Who（誰が）
従業員100〜2000名規模の製造業・建設業・物流業・介護施設の人事部門および教育担当部門の担当者
対象とする社会課題：技能検定・社内認定制度の設計運用がブラックボックス化し形骸化する課題
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。
熟練技能者が次々と現場を離れていくなかで、多くの中堅企業は独自の社内認定制度を持ちながらも、評価基準の更新が滞り「資格はあるが実態と合わない」状態に陥っている。人事担当者は制度設計の専門知識を持たず、外部コンサルは高額で手が届かない。技能の継承を可視化し、若手が納得できる基準に更新し続ける仕組みが、今の現場には欠けている。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資300万円の申請資料も、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。
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※ 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。
本サービスは、製造業・建設業・介護業などの人事・教育担当者が、自社の業務工程表や設備リスト、過去の不良・事故データ、既存の検定資料をクラウド上にアップロードするだけで、AIが職種別・等級別の評価基準案（測定項目、合格ライン、実技試験シナリオ）を自動生成する仕組みです。
担当者はチャットUIで『この工程は3等級で必須か』『新人向けにハードルを下げたい』とAIに相談しながら基準を調整し、専門コンサルなしで1〜2週間程度で自社の技能検定制度を確立できます。運用開始後は現場評価者がタブレットで入力する採点データや生産管理システムの不良率データをAIが継続解析し、半年ごとに基準改定案を提示。管理者ダッシュボードでは認定状況や退職リスク人材の技能保有状況を一覧で確認でき、育成投資の優先順位判断まで支援します。
製造業・建設業・介護業では熟練技能者の高齢化が進み、厚労省統計では技能系正社員の平均年齢は48歳を超え、10年以内に大量退職が見込まれる。
多くの中堅企業（従業員100〜1000名規模）は国家技能検定に加え独自の社内認定制度を運用しているが、設計は総務・人事担当者の属人的な経験に依存し、評価基準の更新が滞り実務とかけ離れた「形骸化した資格」になっているケースが多い。実際、ある調査では中小製造業の約6割が「社内認定制度はあるが形骸化している」と回答しており、評価者ごとに合格基準がぶれる、更新コストが高く放置される、といった問題が常態化している。人事担当者は制度設計の専門知識を持たず、外部コンサルは1案件数百万円と高額で中小企業には手が届かない。結果として技能継承の可視化が進まず、若手の離職や技能空洞化の一因となっている。
①制度設計工程では自然言語処理と業界標準職能要件データベースの類似検索により、業務記述文から評価項目・実技試験シナリオを自動生成する生成AIが機能する。
②対話設計フェーズでは対話型LLMが人事担当者の要望をヒアリングし、基準の妥当性を過去事例と照合しながら調整案を提示する。③運用フェーズでは機械学習による回帰・異常検知モデルが評価データと業務成果データ（不良率・事故率・生産性）の相関を分析し、認定基準の形骸化や乖離を予測して改定を促す。④採点支援では評価者間のスコアばらつきをクラスタリング分析し、評価者ごとの採点傾向を補正するキャリブレーションAIが機能する。
企業がクラウド上で自社の業務工程・保有設備・過去の事故/不良データ・既存の技能検定資料をアップロードすると、AIがそれらを解析し、職種別・等級別の評価基準案（測定項目、合格ライン、実技試験シナリオ）を自動生成する。
人事担当者はAIとの対話型インターフェース（チャットUI）で「この工程は3等級で必須か」「新人向けにハードルを下げたい」等を相談しながら基準を調整でき、専門コンサルタント不要で1〜2週間で認定制度を確立できる。運用開始後は、評価者が現場でタブレットに入力する実技採点データや、生産管理システムの不良率・稼働率データをAIが継続的に解析し、認定基準と実際のパフォーマンスの乖離を検知して改定案を半年ごとに自動提示する。評価者向けには、評価基準のブレを補正するAI採点支援機能（過去の合格者データとの類似度判定）を提供し、評価者間のばらつきを定量的に可視化する。管理者ダッシュボードでは、認定取得状況・技能ギャップ・退職リスク人材の技能保有状況を一覧表示し、次の育成投資の優先順位をAIが提案する。
| 外部人事コンサルへの制度設計委託費用（1案件） | 280万円/回 |
| 評価基準ブレによる再教育・手戻り工数（異動者対応など、担当者時給換算） | 年間約80万円（月10時間×時給5,000円×12ヶ月換算） |
| 形骸化した認定制度の放置による技能継承遅延・退職者の技能未記録化リスク | 算定困難（機会損失として年間数百万円規模の想定） |
| 人事担当者が独自にExcel管理・改定作業に費やす人件費 | 年間約60万円（月5時間×時給5,000円×12ヶ月換算の目安） |
| 初期制度設計フィー（従業員300名規模・職種3つ想定） | 60万円（導入時一括） |
| 月額運用サブスクリプション（従業員300名規模プラン） | 月額12万円（年間144万円） |
| 評価者向けAI採点支援オプション（評価者15名） | 月額3万円（評価者1名2,000円×15名） |
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。
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製造業・建設業・介護業では技能系正社員の平均年齢が48歳を超え、10年以内の大量退職が見込まれる中、多くの中堅企業は独自の社内認定制度を運用しているものの、設計が総務・人事担当者の経験に依存し評価基準の更新が滞っている。
中小製造業の約6割が『社内認定制度はあるが形骸化している』と回答するほど問題は常態化しており、評価者ごとに合格基準がぶれる、更新コストが高く放置される等の課題が技能継承の可視化を妨げている。外部コンサルは1案件数百万円と高額で中小企業には手が届かず、専門知識を持たない人事担当者が自力で制度を維持する仕組みが必要とされている。
