Who（誰が）
従業員50〜2000人規模で産業保健リソースが手薄な製造業・IT・医療福祉法人の人事担当者、産業保健スタッフ、非常勤産業医
対象とする社会課題：ストレスチェックが「実施義務の消化」で終わり、組織改善に繋がらない
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。
年に一度の調査票は、配られて終わり、集計されて終わることが多い。人事担当者は数百項目の集計と面談調整に追われ、産業医は月に数回しか現場に来られない。その間に高ストレス者は放置され、同じ部署で同じ問題が繰り返される。このサイクルを断ち切り、日々のデータで職場を変え続ける仕組みが必要だと考えた。
※ 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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「ココカルAI」は、従業員50〜2000人規模の企業向けに、ストレスチェック（57項目）と週1回・10秒の1問パルスサーベイをチャットボット形式で実施し、AIが回答の矛盾や異常値から不調シグナルを検知するSaaSです。
人事・産業保健スタッフはダッシュボードで部署別・年代別のリスクマップと残業・異動データを突き合わせた予測レポートを確認でき、高ストレス者にはAIが緊急度をスコアリングして産業医面談枠を自動割当します。産業医には面談前にAI要約サマリーが届き、面談時間は平均30分から15分に短縮されます。管理職には部署特有の改善アクション案が自動提示され、実施後の効果を次回チェックで自動追跡することで、年1回のイベント消化から通年の組織改善サイクルへと変わります。
労働安全衛生法により従業員50人以上の事業場は年1回のストレスチェックが義務だが、厚労省調査では約6割の企業が集団分析結果を職場改善に活用できていない。
人事担当者は数百項目のアンケート集計と産業医面談の日程調整に追われ、結果は紙やExcelのレポートとして配布されるだけで終わることが多い。産業医は非常勤で月1〜2回の勤務が一般的なため、高ストレス者への面談指導が数週間後になり、離職や休職に至るケースが後を絶たない。従業員300人規模の製造業や中堅IT企業では専任の産業保健スタッフを置く余裕がなく、外部委託先も画一的なテンプレート対応にとどまる。結果として毎年同じ部署で同じ問題が再発し、人的資本開示の要請が強まる中でも「やりっぱなし」の状態が続いている。
自然言語対話AIがチャットボット面談・週次パルスサーベイの回答生成と深掘り質問を担い、テキストの感情分析で潜在的な不調シグナルを検知する。
予測モデルは残業時間・休職履歴・異動歴・年齢構成などの人事データとストレスチェック結果を統合し、部署単位での休職・離職リスクを3ヶ月先まで予測する。最適化アルゴリズムが高ストレス者と産業医の面談枠を緊急度・稼働状況に応じて自動マッチングし、生成AIが集団分析結果から部署特性に応じた改善施策案と実施後の効果検証レポートを自動作成する。すべての予測結果には根拠となった指標を明示し、産業医・人事が最終判断できるよう設計する。
従業員はチャットボット形式でストレスチェック（57項目）に加え、日常の1問アンケート（週1回・所要10秒）に回答し、対話AIが回答の矛盾や異常値を検知して深掘り質問を自動で行う。
人事・産業保健スタッフはダッシュボード上でAIが自動生成した部署別・年代別のリスクマップと、過去の異動・残業時間・休職データを突き合わせた予測レポートを確認する。高ストレス者にはAIが緊急度をスコアリングし、産業医面談の予約枠を自動割当、面談前にAIが要約したサマリーを産業医に提示することで面談時間を平均30分から15分に短縮する。管理職向けにはAIが「その部署特有の改善アクション案」（例：会議時間削減、1on1頻度の調整）を自動生成し、実施後の効果を次回チェックで自動追跡・可視化する。従業員は匿名性を保ったまま継続的に状態を伝えられ、企業側は年1回のイベントではなく通年での組織改善サイクルとして運用できる。
| 外部委託型ストレスチェック代行費用（従業員300人規模） | 年間250〜350万円 |
| 人事担当者の集計・面談日程調整にかかる工数（月20〜30時間換算） | 年間80〜120万円相当の人件費 |
| 休職1件あたりの代替要員・引継ぎコスト | 1件あたり150〜300万円 |
| 離職1件あたりの採用・教育コスト | 1件あたり300〜500万円 |
| SaaS利用料（従業員300人・月額400円/人想定） | 月額12万円（年間144万円） |
| 産業医面談マッチング手数料（月10件・1件4,000円想定） | 月額4万円（年間48万円） |
| 人的資本開示レポートパック | 月額3万円（年間36万円） |
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労働安全衛生法で年1回のストレスチェックが義務付けられているが、約6割の企業が集団分析結果を職場改善に活用できず「実施義務の消化」で終わっている。
人事担当者は数百項目の集計と産業医面談の日程調整に追われ、結果は紙やExcelで配布されるだけになりがちである。非常勤産業医の勤務は月1〜2回が一般的なため高ストレス者への面談が数週間後になり、離職・休職の再発を防げていない。従業員300人規模の企業では専任の産業保健スタッフを置く余裕がなく、外部委託先も画一的なテンプレート対応にとどまっている。
初期のPoC・MVP開発（0〜18ヶ月）は仕様変更が頻発するため準委任契約が適しており、対話AIの質問精度や予測モデルの検証結果を踏まえた反復開発を前提に月単位での契約更新を推奨する。
