Who（誰が）
認可保育所・認定こども園・小規模保育事業所の園長・主任、および10園以上運営する社会福祉法人・株式会社チェーンの管理本部担当者が主な利用者となる。
対象とする社会課題：保育士の配置基準違反リスクをシフト作成の段階で防げない
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。
保育の現場では、園長が保育業務の合間にシフトを組み、基準を満たしているかは目視と経験に頼っている。急な欠勤ひとつで綱渡りになり、監査直前に慌てる園も少なくない。子どもの安全に直結する配置基準を、作成した後で確認するのではなく、作成する瞬間に守れる仕組みに変える必要がある。
※ 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。
ボタンを押すとAIチャットが開き、このホイクシフトの事業内容を読み込んだ状態で素案を作成します。配置基準ルールや保育現場の実情を踏まえた資料が、その場でたたき台として手に入ります。
※ 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。
「ホイクシフト」は、認可保育所の園長・主任が翌月の登園予定児童数と職員の勤務可能時間・資格・希望休をタブレットに入力すると、AIが0歳児1:3、1-2歳児1:6、3歳児1:20、4-5歳児1:30といった配置基準と労基法の休憩・連続勤務制限を同時に満たすシフト案を自動生成するサービスです。
時間帯ごとの充足率はヒートマップで一目でわかり、基準割れの時間帯があれば理由と代替案をAIが提示します。「明日Aさんが休みになったら誰で埋められる？」とチャットで聞けば即座に代替案が返ってきます。月8時間かかっていたシフト作成が1.5時間程度に短縮され、監査提出書類もワンクリックで出力できるようになります。
全国約3.9万の認可保育所では児童福祉施設最低基準により年齢別配置基準(0歳児1:3、1-2歳児1:6、3歳児1:20、4-5歳児1:30)の遵守が義務付けられているが、自治体の指導監査で毎年一定数の施設が基準違反を指摘されている。
現場では園長や主任が紙やExcelで手作業でシフトを組み、急な有給・欠勤・体調不良による当日欠員が発生すると、児童の登園人数と職員配置のバランスが崩れやすい。特に中小規模園(職員10〜30名規模)では専任の労務担当者がおらず、園長が保育業務と兼任でシフトを作成しているため、配置基準を満たしているかの確認は目視と経験に依存している。結果として「基準ギリギリ」の綱渡り運営が常態化し、監査直前に慌てて調整するケースや、最悪基準違反による行政指導・補助金減額のリスクを抱えている。保育士の有効求人倍率は依然2倍超で人員に余裕がなく、シフト作成の失敗が保育士の離職やバーンアウトにも直結している。
最適化AIが配置基準・労基制約・職員希望を制約条件とした数理最適化(混合整数線形計画法)でシフト候補を自動生成し、複数案から充足率と公平性のスコアで最良案を提示する。
予測AIは過去の欠勤・退職履歴、天候、感染症流行情報などから日別・職員別の欠勤リスクを予測し、リスクの高い日には事前に人員バッファ案を提案する。自然言語対話AI(LLM)は園長からの問い合わせに応じてシフト変更シミュレーションを即時実行し、変更後の基準充足状況を自然文で説明する。画像・OCR解析AIは資格証や勤務実績の紙資料をスキャンして自動デジタル化し、入力工数を削減する。
園長・主任がタブレットやPCから翌月の登園予定児童数(年齢別)と職員の勤務可能時間・資格情報・希望休を入力すると、AIが自治体別の配置基準ルール(0歳児1:3等)と労基法上の休憩・連続勤務制限を同時に満たすシフト案を自動生成する。
生成されたシフトは時間帯別の配置人数と基準充足率をヒートマップで可視化し、基準を満たさない時間帯があれば理由(欠員・資格者不足等)と代替案を自動提示する。園長はチャット形式のAIアシスタントに「明日Aさんが休みになったら誰で埋められる？」と自然文で質問すると、即座に代替シフト候補と基準充足への影響を回答する。確定後のシフトは自治体監査提出用フォーマットで自動出力され、実績データは翌月以降の欠勤予測モデルの学習データとして蓄積される。これにより園長のシフト作成時間は月平均8時間から1.5時間程度に短縮され、基準違反リスクを事前に潰せる体験を提供する。
| 園長がシフト作成に費やす時間外人件費(時給換算約2,500円×月6.5時間超過分) | 年額約19万円 |
| 監査直前の緊急対応・派遣保育士の当日手配コスト(1回1.5万〜2万円が月数回発生) | 年額60万〜120万円 |