検証フェーズ（β版でのAI生成精度調整・対話UI試行）は要件が固まっていないため準委任契約が適する。
MVPローンチ後の画面機能追加（ダッシュボード、PDF出力等）は要件定義がしやすく請負契約に切り出せるが、AI基準生成ロジックや採点キャリブレーションの精度改善は継続的な調整が前提のため準委任を推奨する。発注時は生成AIの出力精度（業務適合率80%目標など）を検収条件に含めにくいため、検収基準を『機能の稼働』と『精度改善のためのチューニング工程』に分けて契約書に明記することが重要。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中堅企業（従業員100〜2000名規模）の人事・教育担当者。制度設計・基準調整・運用改定の主な操作者 |
| セカンダリ | 現場評価者（試験官・班長等、タブレットで採点入力を行う）および経営層・育成投資の意思決定者 |
| 管理 | サービス提供側のカスタマーサクセス担当者。契約企業ごとのアカウント発行・データ管理・オンボーディング支援を行う |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 業務資料アップロード・解析機能 | 業務工程表・設備台帳・事故不良データ・既存検定資料を入力→AIが構造化解析→標準化された業務プロファイルを出力 |
| AI評価基準・試験シナリオ自動生成機能 | 業務プロファイルと職能要件DBを入力→NLP類似検索で評価項目抽出→職種別等級別評価基準案と実技試験シナリオを出力 |
| 対話型基準調整チャットUI | 人事担当者の要望文（例:3等級で必須か）を入力→LLMが過去事例と照合し妥当性判定→調整済み基準案と根拠説明を提示 |
| 認定基準乖離検知・改定提案機能 | 評価者採点データと不良率・稼働率データを入力→回帰・異常検知で乖離を分析→半年ごとの改定案を自動提示 |
| AI採点支援・評価者キャリブレーション機能 | 評価者の実技採点データを入力→クラスタリングで採点傾向分析し合格者類似度を判定→評価者別補正スコアとブレ度を出力 |
| タブレット実技採点入力機能 | 評価者が現場タブレットで採点項目・点数を入力→採点データをリアルタイム同期→評価履歴DBに登録 |
| 生産管理システム連携機能 | 既存生産管理システムの不良率・稼働率データを入力→API連携で自動取得・正規化→分析用データセットとして蓄積 |
| 管理者ダッシュボード機能 | 認定取得状況・技能ギャップ・退職リスクデータを入力→AIが育成投資優先順位を算出→優先度付き一覧をダッシュボード表示 |
| 業界横断ベンチマークレポート生成機能 | 匿名化・統計処理済みの認定基準・合格率データを入力→業界別集計比較分析→年次ベンチマークレポートPDFを出力 |
| テナント・権限管理機能 | 企業ごとの利用者アカウント情報を入力→企業単位でデータ分離しロール設定→権限別アクセス制御されたテナント環境を提供 |
| 課金・契約管理機能 | 契約プラン・利用者数・アドオン契約情報を入力→従量課金計算と請求処理を実行→月次請求データと利用状況レポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, industry_type, employee_count, plan_type, contract_status, created_at |
users | user_id, company_id, name, role(人事/評価者/管理者), email, last_login_at |
job_processes | process_id, company_id, job_type, process_name, equipment_used, risk_level, source_document_id |
certification_standards | standard_id, company_id, job_type, grade, evaluation_items, pass_line, scenario_text, version, status |
evaluation_records | record_id, standard_id, evaluator_id, examinee_id, score, comment, evaluated_at |
performance_data | data_id, company_id, process_id, defect_rate, accident_rate, productivity, period |
revision_proposals | proposal_id, standard_id, reason, diff_summary, proposed_at, adoption_status |
benchmark_reports | report_id, industry_type, year, aggregate_stats, price, purchased_company_ids |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 業務工程アップロード画面 |
| 2 | AI基準生成結果確認画面 |
| 3 | 対話型基準調整チャット画面 |
| 4 | 評価者採点入力画面 |
| 5 | 採点ブレ補正結果画面 |
| 6 | 管理者ダッシュボード画面 |
| 7 | 改定提案レビュー画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（クラウド基盤・可用性とスケーラビリティ確保のため） |
| 2 | GPT系LLM API（基準生成・対話UIの自然言語処理に利用） |
| 3 | Python/scikit-learn（異常検知・回帰分析モデル構築用） |
| 4 | PostgreSQL（構造化データの永続化と分析クエリ対応） |
| 5 | Elasticsearch（職能要件DBの類似検索・全文検索用） |
| 6 | React（対話UI・ダッシュボードのフロントエンド構築） |
