という数字を求められても、各課の業務量を可視化するデータがなく、経験と勘で調整するしかないのが実態だ。この構造を変えない限り、育休は制度としてあっても現場では使えないままになる。
※ 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。
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「イクボスAI」は、人口3万〜30万人規模の市区町村人事課向けに、男性職員の育休取得を後押しするAI伴走システムである。
人事課職員が決裁件数や時間外勤務データを月次で連携すると、AIが向こう6ヶ月の各課の繁忙期を予測し、育休に適した時期をスコアで表示する。育休を考える職員はチャットボットに匿名で相談でき、取得時期・期間・引き継ぎ範囲を3パターンで提案される。管理職には、業務を「代替可能」「外部委託可能」「時期調整で対応」に自動仕分けした引き継ぎ計画案と応援職員のマッチング案が示される。取得後は匿名アンケートで職場の変化を分析し、次の取得希望者への改善に活かす。「言い出せない」「回らない」という現場の不安を、データと対話で解きほぐす仕組みである。
総務省調査では自治体男性職員の育休取得率は上昇傾向にあるものの、取得期間は2週間未満が半数近くを占め、実質的な子育て参加につながっていない自治体が多い。
人口5万人規模の市役所では課の職員が5〜10名程度と少なく、1人が抜けると業務が回らないという不安が管理職・本人双方にあり、「取りたいが言い出せない」「取らせたいが代替要員がいない」という構造的ジレンマが放置されている。人事課は取得率という数字目標は課されるが、各課の業務量や繁忙期を可視化するデータがなく、育休取得のタイミング調整や応援職員配置を担当者の経験と勘に頼っているのが実態である。結果として、育休取得の相談は本人が上司に直談判する属人的プロセスのままで、取得を諦める30代男性職員(係長・主任クラス)が後を絶たない。特に土木・福祉・税務など専門知識が必要な部署ほど代替が難しく、取得率の部署間格差が拡大している。
業務量予測には時系列予測モデル(勾配ブースティング系)を用い、決裁システムや勤怠システムのログから各課の繁忙期を予測する。
育休相談チャットボットは自然言語対話AI(LLM)を用い、匿名性を保ちながら不安要因を分類・言語化し人事課へ構造化データとして連携する。引き継ぎ業務の仕分けと応援職員マッチングは組合せ最適化アルゴリズムで、職員のスキルタグと業務の専門性を照合し配置案を自動生成する。取得後アンケートはテキストマイニングで職場の心理的安全性の変化を定量スコア化し、次期改善提案に反映する。
人事課職員がAIダッシュボードに各課の業務量データ(決裁件数・窓口対応件数・時間外勤務時間)を月次連携すると、AIが繁忙期予測モデルで向こう6ヶ月の業務負荷を予測し、育休取得に適した時期を課ごとにスコアリングして提示する。
育休取得希望の男性職員はチャットボットに匿名で相談でき、AIが取得時期・期間・引き継ぎ範囲の3パターンを自動で提案し、不安を段階的に言語化するサポートを行う。管理職向けには、AIが休業中の業務を「代替可能」「外部委託可能」「時期調整で対応」の3分類に自動仕分けした引き継ぎ計画書のドラフトを生成し、応援職員のマッチングまで最適化アルゴリズムで提示する。取得後は月1回、AIが匿名アンケートを自動配信し、業務負荷の偏りや職場の空気の変化をテキストマイニングで分析し、次の取得希望者への改善点としてフィードバックする仕組みとする。
| 育休取得断念による人材流出・中途退職者の再採用・研修コスト(年間3名想定) | 年間300万円程度 |
| 人事課職員の属人的な電話・対面ヒアリング調整業務にかかる残業代(2名×月10時間) | 年間120万円程度 |
| 議会・住民向け取得率説明資料の手作業集計・作成工数(担当者20時間×年3回) | 年間60万円程度 |
| 取得率の部署間格差により発生する産業医面談・労務相談対応工数 | 年間80万円程度 |
| SaaS利用料(職員数500〜2000人区分) | 月額15万円(年間180万円) |
| 議会・住民説明資料自動生成オプション | 月額3万円(年間36万円) |
| 初期導入・データ連携費(初年度のみ) | 200万円(一括) |
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自治体の男性育休は制度としては整っていても、課の人員が5〜10名程度と少なく1人抜けると業務が回らないという不安から、本人も上司も取得に踏み出せない状況が続いている。
人事課には取得率という数字目標だけが課され、各課の繁忙期や業務量を可視化するデータがないため、取得時期の調整や応援職員配置は担当者の経験と勘に依存している。結果として育休相談は本人が上司に直談判する属人的な流れのままで、土木・福祉・税務など専門職の多い部署ほど代替が難しく、取得率の部署間格差が拡大している。
PoC構築期の予測モデルやチャットボットのプロトタイプ開発は、精度基準や要件が実データ検証の中で変動するため準委任契約が向く。
MVPの機能仕様（画面構成・データ連携方式）が確定した商用化・営業拡大期以降は、成果物と検収基準を明確にした請負契約への切り替えが妥当である。発注時は自治体ごとに人事給与システムのAPI仕様が異なるため、初期導入・データ連携費（150万〜300万円）の範囲と追加改修時の費用条件を契約書に明記すること。加えてISMAP準拠基盤の利用範囲と匿名化処理の実装水準を要件定義書に具体的に記載し、セキュリティ要件未達時の責任分担を事前に取り決める必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 育休取得を検討・取得する男性職員（係長・主任クラス、30代想定） |