18ヶ月以降、業種別テンプレートや人的資本開示連携など仕様が固まった機能追加については請負契約への切り替えも検討できる。発注時は、AIの誤判定が不当な人事評価連動につながらないよう、成果物の受入基準にアルゴリズムの根拠指標の明示と第三者監査対応を明記することが重要である。また機微情報を扱うため、委託先のプライバシーマーク・ISMS取得状況を契約前に確認する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 導入企業の人事担当者・産業保健スタッフ（ダッシュボード閲覧、面談調整、改善施策の実施） |
| セカンダリ | 従業員（チャットボット回答者）、産業医（面談実施・サマリー確認）、管理職（改善アクション案の確認・実施） |
| 管理 | ココカルAI運営側の管理者（導入企業アカウント管理、AIモデルの精度監視、産業医・社労士提携先の登録管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| ストレスチェック回答収集(57項目) | 従業員のチャット回答(57項目)を集計し、個人結果と回答履歴をDBに保存する |
| 週次パルスサーベイ配信・回収 | 週1回1問アンケートを配信し回答を収集、時系列データとして蓄積する |
| 対話AI深掘り質問(矛盾・異常値検知) | 回答の矛盾・異常値を対話AIが検知し追加質問を自動生成して深掘りする |
| テキスト感情分析による不調シグナル検知 | 自由記述テキストを感情分析し、潜在的な不調シグナルをスコア化して検知する |
| 部署別・年代別リスクマップ自動生成 | ストレスチェック結果を部署・年代別に集計しリスクマップをダッシュボード表示する |
| 休職・離職リスク予測モデル(3ヶ月先) | 残業・休職・異動データとストレス結果を統合し3ヶ月先の休職リスクを予測する |
| 高ストレス者緊急度スコアリング | 高ストレス者の回答データから緊急度をスコアリングし面談優先順位を決定する |
| 産業医面談自動マッチング | 緊急度と産業医の稼働状況を照合し面談枠を自動割当する最適化処理を実行する |
| 面談前AIサマリー生成 | 面談対象者の回答・履歴をAIが要約し産業医へ面談前サマリーとして提示する |
| 改善施策自動生成・効果検証 | 集団分析結果から部署特有の改善施策案を生成し実施後の効果を追跡・可視化する |
| 人的資本開示レポート出力 | 蓄積データを有価証券報告書の人的資本開示項目形式に変換しレポートを出力する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, 会社名, 業種, 従業員数, 契約プラン, 契約開始日 |
employees | employee_id, company_id, 匿名ID, 部署ID, 年代区分, 入社年月, 役職区分 |
stress_check_answers | answer_id, employee_id, 実施年度, 57項目回答値, 総合ストレス判定, 回答日時 |
pulse_survey_answers | pulse_id, employee_id, 回答週, 設問内容, 回答値, 異常値フラグ |
chat_dialogues | dialogue_id, employee_id, 発話種別, 発話テキスト, 感情スコア, 深掘り質問フラグ |
risk_predictions | prediction_id, 部署ID, 予測対象月, 休職離職リスクスコア, 根拠指標一覧, モデルバージョン |
counseling_reservations | reservation_id, employee_id, 産業医ID, 緊急度スコア, 予約日時, 面談サマリー |
improvement_actions | action_id, 部署ID, 施策内容, 実施開始日, 効果検証結果, ステータス |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | チャットボット回答画面 |
| 2 | 週次パルス回答画面 |
| 3 | 人事向けダッシュボード |
| 4 | 部署別リスクマップ画面 |
| 5 | 産業医面談予約管理画面 |
| 6 | 改善施策提案・効果検証画面 |
| 7 | 人的資本開示レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4系API(対話AI・要約生成の精度確保のため) |
| 2 | AWS(ISMS/Pマーク対応の実績あるインフラのため) |
| 3 | Python/FastAPI(予測モデル実装と連携が容易なため) |
| 4 | PostgreSQL(機微情報の行レベル権限制御が可能なため) |
| 5 | React(ダッシュボードのリアルタイム更新に適するため) |
| 6 | LightGBM(部署単位リスク予測の解釈性確保のため) |
| 7 | Auth0(多要素認証と匿名化ID管理を両立するため) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間SLA99.5%以上、計画停止を除く障害復旧目標は4時間以内 |
| セキュリティ | セキュリティ: 全通信・保存データをAES256相当で暗号化、Pマーク・ISMS認証を初年度中に取得 |
| 匿名化 | 匿名化: 個人特定情報は匿名化IDに変換し、人事評価システムとの直接連携APIは提供しない |
| 性能 | 性能: 従業員2000人規模の同時アクセス時もチャットボット応答を平均3秒以内に維持 |