| 7 | Auth0（企業別マルチテナント認証・権限管理のため） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基盤の月間稼働率99.5%以上（ダウンタイム月3.6時間以内）を目標とする |
| 性能 | 性能: 資料アップロードからAI評価基準案生成完了までの平均処理時間を10分以内とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 採点データ・生産データはAES-256で暗号化し、ベンチマーク利用時は匿名化処理を必須とする |
| データ保持 | データ保持: 契約終了企業の生データは終了後90日以内に完全削除する運用とする |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: ピーク時500社・同時接続5000ユーザーに耐えるインフラ構成を想定する |
| 監査性 | 監査性: 評価基準変更・採点修正の全操作ログを最低1年間保存し追跡可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 既存の業務記述資料をもとに、代表自身が対話しながら評価基準案をエクセルとチャットツールで手作りし、実在する数社の人事担当者に見てもらって使えるかを確認する | ヒアリングの交通費と資料作成の実費のみ |
| ②最小システム | 業務記述文を入力すると評価項目案を生成AI経由で自動作成する簡易ツールを作り、対話UIなしの一方向出力でも実務に耐えるかを検証する | AI利用料とノーコードツールの月額利用料程度 |
| ③本開発 | 対話型UIと採点支援AI、管理者ダッシュボードを備えた正式版を構築し、複数拠点・複数職種に対応できる形に仕上げる | 外注または雇用したエンジニアの人件費で数か月分の開発費 |
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。
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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……
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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……
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 |
|---|---|---|
| 従業員300〜800名規模の製造業の人事部長または教育訓練担当役員 | 社内認定制度の形骸化に実際に悩む決裁権者で初期導入候補になる | 地元工業会・商工会議所の人材育成セミナーで名刺交換し個別訪問を依頼 |
| 中央職業能力開発協会（JAVADA）または都道府県職業能力開発協会の担当者 | 国家技能検定と社内認定の整合性・制度設計の勘所を確認するため | 協会公式サイトの問い合わせ窓口から企業向け相談枠を予約 |
| 製造業・建設業を顧客に持つ社労士事務所の代表社労士 | 紹介代理店候補であり就業規則・評価制度改定の実務知見を持つ | 全国社会保険労務士会連合会の企業向け名簿から地域の事務所に直接連絡 |
| 日本工業会や地域建設業協会の事務局担当者 | 業界特化テンプレート設計の監修依頼と会員企業への周知チャネル確保のため | 各団体の会員企業向け事業説明会に参加し事務局へ提携打診 |
| 勤怠・給与SaaSベンダー（例：カオナビ、SmartHR等）の事業提携担当者 | API連携販売チャネル構築とデータ連携の技術的実現性確認のため | 各社のパートナープログラム申込フォームから提携相談を申請 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 商工会議所の人事労務セミナー | 地域の商工会議所に技能継承をテーマにした勉強会の共催を持ちかけ、参加した人事担当者に個別相談の場を作ってもらう |
| 社労士事務所への紹介依頼 | 顧問先に社内認定制度で悩む企業がいないか社労士に直接聞き、無料の基準案作成を条件に紹介をお願いする |
| 業界団体の会報・メルマガ | 工業会や建設業協会の会報に形骸化した社内検定の課題提起の寄稿を出し、問い合わせフォームへ誘導する |
| 元同僚・知人の人事担当者への直接連絡 | 過去に一緒に働いた人事や総務の知人に、社内認定制度の現状を教えてほしいと個別に会う約束を取り付ける |
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 新創業融資制度 | 税務署への開業届出前後で、まだ実績の少ない法人・個人事業主 | 無担保無保証で運転資金を借りられる制度で、創業融資の合計 300万円 を着金までのつなぎ資金として想定している |
| 東京都createした東京都創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から間もない中小企業者 | 人件費や広告費など創業初期の経費の一部が助成対象になり、自己資金 100万円 だけでは足りない立ち上げ費用を補う候補になる |
| 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行う小規模事業者 | 販路開拓としてホームページ制作や展示会出展の費用の一部が対象になり、最初の10社に向けた営業資料整備に使える候補になる |
| 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 | 自社のSaaSを開発する側ではなく、社内で使う会計ソフトや名刺管理ツールなど間接業務のIT化費用の一部が対象になる候補になる |
| 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に取り組む中小企業 | AIによる評価基準自動生成エンジンなど、システム開発投資の一部を対象にできる可能性がある候補として検討に値する |
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。
労働・雇用領域で創業を目指す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。