| 配置基準違反による行政指導対応・補助金減額リスク(発生時のインパクト、頻度は低いが想定) | 年額数十万〜200万円程度の想定 |
| シフト負担偏在によるバーンアウト・離職に伴う再採用コスト(人材紹介手数料含む) | 年額50万〜200万円(1〜2名離職想定) |
| 基本プラン(1園・シフト自動生成機能のみ) | 月額2万〜3万円 |
| 上位プラン(欠勤予測・監査書類自動作成込み、監査アドオン5,000円含む) | 月額5.5万円 |
| 法人向け一括ライセンス(10園以上・本部ダッシュボード付き) | 月額30万〜100万円 |
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。
中小規模園では専任の労務担当者がおらず、園長が保育業務の合間に紙やExcelでシフトを組んでいるため、当日欠勤が出ると配置基準を満たしているかの確認が目視と経験頼みになっている。
全国約3.9万の認可保育所で年齢別配置基準の遵守が義務付けられているが、自治体の指導監査では毎年一定数の施設が違反を指摘されており、行政指導や補助金減額のリスクを抱えたまま「基準ギリギリ」の運営が常態化している。保育士の有効求人倍率が2倍超で人員に余裕がない中、シフト作成の失敗が保育士のバーンアウトや離職にも直結しており、シフト作成段階で基準違反を機械的に防ぐ仕組みが必要とされている。
MVPの最適化エンジンとルールエンジンは要件が固まりにくく、PoCでの精度検証を経て仕様を確定させる必要があるため、初期のPoC・アルゴリズム検証フェーズ（0〜6ヶ月）は準委任契約が向く。
基準充足率100%実証や行政フォーマット試作といった検証項目を月次のマイルストーンとして合意し、成果物ではなく検証プロセスへの対価として契約する。仕様が固まった6ヶ月以降のSaaS本体開発（画面・API・帳票出力等）は要件定義書とAPI仕様を確定させたうえで請負契約に切り替え、自治体別ルールのモジュール化部分は変更が頻発するため保守フェーズで別途準委任の運用保守契約を並走させることを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 認可保育所・認定こども園の園長・主任（シフト作成者、日々の代替シフト調整の意思決定者） |
| セカンダリ | 保育士・保育補助職員（希望休入力、確定シフトの確認）、社会福祉法人・チェーン運営会社の管理本部担当者（複数園横断のシフト・充足率モニタリング） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当（ルールテーブル設定、園アカウント管理、自治体別基準の登録・更新） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 配置基準シフト自動生成(最適化AI) | 登園予定児童数・職員勤務可能時間をMILPで最適化し配置基準充足シフト案を生成する。 |
| 欠勤リスク予測(予測AI) | 過去の欠勤履歴・天候データから日別欠勤リスクを予測しバッファ人員案を提示する。 |
| AIチャットアシスタント(LLM対話) | 園長の自然文質問に応じシフト変更シミュレーションを実行し結果を自然文で回答する。 |
| 資格証・勤務実績OCR取込 | 資格証・勤務実績の紙資料をOCRで読み取り職員データへ自動登録する。 |
| 配置基準充足ヒートマップ表示 | 確定シフトを基に時間帯別配置人数を集計し充足率ヒートマップを表示する。 |
| 自治体別ルールエンジン管理 | 自治体ごとの条例上乗せ基準をルールテーブルに登録しシフト生成に適用する。 |
| 監査提出書類自動出力 | 確定シフトと実績データを自治体指定フォーマットに変換し監査提出書類を出力する。 |
| 希望休・勤務可能時間入力受付 | 職員が希望休・勤務可能時間をアプリ入力し検証済みデータをシフト生成へ渡す。 |
| 法人一括管理ダッシュボード | 複数園のシフト・充足率データを本部向けに集計し法人ダッシュボードに表示する。 |
| 人材紹介・代替要員マッチング連携 | 欠員発生時に提携人材紹介会社へシフト情報を連携し候補者リストを提示する。 |
| 実績データ蓄積・学習基盤 | 確定シフトと実際の出勤実績を蓄積し欠勤予測モデルの学習データとして活用する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, municipality_code, facility_type, capacity, contract_plan |