| データ保持 | データ保持: 面談記録・ストレスチェック結果は労働安全衛生法に準拠し5年間保存後に自動削除 |
| 監査 | 監査: 予測モデル・スコアリングロジックについて第三者機関によるアルゴリズム監査を年1回実施 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携社労士事務所経由の数社に対し、既存のアンケートツールとチャット形式の質問票、Excel集計で疑似的な集団分析レポートを手作業で作成し、人事担当者の反応と改善提案の受け止められ方を確認する | 既存ツールの利用料と打ち合わせの交通費だけ |
| ②最小システム | チャットボットでの回答収集とダッシュボードでの部署別リスク表示のみを実装し、産業医マッチングと改善施策自動生成は手動運用のまま数社で本番運用を試す | 外注で数か月分の開発費とクラウド利用料 |
| ③本開発 | 予測モデルによる休職・離職リスク予測、産業医面談の自動マッチング、改善施策の自動生成とその効果追跡までを一気通貫で実装し、プライバシーマーク・ISMS取得に向けたセキュリティ体制を整備する | エンジニア複数名分の人件費とセキュリティ監査費用を含む本格的な開発費 |
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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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 従業員300〜500人規模の製造業・IT企業の人事部長または人事担当役員 | ストレスチェック運用の実務課題と予算感を直接把握するため | 商工会議所の健康経営セミナーや社労士法人の紹介で接点を作る |
| 複数の中堅企業と顧問契約する社会保険労務士法人の代表社労士 | ストレスチェック代行業務の販売代理店・提携チャネル候補になるため | 全国社会保険労務士会連合会や地域の社労士会の勉強会に参加し紹介依頼 |
| 月1〜2回複数企業を掛け持ちする非常勤産業医（内科・精神科系） | 面談マッチング機能の実運用要件と稼働制約を確認するため | 日本産業衛生学会の認定産業医名簿や産業医紹介会社経由で紹介依頼 |
| EAP（従業員支援プログラム）事業者の事業責任者 | 既存の高ストレス者対応フローとの連携・競合関係を確認するため | 日本EAP協会の会員企業リストから問い合わせ、業務提携を打診 |
| 厚生労働省労働基準局安全衛生部労働衛生課の担当者 | ストレスチェック実施者要件やAI活用の制度上の位置づけを確認するため | 所管課への電話・メール照会、または業界団体経由でヒアリング機会を確保 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 提携社労士事務所からの紹介 | 「ストレスチェック代行の追加メニューとして、集団分析からの改善提案まで自動化するツールを無償トライアルしませんか」と提案し、顧問先の人事担当者を紹介してもらう |
| 健診機関・EAP事業者との連携 | 「ストレスチェック実施後の活用フェーズが手薄という課題を一緒に解決したい」と伝え、既存契約企業への同時提案の機会をもらう |
| 人事担当者向けオンラインセミナー | 「集団分析結果を職場改善につなげられていない現状」をテーマに無料セミナーを開き、終了後に個別相談へ誘導する |
| 産業医・精神科医アドバイザーの紹介 | 「面談前の要約サマリーで面談時間を短縮できる仕組みを検証したい」と伝え、担当している企業の人事へつないでもらう |
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（新創業融資制度） | 法人設立から間もない代表者、自己資金を一定額用意している創業者 | 法人設立直後で実績がないフェーズの運転資金を無担保・無保証人に近い条件で調達できる。当社の想定では融資合計は500万円の水準で、着金までは設立から数か月かかる前提で資金繰りを組む必要がある |
| 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・創業から間もない中小企業者 | 人件費や広報費、専門家謝金など創業初期の運営費を助成対象にできるため、産業医アドバイザー謝金やセキュリティ監査費用の一部に充てる候補になる |
| 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（ここでは自社が対象になる回もあるが、主に導入企業側が使う制度として案内する想定） | 顧客企業がストレスチェックSaaSを導入する際の費用負担を軽減できる制度であり、営業トークとして提示できる。自社側では該当年度の対象経費の範囲を必ず確認する |
| 小規模事業者持続化補助金 | 常時使用する従業員数が一定以下の小規模事業者（創業直後の代表1名体制が該当しやすい） | 展示会出展費・ウェブサイト制作費・チラシ制作費など、社労士事務所や産業医紹介事業者への営業資料作成費に使える可能性がある |
| 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） | 革新的な製品・サービス開発やシステム構築を行う中小企業 | 対話AIや予測モデルの本開発フェーズでのシステム開発外注費・クラウド利用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。
同じ課題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。
※ バッジは閲覧数やお気に入り登録数などの自動集計にもとづく相対表示です。