| セカンダリ | 人事課職員（業務量データ連携・KPI管理担当）、各課の管理職（課長等、引き継ぎ計画・応援職員配置の承認者） |
| 管理 | 自治体側システム担当者およびベンダー側運用保守担当（マスタ管理・権限設定・API連携監視） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 業務量データ連携機能 | 人事給与・勤怠システムから決裁件数等をAPI/月次CSVで取得→DBへ自動格納する |
| 繁忙期予測モデル | 過去12ヶ月の業務量ログを入力→勾配ブースティングで6ヶ月先の負荷を予測しスコア出力 |
| 育休取得時期スコアリング表示 | 予測負荷データを処理→課ごとの取得適期をA〜Cで人事課ダッシュボードに表示 |
| 匿名育休相談チャットボット | 職員の匿名テキスト入力→LLMが不安要因を分類し構造化データを人事課へ送信 |
| 取得プラン自動提案 | 相談内容と業務量データを処理→取得時期・期間・引き継ぎ範囲の3案を生成表示 |
| 引き継ぎ計画書ドラフト生成 | 対象者の担当業務一覧を入力→代替可能/外部委託/時期調整の3分類で計画書案を出力 |
| 応援職員マッチング | 職員スキルタグと欠員業務を照合→最適化アルゴリズムで応援配置案をリスト出力 |
| 取得後匿名アンケート配信・分析 | 取得後月1回アンケートを自動配信→回答をテキストマイニングし心理的安全性スコアを算出 |
| 改善フィードバック機能 | アンケート分析結果を入力→次期取得希望者向け改善提案レポートを自動生成 |
| 議会・住民説明資料自動生成 | 取得率・期間等の実績データを集計→議会提出用レポートPDFを自動出力 |
| 職員スキルタグ管理 | 人事課が職員の資格・専門業務を登録→マッチング機能用のタグDBを更新 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, staff_count, contract_plan, contract_start_date |
departments | department_id, municipality_id, name, staff_num, specialty_type, avg_overtime_hours |
workload_logs | log_id, department_id, month, decision_count, counter_count, overtime_hours, source_system |
forecast_results | forecast_id, department_id, target_month, predicted_load_score, mape, model_version |
leave_consultations | consultation_id, anonymous_token, department_id, period_option, duration_option, handover_scope, status |
handover_plans | plan_id, consultation_id, task_name, classification, assigned_staff_id, external_vendor_flag |
staff_skills | staff_id, department_id, skill_tag, proficiency_level, available_flag |
survey_responses | response_id, department_id, survey_month, text_answer, sentiment_score, psychological_safety_score |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 人事課ダッシュボード画面 |
| 2 | 業務量データ連携画面 |
| 3 | 繁忙期予測スコア画面 |
| 4 | 育休相談チャット画面 |
| 5 | 引き継ぎ計画ドラフト画面 |
| 6 | 応援職員マッチング画面 |
| 7 | 議会向けレポート出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(ISMAP準拠、セキュリティ要件対応) |
| 2 | LightGBM(勾定ブースティングで業務量予測) |
| 3 | Azure OpenAI Service(匿名相談の対話生成) |
| 4 | Python/FastAPI(予測・最適化APIの基盤) |
| 5 | React(職員・人事課向け画面の実装) |
| 6 | PostgreSQL(業務量・相談データの永続化) |
| 7 | OR-Tools(引き継ぎ・応援職員の組合せ最適化) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上を保証し、月間停止時間は3.6時間以内とする |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠クラウド基盤を採用し、保存・通信データはAES256で暗号化する |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 相談・アンケートデータは匿名化処理を必須とし、人事課への開示は集計値のみとする |