staff | staff_id, facility_id, name, employment_type, available_hours, hourly_wage |
qualifications | qualification_id, staff_id, cert_type, cert_number, expiry_date, scan_image_url |
attendance_plans | plan_id, facility_id, date, age_group, planned_children_count |
shifts | shift_id, facility_id, target_month, status, created_by, generated_at |
shift_details | detail_id, shift_id, staff_id, date, start_time, end_time, break_time |
placement_rules | rule_id, municipality_code, age_group, ratio_numerator, ratio_denominator, effective_date |
absence_predictions | prediction_id, staff_id, date, risk_score, factors, model_version |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・施設選択画面 |
| 2 | 登園予定入力画面 |
| 3 | 職員・資格管理画面 |
| 4 | シフト自動生成・編集画面 |
| 5 | 充足率ヒートマップ画面 |
| 6 | AIチャット相談画面 |
| 7 | 監査提出書類出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python（最適化ロジック実装の主言語） |
| 2 | OR-Tools（配置基準・労基制約の混合整数計画法ソルバー） |
| 3 | PostgreSQL（施設・シフト等の関係データ管理） |
| 4 | AWS（自治体データのセキュアなインフラ運用） |
| 5 | OpenAI API（自然文チャットアシスタント応答生成） |
| 6 | Google Cloud Vision API（資格証OCRデジタル化） |
| 7 | React（管理画面フロントエンド構築） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上を維持し、月間ダウンタイムは最大約3.6時間以内、監査期間中は99.9%を目標とする。 |
| 性能 | 性能: シフト生成処理は職員30名・1ヶ月分のデータで30秒以内に完了させる。 |
| セキュリティ | セキュリティ: 職員個人情報・資格情報はTLS1.2以上で通信暗号化し、保存データはAES-256で暗号化する。 |
| バックアップ/復旧 | バックアップ/復旧: シフト・実績データは日次バックアップを取得し、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧可能とする。 |
| 運用 | 運用: 自治体別配置基準ルールは月1回以上レビューし、条例改正から2週間以内にルールテーブルへ反映する。 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 3年目時点で導入3,000施設・同時アクセス500ユーザーまで性能劣化なく稼働できる設計とする。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | エクセルの配置基準チェック表とチェックリストを人力で作り、PoC協力園の翌月シフトを代表者自身が手で計算・可視化して、基準充足率のヒートマップに相当するものを紙で再現し、園長の反応を確かめる。 | 外注費はかけず、交通費と紙・印刷代程度の水準感 |
| ②最小システム | 登園予定児童数・職員の勤務可能時間を入力するとルールベースで配置基準の充足判定だけを行う簡易ツール（自動生成はまだせず判定のみ）を作り、複数園で実際に使ってもらい入力の手間と判定の正確さを確かめる。 | 外注開発で数か月分の水準感、AI利用料は判定ロジックのテスト分のみ |
| ③本開発 | 混合整数線形計画法によるシフト自動生成エンジン、欠勤予測モデル、自然言語対話AI、監査提出フォーマット自動出力までを一体化したSaaS本体を構築し、初期投資100万円と融資500万円を人件費・開発費に充当して数十園規模での本番運用に耐える設計にする。 | エンジニア複数名分の人件費と外部委託費を含む本格開発の水準感 |
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 |
|---|---|---|
| 認可保育所の園長(職員10〜30名規模、シフト作成を兼任している人物) | 現場のシフト作成負荷と配置基準遵守の実態を一次情報として把握するため | 地域の私立保育園連盟や知人紹介、保育士向けSNSコミュニティ経由で打診 |
| 市区町村の子ども家庭部保育課(指導監査担当職員) | 配置基準違反の指摘実態と自治体条例上乗せ基準の運用実態を確認するため | 情報公開請求や住民相談窓口経由でアポイントを取り、事業説明資料を持参 |
| コドモン等保育ICTベンダーの事業開発・アライアンス担当者 | API連携によるOEM提供の実現可能性とチャネル開拓の条件を確認するため | 保育ICT関連の展示会(こどもEXPO等)や問い合わせフォームから接触 |
| 10園以上運営する社会福祉法人の本部運営責任者(理事長・事務局長) | 複数園一括契約プランのニーズと本部管理機能の要件を把握するため | 全国社会福祉法人経営者協議会や保育業界団体の交流会で紹介を依頼 |
| 保育士人材紹介会社の営業責任者 | 欠員発生時のマッチング連携スキームと紹介手数料条件を協議するため | 業界大手(保育士バンク等)へ提携打診の問い合わせを送付し面談設定 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 保育ICTベンダーの担当者経由の紹介 | 登降園管理システムを提供している企業の営業担当に「配置基準チェック機能だけ先行してPoCさせてほしい、御社の既存顧客園を紹介してもらえないか」と直接依頼する。 |
| 自治体の保育課・こども家庭支援課への相談 | 「指導監査で配置基準の確認に苦労している中小規模園を、PoC協力園として紹介してもらえないか」と、保育士確保支援事業の担当窓口に相談する。 |
| 保育士人材紹介会社との協業紹介 | 紹介先の園から「欠員が出た時に困っている」という声を聞いている人材紹介会社の担当者に「事前予防のツールなので紹介先の園に案内してほしい」と協業を依頼する。 |
| 園長会・私立保育園連盟の勉強会での発表 | 地域の園長会や連盟の定例会に参加させてもらい、「シフト作成に困っている園長先生に無料でPoCを体験してほしい」と直接声をかける。 |
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 新規開業資金（新創業融資制度等） | 法人設立から間もない代表者、自己資金を一定割合用意できる創業者 | 運転資金の融資枠を使えば、自己資金100万円に加えて融資合計500万円を初期のエンジニア人件費とドメインエキスパート採用費に充てられる。設備投資（開発機材等）は別枠で相談可能。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の少ない法人・個人事業主） | 自治体窓口やICTベンダーへの営業チラシ・展示会出展など、初期の販路開拓費の一部を補助対象にできる可能性がある。融資500万円と併用して自己負担を抑える設計にしやすい。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業（自社ではなく導入先の保育園側が対象になる設計が多い点に注意） | 本サービスをITツールとして登録すれば、導入園側の月額利用料の一部が補助対象になり得るため、営業時に導入ハードルを下げる材料として使える。 |
| 都道府県・市区町村の創業助成事業（東京都創業助成事業等） | 都道府県内で創業予定・創業初期の中小企業者 | 賃借料や人件費の一部が助成対象になる制度が多く、融資500万円だけでは足りない固定費部分の補填に使える候補となる。 |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（通称：ものづくり補助金） | 生産性向上に資するシステム・設備投資を行う中小企業 | 最適化アルゴリズムや欠勤予測モデルなどの開発費の一部を補助対象にできる可能性があり、採択されれば融資500万円に依存しない開発資金の確保につながる。 |
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。
子育て・教育領域に取り組む仲間がコミュニティにいます。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