| 予測精度 | 予測精度: 業務量予測モデルのMAPEを導入6ヶ月以内に15%以内へ収束させる |
| バックアップ | バックアップ: データは日次バックアップとし、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧可能とする |
| 監査・ログ | 監査・ログ: 全操作ログを1年間保持し、不正アクセス検知アラートを24時間監視する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携自治体の決裁件数・時間外勤務データをExcelで受け取り、代表自身が繁忙期予測とスコアリングを手作業で行い、人事課担当者に結果を見せて反応を確かめる | AI利用料と現地訪問の交通費だけ |
| ②最小システム | チャットボットと業務量スコアリングの最小機能をノーコード・簡易実装で構築し、2自治体でデータ連携を試験運用しながら精度と使い勝手を確認する | 外注で数か月分の開発費 |
| ③本開発 | 既存の人事給与システムとのAPI連携、引き継ぎ計画自動生成、応援職員マッチングまでを含む本番システムを構築し、複数自治体での有償契約に耐える形にする | エンジニア複数名体制での中長期の開発費 |
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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 |
|---|---|---|
| 人口10万人前後の中核市の人事課長または人事担当課長補佐 | 初期導入ターゲットであり現場の育休運用課題と予算感を直接把握できる | 地方三団体主催の人事担当者研修会や自治体向けICT展示会のブース来場者に接触 |
| 都道府県の市町村課または総務部人事課の共同調達担当者 | 都道府県単位の共同調達・実証事業スキームの窓口となるため | 都道府県庁の総務部人事課に直接電話し実証事業の担当部署を紹介依頼 |
| 地方公共団体情報システム機構(J-LIS)の自治体DX推進担当 | 実証事業予算やシステム標準化動向の一次情報を得るため | J-LIS公式サイトの問い合わせ窓口から実証事業公募情報を確認し面談依頼 |
| 全国市長会または全国町村会の行政部人事担当職員 | 地方三団体経由で全国の自治体人事課への横展開チャネルを確保するため | 全国市長会事務局に事業趣旨書を送付し担当部署とのアポイントを申請 |
| 人事給与システムベンダー(EOSシステム等)の自治体営業担当 | API連携の技術要件と既存顧客自治体への紹介ルートを確認するため | ベンダー公式サイトの法人向け問い合わせフォームから連携協議を打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県主導の実証事業への相乗り | 都道府県の人事労務担当課に「実証事業として無償でモデル自治体になっていただけないか」と持ち込み、まず1〜2自治体の実データで検証させてもらう |
| 自治体向けICT展示会への出展 | 人事課向けブースで「育休の引き継ぎ計画をAIが自動で作る仕組み」とデモを見せ、名刺交換した担当者に個別ヒアリングの約束を取る |
| 地方三団体（全国市長会等）関連イベントでの登壇・情報提供 | 自治体職員向け勉強会に「男性育休の取得率格差」をテーマに講演機会をもらい、終了後に個別相談を受け付ける形で接点を作る |
| 自治体人事コンサル会社との代理店契約 | 既に自治体人事課に出入りしているコンサル会社に「イクボス研修とセットで紹介してもらえないか」と持ち込み、既存の信頼関係に乗せてもらう |
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（新創業融資制度） | 法人設立から間もない代表者・創業者 | 自己資金100万円に対し創業融資600万円を受けられれば、初期開発費・API連携検証費など先行投資の資金繰りを補える |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（ITツールを導入する側） | 自社の業務システム（会計・勤怠・営業管理等）導入コストを抑えられ、限られた自己資金100万円を開発・営業に集中できる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会議所・商工会の管轄地域の小規模事業者 | 展示会出展費やパンフレット・営業資料作成費など、最初の10自治体を開拓する販路開拓費用の一部に使える候補になる |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 都内で創業予定・創業後5年未満の中小企業者等 | 人件費・広告費・専門家指導費の一部が対象になりうるため、代表1名体制の期間の外部委託費・専門家相談費の補助になる可能性がある |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援事業） | 国の指定分野の研究開発を行うスタートアップ | 業務量予測モデルや組合せ最適化アルゴリズムなど研究開発要素が強いため、指定課題に合致すれば開発費の外部資金源になり得る |
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。
自治体人事や育休支援に関心のある仲間が、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。実際の成果を保証するものではありません。